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消费者虚拟现实的政治：当代虚拟现实的框架
引言 ................................................................................................................................................ 130 实验室用语的采用 ................................................................................................................ 132 共情机器的本质 ............................................................................................................................ 138 元宇宙与肉袋 ............................................................................................................................ 144 M EGA C ORP 与偷窥狂 ...................................................................................................................... 154 结论 ............................................................................................................................................. 159
神经外科的机器学习预测模型
achine学习（ML）算法可能具有增强神经外科实践的巨大希望，尤其是考虑到神经外科诊断和治疗范式的复杂性。1,2但是，越来越多的工作支持ML在临床医学中的作用，这些技术无法实现广泛的临床用途。采用的缓慢步伐已被认为是多种因素，其中反复强调了有关模型开发和缺乏外部验证的不良报告。2–6在响应中，诸如对个人预后或诊断的多变量预测模型（Tripod）报告指南的标准已经开发出来，并正在实现标准化作为未来论文的强制性要求。7,8最近，Marwaha等人。发表了一项研究，该研究评估了基于
AIM-AEX-AHEC领导
国家健康机构，一个人的习惯/ a achine学习联盟，以实现质量的疑问和研究人员（AIM-AEAD）计划（AIM-AEAD）计划建立了与美洲印度高等教育（AIHEC）建立了与美国印度高等教育（AIHEC）的共同伙伴关系（AIHIHEC）的互惠互利，协调的和信任的合作，并建立了与人的参与和融合的伙伴关系（AIHEC），并建立了社会（AIHIHEC）的参与性（AIHIHEC）（AIHIHEC），并建立通过联合学习模型，学习（AI/ML）课程开发和实施TCU。这种方法能使水资源不足，为他们的教职员工和学生开发更准确和个性化的课程。
PQC遇到ML或AI：探索机器学习和Quantum加密后的协同作用
Achine Learning（ML），一个人工智能（AI）的子集（AI），在没有明确编程的情况下执行任务并从数据集中学习。鉴于大量可用的数据，ML算法耗时的任务，允许机器学习，理解和响应。这导致了ML的范围进入众多现实世界应用，跨越自然语言处理（例如ChatGpt），医疗保健系统，金融服务，推荐系统等。值得注意的是，Compainies还可以利用ML将任务的成本效益外包给基于云的基础架构，从而产生称为ML-AS-AS-A-Service（MLAAS）的范式。ml解决了将问题广泛分为四个类别的问题：分类（例如，电子邮件垃圾邮件检测），集群（例如电子商务），预测/回归（例如股票市场预测）和决策（例如，自动驾驶汽车）。学习发生在集中式，分布式或协作的举止中，联合学习（FL）属于分布式学习[1]。
Microsoft Word - WP-Ayasdi 预测性维护 (1).docx
在过去的几年中，机器学习 (ML) 已成为管理资产维护数据的首选技术。以前的方法涉及收集历史资产数据并根据阈值标准创建规则集。由于数据量大且复杂，这种方法无法扩展，导致对何时执行维护程序的任意预测。ML 给维护从业人员带来的第一个好处是让他们摆脱了这些规则集的管理。然而，这种解决方案带来了一个新问题。通过基于现有数据训练模型，尤其是使用深度神经网络，从业人员失去了可解释性，从而导致一些不良后果。首先，难以解释或解读的黑盒模型和预测会导致对推荐操作的信任度降低。其次，它为数据科学家带来了更多工作——调整、实验等。因此，传统的 ML 方法会导致模型更难维护，并且维持成本更高。
基于 ReRAM 的内存处理架构...
