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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。
使用基于机器学习的识别系统
摘要 - 手动跟踪教室出勤，这是一种备受推崇的传统方法，由于其对错误和效率低下的敏感性而提出了重大挑战。这些限制不仅消耗了宝贵的教师时间，而且损害了学术记录的准确性，从而影响了学生参与和表现的评估。回答这个问题，我们提出了一种使用基于机器学习的识别系统自动化课堂出勤的方法。这项研究旨在提高教育环境中出勤跟踪的准确性，效率和可靠性。我们研究的核心在于系统的设计和实施，阐明体系结构，数据流和集成到课堂环境中。我们的分析结果表明该系统可以跟踪出勤率的能力，同时提供有关其性能指标的准确信息。我们还深入研究了在课堂上实施此类技术的道德和实际考虑。通过使用基于机器学习的识别来自动化该过程，教育机构可以提高其运行效率，降低错误，并最终提供更有生产力的学习环境。我们的研究为教育研究和技术进步的未来途径打开了大门。关键字 - 自动出勤，出勤跟踪，面部识别，机器学习，课堂技术
使用机器学习的心脏病预测系统
我还感谢达卡Diit讲师Mizanur Rahman为我们提供了成功完成该项目的设施。我还对达卡（Dhaka）的DIIT讲师，讲师为我们提供了成功完成该项目的设施。我也表示感谢Mushfiqur Rahman，Dhaka Diit讲师，为我们提供了成功完成该项目的设施。
人工智能和机器学习指南。......
如果您有兴趣致力于实现这些建议中的任何一项，欢迎您联系项目负责人 Victoria Grace Walden 博士 (v.walden@sussex.ac.uk)，主题为：AI 和机器学习建议。我们热衷于跟踪报告发布后的影响，支持该领域的持续工作，也可能让您与其他对类似行动感兴趣的组织取得联系，以支持合作。
机器学习中的生成模型：原理和效率
（3）深层生成模型求解随机过程：研究求解随机模型（例如扩散模型）（例如扩散模型）（例如，扩散模型）中随机过程的随机微分方程（SDE）或部分微分方程（PDE）（PDE）（PDES）。模型）在培训期间（5）生成模型中的隐式偏见和正则化：探索生成模型中存在的隐式偏见及其对概括的影响。研究显式和隐式正则化技术的有效性（6）生成模型的鲁棒性和泛化边界：分析生成模型的鲁棒性界限及其在分布分布的场景下（7）潜在的空间几何形状（7）潜在的空间几何学和流形学习：分析与生成模型的潜在空间和与生成数据分配的分析及其关系分配的相关性。探索如何平衡潜在空间中的多样性和发电质量，并研究复杂数据情景中不同流形学习技术的有效性和局限性
采用机器学习技术来分析交叉销售的客户记录
这项研究深入研究了健康保险交叉销售，其中将其他保险产品促进了现有保单持有人，建议对拥有基本健康保险的人进行补充保险，例如牙科或人寿保险。这项研究的重点是应用机器学习来预测南非客户之间的交叉销售机会。目的是开发一种预测模型，以帮助健康保险公司确定潜在的交叉销售客户。利用定量研究方法，使用各种机器学习算法（包括随机森林，k-nearest邻居，Xgboost分类器和python中的逻辑回归）分析了健康保险消费者信息的全面数据集。结果表明，逻辑回归是表现最佳的模型，当在1,000,000个健康保险客户的数据集中接受17个功能，包括健康保险客户信息，因此获得了0.83的准确得分，F1得分为0.91。发现的分析表明，以前的保险和更长的服务历史的客户更有可能购买其他健康保险产品。这些见解使健康保险公司通过改善客户的目标和保留策略来增强收入，从而为行业对有效的交叉销售方法的理解提供了宝贵的信息。该方法包括定量数据提取和机器学习应用，因此有助于交叉销售策略理解的进步。
人工智能立场：跨越人机交互的未知领域？
摘要。尽管即使是非常先进的人工系统也无法满足人类成为社会互动适当参与者所需的苛刻条件，但我们认为并非所有人机交互 (HMI) 都可以适当地简化为单纯的工具使用。通过批评标准意向性主体解释的过于苛刻的条件，我们建议采用一种最小方法，将最小主体归因于某些人工系统，从而提出将采取最小联合行动作为社会 HMI 的案例。在分析此类 HMI 时，我们利用了丹尼特的立场认识论，并认为出于多种原因，采取意向性立场或设计立场可能会产生误导，因此我们建议引入一种能够捕捉社会 HMI 的新立场——人工智能立场。
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
