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智能机器时代的贝叶斯
18 世纪，托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes) 提出了一个激进的想法：用概率来表示我们认为假设正确的程度 (Bayes, 1763/1958)。他在一场赌博游戏中这样做：在经历了一定数量的输赢之后，你赢的概率有多大？使用概率论根据数据更新我们的信念程度的想法是我们现在所说的贝叶斯规则的基础（见图 1）。贝叶斯可能认为他的工作具有较低的概率，而这一模型在 200 多年后成为贝叶斯认知模型的基础，该模型从理性信念更新的角度解释人类行为（例如，Griffiths 等人，2010 年）。贝叶斯认知模型解释了归纳推理——从有限的数据得出不确定结论的过程，例如根据在对话中听到的新词推断其含义。在贝叶斯模型中，这种推断是将数据（例如，你听到新词的上下文）与我们对世界的现有期望（例如，对一个词可能具有何种含义的期望）相结合的结果。这些期望以假设的“先验分布”来表达，更合理的假设具有更高的先验概率。这捕捉到了学习者的“归纳偏差”——那些影响学习者选择的假设的数据以外的因素（Mitchell，1997）。先验分布可以定义为
人类与机器 – 人工智能的挑战
人工智能已经带来特别广泛变化或可能在不久的将来带来这种变化的活动领域。例如，在医学领域，机器学习有望改善诊断并为预防保健和治疗提供个性化建议。与此同时，学校教育正在看到各种由人工智能支持的方法出现，以更有效地传递知识和技能。在公共传播和舆论形成领域交换的大部分信息已经通过依赖算法的数字或社交媒体平台运行。最后，用于协助公共行政决策和预测的算法系统影响着许多人的生活，例如在福利或警察部门对个人的评估或监控。
优化的制造和施工现场机器...
抽象有效的维护预测对于确保工业机械的运行连续性和寿命至关重要。本文对机器维护预测的任务进行了对机器学习算法的比较分析。通过严格的实验和评估，我们评估了包括Adaboost，随机森林，梯度增强和Sup-Port Vector Machines（SVM）在内的算法的性能。此外，为了提高预测精度，我们将优化器算法（杜鹃搜索）集成到我们的框架中。此优化技术微调算法参数，进一步提高了准确性。我们的发现为优化机器维护预测提供了宝贵的见解，通过积极的维护策略赋予行业能力，以减轻停机时间并提高生产率。关键字：机器学习模型，随机森林，克雷鱼，优化器，维护。简介小节样本预测维护已成为希望优化其操作，最小化停机时间并降低维护成本的行业的关键策略。通过利用高级数据分析和Ma-Chine学习技术，公司可以预测何时可能发生设备故障，从而实现主动维护干预措施。开发的预测维护软件利用了从计算机数据集派生的四个选定功能的实时数据。这些功能是机器健康和性能的指标。此优化技术有助于微调模型参数，以证明其预测精度和整体性能。通过实时连续监视这些功能，软件可以评估机器的当前状态并预测是否需要维护。为了确保准确的预测，比较和评估了各种分类技术，以确定最有效的模型。这涉及分析不同算法的性能，例如神经网络，决策树，SVM和随机森林等。通过严格的测试和验证，选择了最高表现的模型以在预测维护应用中实现。除了选择最佳分类技术外，使用小龙虾优化器进一步提高了模型的效率。通过利用小龙虾运算层的功能，该软件可以在预测维护需求方面获得更高的精度和可靠性。
技术-ROADMAP-2024-电机 -
技术正在大众市场应用中。预计在此期限内有重大创新。过渡并不意味着从市场上逐步淘汰，而是研发重点的变化。流体时机：这些技术在时间表上出现何时出现，并且可以比出现的时间更早地实施。它们可以在利基车辆申请中采用。
我们能认为机器有意识吗？
