XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息处理系统
Michael C. Mozer-计算机科学
顾问委员会，WootMath（教育软件），科罗拉多州博尔德 2018 年至今 顾问委员会，NSF/Cyberlearning 项目，主题为“使用协作、动态、个性化实验来研究和加强教育的软件”，伍斯特理工学院 2018 年至今 技术顾问委员会，Drop（人工智能辅助食品制备），加利福尼亚州旧金山 2018 年至今 顾问委员会，NSF/Cyberlearning 项目，主题为“在智能辅导系统中使用视觉表征对本科化学智能辅导系统中的感知流畅性进行建模”，威斯康星大学 2016 年至今 编辑委员会，Springer 应用机器学习系列 2016 年至今 技术顾问委员会，Imagen Technologies（医学图像分析），纽约 2015 年至今 编辑委员会，神经计算 2015 年至今 技术顾问委员会，AnswerOn（客户流失预测），科罗拉多州朗蒙特 2001 年至今 董事会成员兼秘书，神经信息处理系统基金会 1995 年至今 奖励委员会，认知科学学会 2019 研讨会联合组织者，教育深度学习。KDD 2019。阿拉斯加州安克雷奇 2019 年 8 月 联合创始人兼技术顾问委员会成员，Sensory Inc.（嵌入式语音和视觉技术），加利福尼亚州桑尼维尔 1992–2018 顾问委员会，NSF/Integrative Strategies 项目“使用计算认知神经科学来预测和优化记忆”，纽约大学 2016–2019 技术顾问委员会，Open Table，加利福尼亚州旧金山 2016–2018 研讨会联合组织者。认知信息人工智能：从自然智能中吸取的教训。神经信息处理系统。加利福尼亚州长滩 2017 年 12 月 教师，深度学习国际暑期学校，西班牙毕尔巴鄂 2017 年 7 月 研讨会联合组织者，通过认知心理学加强教育。 Psychonomics 2015。伊利诺伊州芝加哥 2015 年 11 月 研讨会联合组织者，教育机器学习。ICML 2015。法国里尔 2015 年 7 月 技术顾问委员会，Cognilytics，Inc.，科罗拉多州丹佛 2011-2015 研讨会联合组织者，人类推动机器学习。NIPS 2014。加拿大蒙特利尔 2014 年 12 月 研讨会联合组织者，接近二十年的知识追踪：经验教训、开放挑战和有希望的发展。 EDM 2014。英国伦敦 2014 年 7 月 研讨会联合组织者，通过机器学习实现个性化教育，NIPS 2012。加利福尼亚州太浩湖 2012 年 12 月 教师，认知科学国际暑期学校，保加利亚索非亚 2012 年 7 月 技术顾问委员会，JD Powers and Associates，Web Intelligence Division (原 Umbria Communications)，科罗拉多州博尔德 2003–2010 机器学习编辑委员会 主席，认知科学学会财务委员会 2005–2009 理事会，认知科学学会 1998–2008 技术顾问委员会，Green Planet Software 2001–2008 执行委员会，认知科学学会 2005–2008 会议联络员，认知科学学会 2008 主席，认知科学学会 2006–2007
Arne Jonni Suppe电子邮件：asuppe@smu.edu.sg 80 Stamford ...
