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Confluence 人工智能
在研发方面，学院开展了广泛的研究，包括捕获、建模和预测数据。我们的目标从理解基础科学到设计实用解决方案。我们的研究应用包括土木工程结构强度预测、移动边缘计算系统中的稳健通信、医疗保健中的道德 AI 使用、人脸和手势识别、口语识别和理解、真实世界视觉场处理和识别、使用 ML 模型进行可靠性测试、时间序列数据分析、生成 AI 等。我们定期在期刊和会议上发表我们的研究成果，并通过我们的外展互动与公众接触！
边缘计算与人工智能的融合
摘要：随着通信技术的飞速发展和移动设备使用的激增，一种全新的计算范式——边缘计算正风靡一时。同时，随着深度学习的突破和硬件架构的诸多改进，人工智能（AI）应用也蓬勃发展。网络边缘产生的数十亿字节数据对数据处理和结构优化提出了巨大的需求。因此，边缘计算与人工智能的融合需求强烈，边缘智能应运而生。在本文中，我们将边缘智能分为AI for edge（智能使能的边缘计算）和AI on edge（边缘上的人工智能）。前者侧重于借助流行有效的人工智能技术为边缘计算中的关键问题提供更优化的解决方案，而后者研究如何在边缘进行人工智能模型构建的整个过程，即模型训练和推理。本文从更广阔的视角对这一新的跨学科领域进行了深入分析。本文讨论了核心概念和研究路线图，为边缘智能未来的潜在研究计划提供了必要的背景。
边缘计算与人工智能的融合
摘要：随着通信技术的快速发展和移动设备使用的激增，一种全新的计算范式——边缘计算正风靡一时。同时，随着深度学习的突破和硬件架构的诸多改进，人工智能（AI）应用也蓬勃发展。网络边缘产生的数十亿字节数据对数据处理和结构优化提出了巨大的需求。因此，迫切需要将边缘计算与人工智能相结合，从而催生了边缘智能。在本文中，我们将边缘智能分为边缘人工智能（Intelligence-enabled Edge Computing）和边缘人工智能（Artificial Intelligence on Edge）。前者侧重于借助流行有效的人工智能技术为边缘计算中的关键问题提供更优化的解决方案，而后者研究如何在边缘进行人工智能模型构建的整个过程，即模型训练和推理。本文从更广阔的视角对这一新的交叉学科领域进行了深入的探讨。它讨论了核心概念和研究路线图，为边缘智能未来的潜在研究计划提供必要的背景。
跨学科人工智能教育：...的融合
摘要。人工智能 (AI) 融入教育有可能改变我们的学习和教学方式。在本文中，我们研究了人工智能在教育中的现状，并探讨了将这项技术融入课堂的潜在好处和挑战。目前可用于人工智能教育的方法通常只为学生提供专注于离散计算机科学概念的体验，与更大的课程无关。然而，教授人工智能不能是孤立的或跨学科的。相反，人工智能教学应该是跨学科的，包括与学生正在学习的广泛课程和社区的联系。本文深入探讨了目前正在为 Neom 社区学校和沙特阿拉伯正在开发的新大都市 Neom 的教育、研究和创新部门开发的人工智能计划。在这个计划中，人工智能既作为一门学科来教授，也通过学校系统的国际文凭 (IB) 方法学习课程内的其他科目，该方法通过“探究单元”部署学习。这种教育方法将课程中的各科目通过一个主要指导问题串联起来。所提出的方法提供了一种有意义的方法，通过这些探究单元向学生介绍人工智能，因为它将人工智能从学生“喜欢”或“不喜欢”的科目转变为整个课程中教授的科目。
网络弹性的基础：游戏的融合...
图3：时间t的网络风险源于系统本身内部的漏洞，以v t的范围表示，以及对手构成的潜在威胁。这些威胁和漏洞的交集形成了网络的攻击表面。对手可以发起一个事件，以利用攻击表面上的漏洞，从而导致系统状态的变化。后果表示为系统状态中这些变化的结果。弹性机制的目标是减轻此类攻击的影响。有三种类型的弹性机制：主动，响应和回顾性。主动的机制旨在减少攻击表面并创建一个更具弹性的网络，而攻击者很难利用。响应式机制涉及将网络实时对攻击行为的自适应和自动响应。回顾性机制着重于减少攻击后果后的影响，并观察到。他们可以涉及将系统恢复到以前的状态，也可以从损失中恢复经济恢复。
人工智能（AI）与教育领域的融合
摘要 本研究讨论了人工智能在教育领域的应用。 2020 年举行的第 21 届国际教育人工智能会议将 AIED 确定为教育技术领域最新出现的领域之一。 在如何更广泛地将人工智能用于教学目的方面，教育工作者仍不清楚人工智能的使用及其对高等教育教学的潜在影响。 本文讨论了人工智能对教育的影响以及它的优点和缺点。 此外，它还描述了如何开发具有人工智能功能的教育平台。最后，它讨论了人工智能如何影响教育。 关键词：人工智能、教育、教育技术、人工智能 介绍 专家预测，在 2018 年至 2025 年间，人工智能在教育中的使用率将增加 43%。 这一预测是在 2018 年的 Horizon 研究中做出的。 在过去的 30 年里，研究一直集中在人工智能在教育中的应用上。