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蓝色脑科技 - ijrpr
ANN 形式的数量和使用非常高。在 McCulloch 和 Pitts 的第一个神经模型 (1943) 之后，已经开发了数百种不同的 ANN 模型。它们之间的差异可能是功能、约定值、拓扑和学习算法等。还有几种混合模型，其中每个神经元都具有比我们意识到的更多的属性。这里 [4]。由于空间问题，我们仅介绍一个学习如何使用的 ANN。因为它是基于众多其他模型的最流行的 ANN 模型之一，所以使用反向传播技术来学习相应的权重。由于 ANN 旨在处理数据，因此它们主要用于相关领域。许多 ANN 用于工程中的模式识别、预测和数据压缩，以及表示真正的神经网络以及研究和监测动物行为。
神经科学中的人工智能
考虑一种假设的算法，该算法能够将受试者的大脑磁共振图像作为输入，并检测肿瘤的存在。人工智能算法的核心是神经网络，即相互连接的类似神经元的单元，它们接收输入并逐步将这些输入转换为更有助于解决任务的形式。算法的输出表示图像包含肿瘤及其位置的概率。神经网络中的单元是神经元的高度简化模型：它接收来自其他单元的输入，对这些输入进行加权和求和，应用非线性变换，并产生标量输出（McCulloch 和 Pitts，1943 年）。神经元环路速率由标量激活值表示，神经元之间突触的强度由权重代替，动作的生物物理学
“人工智能守护植物健康”
1.1 人工智能和神经网络的概念。人工智能（AI）不是一种工具或程序，而是计算机科学的一个独立分支。人工智能历史的开端被认为是1956年，美国计算机科学家、科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）提出了“人工智能”一词，并召开了第一次人工智能会议。 1969 年，传奇机器人 Shakey（或 Sheki）诞生，它可以推理其行为，分析命令，将任务分解为简单的部分。 “神经网络”一词首次出现于1943年，当时神经生物学家沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）和逻辑学家沃尔特·皮茨（Walter Pitts）根据数学算法和大脑活动理论开发了一种神经网络的计算机模型。他们认为，这种模型可以在使用二进制数的设备上以所谓的“阈值逻辑”为基础发挥作用[9]。
工作文件 27796
为 2020 年 6 月布鲁金斯经济活动量论文准备的论文。我们感谢 Seth Murray 和 Edward Olivares 分享有关 PUA 索赔接受时间的数据，感谢 Tomaz Cajner、Andrew Figura、Brendan Price、David Ratner 和 Alison Weingarden 分享他们的代码和数据。Raheem Chaudhry、Danea Horn、Abigail Pitts 和 Natalie Tomeh 提供了出色的研究协助。我们感谢 Lisa Barrow、Stacy Dean、Robert Moffitt、Zach Parolin、Brendan Price、Dottie Rosenbaum、Jesse Rothstein、Geoff Schnorr、Jay Shambaugh、Louise Sheiner、Tim Smeeding、Ernie Tedeschi、Till von Wachter、Justin Wolfers 和 Abigail Wozniak 提供的有益评论。本文得到了布鲁金斯学会的研究支持。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
连体双胞胎：人工智能与计算机科学的发明
人们普遍认为，现代计算机本身就是一台思维机器，它处在即将被冠以控制论的丰富内容之中，这一点比人们通常认为的要多得多。现代计算机的基本架构以从可寻址高速存储器中检索数字编码指令为中心，最早在约翰·冯·诺依曼的《EDVAC 报告初稿》中描述。冯·诺依曼在 1945 年初撰写这份材料时，正忙于与一个试图成立“目的论学会”的团体进行讨论，以探索生物体和机器实质上等同的激进思想。冯·诺依曼用生物学术语“神经元”描述了数字计算机逻辑的构建块，后来被称为门。这一说法受到沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨工作的启发，他们断言，真正的神经元就像二进制开关一样工作，因此在功能上等同于图灵机和形式逻辑中表达的语句。冯·诺依曼进一步利用生物学隐喻，将他计划中的计算机的组成部分称为器官，将其内部存储单元称为内存。
大师之眼——人工智能的社会历史......
