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机器可以学习弱信号吗？
在回归分析中，具有非零系数的协变量被认为是真实信号，而系数为零的协变量被认为是错误信号。在人口模型中，这种区别是明确的，类似于“黑白”场景。然而，在有限样本中，微小的非零系数的存在引入了“灰色”区域，模糊了真和假信号之间的界线。1这个灰色区域代表弱信号，可以对结果变量产生可忽略的影响。对弱信号的调查对经济和财务决策具有切实的影响。通常，这些弱信号的集体影响推动了这些领域的结果。支持这一点，图1提供了一种经验的观点，展示了R 2值，从经济学和金融杂志汇编中收集了2022年发表的文章。这些R 2值的25％分位数的经济学为9.7％，金融为5.8％，这表明这些学科的模型经常依赖于具有适度解释力的协变量。此外，图1仅着眼于已发表的论文，这些论文可能偏向于由于选择偏差而引起的R 2值的研究。这表明弱信号的存在可能比这里指出的数据更为广泛。将弱信号纳入回归模型中的决定充满了过度拟合的危险，这会破坏预测性能。当与估计这些弱信号的系数相关的错误大于减少其包容性偏见的好处时，就会出现此问题。包括这些变量，或者不从而取决于偏见和差异之间的权衡。加剧了这一挑战是在数据丰富的环境中经常遇到的高维协变量的越来越多的流行率，这是由于样本量相对于协方差的维度而言，这种情况可能会进一步加剧预测错误。机器学习方法以强调可变选择和降低尺寸而闻名，已被证明有效地减轻了过度拟合和检测错误信号的真实信号，尤其是当真实信号很强时。这些方法采用正则化技术，例如惩罚模型参数的ℓ1或ℓ2规范，以实现这一目标。出现一个关键的问题：机器可以学习弱信号，换句话说，它们是否可以超过天真的零估计器？零估计器旨在忽略所有协变量，在弱信号的背景下用作被动基线。如果估算器设法超过了这一基线，则意味着它有效地学习了有价值的信号。相反，未能
诚实的机器？儿童可信赖技术的跨学科观点
人类越来越多地与社会机器人和人工智力（AI）在日常生活中提供动力的数字助手。这些机器通常旨在唤起人类用户中社会代理和可信赖性的归因。对人机相互作用（HMI）的越来越多的研究表明，幼儿非常容易受到设计特征的设计特征，这些功能暗示了类似人类的社会代理和经验。年龄较大的儿童和成人不太可能过度归因于机器。同时，他们倾向于比年幼的孩子过度担任线人。基于这些发现，我们认为，迫切需要需要进行直接比较HMI设计特征对不同年龄段（包括婴儿和幼儿）的影响的研究。我们呼吁对HMI设计进行基于证据的评估，并在与社交机器人和基于AI的技术互动时考虑儿童的特定需求和敏感性。
机器、数学和模块：提供麻醉下疼痛实时指标的潜力
摘要。麻醉状态下的脑部评估提供了评估手术期间疼痛/伤害感受的能力，并有可能防止长期慢性疼痛的发展。先前的研究表明，功能性近红外光谱 (fNIRS) 测量的皮质区域（例如初级体感皮质和极额皮质）的变化对清醒、镇静和麻醉患者的诱发和持续疼痛表现出一致的反应。我们采用这种基本方法并将其整合到一个潜在框架中，该框架可以在围手术期提供疼痛/伤害感受的实时测量。这种应用可能对手术期间提供镇痛具有重要意义，目前这种做法缺乏定量证据来指导患者量身定制的疼痛管理。通过简单读出“疼痛”或“无痛”，所提出的系统可以减少或消除术中、术后早期以及潜在的向慢性术后疼痛的转变。该系统经验证后还可应用于临床镇痛效果的测量。
自主智能机器和系统（DPHIL）
大学将寻求根据上述描述提供本课程。但是，在开始课程之前或之后，大学可能在某些情况下进行课程提供的更改。这些可能包括任何大流行，流行病或当地卫生紧急情况所必需的重大变化。有关更多信息，请参阅大学的条款和条件（http://www.graduate.ox.ac.uk/terms），以及我们有关课程更改的页面（http://www.graduate.ox.ac.ac.ac.uk/coursechanges）。我们预计，在本课程中提供一席之地的大多数申请人也将获得本课程的全资金奖学金，涵盖课程期间的课程费用和津贴。
云计算技术对国际商业机器公司业绩的影响
