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学校将人工智能作为一门学科的方法...
让我们从教育语境中有时会用到的一个术语开始：“深度学习”。它代表有意义的学习，与人类的表面学习和死记硬背学习 [2] 相对。人工智能中的“深度学习”是一种模仿人类大脑处理大数据以用于预测和决策的方法 [3]。它的结果以几年前无法预见的方式影响着我们的生活。我们大多数人很可能已经在不知不觉中每天使用深度学习模型了。每当我们使用互联网搜索引擎、社交媒体网站上的人脸识别系统、翻译系统或智能设备的语音界面时，几乎肯定会使用深度学习模型。因此，深度学习可以被视为机器学习子领域中最强大、发展最快的人工智能应用之一。
Amit Kumar Kushwaha、Arpan Kumar Kar。商业中采用人工智能的微观基础：实现转变。信息技术转移与传播国际工作会议 (TDIT)，2020 年 12 月，印度蒂鲁吉拉帕利。第 249-260 页，�10.1007/978-3-030-64849-7_22�。�hal-03701827�
摘要 人工智能已逐渐成为信息系统和商业领域的一个独立研究领域。商业中发展起来的新工作形式需要大量的实验、潜在客户生成和实时推荐。这推动了人工智能技术采用的异常增长。即使该领域的领先组织都预见到了早期采用人工智能技术的优势，但一些组织仍由于各种障碍而阻碍了采用。本文分析了导致组织层面采用人工智能的特征和阻碍其采用的因素。通过本文，我们报告了中小型组织在 Twitter 上关于其采用人工智能的程度以及他们面临的障碍的对话结果。通过这种分析，我们提供见解和议程，帮助中小型组织的高管为采用人工智能做好准备。
视觉任务的通才建模界面
我们提出了指示插道，这是一个将计算机视觉任务与Human指令保持一致的统一且通用的框架。与现有的方法相比，将先验知识整合并预先定义了每个视觉任务的输出空间（例如，构想和坐标），我们将各种视觉任务施加到人类直觉的图像操纵程序中，其输出空间是一个灵活的交互式像素空间。具体而言，该模型是建立在扩散过程的基础上的，并经过培训可以根据用户说明进行预测像素，例如将男人的左肩围绕红色或左右涂上蓝色面具。指示示例可以处理各种视觉任务，包括未识别任务（例如分割和关键点）和生成任务（例如编辑和增强）和在新颖数据集中胜过先前的方法。这代表了朝着视觉任务的通才建模界面迈出的坚实一步，在计算机视觉领域中推进了人工通用的intel。
人性化策略
研究和教学以及与成千上万的执行人员的互动，我很高兴在INSEAD，MIT和ISB（印度商学院）在25年的教学中不断增强了领导者个人和专业旅程的重要性。作为INSEAD执行大师（EMC）的毕业，Geert Vercaeren接受了变革的重要性，这是最重要的个人旅程，这对于领导者有效地领导其组织中的变革是必不可少的。本书《人性化策略》反映了他作为该计划成员的个人和专业两年之旅。在其中，他承认了破坏性变化所带来的挑战，并邀请读者加入人性化策略的变革性探索，在这种策略中，情感intel-intel-ligence符合策略，并协作适应为蓬勃发展的未来铺平了道路。当我们努力在战略转型的混乱中找到和整合目的时，这些页面中概述的原则是指导我们的指南针。
导航工作的未来
