XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System世界冠军
创新 - 技术与知识产权
一个并不新的新时代 纽约，1997 年 5 月 3 日。在前一年于费城赢得首场比赛后，国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫在复赛中被超级计算机“深蓝”击败。世界从此不再一样。在此后的二十年里，机器在各种游戏中击败了最优秀的人类玩家，以至于几乎不再引起人们的注意。我们不去讨论机器人超越和取代其创造者这个棘手的话题，让我们记住，技术进步总是一个缓慢而渐进的过程，在某项技术达到临界点之前，必须建立其生态系统，而这需要很长时间。我们目前正处于这样的孵化期。引用世界经济论坛创始人兼执行主席克劳斯·施瓦布的话：“从来没有一个时代比现在更有希望，也没有比现在更危险。” 破坏将继续侵入我们的生活，重塑我们的经济、社会和人类环境。接受它们还是拒绝它们，这取决于我们每个人，但我们所做的每一个选择都会决定我们的未来会是什么样子。
通用视频游戏 AI：竞争、挑战和机遇
简介 游戏长期以来一直是人工智能的流行基准。许多研究人员研究了各种算法和技术，试图在国际象棋、围棋、赛车游戏、吃豆人小姐、实时战略 (RTS) 游戏和超级马里奥兄弟等不同的计算机游戏中逼近最佳玩法。有时，这些研究主题伴随着某种竞赛，在统一的基准中测试不同的方法。游戏研究使算法 AI 取得了一些有趣的进展，例如使用并行 Alpha-Beta 剪枝（在国际象棋中），或在围棋游戏中看到的游戏 AI 中最流行的算法之一蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 的进展。虽然特定游戏研究的贡献确实很重要，但特定游戏竞赛由于其固有结构而存在一个问题：提出的大多数解决方案往往过于专注于它们所应用的领域。换句话说，挑战的性质，甚至是赢得比赛的斗争，都鼓励参与者为算法提供高度定制的启发式方法，这些启发式方法仅适用于用于挑战的游戏。例如，世界冠军星际争霸代理
PEMA® 2025 年度会议计划
在拉丁美洲经营人工智能雇用/保留和管理员工，上午9:15 - 上午10:30选择的宴会厅的力量CMelissaStockwell，美国陆军1 St中尉（ret。），残奥会的奖牌获得者梅利莎·斯托克韦尔（Melissa Stockwell）是美国战争英雄，他曾在个人悲剧中取得了胜利，以实现伟大，世界冠军的地位，并竭尽全力追求出色的成就，同时回馈他人，尤其是那些面临自己的挑战的人，他一直致力于实现伟大的生活，并竭尽全力，赢得了个人的悲剧。梅利莎（Melissa）将分享她的鼓舞人心的故事，从巴格达战场到里约热内卢海滩上的领奖台，以情感强大的演讲，这将使我们能够看到能力而不是残疾和选择的惊人力量。上午10:30 - 上午10:45 休息时间上午10:45 - 下午12:00为每一代建立杰出的体验上午10:30 - 上午10:45休息时间上午10:45 - 下午12:00为每一代建立杰出的体验休息时间上午10:45 - 下午12:00为每一代建立杰出的体验
机器智能实验室
项目名称：自治移动代理商（机器人）的开发部门：电气和计算机工程，计算机和信息科学与工程，机械和航空工程师教师：Eric Schwartz，ems@ufl.edu博士学生导师：不可用：秋季，春季，夏季学生级别：新生，大二，大三，高年级；每学期15-50名学生：与他人学习和合作的愿望。信用：0-3通过EGN4912（通常在第一学期的0个学分）津贴：除非选择大学学者或新兴学者的申请要求，否则没有任何津贴：教师访谈；通过ems@ufl.edu将电子邮件发送给Schwartz博士，以设置约会申请截止日期：ASAP网站：https：//mil.ufl.edu/项目描述：MIL提供跨学科的协同环境，用于研究和开发智能，自主机器人。我们对涵盖机器学习，实时传感器集成（包括计算机视觉，LADAR，SONAR，RADAR，IMU等）的自主移动代理的理论和实现进行研究。），优化和控制。MIL研究的应用（产生了功能性机器人）包括自动水下车辆（AUV），自主水面车辆（ASV），自动陆地车辆（ALV）和自动驾驶汽车（AAVS）。MIL定期参加国际机器人比赛（并以前赢得了五项世界冠军）。
人工智能与吞咽困难：老问题的新解决方案
