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人工智能研究 - CGSpace
本文对信息系统和创新相关期刊中的人工智能 (AI) 进行了分析，以确定人工智能文献中的当前问题和知识储备、研究方法、框架、分析水平和概念方法。通过这样做，本文旨在确定可以指导未来调查的研究空白。分析使用了 2020 年至 2023 年共 85 篇同行评审文章。研究结果表明，现有文献偏向于技术问题的普遍性，并强调对其他主题（例如上下文知识共同创造问题、概念化和应用领域）的关注度相对较低。虽然人工智能的技术问题越来越多，但确定的三个安全问题领域是数据安全、模型安全和网络安全。此外，审查发现，当代人工智能不断推动计算能力的边界以应对日益复杂的决策挑战，它在两个主要方面与早期迭代有所不同，这两个方面对组织在处理人工智能潜力方面的学习有重大影响：自主性和可学习性。本研究通过深入了解当前问题、研究方法、分析水平和概念方法以及人工智能框架，为人工智能研究做出了贡献，有助于确定未来研究的研究差距。
俄亥俄州山猫管理计划
在俄亥俄州进行的研究使人们更深入地了解了这个重新建立的种群的习性和资源需求。对 21 世纪初收集的样本进行的基因研究表明，俄亥俄州的山猫分为两个亚种群，俄亥俄州东部（诺布尔县及周边地区）的山猫在基因上与俄亥俄州南部（文顿县及周边地区；Anderson 等人，2015 年）的山猫不同。最近的研究表明，混合增加的证据表明这两个亚种群正在融合 (Heffern，2021 年)。俄亥俄州带 GPS 项圈的山猫的平均活动范围大小为 14.1 平方公里至 99.7 平方公里（5.4 平方英里至 38.5 平方英里）（Prange 和 Rose，2020 年）。俄亥俄州南部的活动范围比俄亥俄州东部大，这表明俄亥俄州东部可能提供更高的猎物密度和/或更好的栖息地条件（Prange 和 Rose，2020 年）。类似地，俄亥俄州东部的密度估计值（每 100 平方公里 17.9 ± 4.3 只山猫；每 100 平方英里 46.4 ± 11.2 只山猫）高于俄亥俄州南部的密度估计值（每 100 平方公里 11.3 ± 2.9 只山猫；每 100 平方英里 29.3 ± 7.5 只山猫）（Dyck 等人，正在审查）。
用于治疗的植物的传统知识......
部落和当地森林居民拥有关于周围植物的传统知识，这些植物可广泛用于治疗各种疾病。由于植物性草药经济、高效且副作用小，在新冠疫情后受到了极大的关注。糖尿病是一种众所周知的内分泌胰岛素激素代谢紊乱，是一种慢性疾病。本综述重点介绍了部落和当地人民用于治疗和管理 Telangana 糖尿病的药用植物的传统知识。该研究结合了基于文献的数据以及与人们的实地互动，结果显示 45 个科的 100 种植物被直接或与其他植物结合用于治疗糖尿病。豆科是主要科，其次是夹竹桃科和葫芦科，而树木是主要习性，其次是草药和攀缘植物。叶子主要用于药物制剂，其次是树皮和根/根茎。我们发现，只有 40 种植物的配方为人所知，而其他 60 种植物的配方尚未公开。在已知的配方中，粉末主要用于治疗，其次是糊剂和汤剂。总体而言，目前的综合评论表明，传统药用植物及其相关传统知识在治疗糖尿病方面具有潜力，为未来的生物勘探提供了一条途径。除此之外，这些物种应在原地和异地计划下进行保护和栽培，这对于可持续供应原材料以造福社会以及改善部落/当地人民的生活是必要的。
![arXiv:2212.11338v4 [quant-ph] 2024 年 3 月 4 日](/simg/e\efd02522df234e012654bd966ec8f49dd66e15d5.png)
arXiv:2212.11338v4 [quant-ph] 2024 年 3 月 4 日
量子信息的扰乱是随机化和基准测试协议、量子混沌的起源和黑洞物理学的根源，也是量子信息的一个重要特征。只要完全了解扰乱器，就可以解密这些信息 [arXiv:1710.03363.]。我们表明，即使事先不了解扰乱器，也可以通过一种学习算法来检索扰乱的信息，该算法可以构建一个高效的解码器。值得注意的是，解码器是经典的，因为它可以在经典计算机上有效地表示为 Clifford 算子。令人惊讶的是，只要没有成熟的量子混沌，经典解码器就可以保真地检索所有由无法在经典计算机上有效模拟的随机幺正所扰乱的信息。这一结果表明，人们可以以经典形式了解量子幺正的显著特性，并为量子混沌的含义提供了新的见解。此外，我们还获得了有关 t 掺杂 Clifford 电路（即包含 t 个非 Clifford 门的 Clifford 电路）的代数结构、它们的门复杂度和可学习性的结果，这些都是我们独立关注的。具体而言，我们表明 at 掺杂 Clifford 电路 U t 可以分解为两个 Clifford 电路 U 0 、 U ′ 0 ，它们之间夹着一个局部幺正算子 ut ，即 U t = U 0 ut U ′ 0 。局部幺正算子 ut 包含 t 个非 Clifford 门，对最多 t 个量子比特进行非平凡作用。作为简单的推论，t 掺杂 Clifford 电路 U t 的门复杂度为 O(n2+t3)，并且它允许使用 poly(n,2t) 资源进行高效的过程层析成像。
