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人工智能（AI）战略
AI 是指能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统的理论和开发，以便提供可以自动执行日常任务、得出基于数据的见解或增强人类活动的解决方案。HHS 已经在 AI 的使用方面取得了进展，例如，食品药品监督管理局 (FDA) 一直在为 AI/机器学习 (ML) 驱动的软件修改制定监管框架，以提供适当的安全性和有效性指南，而美国国立卫生研究院 (NIH) 则合作并投资了基于 AI 的项目，以在研究和医疗环境中发现健康解决方案，包括分析生物医学成像以诊断 COVID-19 等疾病。HHS 迄今为止的努力表明了其充分实现 AI 好处的愿望和承诺。鉴于 AI 在改善健康和人类服务方面具有巨大潜力，HHS 将利用 AI 能力解决复杂的任务挑战并产生 AI 支持的见解，以指导有效的程序和业务决策，同时消除 AI 创新的障碍。
人工智能的认知元元 - Synk ai
Synk AI引入了一个针对人工智能互动和进化的开创性平台，这是为AI代理设计的荟萃分析。通过提供程序生成，空间和社会环境，Synk AI推进了AI行为研究和发展。此白皮书概述了平台的技术架构，实施方法和不同的应用，为AI互动和增长提供了新的范式。
人工智能如何改变中欧的媒体和新闻业 一项关于捷克共和国新闻编辑室使用人工智能的研究，Hung
就像在任何选举中一样，媒体在影响人们的投票偏好、政客的行为以及政党之间的权力动态方面发挥着至关重要的作用。在过去十年中，技术进步从根本上改变了政治沟通。社交媒体的兴起为政治参与者提供了众多选择，可以直接与选民沟通，影响他们的意见并与选民互动。虽然互联网在很大程度上使政治辩论民主化，但它也为那些试图通过虚假信息、操纵技术和宣传来操纵意见和辩论的邪恶参与者打开了大门。媒体继续受到这些变化的影响，其商业模式受到科技公司力量的破坏，其受众转向其他信息来源。尽管如此，新闻业仍然在传播组合中发挥着重要作用。
第九章：以色列的人工智能 - INSS
以色列的科技实力 以色列以其强大的科技实力而闻名，因其创业公司数量之多与人口规模相比相当，因此被称为“创业国度”。安全机构与学术部门合作开发的通信领域技术和能力使以色列能够在 20 世纪 90 年代充分利用不断发展的互联网。当时，许多以色列公司，其中包括 Checkpoint、Amdocs 和 Nice，牢固地确立了以色列在通信、安全、数据存储和半导体领域的领先地位。此外，以色列的创业文化促进了创新型公司的成长，这些公司为该国成功的技术生态系统做出了巨大贡献。 197
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。
通过控制和设计共选
软机器人利用合规的材料以灵活的方式与复杂和不确定的环境相互作用，从而可以操纵脆弱的物体并与生物的安全相互作用。它们的适应性推动了医学和制造等领域的创新。设计软机器人即使对于经验丰富的设计师，由于其非线性材料，多物理耦合，多个身体与环境之间的复杂相互作用及其许多自由度，即使对于经验丰富的设计师来说也很具有挑战性。这解释了为什么软机器人技术中的第一批设计受到自然的启发，模仿了诸如蠕虫或章鱼之类的软动物。软体能够符合硬对象并重新配置DI FF任务，然后将控制的重要部分委派给身体。与刚性机器人不同，体现的智能仍然是软机器人技术中的新兴话题。但是，很明显，可以很好地适应其环境的代理商可以快速学习智能行为。本文摆脱了传统的训练控制和敏捷性的关注，旨在通过将人工智能与软机器人设计联系起来来应对控制挑战。软机器人技术领域在建模，控制和设计方面提出了许多挑战。Inria Lille的除霜团队已经开发了几种有限元方法（FEM）的工具来应对这些挑战，从而可以准确地模拟软机器人。这些工具已用于低级控制，并在制造前评估了软机器人设计。此探索需要解决一些挑战。在这项工作中，应用了各种基于FEM的仿真和数值优化工具来探索软机器人的计算设计。设计空间必须非常大，才能探索相关的设计，但也受到了足够的限制，以使优化问题可以解决。开发相关的数学适应性功能对于准确评估软机器人设计的性能和效果至关重要。鉴于计算设计算法的重要数据要求和准确模拟的计算费用，我们旨在通过选择平衡计算时间和准确性的模型或使用学习技术来加速FEM模拟来加快模拟的速度。本论文探讨了软机器人的计算设计，重点是对数值结果的模拟到真实性。解决了两个参数软操作器的设计优化，一个具有嵌入式传感器，另一个具有自动接触功能。随着控制任务，环境和设计空间变得更加复杂，计算负担增加。这激发了从FEM模拟中学到的替代模型的发展，以表征软机器人的设计和控制。通过各种情况证明了该模型的适用性，特别是对气动操纵器的嵌入式控制和软操作器的计算设计。此外，这项工作的一个关键目标是开发工具以选择软机器人设计和控制。
委员会 人工智能 (AI) 应用特别委员会 问题编号 001 参考 2024 年 5 月 21 日 委员会成员 参议员 David Shoebridge
参议员 DAVID POCOCK：您提到了您所做的实验，让您的团队输入意见，然后让人工智能——您是否愿意提交一份关于生成结果差异的摘要？这是您可以做的吗？ Jefferson 先生：我们可以在通知中提供有关该实验结果的更多详细信息。 Longo 先生：我记得，当委员会听取有关此事的汇报时，人工智能给出了我称之为“平淡无奇”的意见摘要。它没有误导，但很平淡。它确实没有抓住意见的内容，而人类能够提取细微差别和实质内容。我认为这不是一个糟糕的总结。 Jefferson 先生：是的。我们主要感兴趣的是，在参议院财政和公共管理参考委员会对咨询公司的调查中，公众提交的意见中提到了 ASIC。我们发现，正如主席所说，一般而言，这些摘要非常笼统，关于如何引用 ASIC 的细微差别并没有在 AI 生成的摘要中体现出来，而 ASIC 员工在做摘要工作时并没有体现出来。 参议员 DAVID POCOCK：是与一家澳大利亚公司合作吗？ Longo 先生：我们自己做的。 Jefferson 先生：我们与位于澳大利亚的 AWS 合作完成了这项工作。我们使用了 Llama 2 大型语言模型，我相信它是 Meta 的产品。 参议员 DAVID POCOCK：AWS 是亚马逊网络服务，您使用了两家美国公司来帮忙？ Jefferson 先生：基本上是的。…… 参议员 SHOEBRIDGE：您是否说过会接受参议员 Pocock 提出的提交报告的请求？您会有一份关于离线 AI 测试的报告。 Jefferson 先生：我们可以提供有关它的更多细节。隆戈先生：我能否向委员会坦诚相待？我会尽可能地坦诚相待，但要遵守公共利益豁免权。参议员 SHOEBRIDGE：我要求提交报告。如果您能注意到它，那么您就可以处理它。隆戈先生：我认为我们可以为委员会提供一些信息，以展示我们做了什么以及从中学到什么。参议员 SHOEBRIDGE：我要求提交报告；这就是我所要求的，我想您会注意到它？隆戈先生：好的。
国家人工智能政策的系统评估：北欧及其他地区的观点
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