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人工智能与机器学习简介
当用于训练的信息既未分类也未标记时，就会使用无监督机器学习算法。无监督学习研究系统如何推断出一个函数来描述未标记数据的隐藏结构。系统无法找出正确的输出，但它会探索数据，并可以从数据集中得出推论，以描述未标记数据的隐藏结构。
课程计划：支持材料
Objectives: Bloom's Taxonomy Knowledge tell review locate recognize match state memorize choose read Comprehension restate define review describe generalize give main idea locate reproduce paraphrase Application show illustrate teach apply record construct make determine use translate draw practice Analysis summarize compare analyze abstract contrast deduce classify categorize investigate dissect examine distinguish Synthesis hypothesize invent infer imagine propose estimate modify design produce improve predict forecast Evaluation editorialize select decide grade defend evaluate choose discuss dispute assess verify rate Assessment Strategies performance demonstration oral presentation label diagram oral questioning athletic performance create a flow chart quiz conferencing rubric journal/learning log recipes poem collections newsletters art exhibit commercials diorama essay multi-media presentation portfolio musical performance lab report debate Differentiated Instruction Content Product Process reading levels exhibitions independent choose research topic portfolios small group interest art guided group curriculum紧凑的书面大型小组选择在写作主题演示文稿中口头多样化的思想tac-toe学习日志书面期刊触觉立方体辩论分层分配延长角色扮演拼图11
Lenovo，Nvidia和Chooch为远程患者监控提供了AI视觉解决方案
•实时警报以快速事件响应。•连续学习，以提高图像识别精度。•预先训练的AI模型，用于快速部署的安全和保障应用程序。•通过私有云或本地部署安全数据选项，以进行数据隐私和安全性。•智能分析，以识别高风险区域的pat terns和安全措施的效果。•对多个视频流进行实时监视，以进行即时推断。
机器学习在心理健康生物信号处理中的应用
机器学习 (ML) 为心理健康从业者提供了独特而强大的工具，以改善基于证据的心理干预和诊断。事实上，通过检测和分析不同的生物信号，可以区分典型和非典型功能，并在心理健康护理的所有阶段实现高度个性化。这篇叙述性评论旨在全面概述如何使用 ML 算法从生物信号推断心理状态。之后，将说明它们如何用于心理健康临床活动和研究的关键示例。将提供通常用于推断认知和情感相关性的生物信号（例如 EEG 和 ECG）的描述，以及它们在诊断精准医学、情感计算和脑机接口中的应用。然后，内容将重点介绍与应用于心理健康和生物信号分析的 ML 相关的挑战和研究问题，指出与 AI 在医学/心理健康领域广泛应用相关的优势和可能的缺点。心理健康研究与机器学习数据科学的融合将促进向个性化和有效医疗的转变，而要做到这一点，重要的是心理学/医学学科/医疗保健专业人员的研究人员和数据科学家都对当前研究有共同的背景和愿景。
