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征文特刊‘人工智能和......’
近几年，人工智能 (AI) 研究进展迅速，取得了突破性进展，例如强大的语言模型（包括 GPT-3 和 LaMDA）、先进的计算机视觉技术（He 等人，2018 年；Joseph 等人，2016 年）和创新的机器学习方法（Vaswani 等人，2017 年；Liu 等人，2017 年），大大扩展了 AI 的能力。这些进步有望改变教学模式（Shah，2023 年），同时也将通过提供针对学生个人需求和学习风格的个性化学习体验来彻底改变教育。例如，人工智能辅导系统和智能课堂助手也可以帮助改变教学和学习过程，为学生和教育工作者提供实时反馈和支持。本期特刊旨在探讨人工智能与教育的交集、人工智能为教育部门既定的工作方式带来的问题，以及人工智能如何通过前沿研究和实际应用帮助解决教育领域的一些持续挑战。本期 MNCE 工作论文系列特刊由诺丁汉特伦特大学诺丁汉教育学院和特伦特教学与学习研究所 (TILT) 学术环境中生成式 AI 使用小组合作开发。He, K.、Gkioxari, G.、Dollár, P. 和 Girshick, R. (2018)。Mask R-CNN。[在线] arXiv.org。https://doi.org/10.48550/arXiv.1703.06870。
全面回顾人工智能......
人工智能（AI）被定义为人工实体为解决复杂问题而表现出的智能，通常被认为是计算机或机器的系统（Kumar等，2012）。随着大数据的出现和计算能力的提升，机器学习、人工神经网络和深度学习（Gao等，2022；Song等，2022；Gao等，2023）近年来发展迅速并不断融合其他学科，在理论和应用上取得了巨大成功（Chaturvedula等，2019；Brown等，2020；Woschank等，2020；Alzubaidi等，2021；Mohsen等，2023）。图1展示了AI与机器学习、人工智能、深度学习等相关概念之间的关系。同时，图1还展示了人工智能在药理学研究中的应用。人工智能的发展可以追溯到20世纪40年代，其历史进程和发展已在之前的许多综述中详细描述（Muggleton，2014；Haenlein and Kaplan，2019）。近几十年来，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、图神经网络（GNN）和深度神经网络（DNN）（Gao et al., 2021; Lai et al., 2022）等神经网络的广泛应用，以及 ResNet（He et al., 2015; Zhang et al., 2024）、Attention 和 Transformer（Vaswani et al., 2017; You et al., 2022b）等深度学习算法的发展，推动了神经网络和深度学习的发展，并进一步优化了人工智能算法在各个领域的应用性能（Alzubaidi et al., 2021）。图 2 简要摘录并展示了人工智能发展过程中提出的最重要的算法。
新闻稿
印度高收益新发行的长期休假。Gurugram, India, April 20, 2023 : ReNew Energy Global Plc (“ReNew” or “the Company”) (Nasdaq: RNW, RNWWW), India's leading clean energy company (in terms of total commissioned capacity), said on Thursday that its wholly-owned subsidiary, Diamond II Limited, has raised $ 400 million through the issue of senior secured green bonds.绿色债券在美国，欧洲和亚洲的投资者的需求强劲，因为它在一年多以上的广泛市场中断后开放了印度的高收益发行。该订单簿被超额认购约4次，总投资者的总需求汇总超过15亿美元，导致价格紧缩。发行强调了更新筹集资金的能力，并向我们的利益相关者保证公司的强大资产负债表和流动性职位。企业风格的笔记的价格为7.95％，并被穆迪（Moody's）和fitch的BB-评为BA3。该问题的收益将用于再融资现有的美元债务并资助各种增长计划。