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人工智能在心理实践中的新时代
https://www.techtarget.com/whatis/definition/ChatGPT Liveperson (n.d.)。Liveperson 语音人工智能。Liveperson。https://www.liveperson.com/products/voice-ai/ https://michiganvirtual.org/resources/guides/ai-guide/appendix/ Midjourney (n.d.)。关于。Midjourney。https://www.midjourney.com/ Miller, F.A., Katz, J.H., Gans, R (2018)。OD 要求在人工智能算法中添加包容性
人工智能视野：揭开生成智能的未来
摘要：生成式人工智能基本上是人工智能的一个子领域。它主要侧重于开发能够生成图像、音乐、文本等创意输出的系统。通过深度学习技术，生成模型能够独立生成看起来像人类创作的内容。生成式人工智能的关键特征是它能够从庞大的数据集中学习、捕捉模式并生成具有相似特征的新内容。近年来，生成式人工智能模型如生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE)。GAN 由两部分组成：生成器网络和鉴别器网络，它们参与生成和评估内容的竞争过程。VAE 采用编码器-解码器架构来学习和生成新样本。本文讨论了生成式人工智能未来有望做出重大贡献的关键领域。这些领域包括：医疗保健、艺术和娱乐、道德和社会考虑、自主系统、内容创作等。关键词：生成式人工智能、物联网 (IoT)、生成对抗网络 (GAN)、变分自动编码器 (VAE)、深度学习
生成对抗网络的游戏理论模型
摘要生成对抗网络（GAN）最近在AI社区引起了很大的关注，因为它们能够生成与真实数据相似的高质量数据的高质量数据。从根本上讲，GAN是以对抗性方式训练的两个神经网络之间的游戏，以达到零和NASH平衡状况。尽管在过去几年中，甘斯取得了进步，但仍有一些问题要解决。本文回顾了有关GAN的游戏理论方面的文献，并介绍了游戏理论模型如何应对生成模型的特定挑战并改善GAN的性能。我们首先提出一些初步，包括基本的GAN模型和一些游戏理论背景。然后，我们提出了分类法，将最新解决方案列为三个主要类别：修改后的游戏模型，修改后的体系结构和修改后的学习方法。分类是基于对基本GAN模型的修改，通过文献中提出的游戏理论方法。然后，我们探讨每个类别的目标，并讨论每个类别中的最新作品。最后，我们讨论了该领域的剩余挑战，并提出了未来的研究方向。
基于权重共享的生成对抗网络的进化架构搜索
摘要 - 生成的对抗网络（GAN）是一种能力的生成技术，但甘斯经常面临训练不稳定的挑战。网络体系结构在确定gan的最终性能中起着重要作用，但是设计精细的体系结构需要深入的领域知识。本文旨在通过通过神经体系结构搜索（NAS）来搜索高性能的架构来解决此问题。所提出的方法称为Ewsgan，基于重量共享，由两个步骤组成。首先，我们根据重量共享培训了一条发电机的超级网。然后，采用多目标进化算法从超级网中提取子网，并且通过直接从超级网遗传的权重进行健身评估，并且对候选网络结构的帕累托前部进行了搜索。两种策略用于稳定发电机的超级网的训练：公平的单路抽样策略和丢弃策略。实验结果表明，我们的方法设计的架构达到了FR´Echet Inception距离（FID）为9.09，而在CIFAR-10上获得了8.99的成立分数（IS），这是NAS-GANS领域的新最先进的。在STL-10上也获得了竞争结果（IS = 10.51，FID = 21.89）。
异构集成（HI）先进封装技术
致谢：Kemal Aygun、Kaladhar Radhakrishnan、Debendra Mallik、Gaurang Choksi、Rahul Manepalli、Chris Baldwin、Sergey Shumarayev、Ram Viswanath、Pat Stover、Wilfred Gomes、Gans Ganesan、Sriram Srinivasan、Ahmet Durgun、CM Jha、Weihua Tang、Bill Chen (ASE)、Subu Iyer (UCLA)、Bill Bottoms (3MTS)、Samantika Sury、Robert Wisniewski、Dipankar Das、Pradeep Dubey
