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粮农组织沙漠蝗虫防治指南
粮农组织感谢编写本指南第一版的 P.M. Symmons、修订和更新本指南的 K. Cressman 和 H.M. Dobson 以及制作大部分插图的 S. Lauer。粮农组织还要感谢 T. Abate、B. Aston、F. Bahakim、L. Barrientos、T. Ben Halima、D. Brown、M. Butrous、M. Cherlet、J. Cooper、C. Dewhurst、J. Duranton、C. Elliott、A. Hafraoui、M. El Hani、T. Galledou、S. Ghaout、G. Hamilton、Z.A.Khan、M. Lecoq、J. Magor、G. Matthews、L. McCulloch、M. A. Ould Baba、J. Pender、（已故）G. Popov、T. Rachadi、J. Roffey、J. Roy、S. Simpson、P.M. Symmons 和 H. van der Valk 对本新版本的评论和批评。还要感谢 R. Mitchell 和 C. Smith-Redfern 提供的一般编辑建议、K. Whitwell 提供的索引、Medway Design Team、格林威治大学和 Andrew Jones 提供的数字艺术作品以及制造商提供的设备插图。控制指南和附录的部分内容是英国国际发展部 (DFID) 资助的一项旨在造福发展中国家并由自然资源研究所实施的项目的成果。这些部分表达的观点不一定代表 DFID 的观点。
基于深CNN方法的MR脑图像中的有效肿瘤检测：i-Yolov5
摘要随着计算机技术的出现，人工智能（AI）有助于放射科医生诊断脑肿瘤（BT）。可以在医疗保健中提高疾病的早期发现导致进一步的治疗，其中典型的AI系统应用在时间和节省的方面发挥了至关重要的作用。磁共振（MR）图像通过图像增强技术增强，以改善对比度和颜色的效果。此外，对于BT的几种类型的MR成像问题，传统方法是无偿的。深度学习技术可以扩展，以帮助克服常规肿瘤检测中遇到的常见问题。因此，在这项工作中，已经提出了基于MR图像的BT检测的即兴Yolov5技术。最终，使用混合网格搜索优化器算法（HGSOA）应用高参数优化（HPO）的想法，以增强拟议深神经网络中超级参数的肿瘤检测性能。为了评估提出的模型的有效性，麦卡洛克的算法rithm用于定位肿瘤区域分割的图像，并且还使用真实注释的图像检查了分割结果。使用MW脑测试图像进行了各种实验，以测量提出的微调模型的准确性。最后，将分类指标与现有的最新技术进行比较，包括MSE，PSNR，SSIM，FSIM和CPU时间，以证明所提出的模型的有效性。在MRI-BT的分类学中，CNN实现了更大的精确性。
生物系统计算模型指南
乔·海尔斯坦（Joe Hellerstein）4 1,4 1.4*，彼得·亨特（Peter Hunter）14，14，露西安·史密斯（Lucian P. Olivier 11，Alexander A. Patrie 10，M。Quardokus 2，Sven 36，Sven 36，James C. Schaff 10，T.J。 Janis Shin 1，Jacky L. Snoep 37，Ion Moraru 10
企业人工智能指南
法国哲学家和数学家勒内·笛卡尔，以及 18 世纪牧师和数学家托马斯·贝叶斯。 • 现代计算机的兴起通常可以追溯到 1836 年，当时查尔斯·巴贝奇和洛夫莱斯伯爵夫人奥古斯塔·艾达·拜伦发明了第一种可编程机器的设计。一个世纪后，在 20 世纪 40 年代，普林斯顿大学数学家约翰·冯·诺依曼构思了存储程序计算机的架构：这个想法是计算机的程序及其处理的数据可以保存在计算机的内存中。 • 第一个神经网络数学模型，可以说是当今人工智能最大进步的基础，由计算神经科学家沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨于 1943 年在他们的里程碑式论文“神经活动中内在思想的逻辑演算”中发表。 • 著名的图灵测试由阿兰·图灵于 1950 年开发，该测试主要测试计算机是否能够欺骗询问者，让询问者相信计算机对他们问题的回答是人类做出的。 • 1956 年夏季达特茅斯会议由美国国防高级研究计划局 (DARPA) 赞助，人工智能先驱马文·明斯基、奥利弗·塞尔弗里奇和约翰·麦卡锡参加了会议，后者被认为是“人工智能”一词的创造者。计算机科学家艾伦·纽厄尔和经济学家、政治学家兼认知心理学家赫伯特·A·西蒙也出席了会议，他们展示了开创性的逻辑理论家——一个能够证明某些数学定理的计算机程序，被称为第一个人工智能程序。 • 达特茅斯会议结束后，领导者预测，能够像人类一样学习和理解的思考机器即将问世，并吸引了政府和工业界的大力支持。近 20 年的资金充足的基础研究在人工智能方面取得了重大进展。示例包括通用问题求解器 (GPS) 算法
24-1 指挥名单 XO/CO 海上名单