[1]。Zhongzhan Huang，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Liang Lin。 通过缩放网络长跳连接进行扩散模型的更稳定训练。 神经信息处理系统（神经），2023 [2]。 上海Gao，Pan Zhou，Ming -Ming Cheng，Shuicheng Yan。 掩盖扩散变压器是强大的图像合成器。 国际计算机视觉会议（ICCV），2023 [3]。 li，Xiangyu Xu，Hehe Fan，Pan Zhou，Jun Liu，Jia -Wei Liu，Jiahe Li，Jussi Keppo，Mike Zheng Shoun，Shuichen Yan。 史密图：时空临时隐私的行动识别。 国际计算机视觉会议（ICCV），2023 [4]。 Alex Jinpeng Wang，Pan Zhou，Mike Zheng Shou，Shuicheng Yan。 位置引导的文本提示，以进行视力 - 语言预训练。 IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2023 [5]。 pan Zhou，Xingyu Xie，Shuicheng Yan。 胜利：自适应梯度算法的重量 - 纳斯特诺夫加速度。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（口头）[6]。 Jiachun Pan*，Pan Zhou*，Shuicheng Yan。 了解为什么掩盖重建预处理有助于下游任务。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（*同等贡献）[7]。 Bowen Dong，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Wangmeng Zuo。 lpt：长时间的提示调整以进行图像分类。 国际学习表现会议（ICLR），2023 [8]。 chenyang si*，weihao yu*，pan Zhou，Yichen Zhou，Xinchao Wang，Shuichen Yan。Zhongzhan Huang，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Liang Lin。通过缩放网络长跳连接进行扩散模型的更稳定训练。神经信息处理系统（神经），2023 [2]。上海Gao，Pan Zhou，Ming -Ming Cheng，Shuicheng Yan。掩盖扩散变压器是强大的图像合成器。国际计算机视觉会议（ICCV），2023 [3]。li，Xiangyu Xu，Hehe Fan，Pan Zhou，Jun Liu，Jia -Wei Liu，Jiahe Li，Jussi Keppo，Mike Zheng Shoun，Shuichen Yan。史密图：时空临时隐私的行动识别。国际计算机视觉会议（ICCV），2023 [4]。Alex Jinpeng Wang，Pan Zhou，Mike Zheng Shou，Shuicheng Yan。 位置引导的文本提示，以进行视力 - 语言预训练。 IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2023 [5]。 pan Zhou，Xingyu Xie，Shuicheng Yan。 胜利：自适应梯度算法的重量 - 纳斯特诺夫加速度。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（口头）[6]。 Jiachun Pan*，Pan Zhou*，Shuicheng Yan。 了解为什么掩盖重建预处理有助于下游任务。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（*同等贡献）[7]。 Bowen Dong，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Wangmeng Zuo。 lpt：长时间的提示调整以进行图像分类。 国际学习表现会议（ICLR），2023 [8]。 chenyang si*，weihao yu*，pan Zhou，Yichen Zhou，Xinchao Wang，Shuichen Yan。Alex Jinpeng Wang，Pan Zhou，Mike Zheng Shou，Shuicheng Yan。位置引导的文本提示，以进行视力 - 语言预训练。IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2023 [5]。pan Zhou，Xingyu Xie，Shuicheng Yan。胜利：自适应梯度算法的重量 - 纳斯特诺夫加速度。国际学习表征会议（ICLR），2023年（口头）[6]。Jiachun Pan*，Pan Zhou*，Shuicheng Yan。 了解为什么掩盖重建预处理有助于下游任务。