票据已通过气候债券计划认证，并与ICMA绿色债券原则保持一致。注释还包括开发影响评估。续签公司总裁凯拉什·瓦斯瓦尼（Kailash Vaswani）表示：“我们的绿色债券发行已在一年多以后开设了印度高收益美元债券市场。 全球投资者的强劲投资者需求强调了对可再生能源的需求不断增长，并验证了我们作为行业领导者的地位。续签公司总裁凯拉什·瓦斯瓦尼（Kailash Vaswani）表示：“我们的绿色债券发行已在一年多以后开设了印度高收益美元债券市场。全球投资者的强劲投资者需求强调了对可再生能源的需求不断增长，并验证了我们作为行业领导者的地位。以与我们的长期计划一致的预期利率筹集公司资金，将使我们能够加速我们的可再生能源计划，降低我们的资本成本，推动创新并对环境产生积极影响。”在2023财年期间，其续签向其离岸债券持有人续签了超过10亿美元。在过去的财政年度中，除了还清内部现金流量的4.8亿美元债务外，该公司在国内市场上还清了5.25亿美元。2月，该公司做出了一个战略决定，将其重新品牌重新命名为续签，以反映其从纯游戏可再生能源公司过渡到脱碳合作伙伴，从而在整个脱碳频谱中提供端到端的解决方案，包括清洁能源，储能，储能和碳市场。的续订一直在利用数字技术和专有AI来解决续订成为市场领导者的可再生能源的客户和用户越来越复杂的需求。关于续订的续订是在纳斯达克（NASDAQ：RNW，RNWWW）上列出的领先脱碳解决方案公司。续签截至2022年9月30日，均值约为13.4 GW的清洁能源组合是全球最大的。除了成为印度的主要独立电力生产商外，我们还以公正和包容的方式在清洁能源，绿色氢，通过数字化，储存和碳市场越来越多地解决气候变化不可或缺。有关更多信息，请访问renew.com并在LinkedIn，Facebook，Twitter和Instagram上关注我们。新闻查询续约| Shilpa Narani | shilpa.narani@renew.com投资者查询续约|内森·法官（Nathan Judge），尼丁·瓦德（Nitin Vaid）| ir@renew.com
社论：脑启发计算：从神经科学到新形式的人工智能
对日常生活中的AI应用程序的增加增加导致对先进的机器学习系统的需求显着增加，例如人工神经网络，这些神经网络现在在许多任务中都超过了人类。基于变压器体系结构的生成AI解决方案的快速增长（Vaswani等，2017）进一步加速了对更强大的计算硬件的需求。此外，人类机器人技术的研究重点是开发复制神经过程的系统。但是，传统的硬件解决方案是不可持续的，因为它们需要频繁的培训周期，监督学习和大型OfflINE数据集，从而限制了可持续性AI的采用。最近，出现了使用常规模型的工业应用，但是受到大脑功能，有希望的，可持续的替代方案的启发的神经形态方法（Bhanja等人，2023年）。神经形态是一个伞术语，它涵盖了许多跨学科领域，包括神经科学，材料科学和电子体系结构，扩展到数学和软件模型。计算神经科学的进步以及神经元和突触模型的发展驱动了神经启发的微电子学的出现。首先，提出的电路主要基于以下观察结果：在亚阈值方面运行的晶体管与生物神经元膜的生物物理学具有显着相似之处（Indiveri等，2011）。这为开发基于硅神经元的新体系结构铺平了道路。值得注意的例子是功能化CMOS过程的成熟度允许稳定实施脑机界面和神经启发的低功率计算系统，从而达到了更高的复杂性（Indiveri等，2011）。然而，最近，科学界认识到模仿神经元行为的新材料和新兴设备的出色性能，进一步加速了这一方向的研究。
AI加速治疗抗体开发
抗体是最大的生物治疗剂，预计到2025年的市场规模为3000亿美元（Lu等，2020）。它们用于治疗癌症，自身免疫性和感染性疾病（Lu等，2020; Weiner等，2010; Chan and Carter，2010），因为它们旨在识别高特异性较高的抗原和结合后的任何抗原。抗体发现。尽管建立了良好的成本，但由于实验挑战，这些方法仍然昂贵，耗时且容易失败。引入下一代测序（NGS）用于抗体筛选代替随机菌落拾取，使得能够覆盖更大的序列多样性，更宽的结合依次范围和靶向靶向独特表位的隔离序列（Spoendlin等，2023）。简短的读取测序仅限于单个链，即重（VH）和轻链（VL），而长读数可以获取这两个链的配对信息，从而增加了我们对链间残留依赖性的理解（Burbach和Briney，2024）。