XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLearn
客户和分析师评论：关于自学习人工智能的见解
“我们获得了该技术的演示，希望了解 Cyber AI Analyst 功能如何工作，结果令人印象深刻……虽然这是一份详细的报告，但报告顶部的简短摘要有效地快速概述了情况。摘要使用的术语即使是非技术专业人士也能理解，并且无需查看细节即可提供见解，包括有关如何确保系统从事件中完全恢复的可行建议。”
人工智能、机器学习和大数据
司法管辖章节 澳大利亚 Jordan Cox, Aya Lewih & Irene Halforty, Webb 62 奥地利 Günther Leissler & Thomas Kulnigg, Schönherr Rechtsanwalte GmbH 75 比利时 Steven de Schrijver, Astrea 80 巴西 Eduardo Ribeiro Augusto, SiqueiraCastro Lawyers 93 保加利亚 Grozdan Dobrev & Lyuben dev, DOBREV & LYUTSKANOV Law Firm 98 加拿大 Simon Hodgett, Ted Liu & André Perey, Osler, Hoskin & Harcourt, LLP 107 中国 Susan Xuanfeng Ning, Han Wu & Jiang Ke, King & Wood Mallesons 123 芬兰 Erkko Korhonen, Samuli Simojoki & Kaisa Susi, Borenius Attorneys Ltd 134 法国 Weber & Jean-Christophe Ienné, ITLAW Lawyers 145 德国迈克尔·拉斯和博士Markus Sengpiel Luther Real Estate Company mbH 158 希腊 Victoria Mertikopoulou、Maria Spanou 和 Natalia Soulia Kyriakides Georgopoulos Law Firm 169 印度 Divjyot Singh、Suniti Kaur 和 Kunal Lohani、Alaya Legal Lawyers 183 爱尔兰 Kevin Harnett 和 Claire Morrissey、Maples Group 198 意大利 Massimo Donna 和 Chiara chi、Paradigm – Law & Strategy 211 日本 Akira Matsuda、Ryohei Kudo 和 Haruno Fukatsu、Iwata Godo 221 韩国 Won H. Cho 和 Hye In Lee、D'LIGHT Law Group G Legal – Toncescu 和 SPARL Associates 252 新加坡 Lim Chong Kin、Drew & Napier LLC 264 瑞士András Gurovits，Kraft Frey Ltd. 所有者276
SU学习与支持协调员 - 位置描述。 ...
● Communicate the need for volunteer training within the service unit to your Membership Manager ● Provide guidance to troops on any training requirements related to girl awards, the approval processes, and communication with Council staff ● Provide start-up support and encouragement to new leaders, ongoing support to all volunteers, and be available to answer questions ● Acquaint volunteers with available activities, program materials and community resources to help them enhance and evaluate their troop activities ● Encourage troop leaders to utilize the VTK for program planning and troop management, and provide guidance as needed ● Monitor and ensure troop level compliance with GSUSA and GSHS health, safety, and finance standards ● Work in collaboration with SU Program & Events Coordinator to plan and host traditional Girl Scout ceremonies (investiture, bridging, court of awards, etc.）;确保部队领导者知道女童军中仪式的重要性，并根据需要指导他们●使用非正式方法和更正式的GSUSA和GSHS成人志愿者奖和认可
第 11 章 AI 完备性：利用深度学习消除人为因素
摘要 计算复杂性是计算机科学和数学的一门学科，它根据计算问题的固有难度对其进行分类，即根据算法的性能对其进行分类，并将这些类别相互关联。P 问题是一类可以使用确定性图灵机在多项式时间内解决的计算问题，而 NP 问题的解可以在多项式时间内验证，但我们仍然不知道它们是否也可以在多项式时间内解决。所谓 NP 完全问题的解也将是任何其他此类问题的解。它的人工智能类似物是 AI 完全问题类，对于该类问题仍然没有完整的数学形式化。在本章中，我们将重点分析计算类，以更好地理解 AI 完全问题的可能形式化，并查看是否存在适用于所有 AI 完全问题的通用算法（例如图灵测试）。为了更好地观察现代计算机科学如何尝试解决计算复杂性问题，我们提出了几种涉及优化方法的不同深度学习策略，以表明无法精确解决高阶计算类问题并不意味着使用最先进的机器学习技术无法获得令人满意的解决方案。这些方法与人类解决类似 NP 完全问题的能力的哲学问题和心理学研究进行了比较，以强化我们不需要精确和正确解决 AI 完全问题的方法就可以实现强 AI 的概念的说法。
使用卷积进行泌尿科图像的深度学习...
