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算法交易、模型和人工智能
Tina Toni 是摩根士丹利固定收益部门的执行董事，她领导伦敦电子利率量化策略团队，负责欧洲政府债券和利率掉期交易柜台的算法系统和模型。这包括算法客户定价、自动对冲、执行和一级交易商债务报价。在 2014 年加入摩根士丹利之前，Tina 是麻省理工学院 (美国波士顿) 生物工程系的博士后研究员，曾在麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的一个研究小组任职，后来在伦敦帝国理工学院 (英国) 工作，在那里她与辉瑞公司合作研究复杂生物和疾病过程的数学建模和模拟。Tina 获得了伦敦帝国理工学院 (英国) 的贝叶斯统计学博士学位、华威大学 (英国) 的数学硕士学位和卢布尔雅那大学 (斯洛文尼亚) 的数学学士学位。如何注册：
竞选广告中的人工智能
自 2018 年以来，PAI 一直通过与行业、媒体、民间社会和学术利益相关者的合作，致力于制定有关深度伪造和其他合成媒体的规范性指导——包括对深度伪造检测机器学习竞赛的管理、对观众如何反应被操纵的媒体标签的研究，甚至如何思考给 AI 内容加水印。2023 年 2 月，PAI 发布了《合成媒体负责任实践：集体行动框架》，这是一项技术政策，旨在探索那些创建、开发和分发合成媒体的人如何负责任地做到这一点。这项工作源于一个协作起草过程，该过程有 100 多个全球利益相关者参与，他们正在考虑一套共同的价值观、策略和实践，以对合成媒体进行负责任的治理。该框架得到了 18 家领先的技术、民间社会和媒体机构的支持，包括 OpenAI、BBC、Bumble、Adobe、TikTok、WITNESS 等。
将人工智能（AI）融入 EFL 课堂
摘要 人工智能 (AI) 与教育的融合，包括将英语融入外语 (EFL) 课堂，一直是一个备受关注和争论的话题。事实上，人工智能有可能改变语言学习和教学。通过利用人工智能的力量，教育工作者可以为学生提供个性化的反馈、自适应学习体验、真实的资源和协作机会。这项调查旨在探索英语作为外语 (EFL) 教师对在课堂中融入人工智能 (AI) 技术的看法。作为。该研究专门针对智利一所私立大学的一组 EFL 教师，他们在将人工智能融入教学实践方面拥有丰富的经验。本研究的样本量包括 12 名 EFL 教师，他们是根据他们的专业知识和对人工智能技术的熟悉程度特意挑选出来的。通过探索这些教师的观点，本研究旨在深入了解大学阶段将人工智能融入 EFL 教育的有效性、挑战和潜在好处。研究结果表明，这些教师对人工智能的使用持积极看法，认识到人工智能有潜力提高学习和教学水平。研究结果还强调了在将人工智能融入 EFL 课堂时考虑学生的积极性水平以及教师的技术和教学能力的重要性。本研究深入了解了教师的看法，并阐明了在 EFL 教育中有效实施人工智能技术所需的考虑因素。关键词：EFL 教学；人工智能技术；课堂整合；学生参与。收到：2023 年 5 月 27 日 • 修订：2023 年 6 月 2 日 • 接受：2023 年 6 月 12 日
人工智能在商业中的应用...
在电子商务和金融行业，人工智能已被用于实现更好的客户体验、高效的供应链管理、提高运营效率和减少伙伴规模，其主要目标是设计标准、可靠的产品质量控制方法，并寻找在保持低成本的同时接触和服务客户的新方法。机器学习和深度学习是最常用的两种人工智能方法。个人、企业和政府机构利用这些模型来预测和学习数据。目前正在开发用于食品行业数据的复杂性和多样性的机器学习模型。本文讨论了机器学习和人工智能在电子商务、企业管理和金融中的应用。销售增长、利润最大化、销售预测、库存管理、安全、欺诈检测和投资组合管理是一些主要用途。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由国际纳米电子学、纳米光子学、纳米材料、纳米生物科学与纳米技术会议科学委员会负责选择和同行评审。
可解释的人工智能和机器学习
摘要 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在彻底改变人类各个领域的活动，医学和传染病也未能幸免于其快速而指数级的增长。此外，可解释的 AI 和 ML 领域已变得尤为重要，并吸引了越来越多的关注。传染病已经开始受益于可解释的 AI/ML 模型。例如，它们已被用于或提议用于更好地理解旨在改善 2019 年冠状病毒病诊断和管理的复杂模型、抗菌素耐药性预测领域和量子疫苗算法中。尽管一些有关可解释性和可解释性二分法的问题仍需认真关注，但深入了解复杂的 AI/ML 模型如何得出预测或建议，对于正确应对本世纪传染病日益严峻的挑战变得越来越重要。
21aid02 人工智能基础
解决问题的方法 - 搜索策略 - 未知 - 已知 - 启发式 - 局部搜索算法和优化问题 - 使用部分观察进行搜索 - 回溯搜索 - A* 搜索 - 最小最大搜索 - 搜索算法的性能。
如何制作防人工智能的作业
因此，不仅仅是文本，他们还可以突出显示一个单词并用 meme 进行回复，突出显示一个单词并链接到视频、音频剪辑、图像或链接。我以前很喜欢 Perusall，但在后 AI 时代我更喜欢 Perusall，因为它需要非常具体的阅读参与。它需要课堂上同学之间的大量互动。因此，这也使它成为一个相当不错的 ChatGPT 证明，因为它与阅读非常不同，现在想出一个段落来回应它。我觉得不是 AI 证明的部分，甚至没有真正实现我对课程的学习目标，是每个单元末尾的这些反思帖。所以我仍然保留了反思问题，但我重新考虑了它们，使它们更个性化、更相关、更适用、更具体，有时也允许非文本回复。
人工智能在军事中的应用
现代研究与创新加速了人工智能 (AI) 的普及。其对社会、经济和权力的影响日益增加。本文重点介绍了整个人工智能相关技术生态系统的显著进步，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人技术、脑机接口等，以及它们在先进军事技术/战略中的创新应用。本文仔细研究了人工智能在未来国防的三个核心方面（即自主武器和战争、情报和国家安全）的应用中所面临的前所未有的突发事件和挑战。“地缘政治棋盘”中的几个大国已经开始将人工智能用于军事应用，如情报分析、监视、自主武器、侦察和后勤。这最终将推动人工智能成为军事实力评估的新维度和国家安全的关键实体。本文预测了军事应用的未来、其制约因素和挑战，并建议尼泊尔等技术薄弱的国家采取哪些措施来适应人工智能引发的变革。这项研究将采用定性方法来分析人工智能的发展及其军事应用、挑战和前景。对全球范围内发表的关于人工智能驱动创新的文章、观点、评论和发现的回顾强调了研究结果。总之，这项研究旨在根据蓬勃发展的人工智能生态系统讨论军事应用的未来。