Recently, Arti fi cial Intelligence (AI) has experienced accelerated progress, particularly in the fi elds of Deep Learning (DL) and Natural Language Processing (NLP), and biology has been greatly bene fi ted from it ( Khakzad et al., 2023 ; Graves et al., 2020 ; Nam Kim et al., 2024 ; Bender and Cortés-Ciriano, 2021 ; Bender and Cortes-Ciriano，2021年； Kim等人，2023年）。嵌入为一个显着的例子是结构生物学的模型Alphafold2（Jumper等，2021），它带来了基于序列的蛋白质结构预测，接近实验精度。NLP中变压器体系结构（Vaswani等，2023）的成功导致了大型语言模型（LLM）的创建，对大量文本培训的统计模型，以捕获大量的文本相似性，以捕获矢量表现形式的语义相似性，以嵌入式嵌入，而无需依靠昂贵和昂贵的标签。
基于微控制器的锂离子电池充电器
coimbatore。3 Wayanad苏丹·贝瑟里（Sultan Bathery）唐·博斯科学院（Don Bosco College）数学系助理教授。 抽象的梦立是人工智能中的一个新兴领域，旨在通过计算模型复制人类梦的经验。 本文比较了用于梦想生成的各种AI算法，评估其性能，创造力和计算效率。 我们探索生成的对抗网络（GAN），变化自动编码器（VAE）和基于变压器的模型，提供了对其优势和劣势的全面分析。 我们的结果表明，每个模型都有独特的优势，这表明了未来研究的潜在混合方法。 关键字：梦幻，AI，GAN，VAE，变形金刚，创造力，连贯性，计算效率，FID，IS，EEG信号。 I. 引言梦想已经迷住了人类已经有几个世纪了，通常被视为窗户进入潜意识的思想。 近年来，人工智能在创意领域取得了长足的进步，包括文本，图像和音乐的产生。 使用AI的梦幻发电试图模拟梦境的体验，创造出模仿人类梦的新颖而富有想象力的成果。 本文旨在比较该领域中领先的AI算法，重点是它们产生连贯和创造性的梦想的能力。 II。 文献综述A. Goodfellow等人引入的生成对抗网络（GAN），甘恩由两个神经网络组成，一个生成器和一个鉴别器，它们通过对抗过程同时训练。 iii。3 Wayanad苏丹·贝瑟里（Sultan Bathery）唐·博斯科学院（Don Bosco College）数学系助理教授。抽象的梦立是人工智能中的一个新兴领域，旨在通过计算模型复制人类梦的经验。本文比较了用于梦想生成的各种AI算法，评估其性能，创造力和计算效率。我们探索生成的对抗网络（GAN），变化自动编码器（VAE）和基于变压器的模型，提供了对其优势和劣势的全面分析。我们的结果表明，每个模型都有独特的优势，这表明了未来研究的潜在混合方法。关键字：梦幻，AI，GAN，VAE，变形金刚，创造力，连贯性，计算效率，FID，IS，EEG信号。I.引言梦想已经迷住了人类已经有几个世纪了，通常被视为窗户进入潜意识的思想。近年来，人工智能在创意领域取得了长足的进步，包括文本，图像和音乐的产生。使用AI的梦幻发电试图模拟梦境的体验，创造出模仿人类梦的新颖而富有想象力的成果。本文旨在比较该领域中领先的AI算法，重点是它们产生连贯和创造性的梦想的能力。II。 文献综述A. Goodfellow等人引入的生成对抗网络（GAN），甘恩由两个神经网络组成，一个生成器和一个鉴别器，它们通过对抗过程同时训练。 iii。II。文献综述A. Goodfellow等人引入的生成对抗网络（GAN），甘恩由两个神经网络组成，一个生成器和一个鉴别器，它们通过对抗过程同时训练。iii。gan已在图像生成，样式传输和创造性的创建中广泛使用[1]。B. Kingma和Welling提出的变异自动编码器（VAE）VAE是通过变异推断学习数据的基本分布的生成模型[2]。它们已应用于各种任务，包括图像和视频生成，提供了生成概率的方法。C.基于变压器的模型变压器，尤其是基于Vaswani等人引入的架构的变压器，已经彻底改变了自然语言处理。诸如GPT-3和DALL-E之类的模型利用变压器来生成具有显着连贯性和创造力的文本和图像[3]。方法论
面向脑电信号处理的脑启发基础模型：我们的观点
