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人工智能对工人技能的影响
人工智能（AI）的使用极大地影响了商业和社会。ai被定义为“系统能够正确解释外部数据，从此类数据中学习并使用这些学习来通过灵活的适应来实现特定的目标和任务”（Kaplan＆Haenlein，2019年），具有通过认可，了解，学习，学习和行动（Dwive，学习和动作）增强甚至更换人类的任务和活动（DWIDEDIEDI ET，20221）。现代AI系统目前与机器学习（ML）绑定。机器学习方法和模型的开发使计算机无需明确编程即可从数据中学习（Mohri等，2018）。机器学习涉及向计算机系统提供大量数据，然后使用统计技术来查找数据中的贴图和关系。基于其学到的数据，系统可以使用此信息来做出预测或采取行动。专家预测，ML和AI将在未来十年显着改变工作的性质（Rahman＆Abedin，2021； Tommasi等，2021）。
SARS-CoV-2 基因组和反基因组 RNA 的突变谱
病毒进化的原材料是由复制、转录或转录后过程中发生的宿主内突变提供的。冠状病毒科的复制和转录通过合成负义“反基因组”进行，这些“反基因组”充当正义基因组和亚基因组 RNA 的模板。因此，SARS-CoV-2 和其他冠状病毒的基因组突变可能发生在负义或正义 RNA 合成期间（和之后），并可能具有不同的模式和后果。我们首次探索了 SARS-CoV-2（亚）基因组和反（亚）基因组 RNA 的突变谱。我们使用了使用定量链感知测序方法生成的高质量深度测序数据集，控制了伪影和测序错误，并仔细检查以准确检测宿主内多样性。负链和正义链共识之间的核苷酸差异因患者而异，并且与年龄或性别无关。两条 RNA 链上的宿主内次要变异之间的突变模式相似和不同表明存在链特异性突变或宿主脱氨酶和氧化损伤编辑。我们观察到负链上通常存在中性和轻微的负选择，而基因组正链上的 ORF1a、ORF1b 和 S 基因则存在纯化选择。
在气候变化时期确保奥地利的电力供应
在气候变化时期，奥地利的电力系统向安全，可持续的未来过渡，将广泛的挑战和机会带入了政策辩论中，在政策辩论中，及时的关于前进方向的决定是关键的相关性。一方面，能量和尤其是电力措施有望通过受气候变化影响并增加部门耦合影响的新需求效率发生重大变化。另一方面，供应方需要一个重大的转换过程才能符合脱碳目标。在奥地利和整个欧盟内部，电力供应将依靠可再生能源（RES），作为无碳电力供应的关键支柱。austria例如设定了政策目标，以便在2030年到2030年发电，以至于全国范围内的电力消费量已得到充分覆盖（以年度余额为单位） - 参见。国家能源与气候计划（NECP）（BMNT，2019年）。除了奥地利，也是整个欧洲联合国（EU）及其能源系统面临重大挑战，因为欧盟的目标是到2050年，比奥地利晚了十年。
学习停止削减生成以进行有效的混合构成线性编程
切割平面（切割）在解决混合整数线性程序（MILP）方面起着重要作用，因为它们可以显着拧紧双重界限并改善解决性能。削减的关键问题是何时停止削减生成，这对于解决MILP的效率很重要。但是，许多现代的MILP求解器采用了硬编码的启发式方法来解决这个问题，这往往会忽略MILPS中基本的作用，而不是某些应用。为了应对这一挑战，我们制定了削减生成，以阻止概率作为增强学习问题，并提出了一种新颖的新生graph g raph raph raph raph raph m o del（Hygro），以学习有效的停止策略。Hygro的一个吸引人的特征是，它可以有效地捕获MILP的动态和静态功能，从而为停止策略提供动态决策。据我们所知，Hygro是第一个解决削减生成停止问题的数据驱动方法。通过将我们的方法与现代求解器相结合，实验表明，与柔软的基线相比，透明质可能可显着提高解决MILP的效率，从而提高31％。
![arXiv:2001.04225v1 [eess.SP] 2020 年 1 月 10 日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\237da1b44e6250d88436049db31719ee5e1c9cb5.webp)
arXiv:2001.04225v1 [eess.SP] 2020 年 1 月 10 日
摘要。深度神经网络 (DNN) 已在各种机器学习领域得到研究。例如，事件相关电位 (ERP) 信号分类是一项高度复杂的任务，可能适合 DNN，因为信噪比低，并且底层空间和时间模式显示出很大的主体内和主体间变异性。卷积神经网络 (CNN) 与基线传统模型（即线性判别分析 (LDA) 和支持向量机 (SVM)）进行了比较，使用大量多主体公开可用的学龄儿童 P300 数据集（138 名男性和 112 名女性）进行单次试验分类。对于单次试验分类，所有测试的分类模型的分类准确率保持在 62% 到 64% 之间。当将训练好的分类模型应用于平均试验时，准确率提高到 76-79%，分类模型之间没有显著差异。CNN 并未证明优于测试数据集的基线。讨论了与相关文献的比较、局限性和未来发展方向。
以人为本的人工智能将如何促进智能游戏系统的发展
以人为本的智能游戏系统模式转变正在逐渐形成。这种嵌入机器学习算法的智能游戏系统将解释玩家动机，帮助设计更加个性化的单人和协作玩家体验，并在各个游戏之间转移和推广学习成果。游戏内和跨平台的多模态用户行为轨迹融合了异构信息和图形结构。这些游戏模态包括文本、音频、视频演示、活动重播、社交网络和心理问卷。通过观察游戏中的行为动作和挖掘异构来源来识别决策模式和策略，可以构建一个更全面的游戏社区表示。万维网上公开的人类先验将启发类人非玩家角色的建模、自适应推荐系统、自动游戏设计、测试和人机协作。我的博士研究目标是挖掘、表现和学习互动娱乐社区异构来源中存在的人类先验，并介绍对单智能体和多智能体互动行为模式进行建模的方法。
用于龋齿检测的人工智能：数据的价值......
