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可以通过观察相关参数的值/变化来识别特定事件。为此，从相应的紧急操作程序 (EOP) 中选择了大约 45 个 COIS 信号，用于识别 PHWR 中的 LOCA 和 MSLB 场景。使用 RELAP5[2] 和 CONTRAN[3] 热工水力代码生成了与反应堆堆芯和 PHT 有关的时间相关瞬态数据。文献中有许多线性和非线性模式识别技术[4]。然而，ANN 是解决涉及大量输入信号和输出事件的复杂问题的最广泛使用的机器学习技术之一。神经网络的一般特征是能够在经过充分训练后快速识别复杂系统的各种条件或状态。最终的 ANN 模型已与诊断系统集成，该系统提供有关瞬态变化的最合适信息，并协助操作员采取纠正措施以缓解事故状况。当前版本的诊断系统能够识别 220MWe PHWR 中的 33 种 LOCA 和 18 种 MSLB 场景。
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如果不是学术界的开创性工作，人工智能 (AI) 目前的繁荣可能就不会存在。如今日常使用的许多技术，例如机器学习和自然语言处理，都是由几十年前对人工神经网络的学术研究支撑的。但可以肯定的是，人工智能领域许多最新的前沿和高调研究并非在大学实验室进行，而是在私营公司的幕后进行。德国亚琛工业大学的人工智能研究员 Holger Hoos 表示：“我们越来越多地看到，顶尖的人工智能研究主要在少数几家主要位于美国的公司的研究实验室内进行。”这些研究大部分没有发表在领先的同行评议科学期刊上。2023 年，企业研究仅占美国自然指数人工智能总产出的 3.84%。但来自其他来源的数据表明，公司在研究中发挥着越来越重要的作用。在去年发表在《Science 1》上的一篇论文中，在剑桥麻省理工学院研究创新和人工智能的 Nur Ahmed 和他的同事发现，在领先的人工智能会议上，有一位或多位行业合著者参与的研究文章占比从 2000 年的 22% 增长到 2020 年的 38%。行业在最大、因而也是最强大的人工智能模型中的份额从 2010 年的 11% 增长到 2021 年的 96%。在用于评估人工智能模型性能的一组 20 个基准测试中（例如它们在图像识别、情感分析和机器翻译方面的能力），在 2017 年之前，仅行业或与大学合作就拥有领先模型的概率为 62%，自 2020 年以来，这一比例已增长到 91%。“行业在该领域日益占据主导地位，”Ahmed 说。人工智能研究成果日益占据主导地位，很大程度上得益于行业在资金方面的巨大优势。2021 年，美国政府机构（不包括国防部）在人工智能研发上花费了 15 亿美元，欧盟委员会
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EN.705.601。应用机器学习。3 个学分。机器学习 (ML) 是使用计算机解决计算问题的艺术，无需明确的程序。ML 现在如此普遍，以至于各种 ML 应用程序（例如图像识别、股票交易、电子邮件垃圾邮件检测、产品推荐、医疗诊断、预测性维护、网络安全等）我们周围的组织不断使用它，有时我们甚至没有意识到。在本课程中，我们将严格将机器学习技术应用于现实世界的数据，以解决现实世界的问题。我们将简要研究各种机器学习方法的基本原理，例如异常检测、集成学习、使用神经网络的深度学习等。主要重点是将基于 Python 的 Anaconda 和基于 Java 的 Weka 数据科学平台的工具库应用于来自在线资源（例如 Kaggle、UCI KDD、开源存储库等）的数据集。我们还将使用 Jupyter 笔记本来展示和演示几个机器学习管道。先决条件：EN.705.621 算法简介或 EN.605.621 算法基础或 EN.685.621 数据科学算法
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战略指导 Biswajit Saha 博士，中央中等教育委员会主任（技能教育）， Sh。Ravinder Pal Singh，中央中等教育战略咨询委员会技能教育部联合秘书 Shipra Sharma 女士，IBM 印度/南亚 CSR 负责人 Joyeeta Das 女士，IBM 全球教育和劳动力发展主管兼战略家 Mani Madhukar 博士，IBM 课程规划团队 SkillsBuild 项目负责人 Manav Subodh 先生，1M1B 创始人兼首席导师 Saffin Mathew 先生，1M1B 项目总监 首席课程策展人 Mehreen M Shamim 女士，1M1B AI 课程经理 AI 课程修订教师顾问 Akhil R 先生，TGT，DAV 公立学校 Pushpanjali Enclave，德里 Anni Kumar 女士，PGT，Vikas Bharati 公立学校，德里 Harmeet Kaur 女士，PGT，Vasant Valley 学校，新德里 Jyoti P B 女士， PGT，Jyothis 中央学校，特里凡得琅，喀拉拉邦 Naveen Gupta 先生，PGT，St. Mark's Sr. Sec 公立学校，Meera Bagh，德里 Neeru Mittal 女士，PGT，Shaheed Rajpal DAV 公立学校，德里 Rani Kumari 女士，PGT，DLF 公立学校，加济阿巴德，北方邦 Shelly Batra 女士，TGT，卡梅尔山学校， Dwarka，德里 Smitha R Athreya 女士，PGT，德里公立学校 Rourkela，奥里萨邦 Soumya Iyer 女士，PGT，Sanskriti 学校，浦那，马哈拉施特拉邦 Swati Sharma 女士，TGT，传统体验学习学校，古鲁格拉姆，哈里亚纳邦 Tushar Upadhyay 先生，TGT，纳夫拉查纳高中，巴罗达 古吉拉特邦 Varsha Vijay K 女士， TGT，德里公立学校班加罗尔北，班加罗尔，卡纳塔克邦 Vineeta Garg 女士，PGT，Shaheed Rajpal DAV 公立学校，德里
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由于这种国际视野，公司可以选择在何处建立基地并发展业务。由于人工智能 (AI) 近期崛起，且在推动未来增长方面具有巨大潜力，投资经理利用人工智能的能力正成为公司考虑的关键因素。最近，国际货币基金组织 (IMF) 将英国在其全球人工智能准备指数 (AIPI) 4 中排在第 11 位，这表明英国的人工智能整体环境有待改善。AIPI 基于一套丰富的宏观结构指标对 174 个国家进行评估，这些指标涵盖各国的数字基础设施、人力资本和劳动力市场政策、创新和经济一体化以及监管和道德。英国的得分高于发达经济体的平均水平，但如果各方都能推进本报告第三部分的建议，则有助于促进增长并提升英国在未来 AIPI 评估中的地位，尤其是在投资管理公司眼中。