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人工智能效应：在人工智能和软件工程的交叉领域开展工作
1. AI 的 SE，AI 软件的创建（我们如何设计、构建、维护、部署、测试和验证 AI 软件？）2. AI 的 SE，AI 在软件工程中的应用（AI 如何帮助软件工程师更好地完成工作并推进实践状态？）3. AI 中的 SE，AI 和软件工程的应用（到目前为止，应用程序如何将 AI 和软件工程融合在一起？）4. AI 中的 SE，AI 格局及其对软件工程的影响（AI 技术投资、道德、数据收集和安全等相关主题如何影响软件开发人员的工作？）
利用 Versal™ AI Core 系列进行 AI 推理
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“人工智能的光学和光学的人工智能”特刊
我们生活在一个信息爆炸和数字革命的时代，这导致了生活不同方面的技术快速发展。人工智能（AI）在这场数字化转型中发挥着越来越重要的作用。AI应用需要具有低延迟连接的边缘云计算，而其中最大的挑战是它需要大量的计算机处理能力。最近，基于光学硬件的AI实现[1-5]因其从根本上降低功耗和加快计算速度而成为热门话题。另一方面，作为现代电信和数据通信的基础，光网络变得越来越复杂，数据和连接越来越多。生成、传输和恢复如此大容量的数据需要具有高性能、高成本和高功耗效率的先进信号处理和网络技术。AI对于表现出复杂行为的系统的优化和性能预测特别有用[6-20]。在这方面，传统的信号处理算法可能不如AI算法高效。人工智能方法近期已进入光学领域，涉及量子力学、纳米光子学、光通信和光网络。特刊旨在将光学和人工智能结合起来，以应对各自面临的难以单独解决的挑战。特刊精选了 12 篇论文，代表了光学和人工智能相结合领域令人着迷的进展，从光子神经网络 (NN) 架构 [5] 到人工智能在光通信中的进展，包括物理层收发器信号处理 [10-17] 和网络层性能监控 [18,19]，以及人工智能在量子通信中的潜在作用 [20]。光子神经网络架构：石斌等人提出了一种基于广播和权重方法的新型光子加速器架构，通过光子集成交叉连接实现深度 NN [5]。测试了一个用于图像分类的三层 NN，结果表明每个光子神经层都可以达到高于 85% 的准确率。它为设计可扩展到更高维度的光子 NN 以解决更高复杂度的问题提供了见解。正如书中所反映的那样，人工智能的应用，尤其是机器学习在光通信领域的应用更受欢迎。在物理收发器层，讨论最多的话题是使用机器学习来减轻从短距离到长距离应用的光通信系统中的各种线性和非线性影响。用于短距离光通信的人工智能：对于短距离可见光通信，陈晨等人引入了一种概率贝叶斯学习算法来补偿发光二极管
建立对人工智能和机器学习的信任 - 人工智能的治理
Workday 与参议院商务、科学和交通委员会、众议院科学、空间和技术委员会以及众议院拨款委员会共同开展了多方利益相关者努力，最终在多个立法机构中纳入了呼吁建立此类风险管理框架的语言，包括 2021 财年《国防授权法案》（NDAA）。31 Workday 还与两党政策中心和专家利益相关者合作制定了国家人工智能战略，最终由众议员 Robin Kelly（伊利诺伊州民主党）和 Will Hurd（德克萨斯州共和党）提出了一项众议院两党决议（H.Con. Res.116），其中包括类似的自愿框架呼吁。32 Workday 赞同这项决议，以及参议员 Maria Cantwell 的《2020 年人工智能未来法案》（S. 3771）33 和众议员 Eddie Bernice
C3 AI 案例研究 - 健康科技 AI
降低库存持有成本，改善现金流和供应链可视性，提高库存分析师的工作效率。C3 AI 库存优化使用先进的机器学习来分析需求变化、供应商交货时间、质量问题和产品线中断，从而为用户构建实时建议，以根据置信度优化运营并接收实时通知和根本原因分析。