在图中学习的概括范围
机器学习中的中心假设是观察结果是独立的，并且是分布的（i.i.d.）关于固定但未知的概率分布。在此假设下，已经提出了对高级算法设计中模型的可学习性或导致的阐述（Boser等，1992）。但是，在许多实际应用中，收集的数据可以取决于I.I.D。假设不存在。社区中有关数据的依赖性以及如何依赖的方式进行了广泛的讨论（Dehling和Philipp，2002； Amini and Usunier，2015年）。使用相互依存的数据学习。近年来建立依赖设定的概括理论已引起人们的兴趣（Mohri和Rostamizadeh，2008，2009; Ralaivola et al，2010; Kuznetsov and Mohri，2017）。在这个方向上的一项主要研究线模拟了各种类型的混合模型的数据依赖性，例如α-混合（Rosen- Blatt，1956年），β-混合（Volkonskii和Rozanov，1959年），φ -Mixing（ibragimov，1962）和η-混合（Kontorovich（Kontorovich），以及2007年，以及2007年，以及2007年，以及2007年）。混合模型已在统计学习理论中使用，以建立基于Rademacher复杂性（Mohri和Rostamizadeh，2009，2010; Kuznetsov and Mohri，2017）或算法稳定性（Mohri和Ros-Tamizadeh和Ros-Tamizadeh，2008，2008，2008; He Hean，2008; He Hean Indepental commution and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont，技术（Yu，1994）。在这些模型中，混合系数在数据之间测量了数据之间的依赖性。另一项工作线（称为脱钩），通过分解一组依赖性随机变量来研究复杂系统的行为
探索人工智能的未来前景：一项全面的研究
在当今世界，养育子女应被视为主动而非被动。每个人都可以接触数字技术，这增加了了解和关注数字技术的必要性。大数据、互联网和基于人工智能的信息技术进步随着时间的推移极大地改变了人类的行为。本研究的目的是对千禧一代父母为孩子使用人工智能进行技术分析，并调查影响千禧一代父母为孩子采用人工智能的诸多因素。本研究既具有探索性目的，也具有描述性目的。它具有定性性质。研究人员从德里国家首都辖区获得了原始数据。数据是通过问卷获得的。受访者是千禧一代的父母。信息是通过问卷从千禧一代的父母那里收集的。64 人回复了问卷。他们是为学术组织工作的学术专家。他们是研究学者、研究助理、副教授和助理教授。受访者为研究人员提供了写得很好的答案。数据分析是在 R 编程的帮助下进行的，其中 Cronbach's alpha 被评估为数据的可靠性。进一步分析了影响千禧一代父母为孩子采用人工智能的因素与技术方面之间的相关性。结果表明，他们对适应人工智能持积极态度。目前，父母正在让孩子参加技能发展计划并为他们购买玩具。他们可能只是从中获得更多。当孩子使用安全的电子产品时，千禧一代的父母会感到安全。儿童与技术的关系具有学习性和灵活性，这再次证明了人工智能促进了阿尔法一代的职业生涯。父母使用家长控制设备和设置来监视孩子的在线行踪以及他们在 YouTube 或其他应用上观看的内容。最后，从收集的数据中可以明显看出，阿尔法一代将看到人工智能的巨大进步。
第五届人工智能自然语言研讨会 (NL4AI) 前言
自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 中的一个重要研究课题，因为它是不同科学和工业利益的目标。自然语言处于学习、知识表示和认知建模的交叉点。最近的几项人工智能成就已多次显示出它们对复杂推理任务的有益影响，在语言建模、处理和推理方面具有巨大的应用前景。然而，自然语言理解仍然是一个丰富的研究课题，其交叉融合涵盖了许多独立领域，例如认知计算、机器人技术以及人机交互。对于人工智能来说，自然语言是范式和应用的研究重点，但同时，它们也是从视觉到规划和社会行为等大多数智能现象的自动化、自主性和可学习性的基石。反思这种多样化且有前景的互动是当前人工智能研究的重要目标，完全符合 AI*IA 的核心使命。本次研讨会得到了 AI*IA NLP 特别兴趣小组 5 和意大利计算语言学协会 (AILC) 6 的支持，旨在广泛概述意大利人类语言技术 (HLT) 领域的最新活动。在此背景下，NL4AI 2021 的组织为研究人员提供了分享专注于多个领域的 NLP 的人工智能应用经验和见解的机会。2021 年版 NL4AI 与第 20 届意大利人工智能协会国际会议 (AIxIA 2021) 在同一地点举行，由于 COVID-19 大流行而在线举行。会议议程可在官方研讨会网站 7 上找到。征文活动共收到来自意大利（23）、德国（5）和法国（4）的 34 位作者的 12 篇投稿。经过审核，12 篇论文中有 10 篇被接受发表（接受率为 83%）。论文涉及