人工智能将在我们未来的生活中扮演重要角色；然而，人工智能并不是一个新概念。多年来，我们一直对人工智能着迷。20 世纪 80 年代，深受喜爱的《星际迷航：下一代》角色 Data 是一个具有人工智能的机器人。人工智能在电影中的应用延续到了威尔·史密斯的电影《我，机器人》。然后，在 1997 年，IBM 生产了一台名为“深蓝”的国际象棋计算机。这个人工智能系统与世界冠军加里·卡斯帕罗夫进行了几场国际象棋比赛，最终在系列赛中击败了他。大约在同一时间，人工智能和机器人技术的工业应用出现了，特别是在流水线上的使用，从而彻底改变了多个行业的制造业。工业的进步促进了许多国家经济的快速发展，并稳步降低了产品成本。尽管人工智能在过去可能被视为科幻小说，但它的早期使用促进了我们今天使用的人工智能工具的开发。我们许多人的家中都使用电子机器人吸尘器进行吸尘。我们的“智能”家电拥有我们 20 年前无法想象的功能和特性，电视上的应用程序通过带宽使用预测和基于观看历史的个性化内容推荐提高了流媒体质量，从而改变了我们的观看体验。21 世纪初的手机可以打电话和发短信，但如今的手机实际上可以为我们拨打互动电话和预约。这些手持设备为您提供的基于人工智能的解决方案比 20-30 年前世界上少数政府所能提供的还要多。
妇产科超声影像人工智能简介
人工智能 (AI) 使用数据和算法来得出与人类得出的结论一样好甚至更好的结论。人工智能已经成为我们日常生活的一部分；它支持人脸识别技术、虚拟助手（如 Amazon Alexa、Apple 的 Siri、Google Assistant 和 Microsoft Cortana）中的语音识别以及自动驾驶汽车。人工智能软件已经能够击败国际象棋、围棋甚至扑克的世界冠军。对于我们的社区而言，它是医疗保健领域创新的重要来源，已经帮助开发新药、支持临床决策并提供放射学质量保证。获得美国食品药品监督管理局或欧盟（即将纳入欧盟医疗器械法规）批准的医学图像分析人工智能应用名单正在迅速增加，并涵盖了各种临床需求，例如使用智能手表检测心律失常或将关键成像研究自动分类到放射科医生的工作列表的首位。深度学习是人工智能的主要工具，在图像模式识别方面表现尤为出色，因此可以为严重依赖图像的医生带来巨大益处，例如超声医师、放射技师和病理学家。尽管产科和妇科超声是最常见的两种影像学研究，但人工智能迄今为止对这一领域的影响不大。尽管如此，人工智能在协助重复性超声任务方面具有巨大潜力，例如自动识别高质量采集并提供即时质量保证。为了发挥这一潜力，人工智能开发人员和超声专业人员之间的跨学科交流是必不可少的。在本文中，我们探讨了医学成像人工智能的基础知识，从理论到适用性，并向超声领域的医疗专业人员介绍了一些关键术语。我们相信，更广泛的人工智能知识将
药物发现和开发以及制药行业中的人工智能
什么是机器智能？人工智能是一种数学计算或计算机控制机器执行任务的能力，通常由计算机、计算机控制机器或像人类大脑一样聪明地判断的程序执行。人工智能通过学习人类智力的模式并解决智力过程而变得熟练。这些研究的结果扩展了智能程序和算法。人工智能的历史以下是人工智能从诞生之日起六十年来发展的简要年表。 1956 年 - 约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 创造了“机器智能”一词并举行了第一次人工智能会议。 1969 年 - Shakey 是第一台通用便携式机器。它是一种直接的智能噪音资产，带有一个功能，而不仅仅是高级命令。1997 年 - 超级计算机“深蓝”问世，在比赛中击败了世界冠军象棋选手。IBM 发明这种强大的计算机是一项巨大的成就。2002 年 - 第一台商业上成功的自动地毯清扫机问世。2005 年 - 2019 年 - 今天，我们拥有由机器人流程自动化 (RPA)、机器人、智能城市和其他创新技术开发或实现的语音识别。2020 年 - 百度向医疗和医疗保健组织发布了 LinearFold AI 解决方案，以在 SARS-CoV-2 (COVID-19) 全球爆发期间开发治疗方法。该算法仅用 27 秒就能预测出细菌的 RNA 序列，比其他系统快 120 倍 人工智能的组成部分机器学习图像识别电子设备专家系统智能机器人系统中的模糊计算机数据人工干预生物神经网络进化算法
关于意识的各种问题
