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技术教育中人工智能融合的学习方式
本研究旨在设计一种针对技术学科主要教学方法——技术问题解决中的人工智能融合个性化学习的学习风格模型。在技术问题解决学习风格的认知-判断、创造力、执行力、态度和互动维度中，选择主要根据问题内容和学习形式起作用的维度并构建模型。本研究采用的是Kolb的研究方法，该方法通过综合两种信息感知方法和两种信息处理方法之间的相关性得出四种学习风格。因此，本研究考虑创造力层面的“适应-创新型”和执行层面的“反思-行动型”，设计了一个创造力-执行模型。此外，设计了互动维度的“独立-合作型”与态度维度的“回避-参与型”动态互动的互动-态度模型。此外，设计并提出了技术问题解决学习风格的五因素模型，将技术问题解决学习风格的认知-判断、创造力、执行力、互动和态度五个维度都作为因素。通过模型设计定义的学习者特征为考虑学习者个体特征的AI融合教育的方向提供了建议和基础数据。未来建议在AI融合教育中开展针对性个性化教学和学习发展研究，并根据技术问题解决的学习风格考虑学习者的特征。
人工智能与区块链融合的文献计量分析
摘要：分布式人工智能 (AI) 和区块链 (BC) 是最近兴起的去中心化人工智能概念，它指的是将信息和学习传输到各种点对点连接的机器，这些机器根据本地可用数据进行学习并单独做出决策。去中心化人工智能使用去中心化的共识机制，无需可信赖的第三方或中介，它为用户提供基于可信、数字签名和安全共享数据的流程、分析和决策，这些数据以去中心化的方式在 BC 上进行交易和存储。为了确定关注人工智能和 BC 的核心研究并寻找未来研究的途径，本研究对从 WoS 和 Scopus 数据库中检索到的 1,538 篇学术出版物的关键词进行了主题分析，并对作者、附属机构和来源进行了文献计量分析，以检查生产力、引用指标和书目耦合。通过强调数字化转型、环境/社会、去中心化 AI、DeFi 和网络安全等领域作为 BC-AI 融合的重点，本文旨在让研究人员全面了解这种融合，并可用于行业。
汽车系统中人工智能、机器学习和物联网的融合
高级经理摘要边缘计算是指在数据获取点附近进行传感、控制和智能处理，它有望成为 CPS、物联网和更复杂的人工智能驱动服务等新兴应用的几种即将到来的颠覆性未来计算范式的根本推动因素。在此背景下，我们假设人工智能、机器学习和物联网在汽车系统中融合，实现它所需的基础设施，以及边缘计算将在该生态系统的实际部署中发挥关键作用的地方。我们还回顾了一些可以极大地增强这些下一代数字汽车系统的数字基础设施技术。这是通过调查我们的合作伙伴公司、著名的消费电子展 (CES) 和其他来源提供的实际场景来检验的。首先，通过几个工业基准测试证明，所提出的数字基础设施技术在应用准确性方面提供了显著的缓解，有时甚至在资源受限的边缘计算环境中带来的好处甚至超过 1 倍等效的基于 DNN 加速器的系统。在此之后，概述了在现实世界的汽车系统中设计和部署它们的挑战。本文得出一个可验证的论点，即边缘计算技术需要在下一代数字汽车系统开发中发挥重要作用，以便未来机器学习驱动的人工智能系统能够在现场成功设计和部署，并实现提供卓越用户体验、增强安全性和便利性的意图。 关键词：汽车系统中人工智能、机器学习和物联网的融合、工业 4.0、物联网 (IoT)、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、智能制造 (SM)、计算机科学、数据科学、车辆、车辆可靠性 1. 简介 近年来，通过纳米级探索性计算技术实现了边缘计算的广泛增强，例如人工智能 (AI)、认知科学中的机器学习 (ML)、智能系统 (IS)、智能基础设施 (II)、智能物联网 (IoT) 和物联网 (IoT)，共同推动了网络空间安全的发展
技术融合 - 数据空间商业联盟
