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学术不诚实、论文工厂和人工智能
摘要 本文探讨了大学应如何应对学术不诚实行为的威胁，包括论文工厂和破坏评估流程和机构信誉的人工智能。本文介绍了为打击论文工厂的使用而采取的措施，以及像 ChatGPT 这样的工具，这些工具显然能够生成看似可信的论文，并足以在迫在眉睫的截止日期前提供解决方案。本文主张重新考虑传统论文，因为传统论文的价值可能已经值得怀疑。我们应该寻找替代方案。本文讨论了大学是否应该禁止 ChatGPT 和类似工具，或者接受它们并设计更难伪造的评估流程。本文提出了论文的修改版本，即反思报告，并解释了为什么这是一种更具创造性和独特性的方法，更适合当今的学习者，并且更符合雇主对就业能力和毕业生所需技能的期望。
利用人工智能 (AI) 加强翻译研究
这项理论研究探讨了翻译研究与人工智能（AI）之间的共生关系，强调了这两个领域之间合作的重要性。该研究探讨了将人工智能融入翻译应用程序的潜力，以提高翻译效率、克服语言障碍并扩大信息获取渠道。从这个角度来看，该研究探讨了一些重要的伦理问题，例如人类专业知识在翻译研究中人工智能整合中的作用、翻译的准确性和文化适宜性以及人工智能对劳动力的影响。该研究强调了将人工智能相关主题纳入翻译研究（或口译和翻译）课程的重要性，提倡促进学者和人工智能开发人员之间的合作研究项目，并认为人工智能比其本身更复杂。 IQ（智商）和 EQ（它提请人们注意缩小个人能力（情商水平/商数）之间的差距。翻译研究与人工智能 (AI) 之间的合作可以提供技术上准确且文化敏感的翻译，从而实现满足个人和企业需求的高质量翻译。这种协作可以提高人工智能在翻译活动中的质量和有效性，从而产生更可靠、更合适的翻译。因此，本研究强调了翻译研究与人工智能合作的重要性，并提请关注提高翻译服务质量和鼓励文化敏感性翻译传播等问题。
时间表：2024/25 冬季学期第一学期“人工智能”学士学位
08:30 交替阻塞：08:30 交替阻塞：08:30 同时：必修课程 KV 人工智能 UE LSTM 和循环 VL 最优和自适应 09:00 社会神经网络 I 365.264 信号处理系统。非必修 HS 6 UE 深度学习和 HS 5 / Track 2 382.017 231.449 神经网络 I 365.261 VL 模型检查 建议访问 VL 控制系统 10:00 10:00 HS 6 / Track 3 338.044 10:00 HS 6 / Track 1 课程 361.060 10:15 交替阻止： 10:15 VL 规划和推理 10:15 VL 生产自动化 10:15 VL 深度学习和 UE 控制系统 UE LSTM 和 AI 系统中的循环 神经网络 I 入学课程 HS 6 / Track 1 神经网络 365.203 HS 6 / Track 3 HS 6 / Track 1 HS 7 11:00 361.006 UE 深度学习和 338.040 510.204 365.105 神经网络 I 365.201 现场出席 + 维也纳和布雷根茨直播 + Zoom 11:45 11:45 11:45 UE：项目 11:45 11:45
利用人工智能技术会议...
认识到这一点，原子能机构组织了多场活动，重点关注人工智能在先进工厂设计、施工优化和运行效率等领域的应用。2024 年 3 月，原子能机构组织了“人工智能解决方案在核电行业的部署：考虑和指导”技术会议，重点关注有意在核电站部署人工智能的成员国的实施考虑。与此同时，原子能机构在普渡大学建立了首个核电应用人工智能合作中心。该中心将支持原子能机构在核电人工智能方面的知识共享、进步和创新计划活动，以实现人工智能的最佳整合，特别是为了优化核电站的设计、运行和维护。
人工智能和机器学习的应用...