在本文中，我将研究我们是否有理由将意识归因于人工智能系统。首先，我将简要介绍人工智能 (AI) 的概念历史，并明确我将使用的术语。其次，我将简要回顾当今提供的 AI 程序类型，确定我认为哪种研究程序为机器意识提供了最佳候选。最后，我将考虑三种最合理的方法来了解机器是否有意识：(1) AI 表现出与人类思想者组织相似性足够高，(2) 推断出最佳解释，以及 (3) 我所说的“泛心论”，即如果一切都是有意识的，那么我们可以免费在 AI 中获得机器意识。然而，我认为这三种归因于机器意识的方法都是不充分的，因为它们各自都面临着严重的哲学问题，我将对这些问题进行调查并针对每种方法进行专门定制。
审查CT机器内部和外部结构类型CT机器的类型
- 龙门机是CT扫描仪的环形部分。它包含生产和检测X射线所需的许多组件。组件安装在旋转扫描框架上。gantries的总尺寸以及开口直径或光圈的直径有所不同。- 光圈尺寸的范围通常为70至90厘米。- 可以根据需要向前或向后倾斜CT龙门，以适应各种患者和检查方案。系统之间的倾斜程度各不相同，但是±15°至±30°通常。龙门也包括用于将患者定位在扫描仪中的激光灯。- 控制面板位于龙门开口的两侧，使技术人员可以控制对齐灯，龙门倾斜和桌子运动。在大多数扫描仪中，这些功能也可以通过操作员的控制台控制。-a麦克风嵌入到龙门群中，以允许在整个扫描过程中患者与技术人员之间的交流。
与种族主义共享相遇的人在网上被人类和机器在线沉默，但是指导原则的干预措施却保持了诺言
分享种族主义的个人经历时，边缘化社区的成员是否在社交媒体上沉默？在这里，我们研究了算法，人类和平台准则在抑制种族歧视披露的作用。在对基于邻里的社交媒体平台的实际帖子的研究中，我们发现，当用户谈论他们作为种族主义目标的经历时，他们的帖子会过多地浮动，以使五个广泛使用的节制算法从主要的在线平台上（包括最近的大型语言）（包括最新的大型语言）（包括最新的大型语言）删除。我们表明，人类用户也不成比例地进行这些披露以删除。接下来，在一项后续实验中，我们证明，仅仅目睹这种抑制会对黑人美国人如何看待社区及其在其中的位置产生负面影响。最后，为了应对在线空间中的公平和包容性的这些挑战，我们引入了一种缓解策略：一种指导原则的干预措施，可有效减少整个政治范围内的沉默行为。
建造与人学习和思考的机器
我们想要什么机器智能？我们设想的机器不仅是思想的工具，而且是思想中的合作伙伴：合理，有见地，知识渊博，可靠和可信赖的系统与我们一起思考。当前的人工智能（AI）系统在某些时候满足了其中一些标准。从这个角度来看，我们展示了如何将协作认知科学用于工程师系统，这些系统确实称为“思想合作伙伴”，旨在满足我们的期望并补充我们的局限性。我们制定了几种协作思想模式，其中人类和人工智能认为合作伙伴可以参与并提出Desiderata作为与人类兼容的思想伙伴关系。借鉴了计算认知科学的图案，我们激发了通过贝叶斯镜头围绕其使用的思想伙伴和生态系统设计的替代缩放路径，从而通过贝叶斯镜头来实现我们的合作伙伴，从而积极地建立和理性，而不是人类和世界的模型。
版权和人类作者和生成机器的培训
第一个论点是，这种培训涉及对这些作品的“非攻击性使用”。在该术语的唯一定义下，将生成性AI培训与人类学习区分开来，“非攻击性使用”是一种不会导致对工作的美学或享乐主义反应。由于计算机无法避免审美反应，因此在这种意义上，生成的AI训练可以使人类无法“无X分性”的作品。但是，版权不仅被认为是为了保护人类的被动和不变的作品的娱乐价值，而且要保护想要学习和改变的人类作品的教育价值。使用从作者的构成表达选择中学习的作品不应被视为“非言语”合理使用。此外，因为所有工作都在人类中产生美学反应，又对我们进行教育和文化，因此娱乐和教育目的都必须归纳为这些作品。这意味着他们用于训练生成AI模型的使用并不是完全不同的“变革性”使用。