在第一份报告中，除了图灵测试之外：Har nessing AI创造了广泛共享的繁荣，Erik Brynjolfsson修改了他对AI的看法，批评Turing测试是将人类模仿与英特尔·菲格斯等同于英特尔·利格斯等等同的测试，并警告对经济后果。他认为，真正的技术进步在于增强（而不是取代）人类能力，从历史上增加了劳动的价值。对他开发了替代人工劳动的技术的当前趋势，理由是技术人员，企业家和政策制定者之间的激励措施未对准。倡导创新的人，这些创新能够使人类的能力付诸实践，例如Cresta这样的Compa Nies，该公司使用AI来协助而不是代替人类运营商。Brynjolfsson强调需要进行政策变化（例如对资本和劳动力的平等税收），以鼓励以人为中心的技术方式进行，认为工作的未来取决于我们对技术在劳动力市场中技术作用的选择。
海报：面向网络功能虚拟化的可解释人工智能
网络功能虚拟化 (NFV) 是指在虚拟化 IT 基础架构中将网络功能作为软件化的虚拟网络功能 (VNF) 运行的过程。目前，一些电信服务提供商正从这一概念中受益，因为它能够更快地引入新的网络服务，从而满足不断变化的需求。紧随云服务提供商最初采用的趋势，电信服务提供商也正在将 VNF 分解为微服务（𝜇 服务）。然而，能够管理大量多样化和敏感的网络功能的𝜇基于服务的架构需要新的基于人工智能 (AI) 的方法来应对𝜇基于服务的 NFV 范式的复杂性。本文重点介绍如何使用可解释的人工智能 (XAI) 逐步迁移到 NFV 中的𝜇基于服务的架构。本文首先确定了 XAI 将 NFV 架构转变为 μ基于服务的架构的必要性，然后描述了我们的一些研究目标。之后，我们提出了初步方法和长期愿景。
人工智能在...领域的未开发潜力
兽医学是一门广泛且不断发展的学科，包括伴侣动物健康、人口医学和人畜共患疾病以及农业等主题。同样，人工智能 (AI) 涉及许多科学领域，包括哲学、数学、神经科学、控制理论和控制论、计算机工程和数据科学。这两个广泛且不断发展的领域的交集有可能使一个领域对另一个领域产生巨大的影响：AI 在兽医学中的应用几乎是无限的，反过来，兽医学 AI 的进步可以影响和促进 AI 在相邻领域的进步。在 JAVMA 5 月刊的配套文章中，我们简要介绍了 AI 的定义和概念。在本文中，我们将更深入地了解 AI 的基础以及它目前在兽医学中的应用，并讨论了兽医学中的机遇。更具体地说，我们对人工智能和兽医学的新兴趋势以及本出版物读者感兴趣的其他主题提供了一些见解。
6G 时代的无人机网络 - 技术概述
摘要 — 第六代 (6G) 无线通信网络预计将采用新颖的使能技术来保证无处不在的覆盖要求、异构通信场景、改进的网络智能、频谱速率和安全性。6G 愿景不仅限于地面网络，还扩展到包括卫星和空中网络在内的非地面网络，从而探索全频谱的异构通信链路。在 6G 场景中，无人机 (UAV) 的作用至关重要，因为飞行设备预计会密集分布在空中空间，提供地面网络和空间网络之间的中间网络层。作为完全集成的 6G 异构网络的愿景，地面、空中和卫星网络将共存，从而实现 6G 场景的天空地一体化通信网络。本文重点介绍了几种新颖的 6G 使能技术，并从空中通信网络、关键设计考虑和技术挑战的角度对候选通信技术进行了详细的研究和评估。
用户对人工智能的显性和隐性态度之间的分离：一项实验研究
摘要 — 人工智能 (AI) 领域的最新发展引起了许多伦理和社会经济问题。尽管如此，人工智能技术的影响在我们的日常生活中是显而易见且切实存在的。这种二分法导致人们对人工智能的感受复杂：人们认识到人工智能的积极影响，但他们也表现出担忧，尤其是对他们的隐私和安全的担忧。在本文中，我们试图了解对人工智能的隐性和显性态度是否一致。我们通过结合自我报告测量和隐性测量，即隐性联想测试，调查了对人工智能的显性和隐性态度。我们分析了 829 名参与者的显性和隐性反应。结果显示，虽然大多数参与者明确表达了对人工智能的积极态度，但他们的隐性反应似乎指向相反的方向。结果还显示，无论是在显性和隐性测量中，女性都比男性表现出更消极的态度，而在人工智能领域工作的人倾向于对人工智能持积极态度。