军官指挥 BARTHOLOMEUX, ANDREW DDG 98 FORREST SHERMAN, NORVA BOND, BENJAMIN DDG 120 CARL M LEVIN, PEARL BURNS, JOHN LCS 15 BILLINGS, MYPT CAMPBELL, RYAN DDG 70 HOPPER, PEARL CORDREY, ANDREW DDG 75 DONALD COOK, MYPT CRABB, JUSTIN DDG 119 DELBERT D BLACK, MYPT DUNN, RICHARD "DD" LCS 13 WICHITA, MYPT FELTON, MATTHEW R. DDG 108 WAYNE E MEYER, PEARL FOSTER, MICHAEL D. LCS 17 INDIANAPOLIS, MYPT GILMAN, RHETT DDG 91 PINCKNEY, SDGO INTOCCIA，MATT DDG 60 PAUL HAMILTON，SDGO JOHNSON，DRAONE “DRA” DDG 113 JOHN FINN，YOKO JONES，KRISTEN DDG 57 MITSCHER，NORVA JORDAN，JAMIE DDG 51 ARLEIGH BURKE，ROTA LAVOIE，PAUL DDG 102 SAMPSON，EVRT MARTENS，ZACH DDG 89 MUSTIN，SDGO MCCULLOCH，MEGAN DDG 115 RAFAEL PERALTA，YOKO MEARS，JEREMY DDG 56 JOHN S MCCAIN，EVRT MILLS，JOSEPH “JOE” DDG 124 HARVEY C. BARNUM，PCD MYPT MOORE，CARISSA DDG 106 STOCKDALE，SDGO MURPHY，特伦斯“马克斯” DDG 122 约翰·巴西隆，PCD MYPT-罗塔·塞拉斯，杰拉尔德“杰里” DDG 79 奥斯卡·奥斯汀，诺瓦-罗塔·夏普，柯蒂斯 DDG 77 奥肯，SDGO 史密斯，亚历克斯 P. DDG 58 拉布恩，诺瓦·托纳姆贝，格雷格 DDG 107 格雷夫利，诺瓦·沃克，迈克尔 DDG 104 斯特雷特，SDGO 沃马克，约书亚 DDG 116 托马斯·哈德纳，MYPT
Kameron Decker Harris 简历 - 肾小球实验室
· Vivian White，计算机科学本科生和蒙特利尔 IN-BIC 研究员。2022 年至今。· Jackson Sweet，计算机科学本科生。2024 年至今。· Cameron Henderson，计算机科学硕士。2024 年至今。· Joe Ewert，计算机科学硕士。2024 年至今。· Robin Preble，计算机科学硕士。2024 年至今。· Rory Bates，计算机科学本科生。2024 年至今。· Mayla Ward，计算机科学和数学本科生。2024 年至今。· John-Paul Powers，计算机科学毕业生。2023–2024。· Angus Read，计算机科学本科生和研究生。2021–2023。· Cameron Kaminski（→ Purdue），计算机科学本科生。2022–2023。· Suyhun “Michael” Ban，计算机科学本科生。2021–2023。 · Caitlin Bannister（→ 布朗/NIH 博士项目），神经科学本科生。2021–2023。· Jessica Stillwell（→ PNNL），计算机科学本科生。2020–2022。· Grant Chou（→ Tuthill 实验室研究技术员），计算机科学本科生。2020–2022。· Biraj Pandey，华盛顿大学应用数学博士。2019–2022。· Sean McCulloch（→ 艾伦脑科学研究所），计算机科学硕士。2020–2021。· Seth Hirsh（→ Facebook），华盛顿大学物理学博士。2018–2020。· Satpreet Singh，华盛顿大学电气与计算机工程博士。2018–2019。· Yuchen Wang（→ Adobe），华盛顿大学计算机科学与工程本科生。2018–2019。· Nathan Lee，华盛顿大学应用数学博士。2018–2019。 · Joseph Knox（→ Facebook），艾伦脑科学研究所。2017–2018。· Nile Graddis，艾伦脑科学研究所。2015–2018。· Joshua Mendoza（→ PNNL）。华盛顿大学应用数学荣誉论文：网络结构对在 B¨otzinger 和前 B¨otzinger 复合体中创建两相呼吸模式的影响，2014–2015。UWIN Postbac 奖学金，2016。
人工智能在设计行业中的作用
