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可解释的人工智能与说服力的结合 - FBK 杂志
可解释的人工智能旨在构建能够为其决策提供清晰且人类可理解的理由的智能系统。这适用于基于规则和数据驱动的方法。在慢性病管理中，此类系统的用户是遵循严格饮食规则来管理此类疾病的患者。在接收到摄入食物的输入后，系统会进行推理以了解用户是否遵循不健康的行为。接下来，系统必须以清晰有效的方式传达结果，即输出消息必须说服用户遵循正确的饮食规则。在本文中，我们解决了构建此类系统的主要挑战：（i）解释推理不一致的消息的自然语言生成；以及（ii）此类消息在说服用户方面的有效性。结果证明，有说服力的解释能够减少不健康用户的行为。
对称性与人工智能相遇 摘要 目录 1 简介
电磁学的麦克斯韦方程、爱因斯坦的狭义和广义相对论以及粒子物理学中基本力的规范理论。从更务实的角度来看，对称性有很多应用，例如晶体学中的应用或它们为问题研究带来的简化：对称性是手头信息背后的组织结构。因此，发现这种模式可以加深理解，就像罗夏赫测试的简单情况一样：注意到墨迹的反射对称性可以帮助孩子猜测这些图画是如何制作的，即通过将吸墨纸折叠起来。这种理解使我们能够简化处理数据的方式，并且在更深层次上可以表明存在更高层次的原理。对称性与简单性甚至优雅之间的这种联系在理论物理学中经常出现。在艺术中，对称性也经常与优雅的概念联系在一起。这并不是说对称的艺术品更美丽，因为众所周知，大多数人更喜欢对称性不是完全对称，而是略有不完美或破碎的面孔、乐曲、绘画和照片 [ 1 , 2 ] 。在物理学中，对称情况的偏差通常被认为是一种有用的近似技术，因为在自然界中很少发现完美的对称性。发现对称性的一个物理学例子是火星的运动。天文学家第谷·布拉赫在 1601 年去世前，收集了它在夜空中位置的最精确记录。这些数据中有一个底层结构，约翰尼斯·开普勒花了很多年才将其梳理成椭圆形 1 。从这种更简单的数据表示中，艾萨克·牛顿能够推导出引力定律，该定律表现出中心对称性，毫无疑问，与最初的观测集合相比，它更简单、更深入、更普遍地描述了天体的运动。快进许多年，我们现在明白，牛顿定律可以通过将对称性强加于一个称为作用的抽象对象上来获得。我们在本文中的想法是为布拉赫和牛顿之间的开普勒中间步骤的自动化或人工智能 (AI) 版本奠定基础。面向任务的功能性 AI 一般概念实现称为机器学习 (ML)。它涉及为计算机提供一般处方的算法，以便逐步逼近（或学习）适当的规则来重现特定的观察结果。这与传统程序形成了鲜明对比，传统程序缺乏这里所需的表达能力。目前，科学，尤其是物理学，正在经历一场革命 [ 3 ] ，因为在具有大数据集的实验领域中采用的 ML 方法被应用于更正式的领域，甚至用于符号数学 [ 4 ] 。ML 确实特别擅长模式识别，因此我们提出一个问题：当这些方法用于从数据中提取信息时，它们是否也能检测到它们所接触的数据中对称性的存在？如果可以，它们会自动这样做吗？它们是否自然地根据对称模式组织信息？在本文中，我们迈出了回答上述问题的第一步。除了好奇心和想要了解自然法则和机器学习的发展方式的愿望之外，我们还运用我们的方法来研究物理和艺术之间的深层联系。在第 2 节中基于物理的设置上训练算法之后，我们在第 3 节中将它们应用于艺术品并评估它们的对称性。这项工作可以进行许多扩展和应用，在第 4 节中我们将讨论这个方向的一些想法。
未来劳动力：创新与生产力的交汇点
制造业的未来由创新和技术的协同作用驱动，以满足行业和劳动力的需求。数字化转型可提高运营卓越性并创造职业发展机会。借助先进技术，增强劳动力可以快速适应市场动态，确保竞争力和弹性。这些进步营造了一种让工人蓬勃发展的协作环境，解决了劳动力挑战并为可持续增长铺平了道路。制造商通过投资技术、人才和流程，建立了坚实的基础，以应对现代市场的复杂性，提供高质量的产品并保持竞争优势。
TwinOps：数字孪生与 DevOps 相遇 - DTIC
本报告总结了 TwinOps 项目的贡献，该项目由软件工程研究所资助，为期一年，于 20 财年执行。这项研究的贡献有两个方面。首先，它引入了 ModDevOps，作为一种创新方法，使用 DevOps 概念和从模型生成代码来连接基于模型的工程和软件工程。ModDevOps 平滑了从模型级验证和确认 (V&V) 到软件生产的过渡。其次，该研究开发了 TwinOps，这是一种特定的 ModDevOps 管道，通过在构建模型工件时对其进行精心组合，为系统工程师提供新的分析能力。
统计匹配与概率图模型
对已有数据的二次分析可以节省时间、成本或其他资源。然而，回答某些问题可能需要有关未一起观察到的变量的共享信息。统计匹配可以整合两个（或更多）数据集，为这种情况提供了解决方案。一个必要的前提条件是，除了只在两个数据集中的一个中特有的变量之外，还有在两个数据集中都观察到的共同变量。这些共同变量用于根据现有数据估计特定变量之间的关系。重要的是，共同变量是特定变量的良好预测指标。获取未收集到一起的变量的共同信息的一种流行方法是基于这样的假设：特定变量是独立的，且以共同变量为条件。
硬质势符合加强学习的进化策略
进化策略（ES）已成为一种竞争性的替代方法，用于无模型的强化学习，在Mujoco和Atari等任务中展示示例性能。值得注意的是，它们在场景 - 具有不完美奖励功能的情况下发光，这对于浓厚的奖励信号可能难以捉摸的现实应用程序非常宝贵。然而，ES中的一个固有假设（所有输入特征都是任务 - 相关的）都会挑战，尤其是在现实世界中常见的不相关特征时。这项工作仔细检查了这一限制，尤其是专注于自然进化策略（NES）变体。我们提出了Nesht，这是一种新颖的方法，该方法将坚硬的阈值（HT）与NES融为一体，以使其具有稀疏性，从而确保仅采用相关特征。在严格的分析和经验测试的支持下，Nesht证明了其在减轻无关的遗产和散发诸如嘈杂的Mujoco和Atari任务等复杂决策问题中的陷阱方面的希望。我们的代码可在https://github.com/cangcn/nes-ht上找到。
最佳子集选择：统计计算与...相结合
Grover 操作：设 | ψ jy “ GF | ψ j ´ 1 y ，其中 F | iy “ p 1 ´ 2 S p| i yq | iy ，G “ 2 | ψ 0 yx ψ 0 | ´ ID ，且 ID 为 D ˆ D 单位矩阵。end for 输出：测量量子寄存器上的最新叠加 | ψ τ y 。
现代风格与先进照明技术相结合
Lumec UrbanScape LED 吊灯和柱顶灯具非常适合增强环境的建筑特色，具有现代魅力。UrbanScape 的比例和性能都完美符合各种行人和道路应用的需求，为您的整个照明项目提供一致的风格。得益于行业领先的 LED 技术，UrbanScape 比 HID 灯具节能得多，是寻求经济高效、无需更换灯泡的户外照明的城市和公用事业的正确选择。