XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcuss
博世人工智能未来指南针 2020
博世人工智能未来指南首次证明，德国对人工智能，尤其是工业人工智能的支持率很高。然而，我们也看到，人们对人工智能仍有很多保留意见，其中一些保留意见非常强烈。这种怀疑不能仅仅通过与电影中呈现的反乌托邦景象相提并论，就认为是不合理的。与所有技术一样，人工智能也有可能被滥用。正因为如此，我们需要始终准确了解人工智能的工作原理并限制其使用。为此，还需要公开并在事实基础上讨论其优缺点。最重要的是，我们作为人工智能的提供者和用户，需要通过表达我们对明确道德红线的承诺来建立信任。在其人工智能道德准则中，
模式识别和机器学习的简介
深度学习和相关的深神经网络主导了模式识别，机器学习，人工智能和计算机视觉的许多相关主题。神经网络在高级语言和视觉问题上特别成功，例如文本翻译，对象识别或视频字幕，但要代价具有非常高的计算复杂性，并且在大多数情况下，对于网络所做的事情或完成任务的方式绝对没有解释性。本文将对数学，方法论和概念性发展进行系统的研究，最终导致深层网络，因此，作为第11.4和12.2节非线性分类器的非线性合奏的一部分，它们在其逻辑上进行了讨论，但是，在其他许多书籍中，有很多其他书籍都涉及到实用的网络学习和网络的实践方面的学习和网络的学习。
ACM 2030路线图的拖车用于软件工程
1。简介软件工程的景观发生了巨大变化，我们需要一个新的路线图来研究软件工程的研究。在本文中，我们概述了2030年软件工程路线图研讨会的结果，该研讨会与ACM Sigsoft FSE在巴西Porto de Galinhas共同划分了软件工程的ACM Sigsoft FSE基础。六十多个参与者之间的释放结构1格式是密集的两人日讨论的讨论，这是对这十年来软件工程面临的主要挑战的公正观点。，我们邀请了提交给研讨会2的76篇论文中的59篇作者，以讨论软件工程的最新变化，分享对学科的未来演变的愿景，并为研究社区塑造了路线图。我们邀请选定论文的作者扩展其对SE2030路线图ACM TOSEM Special
AI 杂志 - 2022 年春季 - 设计智能实验室
人力资源专业人士和 CE 项目管理员能够跟上快速变化的领域。现代人工智能的功能使这些操作可以作为任何应用程序可用的服务来执行。在本文中，我们讨论了这些底层人工智能服务、它们的应用方式，以及我们如何将最初作为“虚拟教学助理”开发的虚拟教练（Goel 和 Polepeddi 2016）作为参与式社会技术系统设计过程的一部分（Baxter 和 Somerville 2011）。我们还将讨论如何解决底层算法中的偏见和公平问题。这一点至关重要，因为科学、技术、工程和数学 (STEM) 和软技能在区域经济健康中发挥着重要作用（Stewart、Yeom 和 Stewart 2020），我们希望缩小 STEM 和其他工作岗位代表性方面的性别、种族和族裔差距（Fry、Kennedy 和 Funk 2021）。
qudits和高维量子计算
Qudit是一种多级计算单元的替代品，可替代2级量子。与Qubit相比，Qudit提供了更大的状态空间来存储和过程信息，因此可以降低电路复杂性，简化实验设置以及算法效率的实现。本评论提供了基于Qudit的量子计算的概述，涵盖了从电路构建，算法设计到实验方法的各种主题。我们首先讨论了Qudit Gate的通用性和各种Qudit门，包括Pi/8 Gate，交换门和多级别控制的门。然后，我们介绍了几种代表性量子算法的QUDIT版本，包括Deutsch-Jozsa算法，量子傅立叶变换和相位估计算法。最后，我们讨论了用于QUDIT计算的各种物理实现，例如光子平台，铁陷阱和核磁共振。
人类和机器视觉中的多目标跟踪
在日常活动中，人类能够随时跟踪多个物体——例如，我们可以在驾驶汽车的同时监视障碍物、行人和其他车辆。过去的一些研究已经调查了人类如何同时跟踪目标以及他们使用的基本行为和神经机制。与此同时，计算机视觉研究人员提出了不同的算法来自动跟踪多个目标。这些算法可用于视频监控、团队运动分析、视频分析、视频摘要和人机交互。尽管人工智能中存在几种有效的受生物启发的算法，但是计算机视觉算法很少模仿人类的多目标跟踪 (MTT) 能力。在本文中，我们回顾了神经科学中的 MTT 研究和计算机视觉中受生物启发的 MTT 方法，并讨论了它们如何相互补充。
理解和控制生成音乐...
摘要本文介绍了对Music Gen的深入分析，这是一种生成的音乐变压器模型，重点介绍了其自我发挥作用负责人在理解和代表Di-Verse音乐元素方面的能力。我们通过头明确的探测来揭示音乐gen如何编码音乐的各个方面，从仪器识别到更复杂的下游任务。我们的发现表明，某些注意力头特别擅长辨别特定的特征，这表明是通往高度细致的音乐发电的途径。通过利用技术控制技术，最初是为大语言模型开发的，我们提出了在文本到音乐生成任务中实现额外精确控制的潜力。这种方法允许超出基本文本提示以外的精细定制，从而促进了音乐发电，从而更准确地反映了用户的创造意图。