XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemINTELLIGENCE
人工智能与机器学习
评估 ML 算法的性能 UNIT - I：简介：AI 问题、代理和环境、代理结构、问题解决代理基本搜索策略：问题空间、无信息搜索（广度优先、深度优先搜索、深度优先与迭代深化）、启发式搜索（爬山法、通用最佳优先、A*）、约束满足（回溯、局部搜索） UNIT - II：高级搜索：构建搜索树、随机搜索、AO* 搜索实现、极小极大搜索、Alpha-Beta 剪枝基本知识表示和推理：命题逻辑、一阶逻辑、前向链接和后向链接、概率推理简介、贝叶斯定理 UNIT - III：机器学习：简介。机器学习系统，学习形式：监督学习和无监督学习，强化 – 学习理论 – 学习可行性 – 数据准备 – 训练与测试和拆分。第四单元：监督学习：回归：线性回归、多元线性回归、多项式回归、逻辑回归、非线性回归、模型评估方法。分类：支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯分类
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。