XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemfoundations
量子计算的基础和应用
该教师发展计划（FDP）提供了量子计算的全面概述，涵盖其基本原理，新兴趋势和实际应用。该计划的结构是一系列的讲座和动手会议，为教育者和研究人员渴望了解量子计算的理论和实际方面。大学，博士后研究人员，博士学位学生和在盟军地区工作的行业专业人员的教职员工有资格申请该计划。主题是根据AICTE于2024年12月发布的Qut 01和QT 01和QT 05模型课程的设计。
AI机器学习基础-IE
978199957957（数字）-Marc Peter Deisenroth，A。AldoFaisal和Cheng Suong Ong。（2020）。机器学习的数学。首先。剑桥大学出版社。ISBN 9781108455145（数字）-Ankur A. Patel。（2019）。使用Python的无监督学习：如何构建应用机器学习解决方案。O'Reilly Media，Inc，美国。 ISBN 978149203564（数字） - 克里斯托弗·M·毕晓普（Christopher M. Bishop）。 （2007）。 模式识别和机器学习。 首先。 Springer -Verlag New York Inc. .. ISBN 9780387310732（数字）-Giuseppe Bonaccorso。 （2019）。 与Python的无监督学习。 首先。 packt。 ISBN 9781789348279（数字） - Trevor Hastie，Robert Tibshirani，Jerome Friedman。 （2017）。 统计学习的要素。 第二。 Springer。 ISBN 9780387848570（数字） - 本杰明·约翰斯顿，亚伦·琼斯，克里斯托弗·克鲁格。 （2019）。 使用Python应用无监督的学习。 首先。 包。 ISBN 9781789952292（数字）行为规则O'Reilly Media，Inc，美国。ISBN 978149203564（数字） - 克里斯托弗·M·毕晓普（Christopher M. Bishop）。（2007）。模式识别和机器学习。首先。Springer -Verlag New York Inc. .. ISBN 9780387310732（数字）-Giuseppe Bonaccorso。（2019）。与Python的无监督学习。首先。packt。ISBN 9781789348279（数字） - Trevor Hastie，Robert Tibshirani，Jerome Friedman。 （2017）。 统计学习的要素。 第二。 Springer。 ISBN 9780387848570（数字） - 本杰明·约翰斯顿，亚伦·琼斯，克里斯托弗·克鲁格。 （2019）。 使用Python应用无监督的学习。 首先。 包。 ISBN 9781789952292（数字）行为规则ISBN 9781789348279（数字） - Trevor Hastie，Robert Tibshirani，Jerome Friedman。（2017）。统计学习的要素。第二。Springer。 ISBN 9780387848570（数字） - 本杰明·约翰斯顿，亚伦·琼斯，克里斯托弗·克鲁格。 （2019）。 使用Python应用无监督的学习。 首先。 包。 ISBN 9781789952292（数字）行为规则Springer。ISBN 9780387848570（数字） - 本杰明·约翰斯顿，亚伦·琼斯，克里斯托弗·克鲁格。 （2019）。 使用Python应用无监督的学习。 首先。 包。 ISBN 9781789952292（数字）行为规则ISBN 9780387848570（数字） - 本杰明·约翰斯顿，亚伦·琼斯，克里斯托弗·克鲁格。（2019）。使用Python应用无监督的学习。首先。包。ISBN 9781789952292（数字）行为规则
为可持续未来建立基础
