XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLEARNING
人工智能-机器学习-深度学习
Chee-Peng TAN 是一位谦逊务实的工业 4.0 从业者，拥有 36 年的经验。他曾帮助其老客户 LLC/MNC 成功实施了数十亿美元的项目组合，来自六大洲 80 个国家的 8,000 多名 PM/高级管理人员将深情地铭记他，因为他以职业定义的方式实现目标并实现业务成果。英国帝国理工学院一级荣誉学位；CITPM 高级会员；1999 年国际专业人士名人录；新加坡国家 IT 技能认证计划评估委员会；新加坡计算机学会会员和荣誉榜单；毛里求斯 SAPES - 2011-2013 年新加坡国家信息通信技术专业人员注册中心 ICT 专业人士荣誉 300 人获得者和毛里求斯 SAPES 获奖者。毛里求斯董事协会 (F.MIoD) 会员。专门从事业务 IT 规划、工业 4.0 项目管理和 PMO/业务 IT 流程自动化的战略服务顾问，曾任新加坡花旗银行技术副总裁；安达信全球毛里求斯和东非执行合伙人，现任 BTI 集团集团首席执行官，市场遍及亚洲和非洲。Marc ISRAEL 是一位企业家、思想领袖、讲师和公共演说家，在 IT 行业拥有 30 多年的成功经验。Marc 在小型和大型组织的技术领导方面拥有丰富的经验，对于需要专家协助进行下一阶段开发、业务规划、竞争定位和通过 IT 可行战略实现增值的公司来说，他是一笔宝贵的财富。他在技术和组织领导方面的专业领域广泛，包括数字化转型、云计算支持、区块链和人工智能。Marc 拥有巴黎高等电子技术与电子工程师学院的工程硕士学位，主修机器人技术。他以优异成绩完成了 INSEAD 和沃顿商学院高管培训课程。Marc 曾荣获毛里求斯大会全国演讲冠军奖（2010 年、2013 年和 2015 年）。
人工智能、机器学习和深度学习
值得注意的是，从日常生活的开始到结束，许多与人工智能、机器学习和深度学习算法一起工作的技术都为其提供支持。例如，智能手机在许多领域都发挥着作用，例如即时了解天气信息、规划白天要开展的工作、将血液中的氧气浓度、步数和心电图获得的速度数据等信息与之前的统计数据进行比较，并采取有关健康状况的预防措施。同样，由于应用程序通过智能手机与安装在城市各处的技术进行通信，可以实时计算到达行驶路线的时间并向用户提供必要的信息，并且可以根据来自智能停车场的信息将驾驶员引导到空置的停车场。智能停车场会自动检测停在智能停车场的车辆的车牌信息，通过安装在车辆上的芯片自动计算车费并付款。配备面部识别和指纹识别算法的智能结构支持将安全性保持在最高水平。智能照明和灌溉系统通过积极地有效利用资源来保护环境。十字路口的智能交通信号灯根据交通流量确定车辆的等待时间，用摄像头记录违反规则的情况，并允许采取必要的警告或刑事行动。智能家电使生活更轻松，并以多种方式节省能源。智能健康追踪系统在世界上有很多例子，它使用家用或便携式设备控制您的慢性疾病，并定期通知医生。几乎所有这些使生活更轻松且日益普及的技术都得到了人工智能、机器学习和深度学习方法的支持。在本研究中，将分别介绍有关人工智能、机器学习和深度学习方法的信息，并在最后几节中介绍示例
深度学习、强化学习和世界模型
深度学习 (DL) 和强化学习 (RL) 方法似乎是实现人类水平或超人类 AI 系统不可或缺的因素之一。另一方面，DL 和 RL 都与我们的大脑功能和神经科学发现有着密切的联系。在这篇评论中，我们总结了国际人工智能与脑科学研讨会“深度学习和强化学习”环节的演讲和讨论。在本次会议中，我们讨论了我们是否能够基于深度学习和强化学习算法的最新进展全面了解人类智能。演讲者们发表了关于他们最近研究的演讲，这些研究可能是实现人类水平智能的关键技术。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
通过机器学习和深度学习的情感分析
情感分析是自动识别文本中表达的情感的任务。在许多应用程序中，它变得越来越重要，例如社交媒体监控，产品审查分析和客户反馈评估。随着深度学习技术的出现，情感分析的性能和准确性显着提高。本文对机器学习和深度学习方法进行了全面调查，以分析文档，句子和方面级别。我们首先提供了传统的机器学习方法的情感分析及其局限性。然后，我们研究了已成功应用于此任务的各种机器学习和深度学习体系结构。此外，我们讨论了处理不同数据模式的挑战，例如视觉和多模式数据，以及如何对两种技术进行调整以应对这些挑战。此外，我们探讨了情感分析在不同领域的应用，包括社交媒体，产品评论和医疗保健。最后，我们重点介绍了深度学习方法的当前局限性用于情感分析，并概述了潜在的未来研究方向。本调查旨在为研究人员和从业人员提供对最先进的深度学习技术及其实际应用的全面理解。
机器学习和脊柱损伤深度学习
摘要：脊柱损伤，包括宫颈和胸骨骨折，仍然是一个主要的公共卫生问题。机器学习和深度学习技术的最新进步为改善脊柱损伤护理中的诊断和预后方法提供了令人兴奋的前景。本叙事综述系统地探讨了这些计算方法的实际实用性，重点是它们在成像技术中的应用，例如计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI），以及结构化的临床数据。包括39项研究，34项专注于诊断应用，主要使用深度学习来执行椎骨骨折识别，良性和恶性骨折之间的区分以及AO骨折分类等任务。其余五个是预后的，使用机器学习来分析参数，以预测椎骨塌陷和未来断裂风险等结果。本评论重点介绍了机器学习和深度学习在脊柱损伤护理中的潜在好处，尤其是它们在增强诊断能力，详细的断裂表征，风险评估和个性化治疗计划方面的作用。
