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NimbleAI：面向神经形态感知处理 3D-...
Xabier Iturbe, Nassim Abderrahmane, Jaume Abella, Sergi Alcaide, Eric Beyne, Henri-Pierre Charles, Christelle Charpin, Lars Chittka, Ang ́elica D ́avila, Manil Dev Gomony, Arne Erdmann, Carles Estrada, Ander Fern ́andez, Anna Jos Fontanelli, Alejandro Heron, Hermione Grosu, Carles Hern´andez, Daniele Ielmini, Eric Isusquiza, David Jackson, Maha Kooli, Nicola Lepri, Bernabe ́e Linares-Barranco, Jean-Loup Lachese, Martxel Lasa, Eric Laurent, Menno Lindwer, Frank Linsenmaier, Mikel Luj´an, Karel Masaˇ´, Orlando, Jeanne Morten, Neca an-Philippe Noel, Arash Pourtaherian, Christoph Posch, Peter Priller, Zdenek Prikryl, Felix Resch, Oliver Rhodes, Todor Stefanov, Moritz Storring, Sander Stuijk, Michele Taliercio, Marcel van de Burgwal, Geert van der Plas, Elisa Vianello, and Pavel Zaykov
Chen Xu Soc建立声学AI实验室
Long Lee Math & Stat A GRA-based Hidden Markov Model for Assessing Food Insecurity in Wyoming Masa Saito Atmospheric Sciences Developing a framework to evaluate available solar energy resources in Wyoming using spaceborne big data and Derecho computational capabilities Melissa Morris History A Twenty-First-Century Approach to Sixteenth-Century Manuscripts: Using HTR Models to Read and Analyze Historic Documents Michael Brotherton Physics & Astronomy Dynamical Modeling Quasars for Better Black Hole Masses Minou Rabiei Petroleum Synthetic data for a machine learning based proxy model for the Wyoming's Powder River basin's shale resources Morteza Dejam Petroleum Computational Reservoir Description and Dynamics Ram Shukla Zoology & Physiology Wyoming Computational Biology Summit: Workshop, Hackathon, and High- Performance Computing Convergence Shivanand Sheshappanavar
人工智能教科书
1.1.日常生活中的人工智能例证 1 1.2.未来人工智能 8 2.1。工业革命 4.0 12 2.2.电话银行 14 2.3.工业革命的时代发展 15 3.1.图灵机 19 3.2.图灵机演示 21 3.3.图灵机 22 3.4。图灵机可视化 23 3.5.图灵机转换图 26 4.1.机器学习 29 4.2.黑箱数据处理 32 4.3. Alpha Go 33 4.4。机器学习 34 5.1.深度神经网络 36 5.2.神经元如何工作 37 5.3.神经元数学方程 37 5.4.线性激活函数 38 5.5. Sigmoid 和 Tanh（非线性） 39 5.6。整流线性 39 5.7。具有隐藏层的神经网络架构 40 5.8.具有 2 个隐藏层的神经网络架构 40 6.1。 Matlab 45 7.1。模糊推理系统 52 7.2。清晰集图 54 7.3.模糊集图 55 7.4。脆皮逻辑 56 7.5。模糊逻辑 56 7.5。脆皮逻辑 56 7.6。酥脆套餐 58 7.7.模糊集 59 7.8。三角隶属函数 59 7.9.梯形隶属度 60 7.10 与集合隶属度相关的模糊值。 61 7.11。 1 型模糊逻辑系统结构 63
北泰恩赛德儿童和青少年计划 2024-2025
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心脏粘液瘤
