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World File Search System五六十年代
感知的操纵者：人工智能 (AI) 系统如何设计来误导乔纳森·科勒
人工智能 (AI) 与计算机一样古老，可以追溯到 1945 年的 ENIAC (电子数字积分计算机)。“人工智能之父”约翰·麦卡锡在 1956 年他召集的达特茅斯会议上对人工智能进行了定义，他指出“学习的每个方面或智能的任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述，以至于可以让机器对其进行模拟。” 1958 年，他专门为人工智能开发了 LISP 语言。20 世纪 60 年代、70 年代和 80 年代见证了专家系统和一些自然语言系统的发展。20 世纪 90 年代，机器学习得到了发展。21 世纪的特色是大数据；2010 年代和 2020 年代是神经网络。神经网络理论是在 20 世纪 40 年代发展起来的，第一个神经网络是在 20 世纪 50 年代、60 年代和 70 年代设计的。反向传播训练是在 20 世纪 80 年代发展起来的，循环神经网络和卷积神经网络是在 20 世纪 90 年代和 21 世纪发展起来的，而生成对抗神经网络是在 2014 年发展起来的。2017 年，Vaswani 等人 1 提出了一种新的网络架构 Transformer，它使用了注意力机制，省去了循环和卷积机制，所需的计算量大大减少。这被称为自注意力神经网络。它允许将语句的分析分成几个部分，然后并行分析它们。这是自神经网络诞生以来唯一真正重大的创新，因为它显著减少了推理和训练的计算负荷。神经网络的功能与人脑相同，使用大脑神经元、树突、轴突和突触的数学等价物。计算机和大脑都使用电信号，但神经脉冲是通过电化学方式传输的，这比计算机中的纯电流慢得多。轴突被髓鞘隔离，髓鞘可以大大加快传输速度，大量髓鞘化可以使速度提高 100 倍。2 GPT-3 系统中的人工智能神经网络在 2023 年就已经拥有爱因斯坦的智商，到现在可能已经是人类的 1000 倍。3 神经网络的心理层面在 1993 年由 K. Anders Ericsson 等人在一部被广泛称为“10,000 小时参考”的作品中描述。这适用于任何类型的技能——演奏乐器、做数学、参加体育比赛。当然，那些出类拔萃的人确实练习了很多，但更重要的是深度思考。爱立信并不了解其中的机制。2005 年，R. Douglas Fields 提出了
Bruce Power 2023 年度回顾和能源报告
从 20 世纪 60 年代在道格拉斯角建造加拿大第一座商用核反应堆，到 20 世纪 70 年代和 80 年代建造布鲁斯 A 和布鲁斯 B，再到现在的寿命延长计划，我们一直在走一条漫长的道路。2023 年，安大略省政府宣布有意开始探索核能扩建方案，清洁能源的新篇章由此拉开。
GER-3705 - GE 蒸汽轮机设计理念和技术计划
为多样化和不断变化的市场提供最先进的产品是 90 年代蒸汽涡轮发电机制造商面临的挑战。虽然通用电气不确定行业在规模、蒸汽条件和技术组合方面需要什么，但我们已经了解到严格遵守基于长期可靠性和效率测量的设计理念的价值。另一方面，技术需要动态和响应性，以支持发电行业的需求。回顾过去，我们会发现变化并不是什么新鲜事。1960 年至 1990 年之间的市场几乎一成不变。60 年代的特点是传统化石燃料市场和新兴核能市场的单位规模都在增长（图 1 和图 2）。这种规模的增长是由公用事业的策略推动的，该策略利用规模经济来满足不断增长的负载需求，从而降低发电成本，这要求发电能力每 10 年翻一番。 20 世纪 70 年代，核电机组规模继续扩大（图 2），但最大规模的化石燃料机组并未超过 60 年代安装的最大机组。70 年代不仅是机组规模不断扩大的十年，而且可以说是致力于可靠性和可用性改进的十年，因为很明显，60 年代安装的大型电厂没有达到预期。70 年代负荷继续增长，但超过
