XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemligence
在O-RAN中实现和评估安全性：界面...
摘要 - 开放式无线电访问网络（RAN）是一种新的网络范式，它以基于云的，多供应商，开放式和智能体系结构为基础，以塑造5G及以后的蜂窝网络的下一个代理。在可观察到网络的可观察性和可重新配置方面，这种新的范式具有许多优势，但它不可避免地扩大了蜂窝系统的威胁表面，并可能将其组件和机器学习（ML）基础架构暴露于几个网络攻击中，从而使确保O-Ran网络成为必要。在本文中，我们通过关注O-Ran联盟提出的规格，体系结构和英特尔语来探索O-RAN系统的安全方面。我们解决了以整体视角确保O-RAN系统的问题，包括考虑用于互连的开放接口，在整个平台上以及用于监视和控制网络的智能上。对于每个焦点区域，我们确定威胁，讨论解决这些问题的相关解决方案，并通过实验证明该解决方案如何有效地捍卫O-RAN系统免受选定的网络攻击。本文是在整体上与O-RAN的安全方面接近安全方面的第一项工作，并具有在最先进的可编程O-Ran平台上获得的实验证据，为该领域的研究人员提供了独特的指南。
ICU 感染管理中的人工智能
简介 重症监护病房 (ICU) 中数据驱动的人工智能 (AI)（即机器学习）的研究和开发达到了前所未有的高度。数据科学家和医生正在探索机器学习在广泛领域的潜力，包括感染管理。从数据科学和医学的角度来看，ICU 中的感染管理是一个有吸引力但又具有挑战性的研究课题：这是一个高度复杂的领域，必须为单个患者整合来自多个不同医学专业和来源的信息。与此同时，迫切需要优化 ICU 中的感染管理，不仅对个体患者而言（因为及时和充分的治疗决定了患者的生存），而且对社会而言（因为抗生素耐药性的增加和治疗不充分会导致发病率和死亡率增加，从而增加成本 [ 1 ]）。循证、数据生成和自动化的 AI 支持有望帮助 ICU 临床医生和抗菌药物管理团队迈出解决这些问题的下一步。尽管 ICU 中 AI 研究的主要重点是败血症的发生及其结果预测，以及最近几乎涉及 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 的各个方面，
人工智能与家庭医学：携手共进
未来学家认为，医疗保健领域的人工智能 (AI) 革命已经到来。1 虽然现在很流行，但这个概念并不新鲜，70 年前艾伦图灵描述“思考机器”时就首次提出了这个概念。2 约翰麦卡锡后来创造了“AI”一词，表示让计算机做一些事情的想法，而如果由人来做，则被认为需要智能。3 新的东西是从电子健康记录 (EHR) 到基因和微生物组等一切的数字化，它们提供了 AI 学习所需的数据。将图像、手写笔记和病理幻灯片转换成 1 和 0，使机器能够执行各种各样的任务，例如检测视网膜病变、皮肤癌和肺结节。 4-6 尽管可用数据的激增超出了个人和团队实际管理的能力，但计算机已经学会了如何处理这些数据，以预测对患者重要的结果，包括阿片类药物滥用、急诊就诊和死亡。7-9 这样的进步促使谷歌生命科学子公司的首席执行官安迪·康拉德宣称，在医学领域，“最重要的工具是计算机。”10
公众对人工智能的看法
本章综合并讨论了公众对人工智能 (AI) 的看法。从规范的角度来看，了解公民和消费者对人工智能的态度非常重要，因为公众是塑造技术未来的主要利益相关者，应该在政策讨论中拥有发言权。此外，这项研究可以帮助我们预测未来的政治和消费者行为。全球调查数据显示，公众对人工智能的认识越来越高；然而，与人工智能研究人员不同，他们倾向于将人工智能拟人化。人口差异与对人工智能的信任度抽象相关：居住在东亚的人对人工智能的信任度更高，而不同地区的女性和社会经济地位较低的人对人工智能的信任度较低。针对特定人工智能应用的调查，包括面部识别技术、个性化算法、致命自主武器和工作场所自动化，增加了这一研究主题的复杂性。在本章的最后，我为未来的研究提出了三个新的方向：了解 1）机构声誉如何影响对人工智能的信任，2）增加一个人对人工智能的经验和知识如何影响态度，以及 3）对人工智能的态度如何影响个人的行为。
利用人工智能应对网络安全威胁
网络安全是制定防御策略以保护计算机资产、网络、数据和程序免受未经授权的访问、更改或破坏。由于信息和通信技术的巨大进步，新的网络安全威胁不断涌现并迅速变化。网络犯罪分子正在采用新技术，使他们的攻击更快、范围更广。因此，需要更具适应性和紧凑性的网络防御系统，以便实时检测各种威胁。近年来，人工智能 (AI) 技术的应用不断增长，并继续在检测和预防网络威胁方面发挥重要作用。虽然人工智能议程是在 20 世纪 50 年代提出的，但近年来发展迅速，现在影响到所有形式的社区和职业。这一趋势也影响到网络安全领域，人工智能在网络空间中既用于攻击也用于防御。许多领域都受益于人工智能，例如自然语言处理、游戏、教育、医疗保健、制造业等。从攻击角度看，网络威胁可以利用人工智能来提高攻击的精妙程度和规模。从防御角度看，人工智能用于改进防御策略，使防御系统能够更好地应对网络攻击。
DP FID 2023