根据 Research and Markets 的调查，2019 年全球人工智能教育市场规模达到 11 亿美元，预计到 2030 年将增长到 257 亿美元以上。心理学家 Sidney Pressey（1920 年代俄亥俄州立大学教授）和 BF Skinner（被称为行为主义之父，1948 年至 1974 年退休期间担任哈佛大学教授）是人工智能在教育领域应用的先行者。1997 年 1 月 1 日，AIED 学会成立。《国际教育人工智能期刊》（IJAIED）和 AIED 会议系列将研究人员聚集在一起。在学术支持服务、机构服务和行政服务方面，AIED 主要有四个领域：分析和预测、评估和评价、自适应系统、个性化和智能辅导系统。人工智能既是新颖的，也是衍生的。一种名为人工智能的新技术已经开始改变教育资源和组织。教育领域的理想教育实践需要教师的存在。教师对教育系统至关重要，而人工智能的发展改变了教师的就业方式。人工智能主要采用深度学习、机器学习和高级分析来跟踪特定人与其他人的相对速度。基于人工智能的解决方案有助于填补教学和学习之间的差距，并随着教育标准不断提高而提高。为了让教师有时间和自由来教授理解和适应能力——这是人类独有的能力——人工智能可以促进
精神分裂症中遗传因素和神经递质功能障碍的汇合：全面的评论
精神分裂症是一种精神病，其特征是一种深刻的精神疾病，会损害个人在社会和认知领域中发挥作用的能力。被诊断患有精神分裂症的人表现出精神病理学症状，这些症状被归类为阳性，阴性和认知。根据一些估计，近98％的精神分裂症患者患有认知缺陷，并且低于其预期的认知能力，这取决于他们的前诊所和父母的教育成就。精神分裂症会影响全球约2400万个人，这转化为0.32％的患病率，即300人中有1人。在此期间，成年人中病情的患病率为222个人中的0.45％或1个。精神分裂症的遗传力被广泛认为是显着的，范围从60％到90％。因此，确定特定的风险基因对于理解该疾病的基本原因和生理机制至关重要。精神分裂症的病理生理学涉及各种神经递质及其途径的失调。各种环境因素和遗传也与之相关。多巴胺和其他与之相关的神经递质（如5-羟色胺和谷氨酰胺）一直是精神分裂症的主要药物靶标。本综述的目的是对精神分裂症的病因，病理生理机制和表现形式提供全面的理解。总体而言，仍然没有足够的证据证明精神分裂症发病机理的根本原因。尽管如此，重要的是要认识到精神分裂症的未知原因和未知原因。关键词：精神分裂症；精神障碍；精神病；精神分裂症的起源
2024-每报告 - 最终报告-NNSA CPEP NNSS -Confluence
MSTS劳动力保持执行老化/生产科学实验所需的操作能力，以提供与提高预测能力，评估当前库存并根据里程碑时间表相关的数据相关的数据。显着的贡献包括同时对三个亚临界实验（SCE）系列的支持，并成功执行了SCE。MSTS通过成功执行旨在确定propenium Material Dynamic属性响应的实验来实现库存做出了宝贵的贡献，以支持W87-1修改计划和硬件开发支持以满足W88 ALT 370生产需求的PIT认证。MSTS与Los Alamos国家实验室（LANL）合作，进行了两个高爆炸性实验系列，以评估潜在的碎片化模式和材料性能，以评估和证明B61的可靠性和B61-12的发展。MSTS通过设计，开发和测试尖端诊断和实验平台的设计，开发和测试，以实现核安全企业（NSE）（NSE）的武器性能评估，包括诊断和武器绩效评估，包括诊断和组件特征，以支持两个点火实验。
物联网应用中人工智能与边缘计算的融合：回顾与新视角
摘要：边缘计算凭借其在低延迟、快速响应、情境感知服务、移动性和隐私保护方面的优势，已成为智能应用和 5G/6G 物联网 (IoT) 网络的关键支撑。该技术通过在网络边缘提供中间服务并提高对延迟敏感的应用的服务质量来扩展云。许多基于机器学习、深度学习和群体智能的人工智能解决方案已展现出在智能认知感知、智能网络管理、大数据分析和边缘智能应用安全性增强方面的巨大潜力。尽管智能边缘计算具有诸多优势，但人们仍然担心其处理物联网大数据分析机器学习技术的计算复杂性所需的能力。边缘计算的资源限制、分布式计算、高效编排和资源同步都是需要关注的因素，以提高服务质量和经济高效地开发基于边缘的智能应用。在此背景下，本文旨在探索人工智能和边缘在许多应用领域的融合，以利用围绕这些因素的现有研究的潜力并确定新的观点。边缘计算和人工智能的融合提高了紧急情况下的用户体验质量，例如在车联网中，严重的不准确性或延迟可能导致损坏和事故。这些因素与大多数研究用来评估基于边缘的应用程序的成功率的因素相同。在这篇评论中，我们首先对基于边缘的应用程序中人工智能的最新进展进行了深入分析，重点关注八个应用领域：智能农业、智能环境、智能电网、智能医疗、智能工业、智能教育、智能交通、安全和隐私。然后，我们进行了定性比较，强调了融合的主要目标、网络边缘人工智能的作用和使用，以及边缘分析的关键支持技术。然后，确定并讨论了开放的挑战、未来的研究方向和观点。最后得出一些结论。