理由。在过去的几年里，神经网络已经学会了生成图像、创作音乐以及编写小说和科学文本。神经网络在不久的将来真的会取代艺术家吗？这种分析将有助于回答所提出的问题，并从定性上理解用机器计算取代创作过程的问题。目标是确定人工智能在当今艺术行业中的作用并分析其未来发展的可能性。方法。首先，值得分析一下神经网络的出现历史及其发展趋势。创建人工智能的科学设想最早出现于20世纪中期。早在1943年，沃尔特·皮茨（Walter Pitts）和沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）就开发了神经元的数学模型。后来，在1960年，Frank Rosenblatt提出了感知器（Perceptron）的想法，这是一种基于对各种数据的分析而让计算机进行学习的模型。弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt) 发明了 Mark 1 电子机器，这是第一台神经计算机。后来，人们发明了更有效的“反向传播方法”，加速了神经网络的训练，并显著扩展了其能力。如今，神经网络不仅能够执行与特定动作序列相关的各种明确任务，而且还能够完全“模拟”创作过程，分析全球网络上数十万件艺术家的作品[1]。例如，2022 年《Cosmopolitan》杂志的封面完全由 DALL-E 2 神经网络创建（图 1）。现在与神经网络相关的重要问题之一是版权问题。在俄罗斯联邦，目前的立法还没有对此类问题进行规范，但俄罗斯的立法程序已经在考虑有关神经网络开发和使用问题的类似方面[3]。美国最近就神经网络作品的版权所有权展开了全面的法律诉讼。 Z.A. 写过这篇文章。 Dyatlov 在他的文章“作品版权，
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]。
人机关系中的价值观演变：将计算主义和神经动力学置于自然的物理优先论中
人工智能及其配套技术机器人有望通过其分析、解释和执行人类行为的能力彻底改变人机关系（电气和电子工程师协会，2017 年）。这些能力在激发人们的兴奋和担忧的同时（Bostrom，2014 年），也引发了人们对指导技术发展的伦理和价值观的反思（Calo，2016 年）。因此，引发价值观演变的因素对于影响技术可能采用的形式至关重要。广义上讲，这些行为被视为在两个层面上运作：（1）通过认识论推断，通常通过神经科学观察——人类就像机器（McCulloch 和 Pitts，1943 年；Fodor，1975 年；Marr 和 Poggio，1976 年；Marr，1982 年；Piccinini，2004 年；Yuste，2010 年）和（2）通过本体论谓词，即作为人类元属性的推断类比——机器就像人类（Hornyak，2006 年；Kitano，2006 年；Sabanovic，2014 年）。由于人工智能设备的设计意图是减少人为干预的负担，它们越来越多地用于满足人类的一系列需求，从低阶运动辅助到高阶计算和社交功能，例如生活辅助伴侣和工作同事（Sabanovic，2014 年）；因此，它们在多个层面上进行类比。尤其是高阶认知的模拟被视为价值归属的驱动因素——在此被理解为权利和道德权利的内在基础（Rothaar，2010），它源于关于技术操作类似于人类认知的本体论推论。也就是说，通过复制这些人类独有的能力，技术中本体论的入侵日益加深，以模拟本体论等价的名义推动价值进化。例如，Breazeale 的 Kismet 机器人不仅探索了促进人机交互所必需的社交手势，还探索了人类社交智能的构建，甚至探索了成为人类的意义（Breazeal，2002；Calo，2016）。因此，模拟挑战了传统的价值等级制度，将人类置于有机体生命的顶端，并为伦理、生物伦理和神经伦理实践奠定基础，这种优先顺序促进了人类的繁荣，同时也限制了对人类的有害干预。
人工神经网络在...中的意义
摘要。如今，基于计算机技术的进步，研究旨在开发新的数据处理方法。一些研究侧重于创造模仿人类生物数据处理机制的新工具。这些研究为人工神经网络的发展铺平了道路，与传统的、更常用的预测分析工具相比，人工神经网络可以被视为一种更优越的预测分析工具。如今，人工神经网络已在生态学、工程学和健康等学科中得到广泛应用。然而，可以说，尽管它们比其他预测分析更具功能性和有效性，但它们在教育研究中的应用却十分有限。本研究旨在通过参考通过人工神经网络分析进行的研究，阐明人工神经网络在教育研究中的功能和作用。关键词：人工神经网络、多层感知器、单层感知器、输入层、隐藏层简介人工神经网络是模拟人类数据处理系统的数据处理系统（Elmas，2003 年，第 22 页）。人工神经网络的概念源于在计算机系统上模仿人脑的运作原理，用定量数据进行计算，并创建生物神经元的数学模型（Efe & Kaynak，2000，第 1 页）。第一个人工神经网络是由神经生理学家 Warren McCulloch 和数学家 Walter Pitts 基于人脑的计算能力创建的（Bishop，2014，第 9 页）。 1958 年 Frank Rosenblatt 开发出感知器这种人工神经网络系统后，人工神经网络的研究开始加速，随后出现了自适应线性元件（自适应线性元件 (Widrow & Hoff, 1960)、Hopfield 网络 (Hopfield, 1982)、Kohonen 网络 (Kohonen, 1982, 1984)、玻尔兹曼机 (Ackley et al., 1985) 和通过反向传播算法学习的多层前馈神经网络 (Rumelhart et al., 1986；引自 Lek & Guegan, 1999, p. 67)。现代人工神经网络研究的重点是开发新的、更有效的学习算法，并创建能够响应随时间变化的模型的网络 (Kriesel, 2007, pp. 21-22)。如前所述，人工神经网络模拟人类大脑中的生物神经元和创建人工神经元的数学模型基于生物模型（Kohli et al.,, 2014, p. 745）。Hanrahan（2011, p. 5）描绘了生物模型的结构，如图1所示；