EICT学院，IIT Roorkee AI和深度学习 - EICT学院-IIT Roorkee 深度学习的最新进展-EICT学院 EICT学院，IIT Roorkee 冬季培训计划2025- EICT学院 b''
了解AI的进化和理论基础。探索诸如gans，vaes和transformers之类的高级生成AI模型。在构建机器学习和生成AI模型方面获得动手经验。促进AI应用中的研究和创新。应对AI采用的道德挑战和社会影响。将AI概念纳入学术课程和教学教学法。促进了AI专业人员之间的协作和网络。
FY23 NRP 资助的研究项目列表按排序
NPS-23-N059-A 生成对抗网络 (GAN) 在预测和操纵移动网络控制系统对手行为中的应用 Jefferson Huang NSWC Crane
革命性的脑肿瘤检测：
摘要： - 利用生成对抗网络（GAN）创建转移性脑肿瘤MRI图像是推进医学图像分析的有前途的途径。本文介绍了一种创新的方法来增强注释的MRI数据，这对于培训脑肿瘤检测的深度学习模型至关重要。gans生成栩栩如生的肿瘤图像，与现有数据集无缝融合。该体系结构确保了现实主义和与MRI层和空间位置的精确结合。跨基准数据集的全面实验证明了功效。gans与对象检测算法无缝集成，从而改善了现实世界中的检测性能。生成建模和深度学习之间的协同作用解决了逼真的肿瘤形象产生中的挑战。该方法通过基于标签和坐标生成肿瘤特异性图像来完善模型。除了研究之外，这还会影响医疗保健，彻底改变脑肿瘤检测，治疗计划和医学成像。gan，深度学习和医学成像协同作用，以改变医疗保健。随着这种方法的成熟，其影响有望革命性转变。该技术的后果远远超出了学术研究，对实践医疗保健应用产生了深远的影响。通过这种方法使脑肿瘤检测改善，可以通过允许早期诊断和更精确的治疗计划来彻底改变患者护理。在医学机器人技术和个性化医学等领域也可以看到这种方法的深远后果。此外，这项技术有可能协助先进的医学成像系统和智能决策支持工具的发展，并在精密医学的新时代中迎来。在精确和可靠的肿瘤检测至关重要的情况下，这种方法可以用作基石，从而为确保最高标准的患者护理提供了宝贵的支持。gan，深度学习和医学成像的结合不仅扩大了我们对脑肿瘤检测的理解，而且还代表着实现人工智能在为人类健康服务方面的全部潜力迈出的重要一步。随着该方法的范围扩大和成熟，其对医疗保健的变革性影响有望是革命性的。关键字：卷积神经网络，数据增强，深度学习，生成对抗网络，Keras，Yolo
比特币和区块链的经济极限
∗本文最初于2018年6月以较短的形式发行，如Budish（2018）。†致谢：我感谢编辑Andrei Shleifer，共同编辑Stefanie Stantcheva和六个副裁判员的宝贵建议。也要感谢Susan Athey，Vitalik Buterin，Glenn Ellison，Gene Fama，Alex Frankel，Joshua Gans，Joshua Gans，Matt Gentzkow，Matt Gentzkow，Edward Glaeser，Austan Goolsbee，Austan Goolsbee，Hanna Halaburda，Hanna Halaburda，hanna hanaburda，hanna halaburda，zhiguo he， Kroszner, Robin Lee, Jacob Leshno, Andrew Lewis-Pye, Shengwu Li, Jens Ludwig, Neale Mahoney, Gregor Matvos, Paul Milgrom, Sendhil Mullainathan, Vipin Narang, Neha Narula, Ariel Pakes, David Parkes, Al Roth, Tim Roughgarden, John Shim, Scott Stornetta, Adi Sunderam,查德·西弗森（Chad Syverson），Alex Tabarrok，Nusret Tas，David Tse，Rakesh Vohra和Numer-us-Ous研讨会观众。Ethan Che，Natalia Drozdo Q，Matthew O'Keefe，Anand Shah，Peyman Shahidi，Jia Wan和Tianyi Zhang提供了出色的研究帮助。‡芝加哥大学商学院，eric.budish@chicagobooth.edu