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人工智能，讲座 1.2
维度 值 模块化 扁平、模块化、层次化 规划范围 非规划、有限阶段、无限阶段、无限阶段 表征 状态、特征、关系 计算极限 完全理性、有限理性 学习 知识是给定的、知识是学习的 感知不确定性 完全可观察的、部分可观察的 效果不确定性 确定性的、随机的 偏好目标、复杂偏好 代理数量 单个代理、多个代理 交互 离线、在线
图理论大脑连通性措施研究与恐惧和愤怒相关的音乐节奏的神经相关性
大脑连接性估计是通过在整个皮质上的短（2秒）和长（6秒）的脑电图分析中使用功能和有效的连通性估计器获得的。在测试中，通过频段特定的脑网络网络测量识别离散的情绪和休息状态，然后与5倍的交叉验证的长期短期记忆网络进行了深入分类。逻辑回归建模也已经进行了介绍，以提供强大的性能标准。通常，通过在伽马中使用部分定向连贯性获得最佳结果（31。5-60。5 Hz）较短的脑电段的子频段。尤其是恐惧和愤怒的准确性为91.79％。因此，我们的假设得到了所有结果的支持。总而言之，与恐惧相比，愤怒的特征在于γ波段中较低的模块化外，愤怒的特征是增加了局部效率和局部效率。局部效率是指功能性大脑分离起源于大脑在本地交换信息的能力。传递性指的是与神经种群相互联系的大脑的总体概率，从而揭示了存在紧密连接的皮质区域的存在。模块化量化了大脑可以分配到功能性皮质区域的状态。总而言之，提出了PDC
图形神经网络的图形聚类
图形神经网络（GNNS）已在许多图分析任务（例如节点分类和链接预测）上实现了最新结果。然而，图形群集等图形上的重要无监督问题已证明对GNN的进步具有更大的抵抗力。图形聚类的总体目标与GNN中的节点合并相同 - 这意味着GNN池方法在聚类图方面做得很好？令人惊讶的是，答案是否 - 在简单的基准（例如应用于学习的表示上的K均值）良好工作的情况下，循环的GNN合并方法通常无法恢复群集结构。我们通过仔细设计一组实验来进一步研究，以研究图形结构和属性数据中不同的信噪情景。为了解决这些方法在聚类中的性能不佳，我们引入了深层模块化网络（DMON），这是一种受群集质量模块化量度启发的无监督的汇总方法，并显示了它如何处理现实世界图的挑战性聚类结构的恢复。同样，在现实世界数据上，我们表明DMON产生的高质量群集与地面真相标签密切相关，从而获得了最先进的结果，比各个不同指标的其他合并方法提高了40％以上。关键字：图形聚类，图形神经网络，随机块模型
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System information Power modularity 50 kVA power modules - up to 300 kVA per cabinet Symmetrical overload 110% during 30 min - 125% during 10 min - 150% during 30 s Chemistry LFP - Lithium Iron Phosphate Energy Nameplate 186 kWh per cabinet AC/AC Max Round Trip Efficiency 90% Maximum C-rate 0.5 C Maximum current 83 A charging / 87 A discharging per 50 kVA power module AC连接3*240mm²（请咨询我们的较高部分）额定电压（UN）400 VAC（3ph +n）-20％/ +10％额定频率50 Hz±6％消防防火安全系统，包括烟雾探测器，热探测器和气雾剂探测器和气雾剂环境环境环境安装本机户外室外的防止iP 55操作ip 55 doperty ip 55 to 55 corment -ip 55 cortip ip 55 corment -ip 55 corme not dem dever -note dem +45 cy +45 cy +45 cy +45 cy +6 c.20 c.20至20％cy +6 c.20 c.20 cor +45 c° +6 w/o冷凝（内阁加热）在1 m <70 dB的最大高度1000 m的声音水平，而无需降低（请咨询以上的要求）
2024-模块化冰储能PTA
每个存储单元包含 192 个水胶囊，它们可以结冰和解冻，从而储存和释放热能。释放热能的同时，建筑物也得到了冷却。模块化冰能存储系统在非高峰时段或可再生能源过剩时充电，并在高需求时放电。这种抵消可以减轻电网压力并降低成本。模块化设计具有灵活性。单元可以堆叠并放置在未使用的空间中，包括地下室、平铺在屋顶上或沿着墙壁和停车场的周边。
海军陆战队系统司令部
• GPATS 为通信电子设备、电子系统、光电和机械系统以及各种军械车辆和系统提供诊断测试和故障隔离。 • 理想状态是采用模块化配置取代旧系统以降低成本和减少浪费能力的一种系统解决方案。 • 追求更小的外形尺寸、更高的功率灵活性、模块化，并与硬件抽象层 (HAL) 软件集成以实现配置灵活性。 • 采用增量方法集成应用程序集 (APS) 并评估是否需要 APS 以及在何处需要 APS。
