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秋季2024 CS 375：机器学习简介
合作与荣誉代码每个学生负责自己的工作。学生可以一起讨论问题，但必须写下自己的解决方案。编写解决方案时，学生应写下与他们讨论任务的人的名字（如果有）。请注意，禁止复制家庭作业或编程作业。学生发现作弊或窃的学生将立即转介给学生院长和NJIT专业行为委员会，并受到纪律缓刑，记录下的永久标记，可能的解雇以及课程中的“ F”等级。所有提交的作业将检查是否相似，窃和认定的学生确定。在考试中，每个学生都必须签署《荣誉守则协议》，“我的荣誉，我保证我没有违反《 NJIT学生荣誉法》的规定。”
通过科学和物理知识的机器学习降低模型来加速数值模拟
○ITHACA，实时高级计算应用程序，是整合已经建立了良好的CSE/CFD开源软件○RBNICS作为新手ROM用户（培训）的教育计划（FEM）。○ Argos A dvanced R educed order modellin G O nline computational web server for parametric S ystems ○ PINA a deep learning library to solve differential equations ○ EzyRB data-driven model order reduction for parametrized problems ○ PyDMD a Python package designed for Dynamic Mode Decomposition ( in collaboration with University of Texas, CERN, and University of Washington)
PharmAML：创建一个机器学习过程来分析动作机理＆
●随机森林：一种合奏学习算法，该算法构建了多个决策树并结合了输出以提高准确性并减少过度效果。●XGBoost：像随机森林一样，XGBoost是一种集合学习算法，但它使用梯度提升来依次构建决策树，在每个步骤上纠正错误，以提高准确性和效率。●KNN：一种基于实例的学习算法，该算法基于其K最近的K最近邻居的多数类或通过平均值来预测值。●XGBlend：我们创建的XGBoost模型！将标准神经网络与XGBoost体系结构相结合，以提高算法处理的速度。●1D-CNN：使用卷积层将每一行视为1D序列的卷积神经网络，以捕获特征相互作用并提取图案，以提高预测性能。●TABNET：专为表格数据而设计的深度学习模型，利用注意机制动态选择相关特征，从而实现可解释性和有效的学习。
人工智能和机器学习的专利保护
在依赖发明人了解潜在的现有技术时，尤其是对于使用人工智能的发明，您应该谨慎行事。许多公司和大学都强烈鼓励发明人寻找在现有流程中实施人工智能的方法，这导致许多发明人无意中重新发明了其他人可能已经探索或实施的东西。当然，这并不一定意味着两组发明人都发明了相同的解决方案。如果您确实发现了这样的问题，您应该彻底调查这些方法是否真的相同，或者这些方法之间是否存在差异，这些差异可能足以证明新颖性和非显而易见性。请参阅显而易见性驳回：攻击表面案例和显而易见性驳回：反驳表面案例。
开发嵌入式机器简介...
摘要 - 嵌入式机器学习的新领域使微控制器能够运行复杂的机器学习模型。用于机器学习应用程序的嵌入式设备可以完成行业中的许多任务。尽管对嵌入式系统和机器学习有很多教育内容，但嵌入式ML的教育内容尚未赶上。作者开发了在Udemy上嵌入机器学习的介绍，以尝试通过提供嵌入式系统，机器学习和微小ML的基础来填补该空白。本课程将使用微控制器或学生的移动设备进行交互式声学事件检测项目结束。在课程结束时，学生将能够选择自己的分类和音频，以及训练和部署机器学习模型。这是引入初学者并在嵌入式机器学习领域获得宝贵经验的好方法。
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
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自发明了计算机以来，我们想知道是否可以学习它们。如果我们能够理解如何对其进行编程以通过经验自动学习以自动改进，那么影响将是巨大的。想象一下计算机从医疗记录中学习哪些治疗方法最有效，对新疾病最有效，从经验中学习，以根据其居住者的特定用法模式来优化能源成本，或者个人软件助手的个人软件助手，以了解其用户不断发展的兴趣，以突出在线晨报中特别相关的故事。对如何使计算机学习的成功理解将打开计算机的许多新用途以及新级别的能力和定制水平。以及对机器学习的信息处理算法的详细理解也可能导致对人类学习能力（和残疾）的了解。我们尚不知道如何使计算机与人们学习一样。但是，已经发明了对某些类型的学习任务有效的算法，并且对学习的理论理解开始出现。已经开发出许多实用的计算机程序来展示使用的学习类型，并且重要的商业应用已开始涉及。对于语音识别等问题，基于机器学习的算法优于已尝试约会的所有其他方法。随着我们对计算机的理解继续成熟，它在被称为数据挖掘的现场，机器学习算法被召集使用，以从包含设备维护记录，贷款申请，财务交易，医疗记录等的大型商业数据库中发现有价值的知识。
立场文件：机器翻译应该被标记为 AI 生成的内容吗？
2023 年 9 月，加拿大政府发布了《生成式人工智能使用指南》，其中为加拿大政府机构及其员工提出了建议。与近年来各组织发布的其他类似文件一样，该文件就透明度提出了建议，指出每当使用生成式人工智能生成内容时，都应告知读者“发给他们的消息是由人工智能生成的”。虽然本指南没有专门针对机器翻译的情况，但它确实提到翻译是生成式人工智能的潜在应用。因此，自然而然地出现了一个问题：无论在哪里使用机器翻译的文本，都应明确标记为人工智能生成的内容吗？在本立场文件中，我们详细研究了这个问题，目的是提出关于机器翻译的明确指导方针，不仅针对政府机构，也针对任何使用机器翻译技术的人。我们的主要结论是，机器翻译的文本确实是 AI 生成的内容。因此，应在使用它的所有地方明确标记。我们就这种标记可能采取的形式提出建议。我们还研究了在什么条件下可以删除或省略 MT 标记。
使用TF-IDF技术在阿拉伯社交媒体中进行进攻性语言检测
摘要。我们的生活现在围绕社会交流，并且由于阿拉伯文本非常复杂并且包含了许多方言，因此在阿拉伯社交媒体上很难识别出令人反感的语言。本文研究了机器学习模型的实施。使用了选择的分类器，包括决策树，支持向量机，随机森林和逻辑回归。在实验中使用了包含4505个推文的“ ARCYBC”数据集，以评估机器学习模型的性能。根据实验的结果，使用更多运行可以增强机器学习模型的性能，尤其是在精度和召回率方面。随着更多的运行，决策树（DT）和随机森林（RF）分类器显示出更好的回忆和精度，但是DT分类器显示出更好的精度。
让人工智能远离自我炒作：了解机器学习的益处和挑战
本文比较了不同的船舶性能建模方法，目的是找到最适合运营优化的建模技术。特别强调了机器学习等数据驱动方法的潜力和挑战。与中午报告相比，使用基于传感器数据的数据驱动方法的附加值是量化的。除了行业标准方法之外，还提出了一种基于物理信息机器学习的新方法，称为“船舶内核”。船舶内核在短期准确性方面优于此处考虑的其他方法。这使它们成为需要对广泛条件进行预测的运营优化（例如路线和速度优化）的理想构建块。与其他方法相比，船舶内核具有出色的长期准确性，使其成为性能监控用例（例如与船体和螺旋桨性能相关的维护计划）的宝贵工具。本文最后对机器学习操作化面临的挑战进行了总体评论和警告。