人工智能 (AI) 和深度学习子领域的应用已迅速进入医疗领域。特别是使用卷积神经网络 (CNN) 进行图像分析已被证明具有提高从业人员的可靠性和准确性的潜力。CNN 通过反复消化图像和图像标签对（例如，“此图像包含某种病理”）来学习图像中固有的统计模式，这些标签通常由医学专家提供，并最终能够评估未见过的数据 (LeCun 等人，2015)。对于检测龋齿病变，我们在诊断准确性研究 (Cantu 等人，2020) 中发现 CNN 的诊断准确度优于单个牙医，并在随机对照试验 (Mertens 等人，2021) 中证实了这一点。检测龋齿病变等病理本身不会给患者或医疗保健系统带来任何有形价值。相反，健康益处（和进一步的成本）来自后续（正确或错误分配的）治疗。对于射线照片上的龋齿检测，在建模研究中发现 CNN 具有成本效益，其中使用马尔可夫模型跟踪患者一生中检测到的（或未检测到的）和治疗的（或未治疗的）病变（Schwendicke
受量子理论启发的二元分类器
ml是一组模型，可以自动识别数据中的隐藏模式，然后可以利用隐藏的图案在不确定性条件下做出决策。mL已在包括化学，生物医学科学和机器人技术在内的多个领域逐步实施。ml分为三类，即监督学习（例如分类），无监督的学习（例如聚类）和增强学习。在本文中，我们专注于分类，这是将对象表示和分配到不同cate-gories的方式。QT是表示微观现象的特性和预测特性的概率方法。给出了微观粒子的可使用和任意状态，QT计算了可使用的值的概率分布。量子形式主义是可以明确接受的，可以解释不同类型的随机过程。已经出现了量子形式主义的几种非标准实施。例如，量子形式主义也被广泛用于经济过程，游戏理论和认知科学。由于数据呈指数增长，因此当前的ART模型仍然无效。尤其是，召回仍然不令人满意，因为大多数分类模型旨在最大化精度，尤其是当可以通过一定的级别成员资格来对班级的项目进行排名时；一个明显的例子是搜索互联网。相反，
进行最后一次退化>的模拟和重建海面温度的时空比较
摘要。越来越多的气候模型模拟已成为从最后一次冰川最大值到全新世的过渡。评估模拟的可靠性需要针对环境代理记录进行基准测试。迄今为止，没有建立的方法可以比较一段时间内的这两个数据源与背景条件的变化。在这里，我们根据其偏离轨道和千禧一代温度变化的重建幅度和时间效率的新算法来对模拟进行对模拟进行排名。使用代理前向建模可以考虑影响温度重新结构的非气候过程。它进一步避免了从稀疏和不确定的代理数据中重建网格场或区域平均温度时间序列的需求。首先，我们在具有处方脱气温度历史的理想化实验中测试了我们的质量的可靠性和鲁棒性。我们通过构建嘈杂的伪抛物性来量化有限的时间分辨率，年代不确定性和非气候过程的影响。虽然模型– DATA比较结果随着不确定性的增加而变得不那么可靠，但我们发现该算法在现实的非气候噪声水平下很好地区分了模拟。获得可靠，可靠的排名，
自我监督的气候降级
气候变化是我们星球今天面临的最关键的挑战之一。上升的全球温度已经在影响地球的天气和气候模式，而不可预测和极端事件的频率增加。气候变化研究的未来预测基于地球系统模型（ESMS）等计算机模型。气候模拟通常由于所需的高计算资源而在更粗的网格上运行，然后经历较轻的缩减过程以获取更细网格的数据。这项工作提出了一个自制的深度学习模型，该模型不需要高度分解地面真相数据才能进行缩小。这是通过利用显着的分布表和在运行时为单个数据点的天气变量之间的隐藏依赖性实现的。我们提出了三个气候特异性的组件，它们很好地代表了潜在的天气变量的模式，并学习了复杂的可变化依据。对2倍，3倍和4倍缩放系数进行了广泛的评估表明，我们的模型比现有基线获得8％至47％的性能增长，同时大大降低了整体运行时。证明的性能，不依赖高分辨率地面真相数据使我们的方法成为未来气候研究的宝贵工具。