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（*同等贡献）[7]。 Bowen Dong，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Wangmeng Zuo。 lpt：长时间的提示调整以进行图像分类。 国际学习表现会议（ICLR），2023 [8]。 chenyang si*，weihao yu*，pan Zhou，Yichen Zhou，Xinchao Wang，Shuichen Yan。Jiachun Pan*，Pan Zhou*，Shuicheng Yan。了解为什么掩盖重建预处理有助于下游任务。国际学习表征会议（ICLR），2023年（*同等贡献）[7]。Bowen Dong，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Wangmeng Zuo。lpt：长时间的提示调整以进行图像分类。国际学习表现会议（ICLR），2023 [8]。chenyang si*，weihao yu*，pan Zhou，Yichen Zhou，Xinchao Wang，Shuichen Yan。启动变压器。神经信息处理系统（Neurips），2022（口服）（*均等贡献）[9]。Yuxuan Liang，Pan Zhou，Roger Zimmermann，Shuicheng Yan。双形式：局部全球分层变压器，以进行有效的视频识别。欧洲计算机视觉会议（ECCV），2022 [10]。Junbin Xiao，Pan Zhou，Tat -Seng Chua，Shuicheng Yan。 视频问题的视频图形变压器Junbin Xiao，Pan Zhou，Tat -Seng Chua，Shuicheng Yan。视频问题的视频图形变压器
医疗保健数据分析的物联网-IJRPR
物联网技术与高级数据分析的整合已经在医疗保健领域启动了革命性的转变，标志着创新实践和增强医疗保健提供的新时代。这种融合不仅简化了传统的医疗保健过程，而且还引入了开拓性的方法，这些方法可以重塑全球患者护理，运营效率和医疗保健成果。通过利用物联网设备的连通性和数据分析的分析能力，医疗保健系统可以访问实时见解，预测能力和个性化的治疗途径，从而从根本上重塑了如何接近和经验丰富的医疗保健。当高级机器学习（ML）算法与物联网设备结合使用时，大数据成为增强诊断，治疗和决策中的卫生系统不可或缺的一部分。在生物医学应用中，物联网的利用引起了所有事物的互联网研究兴趣（IOE），包括症状治疗以及患者监测和观察[12]。作为可穿戴设备，传感器和其他连接工具变得更加普遍，医疗保健提供者可以使用大量的患者健康数据。这提供了改善结果和护理质量的机会。但是，有效的信息处理系统对于充分利用这些数据至关重要。在医疗保健互联网（H-IOT）领域中，信息处理包括各种任务，包括收集，存储，分析和共享物联网设备的数据。这些数据范围从血压，心率和氧饱和度等生命体征到患者活动水平，睡眠模式和药物依从性。通过利用这些信息，医疗保健提供者可以发现疾病的早期迹象，远程监测患者并个性化治疗计划，以更好地满足个人需求[4]。
混合光子电路中人造原子的大规模整合
开发量子计算机和远程量子网络的核心挑战在于在许多可控的量子位上的纠缠分布1。钻石中的颜色中心已成为领先的固态“人造原子” Qubits 2,3，实现了按需远程纠缠4，对超过10多个Ancillae Qubits的连贯控制，并具有长时间的连贯性时间5和内存增强的量子通信6。关键的下一步是将大量人造原子与光子体系结构相结合，以实现大规模量子信息处理系统。迄今为止，这些努力因量子不均匀性，低设备产量和复杂的设备要求所困扰。在这里，我们在光子积分电路（PIC）上引入了“量子微芯片”的高收益异质整合 - 含有高度相干色中心的钻石波导阵列。我们使用此过程来实现128个通道缺陷阵列的葡萄球菌和硅离面彩色中心。光致发光光谱显示出长期稳定且狭窄的平均光学线宽为54 MHz（146 MHz），用于锗胶囊（硅 - 胶囊）发射器，接近32 MHz（93 MHz）的终身限制线宽（93 MHz）。我们表明，可以通过在没有线宽降低的情况下进行超过50 GHz的整合调整，可以在原位补偿各个颜色中心光学转换的不均匀性。能够将大量几乎无法区分和可调的人造原子组装成相稳定的图片的能力标志着迈向多重量子repeaters 7,8和通用量子量子处理器9-12的关键步骤。
汤姆·米切尔 - CMU计算机科学学院