近年来，人工智能和机器学习 (ML) 彻底改变了各个科学技术领域，在计算机视觉、自然语言处理和医疗保健方面取得了重大进步（Esteva 等人，2019 年）。尽管取得了这些进展，但由于大脑活动的复杂性和非平稳性，将这些技术应用于脑电图 (EEG) 信号的分析仍面临独特的挑战。EEG 是实时了解大脑动态的关键工具，常用于临床诊断、认知神经科学和脑机接口（Schomer and Lopes da Silva，2017 年）。然而，EEG 信号的噪声和高维性质使得标准深度学习模型难以有效应用。基础模型（例如基于 Transformer 的架构）在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出前所未有的性能（Vaswani，2017 年；Radford 等人，2021 年）对于应对这些挑战大有希望。这些模型在海量数据集上进行预训练，然后针对特定任务进行微调，从而具有广泛的泛化和适应性。然而，它们在脑电图分析中的有效性有限，因为它们往往缺乏捕捉时间精度和生物合理性的机制，而这些对于准确建模脑信号至关重要（Roy et al., 2019）。克服这些限制的一个有希望的方向是将受脑启发的算法融入基础模型。受脑启发的算法，例如脉冲神经网络 (SNN)、分层时间记忆 (HTM) 和生物学上合理的学习机制，如赫布学习，模仿了神经过程的结构和功能（Schmidgall et al., 2024）。这些算法旨在捕捉更类似于实际大脑网络中观察到的时间和空间动态。将这些算法融入基础模型可能会弥合标准深度学习方法与脑电图信号的动态、多维性质之间的差距。因此，在本文中，我们提供了关于如何将脑启发算法与基础模型相结合以增强 EEG 信号分析的观点。我们认为，通过将基础模型的可扩展性和通用性与脑启发算法的时间特异性和生物学合理性相结合，这种混合方法可以解决 EEG 信号处理中的当前局限性。虽然这些方法的整合带来了重大的技术挑战，但它们的协同作用可以为神经科学中更准确、更可解释的 AI 系统提供新的途径。
感知的操纵者：人工智能 (AI) 系统如何设计来误导乔纳森·科勒
人工智能 (AI) 与计算机一样古老，可以追溯到 1945 年的 ENIAC (电子数字积分计算机)。“人工智能之父”约翰·麦卡锡在 1956 年他召集的达特茅斯会议上对人工智能进行了定义，他指出“学习的每个方面或智能的任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述，以至于可以让机器对其进行模拟。” 1958 年，他专门为人工智能开发了 LISP 语言。20 世纪 60 年代、70 年代和 80 年代见证了专家系统和一些自然语言系统的发展。20 世纪 90 年代，机器学习得到了发展。21 世纪的特色是大数据；2010 年代和 2020 年代是神经网络。神经网络理论是在 20 世纪 40 年代发展起来的，第一个神经网络是在 20 世纪 50 年代、60 年代和 70 年代设计的。反向传播训练是在 20 世纪 80 年代发展起来的，循环神经网络和卷积神经网络是在 20 世纪 90 年代和 21 世纪发展起来的，而生成对抗神经网络是在 2014 年发展起来的。2017 年，Vaswani 等人 1 提出了一种新的网络架构 Transformer，它使用了注意力机制，省去了循环和卷积机制，所需的计算量大大减少。这被称为自注意力神经网络。它允许将语句的分析分成几个部分，然后并行分析它们。这是自神经网络诞生以来唯一真正重大的创新，因为它显著减少了推理和训练的计算负荷。神经网络的功能与人脑相同，使用大脑神经元、树突、轴突和突触的数学等价物。计算机和大脑都使用电信号，但神经脉冲是通过电化学方式传输的，这比计算机中的纯电流慢得多。轴突被髓鞘隔离，髓鞘可以大大加快传输速度，大量髓鞘化可以使速度提高 100 倍。2 GPT-3 系统中的人工智能神经网络在 2023 年就已经拥有爱因斯坦的智商，到现在可能已经是人类的 1000 倍。3 神经网络的心理层面在 1993 年由 K. Anders Ericsson 等人在一部被广泛称为“10,000 小时参考”的作品中描述。这适用于任何类型的技能——演奏乐器、做数学、参加体育比赛。当然，那些出类拔萃的人确实练习了很多，但更重要的是深度思考。爱立信并不了解其中的机制。2005 年，R. Douglas Fields 提出了
经济学中的大型语言模型