模块化引导的功能性脑网络分析，用于早期痴呆症识别
功能大脑网络（FBN）分析表明，在识别脑部疾病（例如阿尔茨海默氏病（AD）及其前驱阶段，即轻度认知障碍（MCI））方面具有巨大潜力。必须从功能大脑网络中识别歧视性和可解释的特征，以提高分类性能并帮助我们理解与广告相关的脑疾病的病理机制。以前的研究通常从FBN提取节点统计或边缘权重来表示每个受试者。但是，这些方法通常忽略了FBN的拓扑结构（例如模块化）。为了解决此问题，我们提出了一个模块化 - LASSO特征选择（MLFS）框架，该框架可以明确对模块化信息进行建模，以识别FBN的歧视性和可解释功能，以进行自动化AD/MCI分类。特别是，提出的MLFS方法首先通过签名的光谱群集算法搜索FBN的模块化结构，然后通过模块化诱导的组LASSO方法选择判别特征，然后使用支持向量机（SVM）进行分类。为了评估所提出的方法的有效性，对公共ADNI数据库的563个静止状态功能性MRI扫描进行了广泛的实验，以识别正常对照的AD/MCI的受试者，并预测MCI受试者的未来进展。实验结果表明，我们的方法在AD/MCI识别任务和MCI转换预测的两个任务中都优于以前的方法，还有助于发现与AD相关的歧视性脑区域和功能连接性。
代理流AI/多重代理AI
“一个开源库，用于启用具有多代理协作，教学性和个性化的下一代LLM应用程序。代理模块化和基于对话的编程简化了开发并为开发人员重复使用。最终用户受益于多个代理人代表他们独立学习和合作，从而使他们能够通过更少的工作来实现更多。使用Autogen的多代理方法的好处包括可以通过各种LLM配置支持的代理；通过代码生成和执行，本机对工具使用的通用形式的支持；而且，一种特殊的代理，是人类代理人，可以轻松整合人类反馈和不同级别的参与。”
新的Urban Light
以形状保留，LIF离散地整合到所有城市环境中，并创新地重新解释了还原的圆柱形式，作为基本的建筑形状。白天而不是分散旁观者，而不是分散旁观者，而是融合到背景中，但到了晚上，它会显示出充分的效果 - 随着LIF的效果，光线是对齐的，而不是灯具。它的模块化使其能够为周围区域创建视觉设置，并像没有其他灯具一样适应自身，灵活而轻松地适应各种各样的城市照明任务。在应用方面具有高度的用途，LIF使路人能够以一种极具鼓舞人心的方式体验城市的人类地理。
人工智能的采用和系统范围的变革
在过去十年中，人工智能 (AI) 已成为一种潜在的通用技术 (Cockburn 等人 (2019))。在机器学习进步的推动下，各个领域的预测成本开始加速下降 (Agrawal 等人 (2018a))。这引发了一些有趣的问题：人工智能将在哪些领域得到采用，以及它对就业和企业的潜在颠覆性影响 (Gans 和 Leigh (2019)、Frey 和 Osborne (2017)、Brynjolfsson 和 McAfee (2017))。到目前为止，我们对人工智能采用的概念主要在任务或决策层面上运作 (例如，Frank 等人 (2019)；Acemoglu 和 Restrepo (2018))。例如，为了预测人工智能对就业的潜在影响，已经进行了大量练习，旨在识别受人工智能威胁的工作、构成威胁的工作的任务以及自动化对工作场所的更普遍影响（Webb（2020）；Brynjolfsson 和 Mitchell（2017）；Brynjolfsson 等人（2018）；Felten 等人（2018））。尽管如此，一些人质疑这种任务级别的关注是否合适。Bresnahan（2020）认为人工智能是一种信息技术，传统上这种技术需要组织重新设计才能全面采用。这在早期 IT 的采用模式中显而易见（Bresnahan 和 Greenstein（1996）；Bresnahan 等人（2002）；Aral 等人（2012）；Dranove 等人（2014））。 Bresnahan (2020) 质疑了可以在任务层面分析 AI 采用情况的观点，而与任务所在的组织环境无关。Bresnahan 将组织的模块化程度确定为 AI 采用的预测指标。当一个组织是非模块化的时，改变一个部分的决策性质（就像采用 AI 时会出现的情况一样）可能需要改变其他地方的决策和实践。他认为，整个非模块化组织都需要进行调整，这可能会阻碍 AI 的采用。相反，Bresnahan 预测 AI 将主要在现有的模块化组织中采用，并且只有在其他组织被重新设计为模块化时，AI 才可能被采用。我们建立了一个模块化在 AI 采用中的作用模型。我们考虑一家公司，其价值来自两个决策（类似于任务）的结果。模块化是指公司从一个决策中获得收益的程度，即使这两个决策没有正确对齐。在基线模型中，决策者不知道外部状态，因此不知道正确的操作。因此，他们选择最有可能正确的操作。无论模块化程度如何，决策者都没有必要进行沟通。他们总是做同样的事，而且通常是正确的，但并非总是正确的。