心理学 110 2006 年秋季 关于意识的各种问题 1. 什么是意识？花几分钟时间思考一下意识的定义特征或要求是什么。 （在回答下一个问题之前回答这个问题会更有趣。如果您改变主意了，可以回来回答——但是在回答下一个问题之前，试着想出一些答案。） 2. 我记得我 2 岁左右之前的事情很少。那段时间我有意识吗？我怎么知道的？ 3. 狗有意识吗？你为什么这么认为？ 4. 问题 3 中假设的狗身上的跳蚤有意识吗？跳蚤的行为与你对前面几个问题的回答相比如何？ 5. 大多数花都向着光生长。有些甚至会移动并“吃掉”动物（例如捕蝇草）。它们有意识吗？ 6. 不久前，一台计算机在国际象棋中击败了加里卡斯帕罗夫（现任世界冠军）。其他计算机可以学习、“观察”和模拟其他人类行为。这些计算机中有具有意识的吗？如果没有，计算机将来有可能具有意识吗？ 7. 本讲义的背面列出了关于意识的三种不同观点。请一名小组成员代表每种观点（如果您不这么认为也没关系）进行小组讨论。尝试就哪种观点最有说服力达成一致。写下来并说明您认为这是最佳选择的原因。 8. 举一些“无意识”心理过程的例子。 9. 无意识过程会影响行为吗？请举出您能想到的任何例子。 10. 感知需要意识吗？潜意识感知存在吗？
开始使用 AI
简介 “人工智能”（AI）一词由科学家约翰·麦卡锡于 1956 年提出。他将人工智能定义为“制造智能机器的科学和工程”。在接下来的几十年里，人们对人工智能的兴趣有高潮也有低谷。 2011年，由于深度学习技术的发展，人工智能再次复兴。 Andrew Ng、Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Yann LeCun等研究人员也因此推动了算法的智能化。之前被认为不可能的人工智能应用突然变得可行。例如，超级计算机沃森（IBM）肯轻松击败了他的人类对手詹宁斯和布拉德·鲁特，这两位选手曾在电视智力竞赛节目《危险边缘！》中打破纪录，而谷歌则利用人工智能从我们的点击行为中学习，以区分狗和猫。此外，2016 年，谷歌开发的 AlphaGo 在围棋比赛中击败了世界冠军李世石，而我们当时认为围棋只有依靠人类的智慧（和直觉）才能达到高水平。在高等教育领域，人工智能正在全球范围内取得重大进展。高等教育机构在实施人工智能 1 时取得了可衡量的成果。因此，人们对人工智能的作用寄予厚望，例如在教师工作量、个性化学习、数字学习资源的有效性以及对学生表现的切实见解方面2。目前已建造了许多成功的原型。我们现在面临的挑战是扩大这些原型并将其集成到整个机构的系统中 3 。为此，我们必须重新审视当前的决策。我们利用人工智能获得的新数据、分析、技术和服务如果以传统的决策方式应用，将不会有效且可持续。在本次黑客马拉松期间，我们将探索人工智能在当代教育实践中的实际可能性。我们专注于教育中的认知任务的自动化，特别是教师和学生的作用和后果。
“人类应该敬畏人工智能的进步......
2016 年 3 月，谷歌的 AlphaGo 计算机程序在以难度高、抽象性著称的中国古代棋盘游戏围棋中击败了围棋大师李世石 [参考：卫报]，这被视为人工智能进步的又一例证。它紧随 IBM 的“深蓝”和“沃森”的脚步。前者于 1997 年击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫 [参考：时代杂志]，后者是另一台 IBM 机器，于 2011 年击败了美国电视智力竞赛节目《危险边缘！》的两位前冠军，展示了理解自然语言问题的能力 [参考：TechRepublic]。然而，人工智能不仅仅被用来在游戏中击败人类——对于某些人来说，它的影响将深远——德国的开发人员甚至提出，机器人可能被用来教难民儿童语言 [参考：Deutsche Welle]。目前，人工智能正在许多领域得到发展，例如无人驾驶运输、金融、欺诈检测，以及机器人技术和文本和语音识别等众多应用。因此，人工智能的支持者认为：“这对人类来说是一个巨大的机遇，而不是威胁”[参考：赫芬顿邮报]，并认为能够学习完成目前需要人类完成的任务的机器可以加快进程，让人类在未来有更多的闲暇时间[参考：泰晤士报]。但批评者担心，如果我们开发出能够快速学习、驾驶我们的汽车和完成我们工作的机器，我们可能会遇到它们变得比人类更聪明的情况——从而对人类在工作场所的未来以及我们在世界上更广泛的地位构成生存问题。鉴于人工智能的各个方面（例如深度学习）的不断发展[参考：Tech World]，反对者怀疑它是否会在某个时候发展出自己的利益并主宰人类，或者在特定情况下对我们造成伤害。鉴于这些担忧，我们是否应该担心人工智能技术的进步？