摘要：在人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅速发展之后，面部识别技术已成为生物识别领域内的重要研究重点。本文研究了AI和ML算法的最新进步，以提高面部识别的准确性和速度。首先，对面部识别技术的发展进行了全面审查。它可以追溯从传统方法到深度学习技术的应用，同时还总结了现有技术的优点和局限性。随后，本文中使用的关键技术在细致的情况下详细阐述了这些卷积神经网络（CNN），深度学习功能提取，转移学习，以及面部识别中的注意机制。在处理复杂的场景，不同的照明条件和遮挡情况时，这些显着增强了模型的处理能力。此外，本文对隐私保护和道德问题进行了探索，它提出了旨在在不损害身份绩效的情况下增强数据保护和隐私安全的策略。最后，这项研究的主要发现被封装，并概述了未来的研究方向。这项研究不仅为开发面部识别技术提供了理论的基础和实践指导，而且为促进AI技术在社会生活中的广泛应用铺平了道路。这些包括进一步优化算法以减少计算资源的消耗，开发更有效的数据增强技术以增强模型概括，并探索更广泛的应用程序场景，例如智能安全，个性化服务和可访问性辅助系统。
人工智能：好的、坏的、未知的
然而，十年后，由于计算机科学研究的进步和摩尔定律，人工智能重新兴起。根据 Investopedia 的说法，摩尔定律“意味着随着集成电路上的晶体管效率的提高，计算机、在计算机上运行的机器和计算能力都会随着时间的推移变得更小、更快、更便宜”（Tardi 2021）。³ 简而言之，学者们可以预期计算机的速度和能力会随着时间的推移而提高。此外，Yann LeCun 和 Jürgen Schmidhuber 等关键研究人员开发了深度学习等先进算法，推动了 21 世纪人工智能的持续进步。⁴ Mathworks 将深度学习描述为“一种机器学习技术，它教计算机做人类自然而然的事情：通过示例学习”（“什么是深度学习？” 2019）。深度学习
EasyChair 预印本 - 人工智能的兄弟
约翰·麦卡锡（John McCarthy，1927 年 9 月 4 日 - 2011 年 10 月 24 日）是美国计算机科学家和认知科学家。“人工智能”一词由他创造（维基百科，2020 年）。萨蒂什·加贾瓦达（Satish Gajawada，1988 年 3 月 12 日 - 至今）是印度独立发明家和科学家。他在本文中创造了“人工满足”一词（Gajawada，S. 和 Hassan Mustafa，2019a）。本文介绍了一个名为“人工满足”的新领域。本文发表后，“人工满足”将被称为“人工智能之兄”。本文设计并实现了一种名为“人工满意度算法（ASA）”的新算法。为了简单起见，粒子群优化（PSO）算法用人工满意度概念进行了修改，以创建“人工满意度算法（ASA）”。 PSO 和 ASA 算法应用于五个基准函数。对获得的结果进行了比较。本文的重点更多地在于定义和向世界介绍“人工满意度领域”，而不是从头开始实现复杂的算法。
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。
人工智能专利能否克服§112......
如果 AI 软件专利将黑箱概念声称为“机器学习”或“神经网络”，而没有在说明书中详细说明其实施的具体细节，或者如果它们用 POSITA 的知识代替实际披露，则它们可能会违反 §112 的要求。由于 AI 专利可能允许发明者对模糊的自我、计算机训练的相关性和预测合成获得法律保护，因此 AI 专利权利要求的范围可能会受到质疑。请参阅 Sameer Gokhale，“AI 和书面说明：AI 专利权利要求何时越界？”，Oblon（最后访问于 2024 年 1 月 22 日）。随着越来越多的 AI 专利被诉讼，必然会有更多有关此类专利及其所声称的 AI 技术的 §112 争议。因此，正如 Alice §101 挑战随着 AI 专利的增长而增加一样，§112 挑战也可能如此。虽然有人声称，第 112 条的最近复苏是“授权法的一次重大转变”，但这仍有待观察——尤其是在 AI 专利权利要求的背景下。参见 Gene Quinn 的“最高法院在安进裁决中开启授权法新时代”，IPWatchdog，