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人工智能与关键基础设施
美国国家标准与技术研究所 (NIST) 的计算机安全资源中心将人工智能 (AI) 定义为“计算机科学的一个分支，致力于开发执行通常与人类智能相关的功能的数据处理系统，例如推理、学习和自我提升”。1 然而，并不存在单一权威的人工智能分类法，因为来自多个领域的关键技术都为人工智能技术开发了特定的分类法。例如，在“人工智能在智慧城市中的应用：全面回顾”中，作者确定了智慧城市中使用的六种关键人工智能技术：机器学习（包括深度学习和预测分析）、自然语言处理 (NLP)（包括翻译、信息提取和分类以及聚类）、计算机语音（包括语音转文本和文本转语音）、计算机视觉（包括图像识别和机器视觉）、专家系统和机器人技术。 2 此列表与为其他融入人工智能的应用开发的列表类似，但针对智慧城市量身定制，并适用于人工智能支持的关键基础设施。
横跨陆地节肢动物的分散，生命史和热壁细分市场的一致协变
建立肽序列与原纤维形成之间的基本关系对于理解蛋白质错误折叠过程和指导生物材料设计至关重要。在这里，我们将全原子分子动力学（MD）模拟与人工intel-ligence（AI）相结合，以研究短肽序列排列的细微变化如何影响其形成原纤维的倾向。我们的结果表明，疏水残基的分布和电荷簇的分布很小，可以显着影响成核速率和跨β结构的稳定性。为了快速扩展此分析，我们开发了一个主动学习 - 增强的框架 - 用于分子动力学的机器学习（ML4MD），从而根据MD衍生的聚合数据迭代地完善了其预测。ML4MD有效筛选了许多肽排列，并指导发现先前未识别的原纤维式序列，从而在接收器操作特征（ROC）曲线（AUC）下达到0.939的接收器下方。总体而言，ML4MD通过将详细的原子模拟与快速和高敏锐的ML预测整合在一起，简化了淀粉样蛋白样肽的合理设计。
基于人工智能的比较研究......
人工智能在高等教育中的应用已变得流行，这促进了各种以技能为基础的课程学习计划。这些人工智能系统带来了全球课堂的视角。基本的培训系统帮助学生养成自学习惯，他们可以选择各种活动，这些活动可以用于不同的其他课程。人机交互学习准备课程材料、设计课程、表达机会，并为未来令人难以置信的能力做出贡献。本章将研究人工智能学习和人机交互教学对大学学生的影响并分析结果。本章重点分析传统学习系统的特征，并使用插图和案例研究深入探讨了基于人工智能的机器人学习伙伴越来越容易获得。本章描述了人工智能对教育的影响，它可以帮助学生克服困难并了解如何推动它们，提高集体的创造性思维，并构建另一种教育体验。本章还讨论了人类交互式学习方法的特点，该方法已纳入人工智能教育系统，但可考虑在未来进行研究。
Next-G O-RAN 网络的人工智能测试框架
摘要 — 开放性和智能性是下一代无线网络中引入的两个使能特性，例如超越 5G 和 6G，支持服务异构性、开放硬件、最佳资源利用率和按需服务部署。开放无线接入网络 (O-RAN) 是一种有前途的 RAN 架构，通过虚拟化网络元素和定义明确的接口实现开放性和智能化。虽然在 O-RAN 中部署人工智能 (AI) 模型变得越来越容易，但长期被忽视的一个重大挑战是在现实环境中全面测试它们的性能。本文介绍了一个通用的自动化、分布式和支持 AI 的测试框架，用于测试部署在 O-RAN 中的 AI 模型的决策性能、漏洞和安全性。该框架采用主参与者架构来管理多个终端设备以进行分布式测试。更重要的是，它利用人工智能自动智能地探索O-RAN中人工智能模型的决策空间。支持软件仿真测试和软件定义无线电硬件测试，实现快速概念验证研究和无线研究平台的实验研究。
向 K-12 学习者教授人工智能：经验教训、问题和指导
人们越来越认识到在学校层面教授人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的必要性。推动 K-12 阶段的 AI/ML 教育，表明 ML 在所有行业和日常消费品中的应用范围和多样性正在飞速增长，而大型语言模型 (LLM) 只是迄今为止最新和最引人注目的例子。大量行业兴趣、研究工作以及技术发展推动着将 AI，尤其是 ML 教育带入学校学习者的努力，这些技术发展使所有年龄段的学习者都能轻松获得复杂的 ML 工具。这些早期努力涵盖了 AI4K12“大构想”框架所涵盖的各种学习目标，并采用了多种教学方法。本文介绍了该领域的现状，分享了早期 K-12 人工智能教育以及可以利用的 CS 教育工作的经验教训，强调了在设计 K-12 人工智能教学时必须解决的问题，并为未来的 K-12 人工智能教育工作提供了指导，以解决许多人认为的“下一个新事物”。
