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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、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
TouringMachines：动态、合理、移动代理的架构
自动化工厂、核电站、电信中心和空间站等设施的计算机控制操作环境正变得越来越复杂。随着这种复杂性的增加，使用集中管理和调度策略来控制此类环境将变得越来越困难，这些策略既能应对意外事件，又能灵活应对可能随时间发生的操作和环境变化。解决这个问题的一个越来越有吸引力的方法是将此类操作的控制权分配给许多智能的、能够完成任务的计算代理。现实世界领域可能由多个代理组成。在这样的领域中，代理通常会执行许多复杂的任务，这些任务需要在一定程度上关注环境变化、时间限制、计算资源界限以及代理的短期行动可能对其长期目标产生的影响。在现实世界中操作意味着必须在时间和空间的多个粒度级别上处理意外事件。虽然代理必须保持反应能力才能生存，但如果代理要与其他代理协调其行动并以有效的方式处理复杂任务，则需要一定程度的战略和预测决策。本论文提出了一种新的集成代理架构，旨在为具有
使用机器学习评估美国数据经济
随着数字经济中数据收集和使用的激增，国民经济账户编制者和用户对数据存量和流量的理解和统计处理引起了关注。在本文中，我们通过总结职业中隐含的数据相关活动的生产成本来衡量美国商业部门自有数据存量和流量的价值。我们的方法通过使用机器学习模型和在线招聘广告文本代理职业级别的时间使用因素，增强了传统的成本总和方法，用于衡量国民经济账户中其他自有知识产权产品（Blackburn 2021）。在我们的实验估计中，我们发现美国商业部门对自有数据资产的年度现值投资从 2002 年的 840 亿美元增长到 2021 年的 1860 亿美元，年均增长率为 4.2%。2002-2021 年期间的累计现值投资为 2.6 万亿美元。除了年度现价投资外，我们还提供历史成本净存量、实际增长率以及对工业部门增加值的影响。
社论：机器学习和人工智能......
农用无人机集机器人、人工智能、大数据、物联网等技术于一体，被广泛应用于播种、地块监测、作物病虫害检测、农药化肥喷洒等各类农业作业，大大提高农业生产效率、解放劳动力（Kim et al.，2019），正在成为精准农业航空领域的一股生力军（Wang et al.，2019）。与传统农业机械相比，农用无人机具有体积小、重量轻、便于运输，飞行控制灵活等特点，具有作业精准、高效、环保、智能、使用方便等特点。但很多时候，飞行过程中农用无人机载荷的实时变化会影响其速度、精度和飞行轨迹稳定性。徐建军等（2019）指出，农用无人机在作业过程中应时刻保持良好的飞行姿态，提高作业效率。魏等提出了一种使用 PID 控制器和鲁棒 TS 模糊控制方法实现 AUAV 飞行轨迹稳定性的飞行动力学模型。对于不同的飞行条件，该模型可以在飞行路径中实现一定的稳定性，以抵抗负载扰动。
人工智能和机器学习的应用...
摘要：在人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅速发展之后，面部识别技术已成为生物识别领域内的重要研究重点。本文研究了AI和ML算法的最新进步，以提高面部识别的准确性和速度。首先，对面部识别技术的发展进行了全面审查。它可以追溯从传统方法到深度学习技术的应用，同时还总结了现有技术的优点和局限性。随后，本文中使用的关键技术在细致的情况下详细阐述了这些卷积神经网络（CNN），深度学习功能提取，转移学习，以及面部识别中的注意机制。在处理复杂的场景，不同的照明条件和遮挡情况时，这些显着增强了模型的处理能力。此外，本文对隐私保护和道德问题进行了探索，它提出了旨在在不损害身份绩效的情况下增强数据保护和隐私安全的策略。最后，这项研究的主要发现被封装，并概述了未来的研究方向。这项研究不仅为开发面部识别技术提供了理论的基础和实践指导，而且为促进AI技术在社会生活中的广泛应用铺平了道路。这些包括进一步优化算法以减少计算资源的消耗，开发更有效的数据增强技术以增强模型概括，并探索更广泛的应用程序场景，例如智能安全，个性化服务和可访问性辅助系统。
机器学习
单元 – 第一线性模型多层感知器 – 向前 – 向后：反向传播误差 – 实践中的多层感知器 – 使用 MLP 的示例 – 概述 – 推导反向传播 – 径向基函数和样条 – 概念 – RBF 网络 – 维数灾难 – 插值和基函数 – 支持向量机单元 – 第三树和概率模型用树学习 – 决策树 – 构建决策树 – 分类和回归树 – 集成学习 – 提升 – 装袋 – 组合分类器的不同方法 – 概率和学习 – 数据转化为概率 – 基本统计 – 高斯混合模型 – 最近邻方法 – 无监督学习 – K 均值算法 – 矢量量化 – 自组织特征映射。单元 – IV 降维和进化模型 降维 – 线性判别分析 – 主成分分析 – 因子分析 – 独立成分分析 – 局部线性嵌入 – Isomap – 最小二乘优化 – 进化学习 – 遗传算法 – 遗传后代：- 遗传算子 – 使用遗传算法 – 强化学习 – 概述 – 迷路示例 – 马尔可夫决策过程 单元 – V 图形模型 马尔可夫链蒙特卡罗方法 – 抽样 – 提案分布 – 马尔可夫链蒙特卡罗 – 图形模型 – 贝叶斯网络 – 马尔可夫随机场 – 隐马尔可夫模型 – 跟踪方法。
![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。
