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World File Search System专家级
通过逐步迁移学习在有限数据场景下实现专家级儿童脑肿瘤分割
年龄（岁）中位数（范围） 7 (1 - 23) 8 (1 – 19) 性别 n (%) 女性 84 (45.7%) 53 (53%) 男性 94 (51.1%) 47 (47%) 未知 6 (3.2%) 0 种族/民族 n (%) 非西班牙裔 高加索人/白种人 124 (67.4%) 68 (68%) 非裔美国人/黑人 24 (13.0%) 5 (5%) 西班牙裔/拉丁裔 17 4 (4%) 亚裔美国人/亚洲人 3 (1.6%) 4 (4%) 其他/未知 33 (17.9%) 19 (19%) 组织学诊断 n (%) 毛细胞星形细胞瘤 58 (31.5%) 34 (34%) 毛粘液样星形细胞瘤 10 (5.4%) 0 青少年毛细胞星形细胞瘤 0 13 (13%) 神经节胶质瘤 1 (0.5%) 11 (11%) 少突胶质细胞瘤 1 弥漫性星形细胞瘤 9 (4.9%) 3 (3%) 纤维状星形细胞瘤 13 (7.1%) 0 视神经通路胶质瘤 27 (14.7%) 3 (3%) 其他低级别胶质瘤/星形细胞瘤 65 (35.3%) 36 (36%) 原发肿瘤部位 n (%) 后颅窝 45 (24.5%) 28 (28%) 颞叶 13 (7.1%) 18 (18%) 额叶 7 (3.8%) 2 (2%) 小脑 0 18 (18%) 鞍上 21 (11.4%) 6 (6%) 视神经通路 27 (14.7%) 3 (3%)
使用基于图像表征的深度强化学习在 Gran Turismo Sport 中实现专家级人类驾驶
当人类玩虚拟赛车游戏时，他们会使用游戏屏幕上的视觉环境信息来理解环境中的规则。相比之下，表现优于人类玩家的最先进的逼真赛车游戏 AI 代理不使用基于图像的环境信息，而是使用环境提供的紧凑而精确的测量值。本文提出了一种基于视觉的控制算法，并使用 Gran Turismo Sport (GTS)（一种高保真逼真赛车模拟器）将其与人类玩家在逼真赛车场景中相同条件下的表现进行了比较。在所提出的方法中，构成传统最先进方法中观察结果一部分的环境信息被从游戏屏幕图像中提取的特征表示所取代。我们证明，即使使用游戏屏幕图像作为高维输入，所提出的方法也能在高速驾驶场景下执行专家级的人类车辆控制。此外，它在计时赛任务中的表现优于 GTS 中的内置 AI，其得分使其在约 28,000 名人类玩家中排名前 10%。
///技术问题 ///研究目标 AI 星座 1
地方政府、零售、制造、服务业等在地方政府内部的政策讨论和企业经营决策中，使用人工智能集群可以促进专家级的意见和思想交流，从而实现快速和先进的决策。
让战略思维成为日常生活的一部分 - Navfac
在本次网络研讨会中，您将了解什么是战略思维、战略思维应该是什么、改善战略思维的实用方法以及如何将战略思维融入日常生活。本次网络研讨会面向战略思维能力达到高级/专家级的员工。
参考文献：Muddamsetty, SM、Jahromi, MNS 和 Moeslund, TB (2021)。对医学领域的解释性人工智能（XAI）方法的专家级评估。在 A. Del Bimbo、R. Cucchiara、S. Sclaroff、GM Farinella、T. Mei、M. Bertini、HJ Escalante 和 R. Vezzani (Eds.) 的《模式识别》中。 ICPR 国际研讨会和挑战（第 12663 卷，第 35-46 页）。施普林格出版公司。 https://doi.org/10.1007/978-3-030-68796-0_3
摘要。最近出现的可解释人工智能 (XAI) 领域试图以人类可以理解的术语阐明“黑箱”机器学习 (ML) 模型。随着多种解释方法的开发以及黑箱模型的不同应用，需要专家级评估来检查其有效性变得不可避免。这对于敏感领域（例如医疗应用）非常重要，因为专家的评估对于更好地了解复杂 ML 的结果的准确性以及在必要时调试模型至关重要。本研究的目的是通过实验展示如何利用医疗应用中的专家级 XAI 方法评估并将其与临床医生生成的实际解释保持一致。为此，我们从配备眼动仪的专家受试者那里收集注释，同时他们对医学图像进行分类，并设计一种方法将结果与从 XAI 方法获得的结果进行比较。我们通过多个实验证明了我们方法的有效性。
实用的贝叶斯优化机器学习算法
机器学习算法的使用经常涉及对学习参数的仔细调整和模型超参数。不幸的是，这种调整是一种“黑色艺术”，需要专家经验，经验法规或有时是蛮力搜索。因此，自动方法可以很好地呼吁，可以优化任何给定的学习算法的性能。在这项工作中，我们通过贝叶斯选择的框架来考虑这个问题，其中学习算法的概括性能是从高斯过程（GP）中建模为样本的。我们表明，对于GP性质的某些选择，例如内核的类型及其超级参数的处理，可以在获得可以实现专家级别的良好优化器方面发挥至关重要的作用。我们描述了新的算法，这些算法考虑了学习算法实验的可变成本（持续时间），并且可以利用多个内核的主体进行并行实验。我们表明，这些提出的算法可以改善以前的自动过程，并且可以针对许多算法（包括潜在的Dirichlet分配，结构化SVM和卷积神经网络）达到或超越人类专家级别的优化。
MAV无钥匙锁定设备用于风车发电机
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建议引用：Duch-Brown, Néstor；Gomez-Herrera, Estrella；Müller-Langer, Frank； Tolan, Songül (2021)：市场力量和人工智能对在线劳动力市场的影响，布鲁盖尔工作论文，第 14/2021 号，布鲁盖尔，布鲁塞尔
我们调查了欧洲最大的在线劳动力市场 (OLM) 之一的三个替代但互补的市场力量指标：(1) 劳动力需求弹性、(2) 劳动力供应弹性和 (3) 市场份额集中度。我们探讨了这些指标与平台政策的外生变化之间的关系。在观察期的中期，平台强制雇主表明他们愿意支付的费率，该费率由执行项目所需的经验水平决定：入门级、中级或专家级。我们发现正的劳动力供应弹性介于 0.06 和 0.15 之间，对于专家级项目来说更高。我们还发现，政策变化后，劳动力需求弹性增加，而劳动力供应弹性下降。基于此，我们认为市场设计平台提供商可以通过为平台设定的条款和条件来影响 OLM 的劳动力需求和供应弹性。我们还探讨了所研究的 OLM 对人工智能相关劳动力的需求和供应。我们提供证据表明，与其他类型的劳动力相比，对人工智能相关劳动力的需求明显更高（从 +1.4% 到 +4.1% 不等），而对人工智能相关劳动力的供应明显更低（从 -6.8% 到 -1.6% 不等）。我们还发现，人工智能项目工人的工资比非人工智能项目工人高 3.0% 到 3.2%。
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