机器学习已经在图像分类[1]、视频识别[2]、自然语言处理（NLP）[3]和游戏策略[4]等众多应用中取得了最先进的性能。此外，深度神经网络（DNN）甚至可以在一些任务中超越人类水平的表现，例如ImageNet分类[5]和棋盘游戏围棋[4]。同时，神经网络的复杂度和参数大小在过去几年中飙升。尽管通用图形处理单元（GPGPU）取得了快速发展，但其能源效率仍然远低于终极“智能”——人脑，后者包含10 10个神经元和10 14个突触，但仅消耗约20瓦[6]。其中一个瓶颈来自于冯诺依曼架构将内存和处理单元分开的事实，从而引入了大量的数据移动能量以及数据访问延迟[7]。
稳定的学习在因果推理和机器学习之间建立了一些共同的基础
achine学习已被合并为在各种数字服务中进行预测，从搜索引擎到电子商务再到社交媒体平台，从而培养了蓬勃发展的数字经济。在这些情况下，机器学习技术的预测准确性和效率是优化的目标，但是错误预测的潜在风险不太重要。对于诸如预测点击或分类图像之类的应用程序，模型可以经常更新，并且错误不太昂贵。因此，这些应用领域非常适合黑框技术与持续的性能监控相结合。近年来，机器学习已在更广泛的领域中应用，甚至进入医疗保健，工业制造业，融资和司法管理等高风险领域。在这些领域，机器学习算法造成的错误可能会带来巨大的风险，并且错误对诸如安全，道德和正义等社会问题产生了重大影响，尤其是当算法预测在决策过程中起着重要作用时。在这种情况下，环境可能会比模型更新更快，而短期预测性能以外的属性变得越来越重要。特别是，我们认为缺乏稳定性，解释性和公平性保证是当今机器学习中必须解决的最关键和最紧迫的因素。
实现负责任的数据科学
机器学习和人工智能让生活变得更轻松，但它们能让生活更安全吗？电子工程系助理教授贾若兮并不这么认为，但她正在努力改变这种状况。在读博士期间，贾若兮分析了建筑物的传感器数据，以更有效地控制照明和空调等功能。但这方面的研究让贾若兮感到不安。“我意识到智能基础设施中需要传感和数据分析可能会带来严重的隐私威胁，”贾若兮解释道。“如果监控建筑物的占用情况，就很容易推断出更多个人信息，例如居住者的习惯、兴趣和人际关系。”不安感引发了兴趣，这让贾若兮走上了一条新的道路——实现负责任的数据科学——这是她作为新任电子工程系助理教授的研究重点。
2019 年南非 ICT 行业状况报告
4.1 电信行业收入 ................................................................................................ 14 4.1.1 移动服务总收入 .............................................................................................. 15 4.1.2 固定互联网和数据总收入 ................................................................................ 16 4.1.3 固定线路总收入 ................................................................................................ 17 4.1.4 预付移动语音、数据和消息收入 ...................................................................... 18 4.2 电信总投资 ...................................................................................................... 19 4.2.1 电信投资明细 ................................................................................................ 20 4.3 来自所有供应商的电信采购支出 B基于 B-BBEE 排名 ................................................................................................ 21 4.4 全国人口覆盖率 .............................................................................................. 22 4.4.1 农村人口覆盖率 .............................................................................................. 23 4.4.2 城市人口覆盖率 .............................................................................................. 24 4.5 智能手机普及率 ............................................................................................. 25 4.5.1 LTE 设备总数 ............................................................................................. 26 4.6 电信行业就业人员 ............................................................................................. 27 4.7 电信行业就业人员分类 ............................................................................. 28 4.8 黑色经济赋权措施 ............................................................................................. 29 4.9 电信用户 ................................................................................................ 30 4.9.1 .............................................................................................................. 30 移动蜂窝电话语音用户 ................................................................................ 30 4.9.2 移动蜂窝电话数据用户 ............................................................................. 31 4.9.3 固定线路语音用户 ...................................................................................... 32 4.9.4 固定线路宽带用户 ...................................................................................... 33 4.9.5 机器对机器（M2M）移动用户 ...................................................................... 34 4.10 网络流量 ................................................................................................ 35 4.10.1 F固定线路话务量................................................................................................ 35 4.10.2 固定到移动电话话务量.............................................................................. 36 4.10.3 国际入站和出站固定电话话务量.............................................................. 37 4.10.4 移动蜂窝电话语音话务量.............................................................................. 38 4.10.5 移动蜂窝电话数据话务量..................................................................... 39...................................................... 39