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以人为本的人工智能：一种新的综合体
一种新的学科综合体正在出现，其中基于人工智能的智能算法与以人为本的设计思维相结合，形成以人为本的人工智能 (HCAI)。这种学科综合体增加了技术赋予人类权力而不是取代人类的机会。过去，研究人员和开发人员专注于构建人工智能算法和系统，强调机器自主性和衡量算法性能。新的综合体重视人工智能，并通过提高用户体验设计的突出地位和衡量人类的表现，给予人类用户和其他利益相关者同等的关注。HCAI 系统的研究人员和开发人员重视有意义的人类控制，通过服务于权利、正义和尊严等人类价值观将人放在首位，从而支持自我效能、创造力、责任感和社会联系等目标。
Thomas Chevet、Cristina Stoica Maniu、Cristina Vlad、Youmin Zhang。使用 MPC 技术进行基于 Voronoi 的 UAV 编队部署和重新配置。国际无人机系统会议，ICUAS'18，2018 年 6 月，美国德克萨斯州达拉斯。第 9-14 页，10.1109/ICUAS.2018.8453342。hal-01768188
摘要 —本文介绍了一种基于分散 Voronoi 的线性模型预测控制 (MPC) 技术，用于在有界区域内部署和重构由无人机 (UAV) 组成的多智能体系统。在每个时刻，该区域被划分为与每个 UAV 智能体相关联的不重叠的时变 Voronoi 单元。编队部署目标是根据每个 Voronoi 单元的 Chebyshev 中心将智能体驱动到静态配置中。所提出的基于 MPC 的编队重构算法不仅允许有故障/不合作的智能体离开编队，还允许恢复/健康的智能体加入当前编队，同时避免碰撞。仿真结果验证了所提出的控制算法的有效性。
心理功能近红外光谱研究
1 数据集信息 [1]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2 使用均值、方差和三阶矩 Σ nt 的 1-back、2-back、3-back 任务的分类准确率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 3 使用 Σ n (t) 的均值、方差和三阶矩，对数据集 1 的 1-back、2-back、3-back 任务与 RELAX 任务之间的分类准确度 43 4 使用均值和方差以及不同的机器学习算法，对数据集 2 的不同 n-back 任务之间的分类准确度。 .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
使用增强学习在认知任务中使用进化偏见的认知任务中建立确定性因果图
尽管重要的是揭示世界上的因果关系而不是相关的结构，但这种因果学习的算法仍然是计算征税的。最近的神经证据挑战了增强学习（RL）算法提供有用近似的能力。在这里，我们提出了一种新的强化学习模型，该模型使用修改后的后继表示并结合了进化 - 避免死亡，从而捕获了各种各样的人类结构学习和动物条件。为了正式捕获在野外学习的风险，我们实现了一个约束，在惩罚分配本质上是重仔的，以应对死亡的风险。这将本质的价值赋予在此框架中具有确定性图表，并简单地捕获了广泛的无关和非乐器行为。
使用 MPC 技术进行基于 Voronoi 的无人机编队部署和重新配置
摘要 —本文介绍了一种基于分散 Voronoi 的线性模型预测控制 (MPC) 技术，用于在有界区域内部署和重构由无人机 (UAV) 组成的多智能体系统。在每个时刻，该区域被划分为与每个 UAV 智能体相关联的不重叠的时变 Voronoi 单元。编队部署目标是根据每个 Voronoi 单元的切比雪夫中心将智能体驱动到静态配置中。所提出的基于 MPC 的编队重构算法不仅允许故障/不合作的智能体离开编队，还允许恢复/健康的智能体加入当前编队，同时避免碰撞。仿真结果验证了所提出的控制算法的有效性。
Quantum Pryptography如何影响中央银行的数字货币？
结构本文的目的是为了洞悉加密的未来，因为它适用于CBDC。我们首先概述了经典的加密算法及其在CBDC上下文中使用的内容（第2节）。然后，我们引起了量子计算所构成的威胁，以及解决这些威胁的量子后算法（第3节）。配备了此功能，我们可以检查用于CBDC实现的密码学，并将其与适当的算法匹配（第4节）。最后，我们为滚动更新提出了一个自以为是的框架，即将早期的见解付诸实践（第5节）。在本文的过程中，有时我们将加密货币作为示例，因为它们与CBDC共享许多加密方面，但由于其较长的运行时间，经常会更好地研究。
人工智能是子宫内膜异位症患者的新诊断方法吗？
这将通过管理数据集、正确使用卷积神经网络和重复神经网络以及将多个模型集成为一个端到端模型来实现。最后，使用大型异构数据集验证机器学习算法可确保结果推广到不同人群。人工智能似乎是诊断子宫内膜异位症的第一步。不可避免的是，在子宫内膜异位症诊断中使用人工智能会引发一些基本问题。数据解释需要人工监督吗，还是我们可以依赖人工智能？谁应该为误诊负责？依赖人工智能提供的自动化是否会破坏技术技能和经验？人工智能是否会减少医务人员的工作量或完全取代他们？
沙子人工智能和人类自由中的一条线
即使在我们提倡的局限性范围内，在与刑事法律制度一样广泛的机制内部，AI仍然可以做很多事情。仅专注于审前空间：是的，我们的暂停将排除使用AI来决定拘留与释放的决策，但是该技术可以显着提高案例经理支持人们在获得基于社区的资源，服务和住房方面的能力。自然语言处理可以帮助总结案例笔记，法院文件和客户历史，而预测性则可以建议需要更紧急干预的客户。机器学习算法可以分析跨案例的模式，以建议针对单个客户需求量身定制的服务，同时保持人类的监督和敏感事项的决策。
caspase-2用额外的中心体杀死细胞
摘要：本文探讨了新的传感器技术及其在连接的Au au au sosos weasicles（CAVS）中进行实时道路状况监测。传感器等传感器，陀螺仪，激光镜，摄像机和雷达等在骑士上可用的传感器能够检测道路上的异常，包括坑洼，表面裂缝或粗糙度。本文还描述了使用传感器检测到的数据处理技术的高级数据处理技术，包括机器学习算法，传感器融合和Edge Computing，从而在道路状况评估中提高了准确性和可靠性。通过主动维护策略，这些技术共同支持即时道路安全和长期维护成本。最后，本文对传统和智能道路的状况监测系统的最新指示进行了全面审查。