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人机共生的概念化...
本文的其余部分结构如下。接下来，我们在第 2 节中介绍“共生”和“人机共生”这两个术语的背景。第 3 节介绍了我们文献综述的方法。在随后的章节中，我们将介绍研究结果，从第 4 节中的概念化开始，其中我们讨论了目标、要求和边界。在第 5 节中，我们展示了 HMS 系统的设计方式，并提出了设计框架的方法。在第 6 节中，我们介绍了 HMS 的现状，并对 HMS 的未来发展进行了展望。我们在这三个部分的末尾对结果进行了解释和讨论。最后，在第 7 节中，我们总结了我们的工作，讨论了我们研究的局限性，并为进一步的研究提出了建议。
AI-量子共生 - ijprems.com
本文重点介绍了量子物理与量子计算 (QC) 之间的协同关系，并分析了人工智能对量子计算的革命性影响。叠加和纠缠是量子计算的基础，它提供了前所未有的计算能力。然而，退相干和量子噪声仍然是问题。人工智能在模式识别、数据分析和优化方面的实力为这些问题提供了切实可行的答案。量子机器学习 (QML)、人工智能驱动的量子纠错和量子优化等关键应用使量子模拟、材料发现和状态预测方面的进步成为可能。除了解决可扩展性和数据需求问题外，本分析还展望了量子密码学和混合人工智能量子系统的未来发展。人工智能和量子技术的融合将改变许多行业，代表着计算和科学进步的巨大进步。
共生和宿主相关的微生物
*课程大纲草案 * 26：375：550共生和与宿主相关的微生物组，该课程每周将每周一次开会三个小时。大多数课程将分为三个50分钟的课程，在讲座，论文讨论，演讲和嘉宾讲座等活动之间会有所不同。本课程向研究生开放，以及在一般微生物学中获得最低字母等级的本科生21：120：335。本课程的目的是为学生提供对当代和古典研究的共生和宿主相关微生物组的了解。本课程旨在创建跨字段概念的综合。共生关系，仅举几例，科学家很少考虑在其特定领域以外的研究。因此，跨系统的统一模式通常被忽略。在本课程中，我们将深入研究宿主 - 微生物组和共生关系，同时采用整体方法来识别跨领域的新兴模式。学习目标结束时，学生将能够：
人类与人工智能的共生
在所谓的第二波人工智能 (AI) 浪潮中，数据驱动的复杂机器学习方法取得了明显进步，这促进了人们对 AI 在人类生活、实践和社会各个领域和方面的应用潜力的探索。人工智能领域最近的大部分成功来自于在图像、文本和语音识别或战略棋盘和视频游戏等任务中使用表示学习和端到端训练的深度神经网络模型。通过实现自动特征工程，深度学习模型大大减少了对领域专家知识的依赖，优于基于手工特征工程的传统方法，并且在某些方面达到了与人类相当甚至超越人类的性能。尽管取得了突出的进步和潜在的好处，但对基于深度学习的 AI 解决方案的黑箱性质和行为背后缺乏透明度的担忧阻碍了它们在我们社会中的进一步应用。为了在我们的日常生活和实践中完全信任、接受和采用新兴的人工智能解决方案，我们需要以人为本的可解释人工智能 (HC-XAI)，它可以为算法行为和结果提供人类可理解的解释，从而使我们能够在人工智能应用的整个生命周期内控制并不断提高其性能、稳健性、公平性、可追溯性、透明度和可解释性。遵循这一动机，多元化和多学科研究界最近出现的趋势是基于以人为本的人工智能方法的探索和情境解释模型的开发，推动人类智能 (HI) 和人工智能 (AI) 的共生，这构成了下一波（第三波）人工智能的基础。
人类与人工智能的共生
在所谓的第二波人工智能 (AI) 浪潮中，数据驱动的复杂机器学习方法取得了明显进步，这促进了人们对 AI 在人类生活、实践和社会各个领域和方面的应用潜力的探索。人工智能领域最近的大部分成功来自于在图像、文本和语音识别或战略棋盘和视频游戏等任务中使用表示学习和端到端训练的深度神经网络模型。通过实现自动特征工程，深度学习模型大大减少了对领域专家知识的依赖，优于基于手工特征工程的传统方法，并且在某些方面达到了与人类相当甚至超越人类的性能。尽管取得了突出的进步和潜在的好处，但对基于深度学习的 AI 解决方案的黑箱性质和行为背后缺乏透明度的担忧阻碍了它们在我们社会中的进一步应用。为了在我们的日常生活和实践中完全信任、接受和采用新兴的人工智能解决方案，我们需要以人为本的可解释人工智能 (HC-XAI)，它可以为算法行为和结果提供人类可理解的解释，从而使我们能够在人工智能应用的整个生命周期内控制并不断提高其性能、稳健性、公平性、可追溯性、透明度和可解释性。遵循这一动机，多元化和多学科研究界最近出现的趋势是基于以人为本的人工智能方法的探索和情境解释模型的开发，推动人类智能 (HI) 和人工智能 (AI) 的共生，这构成了下一波（第三波）人工智能的基础。
人类与人工智能——走向共生之路？
暂停的原因包括，开发具有代理规划能力的人工智能系统可能带来的风险，即使用世界模型来追求特定目标的系统——最终导致开发具有战略意识的人工智能。如果高级人工智能系统的编程目标是最大化某些目标函数，例如效率、生产力或资源利用率，它们最终可能会寻求获得更多权力或对其环境的控制，以更有效地实现这些目标。这是因为拥有更多权力或控制权可能会为人工智能提供更多实现目标的机会。此外，如果人工智能系统被设计为随着时间的推移而学习和改进，它们可能会越来越有能力实现目标，并且对自己这样做的能力更有信心。这反过来可能导致人工智能变得更加自信和积极主动，寻求增加其在世界上的权力和影响力的方法。
第一单元 策略与成功共生
根据 Fred R. David 的说法，研究表明，使用战略管理概念的组织比不使用战略管理概念的组织更有利可图、更成功。例如，一项为期 3 年的纵向研究对 101 家零售、服务和制造公司进行了研究，结果表明，与没有系统规划活动的公司相比，使用战略管理概念的企业在销售额、盈利能力和生产力方面都有显著提高；另一项研究报告称，公司盈利能力的提高有 80% 是通过改变公司的战略方向实现的；Cook 和 Ferris 报告称，高绩效公司的实践反映了更具战略性的导向和更长远的关注。高绩效公司倾向于进行系统规划，以应对未来外部和内部环境的波动。拥有与战略管理理论更相似的规划系统的公司通常表现出优于其行业的长期财务业绩。
