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人工智能创新大赛获奖者.docx
● AI4SIDS：面向小岛屿发展中国家的人工智能驱动气候适应平台。团队负责人：Letetia Addison，特立尼达和多巴哥（获奖） ● Chameleon AI：人工智能驱动的平台，旨在改变马拉维小农户的灌溉方式。团队负责人：Alinafe Kaliwo，马拉维。● 气候智能灌溉器：智能水-食物-能源食物关系效率灌溉。团队负责人：Edmond Ng'walago，坦桑尼亚。● ACBA Energy 的 EmTrack：用于排放跟踪和碳排放量化的人工智能应用。团队负责人：Nair de Sousa，安哥拉。● RAICE：尼泊尔可持续水稻种植的人工智能驱动精准灌溉。团队负责人：Asbina Baral，尼泊尔。
开源硬件和国家新载体......
本文由 SCSP 高级研究员 Rick Switzer 撰写，他正在美国国务院休假一年。在加入 SCSP 之前，Rick 是国家情报大学的国务院客座教授，教授有关中国经济和创新体系的研究生课程。Rick 还曾担任国务卿政策规划委员会成员。2018 年至 2019 年，他担任国防部高级国务院顾问，与空军和陆军合作。此前，他曾担任中国驻北京大使馆环境、科学、技术和卫生公使衔参赞，该大使馆是世界上最大的科学部门。在加入政府之前，Rick 共同创办了一家无线技术初创公司，并在加州大学进行创新政策研究。
利用深度学习预测老化电池放电
电化学电池是我们社会中无处不在的设备。当用于关键任务应用时，在高度变化的操作条件下准确预测其放电终止的能力至关重要，以支持运营决策并充分利用整个电池的使用寿命。虽然有充电和放电阶段潜在过程的准确预测模型，但老化建模仍然是一个悬而未决的挑战。这种缺乏理解通常会导致模型不准确，或者每当电池老化或其条件发生重大变化时，就需要耗时的校准程序。这对在现实世界中部署高效、强大的电池管理系统构成了重大障碍。在本文中，我们介绍了 Dynaformer，这是一种新颖的深度学习架构，它能够同时从有限数量的电压/电流样本推断老化状态，并以高精度预测真实电池的全电压放电曲线。在评估的第一步中，我们调查了所提出的框架在模拟数据上的性能。在第二步中，我们证明了只需进行少量微调，Dynaformer 就能弥补模拟与从一组电池收集的实际数据之间的差距。所提出的方法能够以可控且可预测的方式利用电池供电系统直至放电结束，从而显著延长运行周期并降低成本。
竞价优化软件
2 机构概况 硅谷清洁能源 硅谷清洁能源 (SVCE) 是一家社区选择能源机构，它正在重新定义当地电力市场，为我们的居民和企业提供新的清洁能源选择——具有竞争力的可再生和无碳电力。SVCE 成立于 2016 年，是一家联合权力机构，目前为以下十三个社区服务区内约 270,000 个住宅和商业电力客户提供服务：坎贝尔、库比蒂诺、吉尔罗伊、洛斯阿尔托斯、洛斯阿尔托斯山、洛斯加托斯、米尔皮塔斯、蒙特塞雷诺、摩根山、山景城、萨拉托加、桑尼维尔和圣克拉拉县非建制区。SVCE 服务区内 97% 的电力客户从 SVCE 获得电力。有关 SVCE 的更多信息，请访问：https://www.svcleanenergy.org/ 中央海岸清洁能源
基于实时设计强大的四轴飞行器软件...