分子的摊销模板匹配
生物分子发生构象变化以执行其功能。冷冻电子显微镜（Cryo-EM）可以捕获各种构象中的生物分子的快照。但是，这些图像是嘈杂的，并以未知的取向显示分子，因此很难将符合差异与噪声或投影方向引起的差异分开。在这里，我们介绍了基于冷冻EM模拟的推理（Cryosbi），以推断生物分子的构象和与单个Cryo-Em图像的推理相关的不确定性。Cryosbi建立在基于仿真的推理上，基于物理的模拟和概率深度学习的组合，即使可能性太昂贵而无法计算，我们也可以使用贝叶斯推断。我们从构象合奏开始，可以是分子模拟或建模的模板，并将其用作结构假设。我们使用这些模板中的模拟图像训练一个近似贝叶斯后验的神经网络，然后使用它准确地从实验图像中推断出生物分子的构象。训练只能完成一次，此后，对图像进行推断仅需几毫秒，使Cryosbi适合于任意大型数据集。Cryosbi消除了估计粒子姿势和成像参数的需求，与显式似然方法相比，显着提高了计算速度。我们说明和
在网络战与安全研究中重新思考战争概念
我的目标是证明“战争”、“军国主义”和“军事化”等概念在分析理解“网络战”和“网络安全”方面的作用有限。首先，我将“网络战”概念分解成各个组成部分，并以此证明数字环境下的“战争”概念存在问题。我推断，网络战无法满足战争的三个主要特征：政治性、工具性和暴力性。然后，我将证明，普遍认为的网络空间军事化存在各种分析缺陷。我认为，要通过战略军国主义框架来构想网络安全，就需要将其置于敌对的零和逻辑的上下级关系准则之下，而这种准则由于网络攻击的归因问题而被误导。此外，真正的网络空间军事化建立在网络空间包含需要保卫和征服的领土这一前提上，这在逻辑上是不可能的。最后，我反对流行的数字军国主义观念，并认为通过新媒体传播军事宣传并不能充分满足军国主义的核心原则：社会接受将军队视为国家议程的最高保护者和追求者的态度和/或信念，从而构成日常生活的正常特征。通过语言描述网络空间
用掩盖的变异自动编码器
抽象提取神经活动的高维记录与复杂行为之间的关系是系统神经科学中的无处不在问题。朝向这个目标，编码和解码模型试图推断出给定行为的神经活动的条件分布，反之亦然，而维度降低技术旨在提取可解释的低维表示。变化自动编码器（VAE）是易于推断神经或行为数据低维嵌入的富裕深度学习模型。然而，VAE准确地对任意的条件分布进行建模，例如在神经编码和解码中遇到的有条件分布，甚至是同时遇到的。在这里，我们提出了一种基于VAE的方法，用于准确计算此类条件分布。我们通过在掩盖行走环的掩盖身体部分上检索条件分布来验证具有已知地面真理的任务的方法，并证明了对高维行为时间序列的适用性。最后，我们概率地从猴子到达任务中的神经种群活动中解释运动轨迹，并查询同一VAE的编码神经活动的编码。我们的方法为神经和行为数据的关节维度降低和学习条件分布提供了统一的观点，这将允许将神经科学中的常见分析扩展到当今的高维多模式数据集。
一个分布式降雨跑模型，用于调查气候变化对欧洲阿尔卑斯山河流洪水的影响
为此，主要思想是使用“ Tuwmodel”的概念水文模型的“新版本”来说明水和洪水传播的巴辛间传播（从上游流域到下游流域），通过实施基于NASH-Cascade模块的引入新路由程序。在测量站点使用不同的校准策略来估计最佳模型参数。然后将基于机器学习的区域化方法（Hydropass）应用于在Ungaiged地点推断模型参数以进行水文流量预测。
使用闪电网络中的增强学习
Lightning Network（LN）是解决比特币转移的可伸缩性问题的第二层系统。在当前的LN实施中，渠道容量（即，在渠道中持有的单个余额之和）是公共信息，而个人余额则保密。攻击者可以通过通过渠道发送多个假付款来发现渠道的特定平衡。但是，由于其高成本和明显的入侵，这种攻击几乎不会威胁LN系统的安全性。在这项工作中，我们提出了一种新颖的非侵入平衡断层扫描攻击，该攻击通过在两个预先创建的LN节点之间进行法律交易来默默地弥补渠道。为了最大程度地降低攻击的成本，我们提出了一种算法来计算每次交易的最佳付款金额，并使用强化学习来设计一种路径构建方法，以探索进行交易的最有用的途径。最后，我们提出了两种方法（NIBT-RL和NIBT-RL-β），以使用这些交易的结果准确有效地推断所有单个平衡。使用模拟帐户的实验对实际的LN拓扑结构表明，我们的方法可以准确地推断出LN中所有余额的94％的94％，约为12美元。