在这个瞬息万变的世界，每天都会出现各种创新、技术突破以及由此产生的威胁，法国军队有责任跟上这种疯狂的步伐。因为我们不会通过研究昨天的技术和威胁来保护法国，创新是我们国防战略的核心，每个士兵都关心并且必须感兴趣并为人工智能或量子将引入到我们的防御模型中。正是本着这种转型精神，武装部队部正在举办第四届国防创新论坛，这是一个战略十字路口，必须吹拂一股大胆和独创之风，以确保
应用智能30周年 - Digibug Principal
摘要应用智能是人工智能领域中最重要的国际科学期刊之一。从1991年开始，应用的情报一直在为新的和创新的智能系统，方法论及其在解决现实生活中的复杂问题方面的应用方面提供了研究。以这种方式，应用的情报托管了2,400多个出版物，并获得了约31,800次引用。此外，应用工业，学术和科学社区所认可的，作为智能制造，保护隐私系统，风险分析，基于知识的管理，基于知识的管理，现代技术的最新创新和高级解决方案的来源，可改善健康的卫生保健系统，帮助政府的方法以及解决工业问题，以帮助政府和解决工业问题，这些问题是通过大规模探讨的。牢记应用Intel-Ligence的核心在2021年庆祝其成立30周年，分析其书目测量表现，概念结构和主题演变是适当的。 为此，本文使用Scimat对1991年至2020年的应用智能进行了文献计量表现和概念结构分析。 首先，根据从Scopus检索到的数据分析期刊的性能，将重点放在作者，企业，国家，组织，组织，资助机构和最相关的出版物的生产率上。 最后，牢记应用Intel-Ligence的核心在2021年庆祝其成立30周年，分析其书目测量表现，概念结构和主题演变是适当的。为此，本文使用Scimat对1991年至2020年的应用智能进行了文献计量表现和概念结构分析。首先，根据从Scopus检索到的数据分析期刊的性能，将重点放在作者，企业，国家，组织，组织，资助机构和最相关的出版物的生产率上。最后，
改变行政职能，工作记忆和形成G的推理之间的发展优先级从6年到12年
一般智力G，尽管辩论了其心理性质，但在经验上已经建立了良好的建立。divauthists在G中的个体差异归因于基本过程，例如注意力控制和工作记忆。互动主义者将任何心理过程的剥离g剥离，假定它是专业互动之间的索引。在这里，我们假设G的认知特征根据每个阶段的理解优先级在连续的发育阶段变化。这项研究结合了6至12岁儿童（n = 381）的大量横截面样本与纵向样本进行了两次测试（n = 109），以检查注意力控制，工作记忆和推理之间的关系变化。结构方程建模，分化建模和潜在过渡模型的结合表明，G确实发生了变化。在6 - 8年时，G主要由注意力控制的变化主导。在9 - 12年的时间里，它主要由工作记忆的变化主导。推理水平中的发展过渡是由每个阶段占主导地位的过程驱动的。提出了一个理论，将英特尔长是心理测量学和发展模型纳入综合系统。对该理论的一个有力的假设是一种持续存在的中心含义 - 使核心，Noetron（涉及对齐，抽象和认知过程）是系统地形成的，随着年龄的增长，在不同的发育表型中。
神经符号AI
摘要 - 主要由深神经网络驱动的人工intel-ligence（AI）的显着进步面临着围绕不可持续的计算传统，有限的鲁棒性和缺乏解释性的挑战。为了开发下一代认知AI系统，神经符号AI成为一种有希望的范式，融合了神经和象征性方法，以增强可解释性，鲁棒性和信任性，同时促进从较少数据的数据中促进学习。最近的神经符号系统在与推理和认知能力的协作人类方案中表现出了巨大的潜力。在本文中，我们旨在了解神经符号AI的工作量特征和潜在的架构。我们首先系统地对神经符号AI算法进行分类，然后通过实验评估和分析它们的运行时，记忆，计算运算符，稀疏性，稀疏性以及CPU，GPU和EDGE SOC的系统特征。我们的研究表明，由于矢量符号和逻辑操作的记忆性质，复杂的流量控制，数据依赖性，稀疏性变化以及有限的可伸缩性，神经符号模型的效率低下效率低下。基于分析见解，我们建议跨层优化解决方案，以提高神经符号计算的性能，效率和可扩展性。最后，我们从系统和建筑学的角度讨论了神经符号AI的挑战和未来方向。
6G URLLC的量子机智能 - 赢家实验室
abtractive和任务关键数据驱动的应用程序，例如虚拟或增强现实，触觉，工业自动化和自主性移动性，在第六代网络中对超前且低延迟通信（6G）网络的超前且低延迟通信（URLLC）构成了前所未有的挑战。机器intel-ligence接近深度学习，加强学习和联合学习（FL），以提供新的范式，以确保在大数据培训的流中确保6G URLLC。但是，机器学习能力的经典局限性使得达到严格的6G URLLC要求使其具有挑战性。在本文中，我们通过利用量子资源的优势，例如叠加，插入和量子并行性来研究6G URLLC变异量子计算和量子机学习（QML）的潜力。基本的想法是将量子机智能与6G网络集成在一起，以确保严格的6G URLLC要求。作为一个例子，我们演示了NP-HARD URLLC任务的量子近似优化算法卸载优化概率。在无线网络中还采用了QML的变异量子计算，以提高机器智能的学习率并确保对关键任务应用程序的学习最佳性。考虑了量子辅助的FL，考虑了FL的安全性和隐私问题以及FL中的计算资源开销，盲目和远程时尚中的分布式量子计算进一步研究。