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Vector Institute)、Vijay Janapa Reddi（哈佛大学）、G Anthony Reina（在英特尔任职期间做出贡献）、
算法交易、模型和人工智能
Tina Toni 是摩根士丹利固定收益部门的执行董事，她领导伦敦电子利率量化策略团队，负责欧洲政府债券和利率掉期交易柜台的算法系统和模型。这包括算法客户定价、自动对冲、执行和一级交易商债务报价。在 2014 年加入摩根士丹利之前，Tina 是麻省理工学院 (美国波士顿) 生物工程系的博士后研究员，曾在麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的一个研究小组任职，后来在伦敦帝国理工学院 (英国) 工作，在那里她与辉瑞公司合作研究复杂生物和疾病过程的数学建模和模拟。Tina 获得了伦敦帝国理工学院 (英国) 的贝叶斯统计学博士学位、华威大学 (英国) 的数学硕士学位和卢布尔雅那大学 (斯洛文尼亚) 的数学学士学位。如何注册：
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
BEHAVIOR-1K：具有 1,000 个日常活动和现实模拟的具身 AI 基准
摘要：我们提出了 BEHAVIOR-1K，一个以人为本的机器人综合模拟基准。BEHAVIOR-1K 包括两个部分，分别由“您希望机器人为您做什么？”这一广泛调查的结果指导和推动。第一个部分是定义 1,000 种日常活动，基于 50 个场景（房屋、花园、餐厅、办公室等），其中有 5,000 多个对象，并标注了丰富的物理和语义属性。第二个部分是 O MNI G IBSON，这是一个新颖的模拟环境，它通过逼真的物理模拟和刚体、可变形体和液体的渲染来支持这些活动。我们的实验表明，BEHAVIOR-1K 中的活动是长期的并且依赖于复杂的操作技能，这两者对于最先进的机器人学习解决方案来说仍然是一个挑战。为了校准 BEHAVIOR-1K 的模拟与现实之间的差距，我们提供了一项初步研究，研究如何在模拟公寓中使用移动机械手学到的解决方案转移到现实世界中。我们希望 BEHAVIOR-1K 的人性化本质、多样性和现实性能够使其对具身化 AI 和机器人学习研究有价值。项目网站：https://behavior.stanford.edu。
算法、人工智能和战争伦理
在科幻电视剧《星际迷航：原初系列》的“末日决战”一集中，企业号的船员们访问了一对行星，这两颗行星已经进行了 500 多年的计算机模拟战争。为了防止他们的社会被毁灭，这两个星球签署了一项条约，战争将以计算机生成的虚拟结果进行，但伤亡人数将是真实的，名单上的受害者自愿报告被杀。柯克船长摧毁了战争模拟计算机，并受到谴责，因为如果没有计算机来打仗，真正的战争将不可避免。然而，战争持续这么久的原因正是因为模拟使两个社会免受战争的恐怖，因此，他们几乎没有理由结束战争。虽然基于科幻小说，但未来人工智能战场的威胁引发了人们对战争恐怖的道德和实际担忧。驱使各国采用致命自主武器系统 (LAWS) 的逻辑确实很诱人。人类是会犯错的、情绪化的、非理性的；我们可以通过 LAWS 保护我们的士兵和平民。因此，这种推理将 LAWS 构建为本质上理性的、可预测的，甚至是合乎道德的。杀手机器人，尽管名为杀手机器人，实际上会拯救生命。然而，这种逻辑是愚蠢的。如果人工智能战争专注于完善战争手段，而忽视战争的目的，那么它就会存在许多潜在的陷阱。就像在《星际迷航》中一样，无风险战争的诱惑力很强，但它会给那些最终不可避免地被杀死、致残和流离失所的人带来真正的后果。接下来，我认为 LAWS 的前景存在严重的道德问题，而这些问题是先进技术无法解决的。道德不能预先编程以适用于各种情况或冲突，而有意义的人为控制忽视了自动化偏见如何影响决策中的人机交互。军事实体和非政府组织都提出了有意义的人类控制的概念，特别是在致命决策中
机械系统预测和健康管理 (PHM) 中采用的人工智能 (AI) 算法的性能指标
摘要。近年来，人工智能 (AI) 算法在预测和健康管理 (PHM) 领域的应用研究，特别是用于预测受状态监测的机械系统的剩余使用寿命 (RUL) 的研究，引起了广泛关注。为 RUL 预测建立置信度非常重要，这样可以帮助运营商和监管机构就维护和资产生命周期规划做出明智的决策。在过去十年中，许多研究人员设计了指标或指标来确定 AI 算法在 RUL 预测中的性能。虽然大多数常用的指标（如平均绝对误差 (MAE)、均方根误差 (RMSE) 等）都是从其他应用程序中改编而来的，但一些定制指标是专门为 PHM 研究而设计和使用的。本研究概述了应用于机械系统 AI 驱动的 PHM 技术的关键绩效指标 (KPI)。它介绍了应用场景的详细信息、在不同场景中使用特定指标的适用性、每个指标的优缺点、在选择一个指标而不是另一个指标时可能需要做出的权衡，以及工程师在应用指标时应该考虑的一些其他因素。