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通过集成映射和计算机视觉>自主巡逻和威胁检测
摘要 - 本文提出了创新的自主安全机器人的创建，旨在以效率和可靠性执行安全功能。机器人拥有映射的绘制，它用来促进指定区域的自动巡逻。其主要操作涉及使用计算机愿景来检测暴力，识别武器和危险物品并认可个人。关键事件会带有不合格的警报，然后将数据传输到中央安全服务器，然后将通过Web应用程序显示的安全人员生成全面的报告。该应用程序本身具有机器人，事件报告管理，状态更新和事件分析的遥控器。机器人表现出很大的现实应用潜力，尤其是在拥挤的环境中，它可以超越常规监视。该项目结合了工程，计算机科学和网络安全的概念，每个设计都起作用，但具有很大的潜力进行将来的改进和扩展，体现了不断发展的技术解决方案的概念。索引术语 - 自治机器人，安全系统，构造愿景，威胁检测，面部识别，机器人技术，监视技术
专为女高中生设计的以社会相关的 AI 课程
从历史上看，女学生对计算机科学领域的兴趣不高。以前的计算机科学课程未能解决缺乏以女性为中心的计算机科学活动的问题，例如与社会相关的应用和现实生活应用。我们的新夏令营课程介绍了人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和其他现实世界主题，通过将课程与相关和前沿技术联系起来，让高中女生参与计算。主题范围从社交媒体机器人、不同媒体中自然语言的情感以及人工智能在刑事司法中的作用，并重点关注 NetsBlox 和 Python 编程语言中的编程活动。夏令营教师参加了为期一周的教学法和以同伴教学为中心的专业发展计划，他们同时学习和练习向彼此教授课程。然后，在为期半天、两周的夏令营中，两位老师带领学生通过动手实践的 AI 和 ML 活动进行学习。在本文中，我们讨论了课程的开发和实施，以及来自教师和学生的调查反馈。
移动 NPU 上的实时量化图像超分辨率，移动 AI 2021 挑战赛：报告
图像超分辨率是最流行的计算机视觉问题之一，在移动设备上有许多重要的应用。虽然已经为这项任务提出了许多解决方案，但它们通常甚至没有针对常见的智能手机 AI 硬件进行优化，更不用说通常仅支持 INT8 推理的更受限的智能电视平台了。为了解决这个问题，我们推出了第一个移动 AI 挑战赛，其目标是开发一种基于端到端深度学习的图像超分辨率解决方案，该解决方案可以在移动或边缘 NPU 上展示实时性能。为此，为参与者提供了 DIV2K 数据集和训练过的量化模型，以进行高效的 3 倍图像升级。所有模型的运行时间都在 Synaptics VS680 智能家居板上进行评估，该板具有能够加速量化神经网络的专用 NPU。所提出的解决方案与所有主流移动 AI 加速器完全兼容，能够在 40-60 毫秒内重建全高清图像，同时实现高保真度结果。本文提供了挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
基于自旋的磁性随机记忆高...
内存是当今用于数据存储和处理的电子系统中的关键组件。在传统的合并体系结构中，由于记忆的运行速度和容量差距，逻辑和内存单元是物理上分开的，这涉及von Neumann计算机的基本限制。此外，随着CMOS技术节点的演变，晶体管的演变越来越小，以提高操作速度，面积密度和能源效率，同时提供较低的驱动器电流。，诸如嵌入式闪光和SRAM之类的主流技术正面临着大量的缩放和功率构成问题。一个更密集，更节能的嵌入式内存将是高度期望的，特别是针对14 nm或以上的先进技术节点。与传统的电子功能相反，在非磁性半导体中操纵电荷来处理信息，SpinTronic设备基于电子的旋转，提供创新的计算解决方案。要将旋转三位型纳入现有的成熟半导体技术中，基于旋转的功能通常由磁性隧道连接的核心结构设计，该结构起着磁随机记忆（MRAM）的作用。
基于自旋的磁性随机存取存储器，用于高...
存储器是当今电子系统中用于数据存储和处理的关键组件。在传统的计算机架构中，由于存储器之间在操作速度和容量方面的性能差距，逻辑单元和存储器单元在物理上是分开的，从而导致冯·诺依曼计算机的根本限制。此外，随着 CMOS 技术节点的演进，晶体管变得越来越小，以提高操作速度、面积密度和能源效率，同时提供更低的驱动电流。然而，嵌入式闪存和 SRAM 等主流技术正面临着重大的扩展和功耗问题。更密集、更节能的嵌入式存储器将非常可取，特别是对于 14 纳米或更小的先进技术节点。与操纵非磁性半导体中的电荷来处理信息的传统电子设备不同，自旋电子器件基于电子自旋，提供创新的计算解决方案。为了将自旋电子学融入到现有的成熟的半导体技术中，基于自旋的器件一般设计以磁隧道结为核心结构，起到磁随机存取存储器（MRAM）的作用。
人工智能在患者护理中的质量和实用性
基于符号的人工智能作者应非常感谢他们出色的评论文章（1）。他们明确地将“神经网络”描述为“人工智能（AI）的一种形式”。这是公众感知中主要的形式。由于这个原因，我希望将其描述为一种在医学领域具有巨大潜力的另一种AI形式。进一步到“神经网络”，还有“基于符号的AI”。在与机器学习的不同之中，在基于符号的AI中，知识是以分解器可以处理的明确形式进行转换的。没有发生生物神经元的模仿，也没有使用神经网络。相反，通过应用逻辑，规则和语义网络，知识可以解释为计算机。尤其是在临床决策支持系统的领域，基于符号的AI具有重要作用。现有规则 - 例如，从医疗指南中，可以将计算机解释并应用于具体患者。Lichtner等人的最新出版物。（2023）就是一个例子（2）。与神经网络相反，基于基于符号的AI的决策是可重复且透明的。与机器学习相吻合，这有助于其使用，尤其是在临床部门和至关重要的决策中。
基于自旋的磁性随机存取存储器，用于高...