文章历史摘要 关于新兴技术和性能的研究已经开展，但 IT 行业进行的研究很少，因此需要填补 IT 公司 IBM Africa 的空白。具体而言，IT 公司尚未对云计算进行研究。该研究的目的是确定云计算技术对 IBM Africa 绩效的影响。该研究采用描述性研究设计。该研究针对 IBM Africa 的 184 名员工，并使用分层随机抽样技术。分析是通过使用推论和描述统计进行定量分析的。推论统计的形式为线性回归、相关性、方差分析和 T 检验。研究发现云计算技术与性能之间存在 0.343 的弱正相关性。模型摘要的结果表明性能方差为 10.9%。回归系数结果表明云计算技术显着预测了性能，𝛽 为 0.348。方差分析结果表明云计算技术显着影响了性能，F 值为 13.827。云计算带来的感知优势促使企业采用云计算，平均值为 4.24。云计算提高了运营效率，平均值为 4.22，改善了客户关系，平均值为 4.2。研究得出结论，云计算技术与性能之间存在正相关关系。高层管理人员支持采用云计算。数据分析技术与性能之间存在正相关关系。大数据分析带来了更好的客户驱动型业务。人工智能技术与性能之间存在正相关关系。研究建议管理层应持续使用云计算技术，对所有员工进行使用培训，并提出可能阻碍有效使用该技术的措施。
小学习机器：实时深入强化学习作为随意的创造力游戏
摘要在本文中，我们展示了Little Learning Machines，这是一款开创性的游戏，使玩家能够扮演强化学习（RL）培训师的角色。利用奖励和环境建模，玩家训练微型机器人执行任务，为探索和制作行为创造了开放式空间。值得注意的是，该游戏引入了创新方法，用于实时执行RL，这是该领域的重大步伐。我们深入研究了为此RL平台实施强大而动态的模拟时遇到的技术挑战和解决方案。本文重点介绍了系统描述，同时指出了增强和扩展的潜在途径，以进一步丰富玩家体验，以及从玩家反馈中进行其他研究的机会。这款开创性的游戏不仅可以揭开RL的神秘信息，而且还可以作为人工智能领域学习，研究和创造力的多功能工具。
编程非线性传播，用于有效的光学学习机
摘要。由于限制了诸如耗电耗电和可扩展性之类的限制，因此对较大的机器学习模型的培训和推断需求不断增加。光学器件是提供较低功率计算的有前途的竞争者，因为通过非吸收介质的光传播是无损操作。但是，要用光进行有用的高效计算，在光学上产生和控制非线性是一种仍然难以捉摸的必要性。多模纤维（MMF）已证明它们可以提供平均功率的微小效应，同时保持并行性和低损失。我们提出了一种光学神经网络体系结构，该体系结构通过通过波前形状控制MMF中超短脉冲的传播来执行非线性光学计算。使用替代模型，发现最佳参数集可以用电子计算机最少利用来为不同的任务编程此光学计算机。与同等执行的数字神经网络相比，模型参数数量的显着降低了97％，这导致总体上99％的数字操作减少。我们进一步证明，还可以使用竞争精确的精度执行完全的光学实现。
结合思维和机器：研究一般体现智能的认知体系结构和生成模型的融合
认知体系结构和生成模型是开发一般体现智力的两种截然不同的方法。本文研究了他们的最初动机，实力方式以及互补的优势和弱点，以及将它们融合到一般体现的意义上的目标，以利用优势和补充的弱点。首先，通过分析其不同的应用程序和进一步的研究和发展中的困难，它们之间的潜在协同和可能的整合策略得到了探索。然后，通过结合认知体系结构的优势，这些认知体系结构对人类样的认知过程和生成模型进行了建模，这些模型在基于学习模式的新内容生成新颖的内容方面表现出色，它实现了创建具有增强整体帽质体的体现药物的目标。最后，一个综合框架，展示了认知体系结构，生成模型和其他AI方法的整合，以实现一般体现的智能，并伴随着一个说明性的例子。
融合思维与机器：探究认知架构与生成模型的融合以实现一般具身智能
认知架构与生成模型是实现一般具身智能的两种截然不同的方法，本文探讨两者的初衷、实现方式和优缺点，旨在将其融合为一般具身智能，以发挥其优势，补足其弱点。首先，通过分析两者不同的应用场景和进一步研发的难点，探索两者之间的潜在协同作用和可能的整合策略。然后，通过结合认知架构（模拟类人认知过程）和生成模型（擅长根据学习模式生成新内容）的优势，实现创建具有增强整体能力的具身智能的目标。最后，本文结合示例，提出了一个综合框架，展示了如何集成认知架构、生成模型和其他人工智能方法以实现一般具身智能。