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基于人工智能的情感支持模型
TBS 商学院 s.fosso-wamba@tbs-education.fr 摘要 基于人工智能 (AI) 的系统（例如 AI 伴侣）越来越多地用于满足孤独感人士的需求。在当前的研究中，我们试图确定心理健康背景下人机交互的潜在机制。我们使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 方法来分析用户生成的内容样本，该样本包含两年内 AI 伴侣应用程序评论的丰富数据。我们从分析中提取了五个积极主题（即感知到的人性、感知到的情感支持、感知到的 AI 的友谊、感知到的（较少）孤独和心理健康益处）和四个消极主题（即感知到的缺乏尽责性、感知到的不可信度、感知到的侵犯隐私和感知到的 AI 的诡异）。我们基于 AI 的情感支持模型表明，这些积极和消极特征是相互关联的。我们的研究根据显示基于 AI 的心理健康干预措施有效性的研究，提供了对 AI 伴侣与人类用户之间关系的理解。
人工智能和系统文献评论
摘要系统文献综述（SLR）是提供研究证据基础以支持决策的金标准。寻求提高SLR的严格性，透明度和可复制性的研究人员为这些目的提供了一系列准则。人工智能（AI）和机器学习技术（MLTS）用计算机传播语言开发的可以提供提高SLR的速度，严格，透明度和可持续性的方法。针对具有编码经验的研究人员，并且希望利用AI和MLTs通过SLR获得的综合和抽象数据，阐述了如何使用计算机语言来促进在SLR期间提取的无处可比性的机器学习，以促进合成和抽象数据集。利用已知的定性方法，演绎定性分析，本文说明了AI和MLT可以在提取的SLR数据的编码和分类中扮演的支持作用，以及合成SLR数据。使用在SLR期间提取的数据集作为概念证明，本文将包括用于创建使用潜在Dirichlet分配的良好MLT的编码。该技术提供了一个有效的示例，说明了研究人员如何使用AI和MLT来自动化SLR的数据合成和抽象阶段，以及提高研究项目的速度，节俭和严格的助手。
自适应缓解时变量子噪声
摘要 — 当前的量子计算机受到非平稳噪声信道的影响，错误率很高，这削弱了它们的可靠性和可重复性。我们提出了一种基于贝叶斯推理的自适应算法，该算法可以根据变化的信道条件学习和减轻量子噪声。我们的研究强调了对关键信道参数进行动态推理以提高程序准确性的必要性。我们使用狄利克雷分布来模拟泡利信道的随机性。这使我们能够进行贝叶斯推理，从而可以提高时变噪声下概率误差消除 (PEC) 的性能。我们的工作证明了表征和减轻量子噪声的时间变化的重要性，这对于开发更准确、更可靠的量子技术至关重要。我们的结果表明，当使用与理想分布的 Hellinger 距离来衡量时，贝叶斯 PEC 的性能可以比非自适应方法高出 4.5 倍。索引词 — 设备可靠性、计算精度、结果可重复性、概率错误消除、自适应缓解、时空非平稳性、时变量子噪声、NISQ 硬件-软件协同设计
第二章：复杂的大脑：
1855 年，鲁道夫·瓦格纳发现数学天才卡尔·弗里德里希·高斯的大脑很大但并不巨大，而他收藏的最大大脑属于智力残疾者，于是他把注意力转向了其他特征。在费尽心机夺取高斯的大脑后，瓦格纳需要找到一些积极的东西来形容它，一些可以清楚地表明高斯最高智力的至高形态的东西。他在描述大脑时注意到，“大脑的裂隙之多和回旋之复杂程度令人称奇”。这一观察结果被用来比较高斯和其他数学家。数学家约翰·彼得·古斯塔夫·勒热纳·狄利克雷是高斯在哥廷根的杰出同事，也是解析数论之父，于 1859 年去世。他的大脑“在发育上接近高斯的大脑。额叶非常大，回旋之复杂。”其他人则没有达到高斯的水平：1871 年去世的英国数学家奥古斯都·德·摩根的“头特别大”，而且被发现有“大量的额叶回旋，但绝不像高斯的那么复杂。”[23]
有向图和无向图的广义谱聚类
谱聚类是聚类无向图的一种常用方法，但将其扩展到有向图（有向图）则更具挑战性。一种典型的解决方法是简单地对称化有向图的邻接矩阵，但这可能会导致丢弃边方向性所携带的有价值信息。在本文中，我们提出了一个广义的谱聚类框架，可以处理有向图和无向图。我们的方法基于一个新泛函的谱松弛，我们将其引入为图函数的广义狄利克雷能量，关于图边上的任意正则化测度。我们还提出了一种由图上自然随机游走的迭代幂构建的正则化测度的实用参数化。我们提出了理论论据来解释我们的框架在非平衡类别的挑战性设置中的效率。使用从真实数据集构建的有向 K-NN 图进行的实验表明，我们的图分区方法在所有情况下均表现良好，并且在大多数情况下优于现有方法。
人工智能的回归：使用主题建模对人工智能法律研究的分析
人工智能研究正处于其历史上的第三次繁荣时期，近年来，与人工智能相关的主题在法律等新学科中获得了相当大的欢迎。本文探讨了人工智能法律研究的构成及其发展方式，同时解决了信息检索和研究重复的问题。使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 主题建模对 3931 篇期刊文章的数据集进行研究，我们探讨了三个问题：(a) 人工智能法律研究中的哪些主题可以区分？(b) 这些主题是什么时候讨论的？和 (c) 可以检测到类似的论文吗？主题建模共产生 32 个有意义的主题。此外，研究发现，截至 2016 年，人工智能法律研究急剧增加，主题随着时间的推移变得更加细化和多样化。最后，通过比较算法和人类专家得出的相似性评估，可以发现评估结果往往一致。研究结果有助于了解人工智能法律研究如何随时间演变，并支持开发机器学习和信息检索工具（如 LDA），帮助构建大型文档集并识别相关文章。