数据的可用性和准确性超过98％的Grafton排放量是我们价值链中产生的间接排放。Grafton致力于通过提高购买和相关排放因子的准确性，以改善2024年的范围3计算过程。与供应商参与性Grafton结合使用，计划通过获取和应用特定产品的GHG排放数据进一步提高价值链排放的准确性。随着市场中碳边界调整机制（CBAM）的引入，Grafton在我们的供应商中运作的碳数据的重要性和可用性正在改善。
健康与医学的心理社会基础
•复制单词（即直接引用口头，印刷或电子源，没有适当的归因。•释义没有适当的归因，即用一个人的话来表达他人的书面或思想，就好像他们自己是自己一样。•提交购买或下载的学期纸或其他材料以满足课程要求。•将自己的工作图，图纸，照片，图表，表格，电子表格，计算机程序或其他来自其他来源的非文字材料纳入而没有适当的归属。罗格斯大学非常重视学术不诚实。通过注册本课程，您承担责任熟悉学术完整性政策以及可能违反该政策的可能处罚（包括中止和开除）。根据政策，所有涉嫌违规行为将报告给学生行为办公室。学术不诚实包括（但不限于）：•作弊•窃•帮助其他人犯有违规行为或允许其他人使用您的工作•未能正确引用来源•制造•制造•使用他人的想法或单词而无需归属，包括重新使用以前的作业，包括您的其他工作•如果您有疑问，请问您是否有疑问，请问我，请问我，请问我，请问我，
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。
多感官人工智能基础
当今大多数人工智能系统只能感知世界的一小部分。例如，人工智能助手只能从我们说的话中推断人类的意图，而不能从我们的语气和细微的面部表情中推断。在医疗保健领域，虽然人工智能可以感知医学扫描等单一模态，但它们无法全面了解病史、阅读扫描和生命体征，也无法监测患者行为以协助医疗保健专业人员。我的科学目标是了解多感官智能的机器学习原理，以便设计出能够整合、学习并与各种现实世界感官模态交互的实用人工智能系统。多感官人工智能可以带来许多实际好处，包括 (1) 能够感知语言、视觉、音频和触觉以与人类交流并执行复杂任务的自主代理，(2) 通过口头和非口头交流、智能手机和可穿戴设备安全地改善人类身体、情感和社会健康的技术，以及 (3) 分析监测计算机和信息系统健康状况的传感器。
多感官人工智能基础
构建能够从多种感官输入（例如文本、语音、视频、现实世界的传感器、可穿戴设备和医疗数据）中学习的多感官人工智能系统有望对许多科学领域产生影响并带来实际好处，例如支持人类健康和福祉、实现多媒体内容处理以及增强现实世界的自主代理。然而，多模态研究进展的广度使得很难确定该领域的共同主题和悬而未决的问题。通过综合一系列理论框架和应用领域，本论文旨在推进多模态机器学习的基础。我们首先定义多模态问题中经常出现的三个关键原则：模态异质性、连接和交互[371]。以这些原则为基础，我们提出了多模态研究中六个核心挑战的分类：表示、对齐、推理、生成、转移和量化。我们将通过这种分类法介绍最新的技术成果，使研究人员能够了解不同方法之间的异同，并确定未来研究的开放问题。本论文的主要内容涵盖了我们在解决多模态学习中的两个关键问题方面的最新进展：多模态交互的机器学习基础，以及构建可推广到现实世界中许多模态和任务的多感官基础模型的实用方法。在第一部分，我们研究多模态交互的基础：模态如何结合起来为某项任务产生新信息的基本原理。我们提出了一个理论框架，形式化了模态如何相互作用从而为某项任务产生新信息，例如从口语单词和声音表达之间的不一致中识别出的讽刺 [372]。利用这个理论框架，我们提出了两个实用的估计量来量化现实世界数据集中的交互。量化多模态任务所需的交互类型，使研究人员能够决定收集哪种模态[376]，设计合适的方法来学习这些交互[374]，并分析他们的模型是否成功学习[375]。在第二部分中，我们研究了实用的多模态基础模型的设计，这些模型可以推广到许多模态和任务，这为将大型语言模型应用到现实世界的感知模态迈出了一步。我们首先介绍 M ULTI B ENCH，这是一个统一的大规模基准，涵盖了广泛的模态、任务和研究领域[367]。我们还将介绍跨模态注意[101,359]和多模态变换器[613]架构，它们现在是许多当今多模态基础模型的基础。在 M ULTI B ENCH 上扩展这些架构，可以创建跨各种任务的通用多模态多任务模型，我们与实践者进行了广泛合作，将这些模型应用于情感计算、心理健康和癌症预后等现实世界的影响。我们通过讨论未来的工作如何利用这些想法实现更通用、互动性更强、更安全的多模态人工智能来结束这篇论文。
