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深度学习与人工智能
不受位置变化的影响。生物控制论，36（4），193-202。 https://doi.org/10.1007/BF 00344251 Goodfellow, I.、Bengio, Y. 和 Courville, A. (2016)。深度学习。麻省理工学院出版社。 （Schmidt、I. Schiffman、Y. Schaefer、A. 化学工程师和仪器仪表（2018）Graves、A.、Wayne、G. 和 Danihelka、I.（2014）。神经图灵机。 arXiv。 Ha, D. 和 Schmidhuber, J. (2018)。世界模特。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/1803.10122 Han, K., Wang, Y., Chen, H., Chen, X., Guo, J., Liu, Z., Tang, Y., Xiao, A., Xu, C., Xu, Y., Yang, Z., Zhang, Y., & Tao, D. (2020 年)。关于视觉变压器的调查。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2012.12556 Higgins, I., Amos, D., Pfau, D., Racaniere, S., Matthey, L., Rezende, D., 和 Lerchner, A. (2018)。迈向解开表征的定义。 arXiv。 https://archiv. org/abs/1812.02230 美国国立卫生研究院（AI）（2020 年）。 2020 年人工智能市场：5 年历史的人工智能创新和 5 年历史的临床试验 LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015 年)。深度学习。自然，521，436-444。 http://dx.doi.org/10.1038/nature 14539 Mansimov, E., Parisotto, E., Ba, JL 和 Salakhutdinov, R. (2015)。利用注意力机制根据标题生成图像。 arXiv。 https://archiv.org/abs/1511.02793 纽约（2015 年）。 我的一位朋友是角川家族的成员（2016年）（2016年）。 http://dx.doi.org/10.1037/0033-295X.101.1.13 McCulloch, WS 和 Pitts, W. (1943)。神经活动中蕴含的观念的逻辑演算。数学生物物理公报，5（4），115-133。 https://doi.org/10.1007/BF02478259 Nakkiran, P.、Kaplun, G.、Bansal, Y.、Yang, T.、Barak, B. 和 Sutskever, I. (2019)。深度双重下降：更大的模型和更多的数据会带来危害。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1912.02292 Perez, J.、Marinkovic, J. 和 Barcelo, P.（2019 年 5 月 6-9 日）。论现代神经网络架构的图灵完备性。 ICLR 2019：第七届学习表征国际会议。路易斯安那州新奥尔良。美国。 Radford , A.、Kim , JW、Hallacy , C.、Ramesh , A.、Goh , G.、Agarwal , S.、Sastry , G.、Askell , A.、Mishkin , P.、Clark , J.、Krueger , G. 和 Sutskever , I. (2021)。从自然语言监督中学习可转移的视觉模型。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2103.00020 Ramachandran, P., Zoph, B., 和 Le, QV (2017)。寻找激活函数。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1710.05941 Razavi, A., van the Word, A. 和 Vinyals, O. (2019)。使用 VQ-VAE-2 生成各种高保真图像arXiv。 https://arxiv.org/abs/1906.00446 Reed, S.、Akata, Z.、Yan, X.、Logeswaran, L.、Schiele, B. 和。
从Sigmoid函数到人工智能
在这篇笔记中，我们列出了人工智能研究中典型的激活函数 sigmoid 函数的各种性质（这是一个非常好的函数）。接下来我们会借此对多层神经网络（深度学习）做一个简单的讲解。在不久的将来，深度学习人工智能可能会成为大学生的必修知识。 我们写这篇文章的目的是提供理解谷歌人工智能 DeepMind 的必要背景知识。1
人工湿地常用填料及其不同改性方式 ...
摘 要 【 目的 】 研究旨在探讨人工湿地中常用的 4 种填料 ( 沸石 、 陶粒 、 石英砂 、 砾石 ) 对水体中有机物 、 氮 、 磷及部分重金
通用人工智能与知识产权
摘要：本文探讨了通用人工智能（AGI）发展的瓶颈问题，提出了通用人工智能的数据瓶颈假说和社会瓶颈假说。本文以秘密拉面问题（SRP）为例，阐述了数据瓶颈假说。为了解决通用人工智能的数据瓶颈问题，本文提出了数据收入（DI）的概念，并结合之前提出的知识产权通用监督数据库（GSDIP）。此外，本文还提出了合作收入（CI）的概念来解决通用人工智能的社会瓶颈问题。本文考虑了基本收入（BI）、合作收入（CI）和数据收入（DI）来缓解通用人工智能发展的瓶颈问题。
日语_阅读《人工智能的未来：人类、人工智能与创造力》
・每位学生阅读论坛中提交的意见，并在纸质工作表上写下五种令他们印象最深刻的意见。 ・让学生花足够的时间阅读朋友的意见并仔细阅读。 *特意关闭鼓掌功能，让学生在工作表上写下自己的意见，以便学生仔细阅读。 *卡片上的名字被隐藏，以便学生可以不带先入之见地阅读。 ・在工作表上写下自己的意见后，学生打开鼓掌功能并为自己选择的意见鼓掌。显示卡片上的名字，重新排列卡片以便鼓掌，然后将卡片分享给全班。学生在查看谁写了这些意见后发表自己的意见，例如说“我很惊讶那是XX先生的意见”，或“我和XX先生有同样的看法”。
