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77 安达曼和尼科巴群岛 JEE-Main 练习试卷(已解答)和之前的 AIEEE 试卷已解答 (R-267) R. Gupta’s Farsight 出版商和分销商 英语
摘要:人工智能 (AI) 的应用正在我们的社会中迅速扩展。私营部门已经开始使用人工智能来提高效率,并为客户和股东创造更好的价值。人工智能的前景对政府来说也相当诱人。它有望成为突破性技术,使公共部门达到前所未有的效率和生产力。它有可能真正改变公共服务的提供方式和政府与公民互动的方式——从需求驱动模式转变为公共服务提供的预测模式。然而,人工智能存在大量陷阱和盲点,这使得政府采用人工智能尤其具有挑战性。为了在公共部门成功采用人工智能,政府必须清楚地了解这些挑战,并制定监管公共政策,以确保减轻人工智能可能带来的不利影响(如排斥、偏见等)。本文试图系统地探讨这些挑战,以使公共政策制定者能够应对这些挑战。
在ILP中也以非单调逻辑程序和默认规则(Srinivasan,Muggleton和Bain 1992; Dimopoulos and Kakas 1995)学习了身体中的目标。将模型表示为默认规则带来了可观的优势,可解释性,增量学习和数据经济。我们提出了可解释和可解释的基于LP的机器学习算法,以及用于增量学习的基于LP的强化学习,以及基于LP-基于LP的解释,用于解决数据经济问题。我们可解释的基于LP的机器学习方法(Shakerin,Salazar和Gupta 2017; Wang and Gupta 2022,2024)与最先进的技术竞争,例如XGBOOST(Chen and Guestrin 2016)和Mult-ceptrons/ceptrons/nealurations/nealuret网络(Aggarwal 2018)。表1显示了基于LP的ML算法的Fold-SE(Wang and Gupta 2024)的性能比较,以及XG-BOOST和MLP在二进制分类任务上的性能比较。与其他可解释的ML算法不同的是,它可以从数据中学习基于简洁的逻辑规则集,然后可以使用该规则集来进行预测。表2显示了Fold-SE与另一个流行的可解释的ML算法Ripper的比较。fold-se在产生明显较小的规则集的同时,达到了更高或可取的精度。nesyfold(Padalkar,Wang和Gupta 2023; Padalkar and Gupta 2023)是一个使用Fold-Se-M算法(用于多类别分类)的框架,从对图像分类任务进行培训的CNN生成全局解释。对于整个火车组,将最后一层内核的输出进行了二元。然后使用折叠-SE-M算法来学习一个规则集,其中每个谓词的真实值都被二进制内核的输出确定。每个内核都可以映射到它所学会的概念中,可以将其识别为识别及其相应的谓词可以将其标记为这些概念。图1说明了用于对“浴室”,“床房”和“厨房”的图像进行分类的CNN的Nesyfold框架。可以通过域专家仔细检查获得的规则集,以检查CNN可能学到的偏见。默认规则是捕获关系数据集的逻辑的绝佳方法。人类在日常推理中使用默认值(Stenning and van Lambalgen 2008; Dietz Saldanha,Houldobler和Pereira 2021)。大多数数据集都是由人类驱动的活动产生的(例如贷款
博士噓。 Priti Gupta 助理教授,商务部政府部门主任Ramanuj Pratap Singhdeo PG 学院 Baikunthpur 区 韩国 恰蒂斯加尔邦 497335
Markus Vincze Philipp Ausserlechner,Dominik Bauer,Hrishikesh Gupa,Bernhard Neuberger,Tessa Pulli,Paolo Sebeto,Paolo Sebeto,Markus Suchi,Stefan Thalhammer,Jean-Baptiste Weibel Weibel Weibel
“ 2024年年度报告”是由部门和职能部长组成的起草委员会的一致努力,即。Vladimir Slepushkin博士,John Anderson先生,Ashok Panwar博士,KK Raina博士,Prabodh Swain博士,Prabodh Swain博士和Rashi Batra博士和每个职能的各自的主要负责人Rajendra Gajula博士,Ram Prakash Gupta博士,Ram Prakash Gupta博士 Yadav, Mr. Virendra Pratap Singh, Dr Yoon-Sang Kim, Dr Dmitry L. Lyakhov, Dr Satyabrata Pany, Dr Satya Pavan Kumar Varma, Mr. Rakesh Thakur, Dr Jeetendra Kumar, Dr Ragini Gupta, Mr. Manish Saini, Ms. Saumya Singh, Ms Mautuli Dey, CA Sakshi Tiwari, CS Shivam Tyagi和Manisha Kumari女士。,我们衷心感谢每个利益持有人的及时起草,评论和随后的更正。我们感谢Satya Pavan Kumar Varma博士协调汇编,格式,社论和印刷年度报告。我们感谢Stephanie Beaudoin女士在汇编和社论之间的协调。我们感谢Prakash Kumar Rai先生在及时释放印刷所需的资金方面提供了帮助。
Gupta, S. 和 Degbelo, A. 的预印本(2022) “人工智能对可持续城市 (SDG11) 贡献的实证分析”,载于 Mazzi, F. 和 Floridi, L. (eds)《可持续发展目标中的人工智能伦理》。