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在机器人技术中使用人工智能
1澳大利亚州AEMS系的硕士学生，乌克兰Kharkiv 2在现实环境中，显着提高了其生产率和适应性。AI已改变了我们生活的许多方面，从工业生产到家庭自动化，其影响不断增长。机器人技术中AI利用中当前成就的概述使我们能够确定该领域的收益，局限性和前景。
暑期学校«工业的生成人工智能（Genai）
对明天的挑战的认识与生成性AI有关，主要模型（基础模型）和语言学（LLM）的所有主要主题（LLM），深度学习（DL），机器学习（ML），当然，以及对自然语言（NLP）的处理，DL/ML革命和计算机视觉的处理工业的。
暑期学校«工业的生成人工智能（Genai）
旨在为法国和国际学生继续在计算机和工业工程领域学习，暑期学校是一项计划，其参与者陷入了工业5.0和期货工厂的生成AI问题的核心。其目标是允许各行各业的法语和国际学生之间的反思，交流和共享，以与生成AI的新模型以及新的AI工具的开发相关的主题的贡献。今年暑期学校不仅允许您发现生成AI及其工业应用的新方法和技术，而且还可以为您提供由公认专家提供的实际工作。对公司，实验室和象征网站的文化访问将补充该计划。
给编辑的信：人工智能（AI）...
MATLAB是另一个强大的AI平台，革新基因组研究，机器学习（ML）和深度学习。AI使有效分析大型数据集成为可能，可视化复杂的基因组数据。这使研究人员能够分析模式并了解MPOX和其他病毒的病理机制（Mathworks，2024）。除了这些工具外，NextClade是对MPOX监视至关重要的生物信息学工具。分析病毒基因组将菌株分类为进化枝（例如进化枝IIB）和谱系（例如B.1），鉴定突变并跟踪其进化。该信息有助于理解遗传多样性，并确定不同病毒亚型的出现和传播。虽然没有直接评估毒力或感染性，但下一个clade间接地通过识别与特定谱系相关的突变，可能与疾病特征变化有关，例如体征和症状。该工具的输出与新的生成系统发育树，可视化进化关系以及通过跟踪传播模式和识别病毒进化的潜在热点来告知公共卫生策略的下一个环境（Bosmeny等，2023; Choi等，2024; Aksementov等，20221，20221）。此外，Mpoxradar是专门为MPOX创建的基因组监视工具。mpoxradar允许研究人员和公共卫生部门获得有关该疾病的信息。它允许对病毒变体的快速分析，甚至是突变，从而为公共卫生提供信息。它的界面易于使用，具有可自定义的过滤器和直观的可视化，从而可以访问和解释复杂的基因组数据（Nasri等，2023）。
特别会议公告：人工智能和边缘计算的回忆神经形态设备和电路的进展
会话描述：随着半导体技术接近缩小范围的局限性，对传统冯·诺伊曼建筑的替代方案的需求也会增长。神经形态计算，受人脑的结构和功能的启发，是一种有希望的解决方案，尤其是用于开发智能系统，例如视觉处理器，听觉系统和机器人运动。设备技术，电路设计和计算建模的最新突破使联合研究人员来自不同的领域，包括电子，计算机科学，神经科学，材料科学和设备制造。这些相互交流的旨在为人工智能（AI）应用（AI）应用和神经形态硬件创建更有效的电子系统，而与传统CMOS相比，它更准确地复制了生物神经网络。将备忘录集成到设计工具包中有望将进步推向摩尔定律，从而开发可以感知的智能，多功能系统，
生成人工智能工具增强
南非高等教育杂志https://dx.doi.org/10.20853/39-1-6275卷39 |数字1 | 2025年3月|第294-314页EISSN 1753-591 294南非高等教育杂志https://dx.doi.org/10.20853/39-1-6275卷39 |数字1 | 2025年3月|第294-314页EISSN 1753-591 294
使用感知和CNN算法的自动驾驶汽车中的人工智能
梅赛德斯 - 奔驰和德省大学慕尼黑大学的尤里卡·普罗米修斯（Eureka Prometheus Prometheus Prometheus Promist），以及1984年卡内基·梅隆大学的Navlab和ALV项目，为引入了1980年代的首款自给自足，真正的自动驾驶汽车，并在1984年引入了第一辆自给自足和真正的自动驾驶汽车。在早期阶段，自动驾驶汽车在神经网络（ALVINN）中使用自动陆上车使用神经网络来检测线路并导航。这些车辆受到处理缓慢的处理器和数据不足的限制。自动驾驶汽车必须做出更快的决定，并观察车辆存在的环境。在人工智能增长后，这些车辆配备了AI。AI连接到车辆中存在的每个传感器，并处理从传感器收集的数据。使用这些收集的数据是使用复杂算法的，AI实时做出决策。
人工智能及其应用的研究
科学和工程用于制造和智能机器，这些机器尤其是在高级计算机系统中用于计算机程序的智能领域。它使用计算机与人类智能的理解水平的关系与任务有关，但是AI不必确认自己是生物学上观察到的方法。尽管存在人工智能（AI）的共识定义，但科学的分支涉及允许感知，理性和行动的计算研究。今天，系统使用机器和人类为结果吸收和做出复杂决策的能力而生成的数据量。本文研究和CO将人工智能，引言，定义和应用的特征与增长和成就有关。
了解机器学习中的生成AI
本文探讨了强化学习技术与大语言模型（LLMS）的变革性整合，以增强采购智能和决策过程。本文提出了一个综合框架，该框架应对传统采购系统的挑战，同时利用先进的AI功能。通过对建筑基础，实施方法和绩效指标的详细分析，本文演示了LLM与强化学习的结合如何彻底改变供应商的选择，价格谈判，合同分析和采购运营中的系统整合。本文研究了理论的基础和实际应用，强调了人类在循环工作流程中的重要性和在AI驱动的采购系统中的安全限制。本文结合了复杂的数据预处理技术，多阶段模型体系结构和动态反馈机制，以确保最佳性能和适应不断变化的市场条件。本文还评估了保护隐私技术和未来发展路线图的含义，为寻求在采购过程中实施AI解决方案的组织提供了宝贵的见解。