机器学习 (ML) 算法已应用于医学成像，其在医学领域的使用日益增多。尤其是深度学习 (DL)，已证明在图像评估和处理方面更为有效。深度学习算法可能有助于并简化其在泌尿科成像中的使用。本文介绍了如何创建用于泌尿科图像分析的卷积神经网络 (CNN) 算法。深度学习是 ML 的一个分支，包括多层神经网络。卷积神经网络已广泛应用于图像分类和数据处理。1 它首先由 Krizhevsky 等人应用于图像分类。2 他们在 2012 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 中凭借名为 AlexNet 的深度 CNN 赢得了比赛，该比赛由 120 万张日常彩色图像组成。3 在另一个 CNN 模型中，Lakhani 等人 4 证明他们
UTM 监管对机器学习和人工智能的担忧
摘要 — 人工智能 (AI) 和机器学习将对无人机的应用和通用交通管理 (UTM) 的整合产生重大影响，这些整合涉及城市环境中低空空域的无人操作。人工智能将需要高水平的自动化，并作为无人驾驶和载人航空整合的推动者，人工智能最终将使大量无人机在同一空域的安全运行成为可能，更具体地说是检测和规避能力。在为 UAS（无人机系统）运营商提供服务时，获得 U 空间服务提供商 (USSP) 认证的组织将大量开发和使用人工智能。UAS 运营商使用的设备在某种程度上已经受益于人工智能，但自动化水平目前受到法规的限制。必须有一个法律框架，因为人工智能不仅会对现有法律产生重大影响，而且还将确保一个有利于公民和企业在人工智能方面的安全和基本权利的框架。欧盟根据《欧洲联盟运作条约》（TFEU）第 114 条的许可，公布了一项拟议法律，即《人工智能法》。
302049：人工智能与机器学习
单元 1 人工智能与机器学习简介 06 小时人工智能的历史、人工智能与数据科学的比较、机械工程中人工智能的需求、机器学习简介。基础知识：推理、问题解决、知识表示、规划、学习、感知、运动和操纵。人工智能方法：控制论和大脑模拟、符号、亚符号、统计。机器学习方法：监督学习、无监督学习、强化学习。单元 2 特征提取与选择 08 小时特征提取：统计特征、主成分分析。特征选择：排名、决策树 - 熵减少和信息增益、穷举、最佳优先、贪婪前向和后向、特征提取和选择算法在机械工程中的应用。单元 3 分类与回归 08 小时分类：决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机。回归：逻辑回归、支持向量回归。回归树：决策树、随机森林、K-Means、K-最近邻（KNN）。分类和回归算法在机械工程中的应用。
![人工智能与机器学习 [R20A0588] B. ...](/simg/5/5abd3e132254b5629d26f6e6491e3e678c0af7b2.png)
人工智能与机器学习 [R20A0588] B. ...
工程专业毕业生将能够：1. 工程知识：将数学、科学、工程基础和工程专业知识应用于解决复杂的工程问题。2. 问题分析：识别、制定、审查研究文献并分析复杂的工程问题，使用数学、自然科学和工程科学的第一原理得出有根据的结论。3. 解决方案的设计/开发：设计复杂工程问题的解决方案并设计满足特定需求的系统组件或流程，同时适当考虑公共健康和安全以及文化、社会和环境因素。4. 对复杂问题进行调查：使用基于研究的知识和研究方法，包括实验设计、数据分析和解释以及信息综合，以得出有效的结论。5. 现代工具的使用：在了解局限性的情况下，创建、选择和应用适当的技术、资源以及现代工程和 IT 工具（包括预测和建模）来处理复杂的工程活动。 6. 工程师与社会：运用基于背景知识的推理来评估与专业工程实践相关的社会、健康、安全、法律和文化问题以及随之而来的责任。 7. 环境与可持续性：了解专业工程解决方案在社会和环境背景下的影响，并展示可持续发展的知识和需求。 8. 道德：运用道德原则，遵守工程实践的职业道德、责任和规范。 9. 个人和团队合作：作为个人、不同团队的成员或领导者以及在多学科环境中有效地发挥作用。 10. 沟通：就复杂的工程活动与工程界和整个社会进行有效沟通，例如，能够理解和撰写有效的报告和设计文档，进行有效的演示，并给出和接受明确的指示。 11. 项目管理和财务：展示对工程和管理原则的知识和理解，并将其应用于自己的工作、作为团队成员和领导者、管理项目和在多学科环境中工作。 12. 终身学习：认识到在技术变革的最广泛背景下进行独立和终身学习的必要性，并有准备和能力进行独立和终身学习。
学习人机团队的互补政策
当算法和人类都无法在给定上下文中的所有实例中发挥主导作用时，人机互补性就很重要。最近探索人机协作的研究考虑了与分类任务相对应的决策。然而，在许多人类可以从人工智能互补性中受益的重要情况下，人类会采取行动。在本文中，我们提出了一种新颖的人机协作框架，用于选择有利的行动方案，我们将其称为人机团队的学习互补政策 (LCP - HAI)。我们的解决方案旨在利用人机互补性来最大化决策奖励，通过学习旨在补充人类的算法策略，通过使用路由模型将决策推迟给人类或人工智能以利用由此产生的互补性。然后，我们扩展了我们的方法来利用机会并降低实践中重要情况下出现的风险：1）当一个团队由多个具有差异和潜在互补能力的人组成时，2）当观察数据包括一致的确定性动作时，3）当未来决策的协变量分布与历史数据不同时。我们使用真实人类反应和半合成数据证明了我们提出的方法的有效性，并发现我们的方法在各种设置下都提供了可靠且有利的性能，并且优于算法或人工智能自己做出决策时。我们还发现，我们提出的扩展有效地提高了人机协作性能在不同挑战性设置下的稳健性。