Lorenz -96学习机器学习 - 开放期刊
1哥伦比亚大学拉蒙特·多尔蒂（Lamont Doherty）地球天文台2库兰特数学科学研究所，纽约大学3大气与海洋科学课程，普林斯顿大学4地球与环境工程，哥伦比亚大学5号，哥伦比亚大学5皇后玛丽玛丽大学伦敦皇后大学6 Univ 6 Univ。Grenoble Alpes，CNRS，IRD，Grenoble INP，INRAE，IGE，IGE，38000 GRENOBLE，法国7海洋建模和数据同化部，Fondazione Centro Euro -Mediterraneo Suii suii cambiamenti cambiamenti chilcatigi cliaigiani -cmcc 8马萨诸塞州理工学院的地球，大气和行星科学部11地球，大气和行星科学系11国家大气研究中心13纽约大学14哥伦比亚大学哥伦比亚大学哥伦比亚气候学校15 Schmidt Futures
安全学习|机器人学习|柏林
L. Brunke，M。Greeff，A。W。Hall，Z. Yuan，S。Zhou，J。Panerati和A. P. Schoellig。 机器人技术中的安全学习：从基于学习的控制到安全的加强学习。 5：411–444。 url：https：//www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev-control-042920-020211，doi：10.1146/annurev-control-042920-042920-020211 >L. Brunke，M。Greeff，A。W。Hall，Z. Yuan，S。Zhou，J。Panerati和A. P. Schoellig。机器人技术中的安全学习：从基于学习的控制到安全的加强学习。5：411–444。 url：https：//www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev-control-042920-020211，doi：10.1146/annurev-control-042920-042920-020211 >5：411–444。url：https：//www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev-control-042920-020211，doi：10.1146/annurev-control-042920-042920-020211
脱机多任务表示增强学习
离线增强学习的最新进展（RL）（Levine等人，2020年）使用预采用的数据集为现实世界中的培训政策开辟了可能的可能性（Kalashnikov等人。，2018年； Rafailov等。，2021; Kalashnikov等。，2021），自然语言处理（Jaques等人，2019年），教育（De Lima and Krohling，2021年），电力供应（Zhan等人，2022）和医疗保健（Guez等人，2008年； Shortreed等。，2011年； Wang等。，2018年；基利安等人。，2020）。虽然大多数离线RL研究都集中在单任务问题上，但是在许多实际情况下，多个任务是相关的，并且通过利用所有可用数据共同学习多个任务是有益的（Kalashnikov等人。，2018年； Yu等。，2021，2022; Xie and Finn，2022）。在这种情况下，一种流行的方法是多任务表示学习，该代理的目的是通过在相关任务之间提取共享的低维表示功能来解决问题，然后在此通用表示上使用简单功能（例如线性）来解决每个任务（Caruana，1997; Baxter，2000）。尽管多任务表示学习取得了经验成功，尤其是在增强学习在降低样品复杂性方面的功效方面的实现（Teh等人，2017年； Sodhani等。，2021; Arulkumaran等。，2022），对其的理论理解仍处于早期阶段（Brunskill和Li，2013年； Calandriello等人。，2014年； Arora等。，2020年； Eramo和Al。，2020年；胡和al。，2021; lu和al。，2021; Pacchiano的磨坊，2022年）。虽然
学习策略
您的步行（显然，如果您正在修改序列，请按正确的顺序进行操作！）。For example, if you want to remember facts about Stalin, the leader of Russia, you might think of 25 starlings (because Stalin ruled for 25 years) with enormous red moustaches (because Stalin was a communist, and their political colour is red, and because Stalin had a huge moustache) eating worms (because he treated lots of Russians cruelly) under the big tree in Number 49's garden.