XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIntel
利用AI，机器学习和IoT来智能...
“系统，决策和控制研究”（SSDC）（SSDC）涵盖了新的发展和进步，以及最新技术的状态，在广泛感知到的系统，决策和控制的各个领域，毫无疑问，最新，并具有高质量。目的是涵盖与系统，决策，控制，复杂的过程和相关领域相关的艺术状态和未来发展的理论，应用和观点，这些发展嵌入了工程，计算机科学，物理，物理，经济学，社会和生命科学，以及在其背后的帕拉迪格姆和方法论中。The series contains mono- graphs, textbooks, lecture notes and edited volumes in systems, decision making and control spanning the areas of Cyber-Physical Systems, Autonomous Systems, Sensor Networks, Control Systems, Energy Systems, Automotive Systems, Biolog- ical Systems, Vehicular Networking and Connected Vehicles, Aerospace Systems, Automation, Manufacturing, Smart Grids, Nonlinear Systems, Power Systems, Robotics, Social Systems,经济体系和其他。是简短的出版时间范围以及全球广泛的分布和曝光，可以使研究成果广泛而快速地传播。
高等教育中的人工智能
人工智能 (AI) 正在全球范围内的高等教育中迅速发展。考虑到人工智能在高等教育 (AIHEd) 中的重要性日益增加，以及缺乏对它的全面审查，本文深入探讨了人工智能在高等教育 (AIHEd) 中的不断发展、学术诚信和道德问题。本研究采用定性方法，使用文献综述作为研究设计和方法，以促进研究目的。本文的分析表明，人工智能有可能为增强教学和学习体验、提高生产力和效率以及促进包容性和可及性做出重大贡献。相反，人工智能在高等教育中的日益普及引发了人们对学术诚信和道德问题的担忧，因为它有可能导致抄袭、阻碍批判性思维、抑制创造力，并侵蚀教学、研究和学术的原创性。因此，维护科学研究的完整性需要严格遵守道德和学术原则，将人类智慧和批判性思维置于研究过程的最前沿。人工智能在高等教育领域的发展不仅带来了巨大的优势，也对教学和研究的基本原则、方法、标准、道德考量和学术诚信提出了挑战。因此，首要关注点应放在抓住这一进步带来的机遇和好处，并有效应对任何潜在的风险和挑战。
经理的宪章|人工智能和可变收入
披露材料。本材料中包含的信息仅仅是信息丰富的信息，而不是购买或出售金融和资本市场上任何资产的任何建议。AZ任务对基于本材料中包含的信息的投资决策不承担任何责任。AZ Quest Investimentos Ltda。不出售或分发投资基金配额或任何其他金融资产。必须在任何投资决定之前阅读资金法规。过去获得的盈利能力并不代表未来结果的保证。所披露的盈利能力不是税收网。AZ Quest Investments LTDA管理的所有投资基金。使用衍生策略作为其投资政策不可或缺的一部分。采用这种策略，可能会给股东带来重大财产损失。
机械工程设计中的人工智能（AI）
为了准确回答这个问题，需要对机械工程中的人工智能进行冷静的分析。从原始设备、组件和结构的设计开始，人工智能以多种方式增强了设计过程。一个例子是使用生成设计来解决复杂的机械工程问题。生成设计是一个迭代过程，致力于在指定的约束内解决复杂的挑战。Autodesk Fusion 360 或 Grasshopper 3D 应用程序的用户必须尝试过生成设计。在这些用例中，运行模拟所需的必要设计参数完全由机械工程师定义。
利用种子科学与技术中的机器学习和人工智能的力量：评论
摘要：将机器学习（ML）和人工智能（AI）整合到种子科学和技术中代表了农业研究中的变革性范式。这项研究探讨了ML和AI方法的潜力和应用，以增强与种子相关过程的各个方面。从种子生存能力评估到作物产量预测，使用高级算法使人们可以对种子特征有更精确，有效的理解。抽象钻探到了特定的应用中，例如种子育种中的预测性建模，图像识别和数据驱动的决策。通过利用ML和AI的力量，种子科学领域的研究人员和从业人员可以彻底改变传统方法，促进可持续的农业，并确保在不断发展的全球景观中进行粮食安全。
CS 256，人工智能的主题秋季2024
在本课程中，参与者将通过一系列专注的主题获得对人工智能（AI）的全面了解。他们将了解AI的基础，包括其历史和关键概念。参与者将探索智能代理，其理性行为以及环境相互作用的结构。此外，他们还将学习搜索算法，既没有信息又通知，并有效地应用它们。该课程涵盖了本地搜索技术，优化和计划算法，强调了经典的计划算法和启发式方法。参与者还将研究概率推理，贝叶斯网络和机器学习技术，例如增强学习和基于模型的学习。在课程结束时，参与者将能够设计智能代理，应用搜索和约束满意度技术，不确定性下的理由，建立机器学习模型，了解机器人系统并实施计划算法。
SAE 学院对生成人工智能 (AI) 的使用
SAE 认为 AI 应该增强而不是取代人类教学。通过利用 AI，我们的教育工作者可以在开发学习和教学方法时找到新的机会。我们还必须确保为毕业生提供进入创意媒体行业所需的技能，并在他们的工作流程中迅速采用 AI 工具。我们必须确保生成 AI 的使用不会取代创意媒体教育的其他重要方面，例如批判性思维、解决问题和协作。虽然生成 AI 可以成为产生新想法和探索创造性可能性的强大工具，但它无法取代这些核心技能的重要性。