Ph.D.资格考试Ph.D.资格考试
Algebraic numbers, Ring of integers of an algebraic number field, Integral bases, Norms and traces, The discriminant, Factorization into irreducibles, Euclidean domains, Dedekind domains, Prime factorization of ideals, Principal ideal rings, Lattices, Minkowski's Theorem, Geometric Representation of Algebraic Numbers, Class-group and class number, Computational Methods, Fermat的最后定理，Dirichlet的单位定理，二次残基。•参考1代数数理论，Serge Lang。•参考文献2计算代数数理论的课程，亨利·科恩（Henri Cohen）。b：有限领域的有限场（数学518），有限端的表征，不可减至的多项式的根，痕迹，规范和基础，统一和环形多样性的根，对有限型领域的元素的代表，多元元素和多元级别的多元元素，多元级别的多元元素，多元级别的多态元素，多元级别的多元元素，多元级别的多态元素，多元型元素，多元级别的多元元素，不可删除的多项式，多项式在有限场上的分解，指数总和，线序重复序列，最小多项式，有限磁场的理论应用，有限的几何形状，组合物，组合物，线性模块化系统，pseudorandom序列。•参考1有限领域及其应用简介，Harald Niederreiter Rudolf Lidl。
人工智能的回归：人工智能法律研究分析...
人工智能研究正处于其历史上的第三次繁荣时期，近年来，与人工智能相关的主题在法律等新学科中获得了相当大的欢迎。本文探讨了人工智能法律研究的构成及其发展方式，同时解决了信息检索和研究重复的问题。使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 主题建模对 3931 篇期刊文章的数据集进行研究，我们探讨了三个问题：(a) 人工智能法律研究中的哪些主题可以区分？(b) 这些主题是什么时候讨论的？和 (c) 可以检测到类似的论文吗？主题建模共产生 32 个有意义的主题。此外，研究发现，截至 2016 年，人工智能法律研究急剧增加，主题随着时间的推移变得更加细化和多样化。最后，通过比较算法和人类专家得出的相似性评估，可以发现评估结果往往一致。研究结果有助于了解人工智能法律研究如何随时间演变，并支持开发机器学习和信息检索工具（如 LDA），帮助构建大型文档集并识别相关文章。
将BERT与LDA结合：改进的主题建模在孟加拉语语言中
摘要 - 主题建模是一种广泛使用的技术，用于从未标记的文本数据中提取隐藏的模式，从而促进了各种功能，例如文档组织，内容建议和检索。尽管传统上应用于英语文本，但主题建模最近在其他语言中获得了吸引力，包括孟加拉语，这是由于孟加拉语内容在线的日益增长的驱动而驱动。最近的研究已将某些主题建模方法应用于孟加拉语，但其在绩效方面的有效性尚未得到充分影响。本文介绍了Bert-LDA（一种混合主题建模的方法），应用于孟加拉新闻语料库，其中包括从在线孟加拉新闻门户收集的各种类别的文章。潜在的dirichlet分配（LDA）是一个概率模型，将每个文档表示为主题的混合，而Bert-LDA则利用了Bert上下文嵌入的语义丰富，结合了LDA的强大主题建模功能。通过整合两种方法的优势，我们的方法旨在提高本伽利文本主题建模的性能。实验结果表明，所提出的BERT-LDA模型始终优于各种评估指标的传统主题建模技术，从而在从孟加拉语文本数据中提取有意义的见解方面有了重大改进。
使用 LDA、NMF 和... 分析航空安全叙述
摘要 — 本研究探讨了主题建模技术潜在狄利克雷分配 (LDA)、非负矩阵分解 (NMF) 和概率潜在语义分析 (PLSA) 在 1908 年至 2009 年的 Socrata 数据集上的应用。根据运营商类型（军事、商业和私人）进行分类，分析确定了飞行员失误、机械故障、天气条件和培训缺陷等关键主题。该研究强调了每种方法的独特优势：LDA 能够发现重叠主题，NMF 能够产生独特且可解释的主题，PLSA 能够提供细致入微的概率见解，尽管解释很复杂。统计分析显示，PLSA 的连贯性得分为 0.32，困惑度值为 -4.6，NMF 得分为 0.34 和 37.1，而 LDA 的连贯性最高，为 0.36，但困惑度最高，为 38.2。这些发现证明了主题建模在从非结构化航空安全叙述中提取可操作见解方面的价值，有助于识别各个部门的风险因素和需要改进的领域。未来的方向包括整合其他上下文变量、利用神经主题模型和增强航空安全协议。这项研究为航空安全管理中的高级文本挖掘应用奠定了基础。