文本数据的可用性越来越多，自然语言进步（NLP）已改变了经济学领域，使研究人员能够从大量非结构化数据中提取有价值的见解（Gentzkow等人。2019年，Ash和Hansen 2023）。Text-As-DATA分析始于基本模型（例如字袋），它随着大语模型（LLM）的发展而大大发展。这些模型（例如Bert和GPT）为理解和分析文本开辟了新的可能性，尤其是通过捕获较早方法来解决的语言的上下文和细微差别。从历史上看，词袋模型及其扩展（如n grams）主导了经济学中的文本分析格局。尽管这些模型在许多应用程序中都是有效的，但它们在文本中可以表示的信息限制，因为它们依赖于计数单词和短语，而不是了解文档中的长期连接。LLM的出现，尤其是基于变压器档案的人的出现，通过采用注意操作来克服许多限制，从而使模型可以以上下文依赖性方式权衡不同单词的重要性（Vaswani等人2017）。这项创新显着提高了模型解释和生成文本的能力，使LLMS成为经济研究的宝贵工具。近年来，LLM在经济和相关领域中的应用迅速扩大。研究人员已经开始在特定于域的数据集上微调这些模型，创建了诸如Finbert之类的专业版本（Yang等人。2023）。2020）用于财务文本和克利伯特伯特（Webersinke等人。2021）用于气候相关的文档。这些适应性证明了LLM在特定领域提高性能的潜力，从而对针对不同领域的独特需求量身定制的更准确和上下文感知的分析。尤其是这些微调模型可以预测与文档有关的元数据变量，例如工作职位中的薪水或远程工作选项（Bana 2022，Hansen等，Hansen等人。最近，实施工具来帮助LLMS遵循指示，并对人类反馈做出反应，导致了一代强大的AI助手（例如Chatgpt）的出现。这些模型可以执行以前认为需要人类智能的许多任务（Korinek 2023）。可以以有意义有效的方式与用户互动的AI助手，为将NLP应用于经济政策分析，市场研究以及其他方面提供了新的机会。尽管LLM有潜力，但它们在经济学中的采用并非没有挑战。这些模型的复杂性和规模，再加上训练它们所需的大量资源，引起了人们对可访问性和透明度的担忧。此外，经常从互联网中采购的广泛文本的依赖，引入了风险重新 -
使用RL -IJRPR
语言障碍已经挑战了人类的交流数百年来，推动了对有效翻译解决方案桥梁语言鸿沟的持久追求。随着时间的流逝，已经出现了各种方法来解决语言差异的复杂性，从而使跨文化的流体相互作用更多。在当今相互联系的世界中，关键信息和信息通常以各种官方语言传达，具体取决于国家。这种多样性在丰富的同时，可能会阻碍旅行者和专业人士，他们可能很难理解和行动重要的信息，而无需熟练当地语言。传统工具，例如口袋字典和在线翻译服务，提供了一些支持，但通常缺乏实时响应能力和上下文敏感精度所需的细微理解。随着全球化的增长，对高质量，实时翻译的需求变得更加紧迫。这个项目，具有自适应增强学习的实时语言翻译器，介绍了一个突破性解决方案：一个基于Web的应用程序，将实时翻译功能与增强学习结合在一起，以根据用户反馈来提高翻译质量。使用简洁的交互式界面构建，该应用程序利用Google翻译API进行准确的语言翻译，同时实现了Q学习算法，该算法会随着时间的推移适应并增强其性能。通过此系统，用户可以选择源和目标语言，输入文本进行翻译，并接收即时，高质量的翻译输出。机器翻译（MT）是将文本从一种语言转换为另一种语言的过程，随着深度学习模型（例如sequence-tosequence（SEQ2SEQ）和Transformer模型）的进步，已经显着发展。及其编码器模型的Seq2Seq模型将输入句子转换为生成目标语言翻译的上下文向量。与此同时，在“注意就是您需要的全部”中引入的变压器模型（Vaswani等，2017），使用自我注意的机制来指出相关的句子组件，从而大大提高了翻译质量。在此项目中，增强学习（RL）用于通过创建一个自适应反馈循环来增强MT过程，该反馈环将转换为用户需求量。转换模型在此设置中充当“代理”，根据用户评分做出翻译决策并接收反馈或“奖励”。通过QLearning算法处理的此反馈使该模型能够更新其策略，并完善未来翻译以最大程度地提高用户满意度。随着用户的审查和评估翻译，系统将学习输出的输出最佳的用户满意度，个性化体验并随着时间的推移提高整体准确性。这种高级机器翻译和自适应学习的独特混合物不仅增强了翻译质量，而且还创建了一个以用户为中心的工具，该工具对个人偏好有反应，提供了一种无缝，直观的体验。通过MT和RL的这种创新融合，该项目旨在重新定义跨语言交流，创建智能的自适应翻译系统，从而弥合语言差距并增强全球互动。