会议AI三边形2024 - AI一般
DAAD仍然致力于通过其主动性和资助计划（包括Konrad Zuse Zuse卓越人工智能学校）以及德国研究与创新中心网络（DWIH）的活动来促进AI的国际合作和研究卓越。DWIH东京一直是联系这个关键领域的研究人员并促进其影响和含义的对话的先驱。我们很高兴在接下来的几天中将各个领域的专家，学者和从业人员汇集在一起，以进行有意义的讨论，以帮助塑造AI的未来。本次会议为合作项目，跨学科交流以及探索我们如何确保Genai不仅是尖端的，而且在道德上是合理和可持续的，提供了一个独特的平台。
AI中的道德考虑：AI
人工英特尔各个方面的道德考虑因素。此PAPE系统。AI算法中的偏见可能会引起人们对负责任的U旨在阐明道德的Challe利益相关者可以浏览这些综合关键字的担忧：道德考虑，发展。文章信息：文章历史：收到：12/01/2024通讯作者：MD.Mafiqul ISLA简介人工智能（AI）具有出现和重塑社会动态。作为开发，部署和影响h偏见和问责制，构成了AI系统的CO。AI算法中的偏见提高了Profou和歧视。 是否会嵌入AI设计中的偏见，Pres社区。 此外，对本文负责任的负责使用的关注不足，旨在深入对这些ISSU案例研究的全面探索，我们寻求阐明M将讨论潜在的策略和FRA透明的态度，并通过对这些的细微分析来讨论AI算法中的偏见提高了Profou和歧视。是否会嵌入AI设计中的偏见，Pres社区。此外，对本文负责任的负责使用的关注不足，旨在深入对这些ISSU案例研究的全面探索，我们寻求阐明M将讨论潜在的策略和FRA透明的态度，并通过对这些
29 人工智能行动后评估 (AAR/AI)
随着人工智能渗透到现代社会，可解释的人工智能的重要性日益增加，但很少有人研究可解释的人工智能如何直接支持人们评估人工智能代理。如果没有严格的流程，人们可能会以临时的方式进行评估——这可能导致对同一代理的评估存在很大差异，而这仅仅是由于其流程的不同。AAR，即行动后评估，是一些军事组织用来评估人类代理的方法，它已在许多领域得到验证。借鉴这一策略，我们得出了人工智能行动后评估 (AAR/AI)，以组织人们在顺序决策环境中评估强化学习代理的方式。然后，我们在两项定性研究中调查了 AAR/AI 给人类评估者带来了什么。第一项研究调查了 AAR/AI 以收集形成性信息，第二项研究则以结果为基础，并改变了 AAR/AI 过程中使用的解释类型（无模型与基于模型）。结果如下：(1) 参与者报告称 AAR/AI 帮助他们组织想法并对代理进行逻辑思考，(2) AAR/AI 鼓励参与者从广泛的角度推理代理，(3) 参与者能够利用 AAR/AI 和基于模型的解释来伪造代理的预测。
生成ai
1传统AI是指通过利用历史数据获得的见解来进行预测的AI模型。典型的传统AI模型包括逻辑回归，决策树和条件随机字段。其他用于描述此的术语包括“歧视性AI”。2 Generative AI是能够生成文本，图像或其他媒体的AI模型。他们了解其输入训练数据的模式和结构，并生成具有相似特征的新数据。基于变压器的深神经网络的进步使生成AI可以接受自然语言提示作为输入，包括大型语言模型（LLM），例如GPT-4，Gemini，Claude和Llama。3，讨论文件由新加坡Infocomm媒体发展局（IMDA），AICADIUM和AI验证基金会共同发表。请参阅https://aiverifyfoundation.sg/downloads/discussion_paper.pdf
关于生成AI时代的水印AI
机器学习是人工智能（AI）的子集，它为系统提供了自动从经验中学习和改进的能力而无需明确编程。换句话说，这是一个数据分析的过程，可以使分析模型构建自动化。机器学习涉及可以根据数据学习并做出决策或预测的算法的创建和使用……