简介：混合瘤是最常见的Pri Marios肿瘤，在75-85％的左心房中，它们位于左心房，通常由女性占主导地位。 div>可能发生在心脏阻塞，栓塞或宪法症状的三合会中。 div>Presentation of the case: In this work the case of a young patient is presented, who two years before the diagnosis began with dyspnea of medium efforts, which yielded with the use of a beta blocker, after a surgical intervention begins with cardiac failure data, an echo cardiogram is performed where a mass that covers most of the left atrium is evidenced and protrudes through the mitral valve towards the mitral valve towards the二尖瓣朝向二尖瓣左心室 div>结论：反临界超声心动图是诊断粘液瘤的第一张图像线，但是，磁共振还提供了有关质量的位置，大小和表征的信息，此外还可以通过血栓形成，可用于患者的方法和治疗方法进行血栓诊断，不可错过的数据。 div>
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根据胶合件的要求，可以在较宽的范围内修改指示的混合物比例。 div>获得半脱粒接头和高化学耐药性，分别通过树脂 /拧紧的混合比分别为100：50。 div>为了组装出强烈振动的碎片，混合比为100：100零件，重量，产生更灵活的接头。 div>为了促进组件的混合物，建议先前调节它们的平均温度为20-25°C。 div>温度大于35°C-它们迅速缩短了混合物的使用寿命。 div>应混合两个组件，直到使用平坦的刮刀和干净且可倾斜的容器，直到没有空气，团块或妊娠纹的均匀质量，没有空气，团块或妊娠纹。 div>也可以在低rpm下机械混合，避免了过多的空气掺入。 div>注意：质量为100 g至20ºC的混合物的有用寿命约为。 div>120分钟。 div>超过此期间必须排除剩余材料。 div>
共同恢复，建设印度尼西亚
全球和国家经济增长推动了大多数业务领域的业绩复苏，包括 Jasa Marga 的收费公路业务，但这种复苏仍被 2022 年动态变化的各种挑战所掩盖。尽管如此，公司继续成功实现业绩增长，业绩持续强劲且富有弹性，这是实施注重平衡增长和财务可持续性以增强公司弹性的战略的结果。公司还通过一系列业务发展努力、优化成本、加强资金、提高能力、人力资本和技术开发，继续巩固其基础。公司乐观地认为，凭借连接印尼的角色，能够迎接更美好的未来。
推荐引文 推荐引文 Gema, Ari Juliano (2022)“Masalah Penggunaan Ciptaan Sebagai Data Masukan Dalam Pengembangan Artificial Intelligence Di Indonesia”，技术与经济法杂志：卷。 1：第 1 号，第 1 条。DOI：10.21143/TELJ.vol1.no1.1000 网址：https://scholarhub.ui.ac.id/telj/vol1/iss1/1
摘要 当前人工智能（AI）的发展非常迅速。输入数据的可用性很重要，因为它对AI系统如何开发有很大影响。在人工智能开发中使用受版权保护的创作作为输入数据也是不可避免的。本文试图探讨第 14 号法律的规定。2014 年第 28 号关于版权 (UUHC) 的法律，涉及使用创作作为印度尼西亚人工智能发展的输入数据。根据研究结果得知，在印度尼西亚使用创作物作为人工智能发展的输入数据，基本上仍然必须尊重创作者对其创作物的专有权利。如果您使用版权保护期已过的作品和使用开放许可的作品，以及如果您使用版权法中允许使用作品的版权限制条款，则可以在未经创作者许可的情况下将作品用作输入数据未经创作者许可，但需满足以下条件：某些。本文建议将人工智能组织者视为电子系统组织者，并承担注册义务，以便他们使用创作物作为输入数据时可以被要求公开信息，有必要制定UUHC的衍生法规，进一步解释有关版权限制的规定，有必要对复制权实施非排他性许可（综合许可），以促进将创作物作为商业和非商业用途的输入数据的许可程序，政府需要促进对版权保护期已过的作品和使用开放许可的作品的访问，并对版权法进行修改，以预测未来人工智能的发展。
PDP-A 研究中人工智能 (AI) 应用的使用
人工智能是一场革命。它在各个领域的发展被视为一种优势，即机器或技术可以像人类思维一样行事。在教学（PdP）领域，基于人工智能（AI）的系统已被广泛应用，以提高教育质量。本文旨在从文献综述的角度评估人工智能应用在教育领域的使用情况。我们还希望通过了解 PdP 对使用该应用程序的教师和学生的有效性和益处来提高 PdP 的质量。还谈到了教师在教学方面和学生在学习方面面临的挑战，包括政府对实施人工智能技术的支持。这篇概念性论文将全面概述与 PdP 中使用的人工智能应用相关的现有研究论文。对未来的影响以及对未来详细研究的建议。人工智能 人工智能（Artificial Intelligence）的历史始于20世纪40年代。Warren McCulloch 和 Walter Pitts (1943) 建立了人工神经元模型来研究大脑神经元的心理基础和功能。20 世纪 50 年代初，Clude Shannon (1950) 和 Alan Turing (1953) 制作了国际象棋游戏程序。普林斯顿大学数学系毕业生 Marvin Minsky 和 Dean Edmonds (1951) 建造了第一台网络计算机，称为 SNARC。由此可见，自动机理论、神经网络和智力研究是普林斯顿大学毕业生约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 研究的领域，他在达特茅斯学院继续深造。“人工智能”一词源于约翰·麦卡锡的思想，于1956年的一次学术会议上诞生，并沿用至今。[1] “人工智能”有多种解释或定义。Stuart J. Russell 将其定义为一个寻求构建智力实体并同时理解它的系统。人工智能的基础由哲学、数学、心理学、计算机工程甚至语言组成[1]。Ronal Chandra 的著作《人工智能定义：回顾》总结称，人工智能可以定义为机器像人类一样思考的能力 [2]。Stefan A. D. Popenici 和 Sharon Kerr 将人工智能定义为模仿人类特征的系统，例如学习、适应情况、综合、纠正错误以及使用数据处理复杂任务 [3]。