量子计算中的人工智能前景
实用量子计算机的潜在出现引导了对其潜在应用的研究，特别是在人工智能领域。受深度神经网络在经典机器学习中成功的启发，人们普遍希望这种成功将转化为所谓的量子变分算法或受其经典算法启发的量子神经网络。当代深度学习算法主要使用一系列启发式方法开发，这些启发式方法通常缺乏严格的证明来证明其有效性。由于这些算法的不透明性，对其性能提供明确的保证仍然是一项艰巨的挑战。虽然这种复杂性延伸到深度学习的量子类似物，但越来越多的文献已经确定了一套理论工具，以更好地理解经典机器学习模型在现实世界任务中如此有效的原因。我们使用这些工具来研究这些量子类似物，以部分解决何时以及在什么条件下我们可以预期成功的问题。我们主要通过统计学习理论、量子力学、随机矩阵理论和群论中的工具来研究量子机器学习算法的可学习性。我们的研究结果表明，必须仔细考虑量子机器学习算法的设计，才能取得合理的成功。事实上，我们的一些结果表明，量子机器学习中的随机或非结构化方法容易面临各种挑战，包括与可训练性相关的问题或与最佳经典算法相比缺乏显著优势的问题。在整篇论文中，我们提供了几个例子，说明如何将结构引入这些算法中，以部分解决这些问题。此外，我们还探讨了量子计算如何为经典机器学习提供信息和增强的反向问题。我们研究了将酉矩阵合并到经典神经网络中，从而为这些酉神经网络提供更高效的设计。
第六届人工智能自然语言研讨会（NL4AI）前言
自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 中的一个重要研究课题，因为它是不同科学和工业利益的目标。自然语言处于学习、知识表示和认知建模的交叉点。最近的几项人工智能成就已多次显示出它们对复杂推理任务的有益影响，在语言建模、处理和推理方面具有巨大的应用前景。然而，自然语言理解仍然是一个丰富的研究课题，其交叉融合涵盖了许多独立领域，例如认知计算、机器人技术以及人机交互。对于人工智能而言，自然语言是范式和应用的研究重点，但同时，它们也是从视觉到规划和社会行为等大多数智能现象的自动化、自主性和可学习性的基石。对这种多样化和有前景的互动的反思是当前人工智能研究的重要目标，完全符合 AI*IA 的核心使命。本次研讨会由 AI*IA 1 的 NLP 特别兴趣小组和意大利计算语言学协会 (AILC) 2 的支持，旨在广泛概述意大利人类语言技术 (HLT) 领域的最新活动。在此背景下，NL4AI 2021 [ 1 ] 的组织为研究人员提供了分享专注于多个领域的 NLP 的人工智能应用经验和见解的机会。2022 年版 NL4AI 与意大利人工智能协会第 21 届国际会议 (AIxIA 2022) 在同一地点举行，后者将于 11 月 30 日在意大利乌迪内举行。会议议程可在研讨会官方网站 3 上查看。我们收到了 17 份提交，其中 13 份经过同行评审后被接受。在主题方面，研讨会的贡献范围从纯 NLP 作品到将 NLP 与其他 AI 应用联系起来的更广泛的提案。
公共卫生年度报告2023年至2024年
目录前言3简介：拥抱心理健康和神经多样性的范式转变5第1章：主流医学范式和批评8主流医学范式8生物医学范式的批评对生物医学范式的批评，对生物医学范式的批评9章节2：第2章：第2章：cumberland Pressive 12专家12专家16专家16级别的精神健康服务16级别的井口，概述的范围16供应范围。和逆境对心理健康的影响22对公共心理健康的影响25对服务和干预的影响27结论30结论第4章：心理健康中的期望的影响31对公共心理健康的影响32结论32第5章：学习障碍，学习性多样性和特殊教育需求33对特殊教育需求的数据对特殊教育需求33了解33次级护理数据33次要挑战37挑战37挑战37挑战：诊断：诊断：诊断：诊断：诊断：诊断：诊断：认知多样性39改善神经多样性人的服务（和社会）40结论41第6章：结论和建议42所有国家和地方政府机构的建议42公共卫生和预防服务的建议42卫生服务的建议43卫生服务的建议43对多个教育领域的建议46个雇员的建议46个建议46的建议46 Inspripation 46 Insportion 46 Insportion 46 Insportion 46 Insperion 46 Insperion 46 Insphip segription 46 Insphip shoptige andbl and Blucke segription 46 Insperion 46来源48