通过机器学习进行产量预测
过去曾发生过影响玉米产量的重大变化，例如 30 年代后期的双杂交种、50 年代中期的氮肥、60 年代的单杂交种、90 年代中期的转基因生物 (GMO)，以及最近 2010 年的基因选择 [1]。CRISPR-Cas9 等现代基因编辑技术为研究人员和育种者提供了选择高产理想性状的可能性。然而，环境因素会影响作物的产量和生长。这些因素包括温度、降水、土壤成分等。该项目旨在利用机器学习技术发现影响产量的玉米基因与环境条件之间的相互作用。
西澳大利亚州土壤景观测绘
在 20 世纪 80 年代中期国家土壤保护计划 (NSCP) 开始之前，澳大利亚西南部的部分地区被各种土壤和土壤景观调查所覆盖。更详细的土壤调查通常在土地被清理用于开发的区域进行（或正在考虑在先前清理的土地上进行更密集的土地使用），并且需要对其适用性进行一些评估。一个例子是 Burvill 和 Teakle 在 20 世纪 30 年代对 Salmon Gums 地区进行的土壤调查。CSIRO 在 20 世纪 70 年代和 80 年代也非常活跃，在 Manjimup、墨累河流域和南海岸沿线进行区域土地系统式评估。
人工智能和量子计算
1. 早期概念（20 世纪 40 年代 - 50 年代）：人工智能的概念可以追溯到 20 世纪 40 年代，当时像阿兰·图灵这样的先驱者开始设想机器表现出像人类一样的智能的可能性。提出“图灵测试”。 2. 人工智能领域的诞生（1956 年）：人工智能领域正式诞生于 1956 年的达特茅斯会议，由约翰·麦卡锡、马文·明斯基、纳撒尼尔·罗切斯特和克劳德·香农组织。 3. 符号人工智能（20 世纪 50 年代 - 60 年代）：早期的人工智能研究主要集中在符号人工智能，其中使用形式逻辑和符号来表示知识。 4. 达特茅斯人工智能夏季研究项目（1956 年）：该研讨会通常被认为是人工智能作为一门学科的起点，为人工智能研究奠定了基础，并为开发智能机器设定了雄心勃勃的目标。 5. 逻辑理论家和通用问题解决者（1956 年 - 1960 年）：20 世纪 50 年代末和 60 年代初，Allen Newell 和 Herbert A. Simon 开发了逻辑理论家和通用问题解决者（GPS）。
投资的影响 - 人工智能
每天，世界各地的司机都依赖 GPS 系统中的交通模型来引导他们找到最快的路线。同样，互联网用户也会绕过服务器拥塞的区域，让互联网为所有人提供顺畅的服务。为这两个系统提供支持的技术是随机建模，即对随机现象的数学理解。随机建模最初是在 20 世纪 30 年代和 40 年代开发的，用于了解细菌种群增长或气体分子运动等现象。在 20 世纪 70 年代和 80 年代，由 NSF 资助的研究人员（如 Monroe Donsker、Srinivasa Varadhan 和 Daniel Stroock）为强大而灵活的模型铺平了道路，这些模型可以预测如何以及何时使用此类资源。如今，随机模型是语音识别系统的重要组成部分，使人们能够向计算机系统传达命令和信息。
时事通讯 | 校园服务和资本发展
TUS 正与韦斯特米斯郡议会合作，制定全面翻新阿斯隆市中心北门街大楼的计划。原建筑是一座受保护的建筑，建于 19 世纪 40 年代，作为济贫院的行政大楼。该建筑在 20 世纪 30 年代、60 年代和 90 年代进行了三次扩建。TUS 目前正在评估融资机会，这将最终决定拟议项目的可行性。规划申请已提交，大型体育基础设施基金 (LSSIF) 申请已与项目合作伙伴 Cycling Ireland 一起提交。规划申请仍在利默里克市和郡议会审核中；已要求提供更多信息，TUS 目前正在准备对此作出回应