Agnicayana 火坛图。Frits Staal，《希腊和吠陀几何》，《印度哲学杂志》第 27 期。1 (1999)：111（图像旋转）。抽象的反射结构。Peter Damerow，《抽象与表征》，柏林：Springer，2013，379。算术寓言。Gregor Reisch，《Margarita Philosophica》，1503 年。将 de Prony 算法实现为劳动分工的方案。Lorraine Daston，《计算与劳动分工，1750-1950》，《德国历史研究所公报》62（2018 年春季）：11。将 de Prony 算法实现到机制中的设计。Charles Babbage，《机械与制造经济》，伦敦：Charles Knight，1832 年，161。Babbage 的差分机。Charles Babbage，《哲学家生平篇章》，伦敦：Longman、Roberts & Green，1864 年，封面。William Heath，《智力的进军》，大约。1828 年，印刷品，大英博物馆。人工神经元的草图。Warren McCulloch 和 Walter Pitts，《神经活动中内在思想的逻辑演算》，《数学生物物理学公报》第 5 卷，第 4 期（1943 年）：105。
人工智能及其在医学中的应用I
塞维利亚大学学习对象库 [2019 年 3 月 4 日访问] 网址：https://rodas5.us.es/file/1240b064-8389-6228-96a5-653dd137f73b/1/capitulo3 SCORM.zip/pagina 22.htm。 4. Domjan M.学习和行为原则。马德里：汤姆森； 2012. 5. Basogai-Olabe X. 人工神经网络及其应用。毕尔巴鄂工程学院。毕尔巴鄂：毕尔巴鄂工程学院 [2019 年 3 月 4 日访问] 网址：https://ocw.ehu.eus/file。 php/102/neuro-networks/contents/pdf/course-book.pdf。 6.Sancho-Caparrini F. 监督和无监督分类。 Fernando Sancho Caparrini [2019 年 3 月 7 日访问] 网址：http://www.cs.us.es/ ∼ fsancho/?e=77。 7. McCulloch WS，Pitts W. 神经活动中固有观念的逻辑演算。数学生物物理学公报。 1943；5：115---33 [2019 年 3 月 7 日访问]。网址：http://link.springer.com/10.1007/BF02478259。 8. 1956 年达斯茅斯会议。[2019 年 3 月 7 日访问] 网址：https://darthmouthconference.wordpress.com/。 9. Ramirez F. 大数据与数据科学博客：人工智能的历史：
涉及甲基汞脱甲基和
参考（1）fu，l。; niu，b。 Z。Z。; Wu，S。; Li，W。序列分析CD-HIT：加速用于聚类下一代测序数据。2012，28（23），3150–3152。https://doi.org/10.1093/bioinformatics/BTS565。 （2）Boyd，E。S。; Barkay，T。汞电阻操纵子：从地热环境中的起源到有效的排毒机。 Front Microbiol 2012，3（10月），349。https：//doi.org/10.3389/fmicb.2012.00349。 （3）Pitts，K。E。;萨默斯，A。O。 硫醇在细菌有机灰裂（MERB）中的作用。 生物化学2002，41（32），10287–10296。 https://doi.org/10.1021/bi0259148。 （4）Kozlov，A。M。;达里巴（Darriba），d。面粉，t。;莫雷尔，b。 Stamatakis，A。Raxml-NG：一种快速，可扩展和用户友好的工具，可用于最大似然系统发育推断。 生物信息学2019，35（21），4453–4455。 https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz305。 （5）Christakis，C。A。; Barkay，T。；博伊德（E. S. 前微生物2021，12，682605。https：//doi.org/10.3389/fmicb.2021.682605/full。https://doi.org/10.1093/bioinformatics/BTS565。（2）Boyd，E。S。; Barkay，T。汞电阻操纵子：从地热环境中的起源到有效的排毒机。Front Microbiol 2012，3（10月），349。https：//doi.org/10.3389/fmicb.2012.00349。（3）Pitts，K。E。;萨默斯，A。O。硫醇在细菌有机灰裂（MERB）中的作用。生物化学2002，41（32），10287–10296。https://doi.org/10.1021/bi0259148。 （4）Kozlov，A。M。;达里巴（Darriba），d。面粉，t。;莫雷尔，b。 Stamatakis，A。Raxml-NG：一种快速，可扩展和用户友好的工具，可用于最大似然系统发育推断。 生物信息学2019，35（21），4453–4455。 https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz305。 （5）Christakis，C。A。; Barkay，T。；博伊德（E. S. 前微生物2021，12，682605。https：//doi.org/10.3389/fmicb.2021.682605/full。https://doi.org/10.1021/bi0259148。（4）Kozlov，A。M。;达里巴（Darriba），d。面粉，t。;莫雷尔，b。 Stamatakis，A。Raxml-NG：一种快速，可扩展和用户友好的工具，可用于最大似然系统发育推断。生物信息学2019，35（21），4453–4455。https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz305。 （5）Christakis，C。A。; Barkay，T。；博伊德（E. S. 前微生物2021，12，682605。https：//doi.org/10.3389/fmicb.2021.682605/full。https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz305。（5）Christakis，C。A。; Barkay，T。；博伊德（E. S.前微生物2021，12，682605。https：//doi.org/10.3389/fmicb.2021.682605/full。
COVID-19 与药品供应链
Leila Ahmadi, Abdul Manan Ahmadzai, Aisser Al-Hafedh, Valentina Anchevska, Julie Astoul, Bogdan Becirovic, Tsegahiwot Abebe Belachew, Hernando Bernal, Enrico Bisogno, Jorge Cabrera Camacho, Chloé Carpentier, Kyungsoon Choi, Alan Cole, Mark Colhoun, Leonardo Correa, Devashish Dhar, Sinisa Durkulic, Andrada-Maria Filip, Salome Flores, Jouhaida Hanano, Matthew Harris-Williams, Kristian Hoelge, San Lwin Htwe, David Izadifar, Marhabo Jonbekova, Antero Keskinen, Anja Korenblik, Nina Krotov-Sand, Banele Kunene, Chantal Lacroix, Rakhima Mansurova, Jose Maria Izabal Martinez, Antonio Mazzitelli, Marie-Anne Menier, Roberto Murguia Huerta, Nivio Nascimento、Teresa Navarrete Reyes、Kamran Niaz、Rashda Saif Niazi、Keith William Norman、Hector Duarte Ortiz、Michael Osman、Ketil Otterson、Suruchi Pant、Thomas David Parker、Thomas Pietschmann、Reginald Pitts、Cecile Plunet、Thierry Rostan、Luisa Sanchez Iriarte、Giuseppe Sernia、Inshik Sim、Tun Nay Soe、Milos Stojanovic、Oliver Stolpe、Mirzahid Sultanov、Denis Toichiev、Ivan Trujillo、Bob Van Den Berghe、Lorenzo Vallejos、Lorenzo Vita、Bill Wood 和 Nasratullah Zarghoon