存储器是当今电子系统中用于数据存储和处理的关键组件。在传统的计算机架构中，由于存储器之间在操作速度和容量方面的性能差距，逻辑单元和存储器单元在物理上是分开的，从而导致冯·诺依曼计算机的根本限制。此外，随着 CMOS 技术节点的演进，晶体管变得越来越小，以提高操作速度、面积密度和能源效率，同时提供更低的驱动电流。然而，嵌入式闪存和 SRAM 等主流技术正面临着重大的扩展和功耗问题。更密集、更节能的嵌入式存储器将非常可取，特别是对于 14 纳米或更小的先进技术节点。与操纵非磁性半导体中的电荷来处理信息的传统电子设备不同，自旋电子器件基于电子自旋，提供创新的计算解决方案。为了将自旋电子学融入到现有的成熟的半导体技术中，基于自旋的器件一般设计以磁隧道结为核心结构，起到磁随机存取存储器（MRAM）的作用。
人工智能技术领域的跨学科结构分析系统
在相对较短的技术发展时间内，信息技术已转化为人工智能技术。已经开发出能够自我学习、独立寻找问题解决方案和决策的计算机程序。软件开发伴随着通过跨学科认知科学集群进行的科学研究。该集群集成了数理逻辑、认知心理学、认知语言学、神经哲学、神经生理学、神经生物学、人类学、意识哲学、人工智能理论、认知管理、认知经济学、神经营销、技术平台的互联网物流、建模方法。控制论保留了该研究集群的关键位置，专注于管理任务。强大的人工智能是在计算机进化程序的基础上开发的。在进化遗传和神经方法的基础上形成了发展方向。该论点认为，人类思维和大脑具有类似于计算机数据结构的心理表征和类似于计算算法的计算程序。由于人脑与计算机在计算形式的处理内容上完全相同，因此人工智能发展的重点是模拟认知过程。
用于量子网络中分布式量子计算的量子步行控制平面
摘要 - Quantum网络是通过量子通道之间量子处理器之间的相互作用形成的复杂系统。类似于经典的计算机网络，量子网络允许在量子计算中分布量子计算。在这项工作中，我们描述了一个量子步道协议，以在量子网络中执行分布式量子计算。该协议使用量子步行作为量子控制信号来执行分布式量子操作。我们考虑了离散时间置换量子步行模型的概括，该模型是网络图中与网络节点内部量子寄存器中量子步行者系统之间的相互作用。该协议从逻辑上捕获分布式量子组合，抽象硬件实现以及通过频道传输量子信息。控制信号传输映射到Walker系统在网络上的传播，而控制层和量子寄存器之间的相互作用嵌入到硬币操作员的应用中。我们演示了如何使用量子步行者系统执行分布式CNOT操作，该操作显示了分布式量子计算协议的通用性。此外，我们将协议应用于量子网络中的纠缠分布的任务。
定量均值研究中四种数据收集方法的方法之间的收敛有效性 - 终端链研究Langbroek，i。; Beuckelaer，A。DE2007，AR
本文研究了用于定量末端链研究中使用的四种替代数据收集方法的方法之间的收敛有效性。基准方法是常规的APT方法（即纸笔方法），其中要求受访者指示产品属性与消费者的好处之间的现有联系（即ab），以及在征服和消费者价值（BV）之间。替代数据收集方法是口头访谈（VI），两种类型的综合访谈（CP和CR），每种访谈仅在AB和BV链接与受访者之间差的顺序相差。结果表明，未建立所有四种数据收集方法之间的方法之间的收敛有效性。但是，当将两种替代数据收集方法（特别是：CP和VI）与常规APT方法进行比较时，在某种程度上支持了方法之间的收敛有效性。唯一产生结果的数据收集方法（即consumer m-e-cs）与常规APT方法明显不同的是计算机访谈，其中AB和BV链接以（部分）随机顺序与受访者（即CR方法）。2005 Elsevier Ltd.保留所有权利。2005 Elsevier Ltd.保留所有权利。