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第二届控制、机器人技术大会论文集...
本丛书涵盖了广义上运用知识和智能的系统和范例。其范围是具有嵌入式知识和智能的系统，这些系统可应用于解决工业、环境和社会中的世界问题。它还侧重于有效实现这一目标的知识转移方法和创新战略。智能系统工具和广泛应用的结合需要科学、技术、商业和人文学科的协同作用。本丛书将包括会议论文集、编辑合集、专著、手册、参考书和其他相关类型的书籍，涉及智能系统和技术可以提供创新解决方案的科学和技术领域。
科尔托纳，2020 年 10 月 12 日至 14 日 - HIPER
1.什么是人工智能？您听说过它，它很强大，甚至可能具有威胁性。人工智能或“AI”是一个经常使用但很少被理解的术语。我们不知道的东西常常让我们感到害怕，但有时我们也抱有不切实际的希望。对人工智能的大部分普遍看法来自好莱坞电影：人工智能似乎有一个好听的女性声音，让我们相信“她”，直到“她”开始杀死人类，因为不知何故“她”发展出了“她”自己的思想。这通常是大多数娱乐电影的一大亮点，但与我对人工智能的体验和看法几乎没有共同之处。这似乎只是 20 世纪 70 年代对计算机和软件误解的新版本：“他”（当时通常是“他”）这么说，因此一定是真的。“人工智能”这一术语或误称背后的工程真相是一套工具，它可以更好地完成工作或处理我们过去根本无法处理的任务。这些工具本身可能会让人着迷；你也可能担心如果这些工具被错误的人使用，会发生什么；但这些工具本身并不会让我害怕。对于“人工智能”是什么，没有连贯的定义。从最广泛的意义上讲，人工智能涉及对人类智能的研究和模拟，并希望在机器中复制这些过程。人工智能的子分支列表（非详尽）包括：
内罗毕县财政战略文件 2024
我非常荣幸地感谢县领导约翰逊·萨卡贾阁下和詹姆斯·穆奇里阁下在整个过程中的领导和支持。我向内罗毕市县所有直接和间接参与本文制作的工作人员表示敬意。我要感谢县执行委员会财政和经济规划委员查尔斯·凯里奇先生为及时准备本文所做出的贡献，以及他协调所有县执行委员会成员所发挥的作用，他们的部门投入是巨大的。
2025 年 1 月 14 日 INALJ 职位
质量保证专家（国际盲文） 国会图书馆 - 美国境内任何偏远地区 - 1/15 前申请 实习生，市场营销 / 伊萨卡 / 偏远 / 1/24 前申请 资源开发专家 - 难民青年资源中心 / 美国难民和移民委员会 (USCRI) 设计与发现主任 / 密歇根大学 / 偏远地区或密歇根州安娜堡 / 2/6 前申请 内容制作专家：Coherent Digital：偏远地区 可在 INALJ 阿拉巴马州找到更多工作资源 可在 INALJ 阿拉斯加州找到更多工作资源 可在 INALJ 阿拉斯加州找到更多工作资源 可在 INALJ 亚利桑那州找到更多工作资源 梅萨公共图书馆的图书管理员 I，1/23 前申请 分馆管理员 - 圣路易斯（建立资格名单）/ 尤马县 / 亚利桑那州圣路易斯 / 更多信息 分馆经理 - 山麓 / 尤马县 / 尤马县 / 亚利桑那州尤马 / 更多信息 青年图书管理员 / 尤马县 / 亚利桑那州尤马 / 更多信息 阿肯色州更多职位资源可在 INALJ 阿肯色州 加利福尼亚州 更多职位资源可在 INALJ 加利福尼亚州研究图书馆员 / 尼克松皮博迪律师事务所 / 旧金山（混合） 潜在远程图书馆区域主管 - 尤洛县 - 1 月 31 日前申请 合同与信息政策管理员 - 加州大学伯克利分校图书馆 馆藏项目助理 - 加州大学伯克利分校图书馆 版权与信息政策专家 - 加州大学伯克利分校图书馆
水下机器人的腐蚀和材料.docx
1. 学生将解释腐蚀背后的化学过程，包括氧化还原反应，并找出加速水下环境腐蚀的因素。 2. 学生将分析和比较水下机器人中使用的不同材料的特性，包括它们的耐腐蚀性、强度和特定应用的适用性。 3. 学生将应用与反应速率和材料科学相关的科学原理来设计一种水下机器人，以最大限度地减少腐蚀并在海洋环境中有效运行。 4. 学生将设计和制作水下机器人的原型，考虑材料选择、耐用性和在各种水下条件下的性能。 5. 学生将评估他们和同学的设计，提供建设性的反馈，并反思他们对腐蚀和材料科学的理解如何影响他们的工程解决方案。
在潜在空间上实施稀疏性，以促进可靠和可解释的表示
最近，密集的潜在变量模型已显示出令人鼓舞的结果，但是它们的分布式和潜在的代码使它们降低了易于解释，并且对噪声的影响较低。另一方面，稀疏表示更为简约，提供了更好的解释性和噪声稳健性，但是由于涉及的复杂性和计算成本，很难实现稀疏性。在此过程中，我们提出了一种新颖的无监督学习方法，以利用逐渐稀疏的尖峰和平板分布作为我们的先验，以在发电机模型的潜在空间上强化稀疏性。我们的模型由自上而下的发电网络组成，该网络将潜在变量映射到观测值。我们使用最大似然采样来推断发电机后方向的潜在变量，并且推理阶段的尖峰和平板正则化可以通过将非信息性潜在维度推动到零来引起稀疏性。我们的实验表明，学到的稀疏潜在表示保留了大多数信息，我们的模型可以学习解开的语义，并赋予潜在代码的解释性，并增强分类和denosing任务的鲁棒性。