与其他技术基础设施（例如万维网）一样，数据空间基本上与行业无关，不同行业和数据空间之间的许多要求和功能相似甚至相同。因此，创建数据空间的基础主要不是技术挑战，因为有大量的技术解决方案和标准可用。实现可互操作的数据空间的主要挑战是就所有参与者都接受的构建模块和设计原则达成一致。
持续评估生活技能项目 - 融合
ESF资金和大型彩票基金的340万英镑）。该项目为整个威尔士提供服务提供了资源，这些服务支持有针对性的经济无效或失业者。目的是鼓励他们参与或重新参与教育，学习，志愿服务和就业。这是一个针对以下特定参与者群体的重点项目：护理外离开者； 护理人员和前护理人员重返工作岗位； 经济上不活跃的家庭； 老年人（50岁以上）。生活技能项目的总体目标是：使目标群体的参与者能够发展生活技能，提高信心和重新参与，并继续获得教育，学习，志愿服务或就业； 与其他机构合作制定了个人的长期支持计划，以使受益人能够继续访问并保持教育，学习或就业机会。
补偿抽样，以改善扩散模型的收敛性
摘要。扩散模型在图像一般方面具有出色的质量，但以一定的代价。迭代denoising需要许多时间步骤来产生高保真图像。由于目标数据的初始不准确重建，重建误差的积累至关重要的限制。这会导致质量降低，收敛速度较慢。为了解决这些问题，我们提出了补偿抽样，以指导生成目标领域。我们引入了一个用U-NET实施的薪酬术语，该薪酬添加了可忽略的培训间接费用。我们的方法是灵活的，我们将其在基准数据集Cifar-10，Celeba，Celeba-HQ，FFHQ-256和FSG上的无条件生成，面对介绍和面对外划分中的应用。我们的方法始终从图像质量方面产生最先进的结果，同时加速了在训练过程中以最高数量级收敛的转化过程。
对 PC20 的思考：项目融合历史与前进之路
2020 年 9 月 23 日，陆军未来司令部司令约翰·M·默里将军在一次圆桌讨论中表示，除当前的作战行动外，融合项目 (PC) 1 是“陆军目前正在发生的最重要的事情”，陆军部长瑞安·D·麦卡锡和陆军参谋长詹姆斯·C·麦康维尔将军均表示同意。融合项目 (PC) 不仅改变了陆军获取新技术的方式，也改变了陆军本身。什么是 PC？它植根于减少作战决策周期所需时间的总体要求。PC 是陆军到 2028 年具备多域作战 (MDO) 能力和到 2035 年做好 MDO 准备的目标的核心。PC 代表着实现陆军作战方式变革的机会。同步所有领域所有 WfF 的协同效应的能力将使陆军能够实现 MDO 的融合原则。虽然 PC 显然侧重于技术，但如果不了解促成其成功的人员和组织，就无法完全实现这一点。PC 诞生于下一代战斗车辆跨职能团队 (NGCV CFT) 的头脑风暴会议，是一项持续的学习活动，汇集了整个陆军企业的新技术和发展中技术。每年都会举行实验活动，以汇聚整个陆军的最新技术开发工作，联合部队和盟军也参与其中，以便在复杂而苛刻的作战实验中更好地指导这些个人工作，类似于未来的作战环境。PC20 最终在亚利桑那州尤马试验场 (YPG) 进行了为期 6 周的技术实验。YPG 因其恶劣的条件而被特别选中，这为试验新技术提供了一个具有挑战性的环境。PC20 的最后一项活动是向陆军、联合部队和选定盟军伙伴的高级领导人展示在 YPG 进行的关键实验，这些高级领导人将于 2020 年 9 月 21 日和 23 日见证。
BGP 收敛问题的 AI 解决方案 - Temple CIS
其他AS应该注意到使用AS X到达其他AS的成本已经改变，甚至变得不可用。AS X很自然地会通知其邻居AS X中有更新发生。因此一个AS的变化可能会导致许多其他AS的变化。如果一个AS在很短的时间内发送过多的更新信息，整个网络可能会被这些更新信息淹没。此外，这些信息接受者，也就是路由器，的处理能力是有限的，路由器的存储能力有限，过多的更新信息可能会导致路由器丢包。这就是为什么路由器有一个MRAI计时器，它控制路由器发送更新信息的频率。这个计时器对所有路由器都有一个默认设置，即30秒，然而在不同情况下30秒可能太长或太短，这会延迟收敛。路由器是否可以根据网络的不同情况调整不同的MRAI？在AI的力量范围内，这是完全可能的。