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Turing学习机Turing学习机
Alan Mathison Turing于1912年6月23日出生于伦敦。在1934年，他毕业于剑桥大学国王学院，并于1936年获得博士学位。来自普林斯顿大学，位于美国新泽西州。在1940年，他在布莱奇利公园（Bletchley Park）为传播部门工作，使用Colossus Machine来破译纳粹代码。战后，他搬到了伦敦附近泰丁顿的国家实验室。1947年，他回到剑桥大学，1951年，他去了曼彻斯特大学。图灵是计算机科学的开国元勋之一。他取得了理论上的结果，深刻影响了其发展，包括技术。他是第一个解决人造思想主题的人，他发起了一个名为“图灵测试”的挑战，该挑战直到最近才被机器传递。测试是基于“模仿游戏”的概念实验，在他的时代非常受欢迎。在图灵的版本中，一个人向其他两个人（一个男人和妇女）提出问题，试图发现女人是谁，谁是男人。图灵通过用机器代替妇女（或人），并要求发问者找出谁是机器。图灵认为，如果一台机器可以欺骗人类，那么机器将有能力思考。许多人批评了这种推理，指出实验的唯一结果是欺骗能力，而不是思考能力的现象学证明。»以及当时提出的提案，使用简单的测试来回答。他的1950年论文《计算机和英特尔》（Intel-Ligence）发表在《杂志》中，始于著名的问题«机器可以认为吗？这篇文章非常详细且复杂，包含了潜在对立
HyperQ - 量子计算机的虚拟机
问题 • 资源利用率低：量子程序在量子计算机上按顺序运行，导致利用率不足，因为大多数程序仅使用可用量子位的一小部分。 • 高延迟：由于需求量大且量子计算机的可用性有限，用户通常需要等待很长时间才能处理量子程序并返回结果。 • 原始软件基础设施：与利用虚拟机 (VM) 实现高效多租户资源利用的传统云计算不同，量子云计算缺乏这种先进的虚拟化基础设施。当前系统逐个处理量子程序，无法同时运行多个程序，导致效率低下。
法庭上的人工智能：法医机器、专家证人和对质条款
从弹道学和指纹识别等传统方法，到 21 世纪的概率基因分型模型，法医实验室已发展成为科学探索的前沿领域。法医技术的快速发展不会止步于此。考虑到人工智能（“AI”）的最新发展，未来的法医工具可能会变得越来越复杂。可以肯定的是，人工智能法医工具远非理论上的东西；人工智能在法医科学中的应用已经在实践中出现。机器学习支持的声学枪声探测器、面部识别软件和各种模式识别学习模型已经扰乱了全国各地的执法行动。很快，刑事被告将需要学习如何在由人工智能专家系统主导的法庭上应对。不幸的是，判例法或联邦证据规则中几乎没有关于刑事被告应如何在法庭上将人工智能作为证据的指导。尽管有少数学者开始探索人工智能与证据法的交集，但这些研究主要集中在认证问题或将 Daubert 标准应用于人工智能证据的问题上。本研究通过分析第六修正案对质条款下面对人工智能生成证词的刑事被告人的权利，为法庭上对人工智能的持续探索做出了贡献。本研究将说明，在未来，人工智能法医工具越来越多地用于在刑事诉讼中指控被告，对质权将日益受到侵蚀。这主要是因为法院在对质条款中开辟了广泛的“机器生成数据”例外。根据这一例外，足够自主的机器生成的数据将不在宪法保护范围内。理由是，这种
机器是军队新的最好朋友吗？
如果克劳斯维茨认为战争本质不变的因素之一是战争本质上是一种人类活动，那么《阿瑞斯与雅典娜》则要求读者思考机器在战争中日益重要的作用对这种动态意味着什么。例如，机器对战斗力道德要素中那些看似永恒的子要素有什么影响：例如信任、忠诚、感情、自豪感（包括个人和单位）、精神、正直或勇气；甚至对战斗人员的战斗或逃跑决策中如此重要的激情与逻辑之间的平衡？如果人类经常难以传达细微差别和理解，人工智能和机器将如何影响这一重要动态？所有军队都非常重视团队合作的重要性——这现在意味着什么？“领导力”又如何呢？如果人类彼此之间的联系越来越少，而与机器的联系越来越多，那么一个单位或总部的人类和社会动态将如何变化？当人工智能开始取代人类评估者和决策者时，人类直觉在决策中的作用将发生怎样的变化？如果高级决策者和政治领导人的伤亡越来越多地以机器损失而非生命损失来衡量，他们将如何改变他们的计算方式？那些天生习惯于与机器、数据和程序一起工作和互动的人如何与那些更愿意与人一起工作和互动的人和谐相处？
从用户故事中得出域模型：人与机器
摘要 - 域模型在软件开发中起着至关重要的作用，因为它们为利益相关者之间的沟通，提出要求以及代表数据库方案背后的信息结构或以模型驱动的开发为基础。但是，创建这样的模型是一种乏味的活动，自动化支持可能有助于获得初始领域模型，以后可以由人类分析师富集。在本文中，我们提出了从给定的一组用户故事中得出域模型的各种方法的有效性的实验比较。我们将人类推导与机器推导对比；对于后者，我们比较（i）视觉叙述者：现有的基于规则的NLP方法； （ii）我们设计的机器学习分类器； （iii）我们通过及时工程构建的生成AI方法。基于由9个用户故事和相应域模型的基准数据集组成的基准数据集，评估表明，尽管机器学习方法的调整版本接近，但没有方法与人类的性能相匹配。为了更好地理解结果，我们定性分析它们并确定误报类型以及影响性能的其他因素的差异。
Seeing Machines 收购 Asaphus Vision GmbH ...