密西西比州经济展望
根据标普全球市场情报的最新预测，如第 3 页表 1 第四部分所示，2024 年美国实际 GDP 将增长 2.7%。这一估值比上一季度的预测高出 0.3 个百分点。这一估值上升的原因包括金融状况的改善以及美国经济分析局 (BEA) 对 2024 年上半年员工薪酬的较大幅度上调。最新预测预计美国第三季度实际 GDP 年化增长率为 2.8%，比上一季度的预测高出 1.2 个百分点。预计 2025 年美国实际 GDP 将增长 2.1%，比上一季度的预测高出 0.5 个百分点。BEA 对国民经济账户的修订导致美国实际 GDP 增速放缓幅度比之前的预测更为克制。标普全球预计2026年美国经济将增长1.8%，较上一季度的预测增加0.1个百分点。
推进个性化联合学习：使用AI的综合方法来增强隐私和自定义
摘要 - 在数据驱动的决策时代，提供个性化体验的同时保留隐私已变得至关重要。个性化联合学习（PFL）通过分散学习过程来提供一个有希望的框架，从而确保数据隐私并减少对集中数据存储库的依赖。然而，PFL中先进的人工intel-ligence（AI）技术的整合仍然没有被忽视。本文提出了一种新颖的方法，该方法通过替代AI方法来增强PFL，包括自适应优化，转移学习和差异隐私。我们提出了一个模型，该模型不仅可以提高单个客户端模型的性能，还可以确保跨异构网络的强大保护隐私机制和有效的资源利用。与常规联合学习模型相比，经验结果表明，模型准确性和个性化以及严格的隐私依从性的显着改善。这项工作为真正个性化和隐私意识的AI系统的新时代铺平了道路，对需要遵守严格的数据保护法规的行业产生了重大影响。索引术语 - 个人化联合学习，隐私，联邦学习
未来生态智能城市的摩洛电纳米生成器的高级设计
抽象的生态智能城市遵循生态原则，利用智能信息技术（物联网，人工intel-ligence，云计算），以信息化的形式建立一个高效，和谐，弹性，可持续的可居住环境。Triboelectric纳米生成器（TENGS）提供了自动化，负担得起，可定制和多幕科应用程序的好处。研究表明，Tengs在支持数字化，智力化和可持续的城市服务方面处于良好状态，因为它们已被反复证明是可再生能源提供者和自动动力传感器。在此评估中，研究了过去两年中Tengs技术在Eco-Smart Cit中的最新应用，包括可再生能源供应（水，风，风，太阳能和雨滴能源等）。），人与机器互动，智能医疗保健，智能运输，智能农业，智能工业和智能环境保护。还有其他草图，涉及teng Materimans，架构，工作模式和接触模式，以服务于生态智能城市的各种生活用法场景。本综述将促进和普及在智能生态城市中腾的利用，并为未来的智能城市和生态城市提供其建设的指导。
迈向负责任的 AI 开发生命周期
世界各地的立法和公众情绪都将公平性指标、可解释性和可解释性作为负责任地开发道德人工智能系统的规定。尽管这三大支柱在该领域的基础中发挥着重要作用，但它们的操作性却具有挑战性，而在生产环境中解决这些问题的尝试往往让人感觉是西西弗斯式的。这种困难源于许多因素：公平性指标在计算上难以纳入训练中，而且很少能减轻这些系统造成的所有危害。可解释性和可解释性可以被玩弄以显得公平，可能会无意中降低训练数据中包含的个人信息的隐私，并增加用户对预测的信心——即使解释是错误的。在这项工作中，我们提出了一个负责任地开发人工智能系统的框架，通过结合信息安全领域和安全开发生命周期的经验教训来克服在对抗环境中保护用户所面临的挑战。具体来说，我们建议在开发人工智能系统的背景下利用威胁建模、设计审查、渗透测试和事件响应的概念来解决上述方法的缺点。
维护自主权并制定人工智能法律
制定使用生成人工智能 (GAI) 的法律迫在眉睫。2022 年年底，OpenAI 向国际公众推出了其突破性的软件 ChatGPT，每月有 18 亿用户使用。从来没有一项技术应用如此迅速地取得成功。在本文中，作者概述了人工智能 (AI) 的历史，讨论了当今生成人工智能 (GAI) 技术的使用方式，并描述了 GAI 在所有学习领域的教育中的未来应用。重点是分析 GAI 的优点和缺点，特别关注人类代理与机器代理的考虑。作者研究了避免当前使用 GAI 出现问题的方法。还考虑了人类未来可以使用 GAI 的方式，同时保持自己的权力、自主权和控制力。为了支持这一点，马歇尔·麦克卢汉的电子媒体定律被修订为“生成人工智能定律”，以帮助从幼儿园到高等教育的教育工作者在“GAI时代”进行教学。