摘要。目前，制造可靠的无人机（无人机）是科学和技术的一项重要任务，因为此类设备在数字经济和现代生活中有很多用例，所以我们需要确保它们的可靠性。在本文中，我们建议用低成本组件组装四轴飞行器以获得硬件原型，并使用现有的开源软件解决方案开发具有高可靠性要求的飞行控制器软件解决方案，该解决方案将满足航空电子软件标准。我们将结果用作教学课程“操作系统组件”和“软件验证”的模型。在研究中，我们分析了四轴飞行器及其飞行控制器的结构，并提出了一种自组装解决方案。我们将 Ardupilot 描述为无人机的开源软件、适当的 APM 控制器和 PID 控制方法。当今航空电子飞行控制器可靠软件的标准是实时分区操作系统，该系统能够以预期的速度响应来自设备的事件，并在隔离分区之间共享处理器时间和内存。此类操作系统的一个很好的例子是开源 POK（分区操作内核）。在其存储库中，它包含一个四轴飞行器系统的示例设计，使用 AADL 语言对其硬件和软件进行建模。我们将这种技术与模型驱动工程应用于在真实硬件上运行的演示系统，该系统包含一个以 PID 控制作为分区过程的飞行管理过程。使用分区操作系统将飞行系统软件的可靠性提升到了一个新的水平。为了提高控制逻辑的正确性，我们建议使用形式验证方法。我们还提供了使用演绎方法在代码级别以及使用微分动态逻辑在信息物理系统级别验证属性的示例，以证明稳定性。
警惕医疗领域人工智能的解释
人工智能和机器学习 (AI/ML) 算法在医疗保健领域的发展日渐成熟，用于诊断和治疗各种医疗状况 ( 1 )。然而，尽管此类系统技术实力雄厚，但它们的采用却一直充满挑战，它们是否能真正改善医疗保健以及在多大程度上改善医疗保健仍有待观察。一个主要原因是，基于 AI/ML 的医疗设备的有效性在很大程度上取决于其用户的行为特征，例如，用户往往容易受到有据可查的偏见或算法厌恶的影响 ( 2 )。许多利益相关者越来越多地将预测算法所谓的黑箱性质视为用户持怀疑态度、缺乏信任和接受缓慢的核心原因 ( 3, 4 )。因此，立法者一直在朝着要求提供黑箱算法决策解释的方向发展 (5) 。事实上，学术界、政府和民间社会团体几乎一致支持可解释的 AI/ML。许多人被这种方法吸引，因为它既能利用不可解释的人工智能/机器学习（如深度学习或神经网络）的准确性优势，又能支持透明度、信任和采用。我们认为，这种共识至少在应用于医疗保健领域时，既夸大了要求黑盒算法可解释的好处，又低估了其弊端。
人工智能与深度学习硬件...
Ashutosh Mishra 博士于 2018 年获得印度理工学院 (BHU) 瓦拉纳西电子工程系博士学位。他曾在印度国家技术学院 Raipur 分校担任电子与通信工程助理教授。他是韩国国家研究基金会通过韩国科学与信息通信技术部提供的 2019 年韩国研究奖学金 (KRF) 的获得者。目前，他在韩国延世大学无缝交通实验室担任研究员。他的研究兴趣包括智能传感器、智能系统、自动驾驶汽车和人工智能等。
使用深度学习的知识实体感知模型
抽象课程推荐系统可以通过利用用户交互数据来帮助学生识别合适或有吸引力的课程，这显示了用户和课程之间以前的参与。但是，现有课程推荐系统的普遍问题是它们倾向于优先考虑准确性而不是解释性。这些复杂模型的“黑框”性质提出了一个挑战：准确表征和建模用户的偏好，同时还提供明确的，具有预性和可解释的用户配置文件。为了解决这种限制，我们为课程推荐提出了一个新颖的知识实体感知模型，该模型称为KEAM，该模型基于知识图的详细信息支持明确的用户个人资料生成，以增强学生对建议背后的理由的理解。具体来说，我们利用知识图中编码的信息，通过更换隐藏单元来使用神经网络之间建立单位之间的连接。接下来，对模型进行了培训，可以捕获学生的偏好并创建用户配置文件，以提供可解释的建议。在两个现实世界的在线数据集上进行了全面的实验，以评估所提出的模型的有效性和解释。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目：不同团队提供机会。我们想更多地了解您，以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么，以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者别的什么？向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格： 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请： 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息，为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。