● Valeo 和 Seeing Machines 达成战略合作，以扩大汽车市场份额 ● Seeing Machines 收购 Valeo 旗下的德国软件公司 Asaphus ● 收购 Asaphus 为 Seeing Machines 提供了独特的 IP、柏林办事处以及人工智能和机器学习能力的实质性提升 ● Asaphus 目前从事三个正在进行的汽车项目 ● 预计收购在运营基础上不会对现金产生影响 Valeo 市场领先的规模、在高质量摄像头和处理单元（硬件）、软件和系统集成方面的专业知识将补充 Seeing Machines 在驾驶员和乘员监控系统技术方面的领导地位。他们将共同在全球汽车行业寻求机会，以满足 OEM 对客户增强内部座舱体验日益增长的需求，同时满足世界各地重要且不断扩大的安全法规，包括现有的欧洲和中国安全法规。此外，Valeo 将把其驾驶员监控感知系统软件活动转让给 Seeing Machines。这主要得益于 Seeing Machines 收购 Asaphus，Asaphus 是 Valeo 旗下的一家德国公司，总部位于柏林，致力于开发驾驶员和乘员监控软件。与 Valeo 的合作以及对 Asaphus 的收购为 Seeing Machines 提供了一个极具吸引力的机会，通过获得高价值的额外知识产权来加强其核心业务。此外，此次收购将增加互补技能，从而以先进的 AI 和 ML 能力加速公司的功能路线图，优化开发成本并在德国提供更强大的工程人才，而德国是支持 Seeing Machines 在欧洲不断增长的客户群的理想地点。
作用于 DNA 和 RNA 的机器，分子机械学视角
当我们达到满负荷状态时，我们会进行摘要提交。西班牙国家癌症研究中心（CNIO）。 Melchor Fernandez Almagro 3, 28029 马德里
连接思想与机器：脑机接口在神经学和神经外科应用中的最新进展
脑机接口 (BCI) 是神经病学和神经外科领域的一项重大技术进步，标志着自 1924 年脑电图问世以来的重大飞跃。这些接口有效地将中枢神经系统信号转换为外部设备的命令，为因中风、脊髓损伤和神经退行性疾病等多种神经系统疾病而导致严重沟通和运动障碍的患者带来革命性的好处。BCI 使这些人能够与周围环境进行交流和互动，利用他们的脑信号操作接口进行交流和环境控制。这项技术对于那些完全被困在里面的人来说尤其重要，在其他方法无法满足需求的情况下，它提供了一条沟通生命线。BCI 的优势是显而易见的，它为严重残疾患者提供了自主权并提高了生活质量。它们允许与各种设备和假肢直接互动，绕过受损或无功能的神经通路。然而，挑战依然存在，包括准确解读脑信号的复杂性、需要单独校准以及确保可靠的长期使用。此外，还需要考虑自主权、同意权以及对技术的依赖性等伦理问题。尽管存在这些挑战，BCI 仍代表着神经技术的革命性发展，有望改善患者的治疗效果并加深对脑机接口的理解。
NewSpace India Limited (NSIL) 和 Space Machines Company 宣布签署历史性的发射服务协议，为下一代 Optimus 太空飞船提供服务
这项名为 Space MAITRI मैत्री（澳大利亚-印度技术、研究和创新任务）的任务标志着澳大利亚和印度在太空领域战略伙伴关系的重要里程碑，促进了两国商业、机构和政府太空组织之间的更紧密联系。通过关注碎片管理和可持续性，该任务符合两国的核心价值观和目标，促进负责任的太空运营并减轻日益严重的太空碎片威胁。