•从多项选择问题中自动生成和标记知识组件S.（获得了会议最佳数据集奖）•在生成AI，W。Balu，V。Cerf等人时代保护科学完整性，《国家科学院学院论文集》，社论，第1卷。121，否。22，5月，2024年。•学习比较提示：结合学生日志中的见解和大型语言模型，T。Zhang，H。Kumar，R。Schmucker，A。Azaria，A。Azaria，T。Mitchell，T。Mitchell，AAAI教育工作室，20024年2月，2024年，•荷叶边和莱利：迈向自动吸引会话辅导系统，R。Schmucker，M。Xia，A。Azaria，T。Mitchell，T。Mitchell，Neurips，Neurips 2023 2023年生动AI的教育研讨会（GAIED），1223年12月，2023年，•阅读并收获回报：在说明手册的帮助下学习atari，Y。Wu，Y。Fan，A。Azaria，Y。Li，T。Mitchell，第37届神经信息处理系统会议（Neurips 2023），第37页，第37页，967--976，2023年12月。•LLM的内部状态知道何时说谎，A。Azaria，T。Mitchell，计算语言学协会的发现：EMNLP 2023，pp。967--976，2023年12月。•学习提供有用的提示：援助行动评估和政策改进，R。Schmucker，N。Pachapurkar，S。Bala，T。Mitchell，T。Mitchell，第18届欧洲技术增强学习会议，EC-TEL 2023，2023年9月。
约翰·霍尔
PMI BRIANZA 主席：布里安扎中小企业协会 [2005 - 2017] PMI LOMBARDIA 主席：伦巴第中小企业协会和商业协会联合会 [2006 - 2017] PMI Servizi 主席：为中小企业提供服务和机构培训的公司：安全、质量、法律、对外、人事 [2005 - 2011] PMI ITALIA 全国理事会：与 PMI ttaly 相关的意大利中小企业地区和省级协会联合会 [2008-2015] Confimi 米兰省议会 [2012 - 2013] APIMILANO/Confapi 布里安扎代表团主席 [2000 - 2004]、Apimilano/Confapi 顾问 [2000 - 2004] APIMILANO/Confapi 负责组织、信息和远程信息处理系统 [2003 年、2004 年] Unimatica 总裁：ICT 行业垂直公司 - 信息和通信技术 [2003 年、2004 年] Agintec 董事会成员：维梅尔卡泰塞地区的技术开发机构。成员：市政府、意大利工业家联合会、米兰商业联合会、意法半导体、意大利阿尔卡特、意大利 IBM、工会、米兰省。 [2001 - 2004] Sviluppo Brianza 技术局专员 [Brianza 发展机构，由机构、市政当局、行业协会、工会、米兰比可卡大学、米兰理工学院、米兰商会组成]。大学关系、研究和技术创新、公共行政计算机化工作组负责人。 [2001 - 2006] CAAM（Alto Milanese Consortium）区域开发顾问。蒙扎和布里安扎工程师协会创始人 [2006]。蒙扎和布里安扎工程师协会 IT、远程信息处理和技术创新委员会成员，并担任公共机构和复杂系统代表团成员 [2007 - 2009]
人工智能伦理不是万能药
Char, D. S., M. D. Abr amoff 和 C. Feudtner。2020.确定机器学习医疗保健应用的伦理考虑因素。美国生物伦理学杂志 20 (11):7 – 17。doi: 10.1080/15265161.2020.1819469。Fawcett, T. 2006。ROC 分析简介。模式识别快报 27 (8):861 – 874。Hardt, M.、E. Price 和 N. Srebro。2016.监督学习中的机会平等。神经信息处理系统进展 29：3315 – 3323。Kleinberg，J.，和 S. Mullainathan。2019.简单造成不公平：对公平、刻板印象和可解释性的影响。2019 年 ACM 经济与计算会议论文集，807 – 808。Platt，J. C. 1999。支持向量机的概率输出以及与正则化似然方法的比较。在《大边距分类器的发展》中，编辑。A. J. Smola、Peter Bartlett、B. Schölkopf 和 D. Schuurmans，61 – 74。马萨诸塞州剑桥：麻省理工学院出版社。Rajkomar，A.、M. Hardt、M. D. Howell、G. Corrado 和 M. H. Chin。2018 年。确保机器学习的公平性以促进健康公平。内科年鉴 169 (12):866 – 872。Woodworth，B.、S. Gunasekar、M. I. Ohannessian 和 N. Srebro。2017.学习非歧视性预测因子。机器学习研究论文集 65：1920 – 1953。Zhang, B. H., B. Lemoine, 和 M. Mitchell。2018.通过对抗性学习减轻不必要的偏见。2018 年 AAAI/ACM 人工智能、伦理和社会会议论文集，335 – 340。美国路易斯安那州新奥尔良。
过程理论中的综合信息
近年来，Giulio Tononi 及其合作者开发了一套用于研究综合因果行为的工具包，名为综合信息理论 (IIT) [Ton04, OAT14]。该理论最初是作为一种意识的科学理论提出的，其基础是意识起源于大脑中综合的或“整体的”内部动态。更广泛地说，IIT 方法已被用于研究简单信息处理系统中的综合行为，包括自主性 [MKW + 17]、因果关系 [AMHT17]，以及状态分化研究 [MGRT16]。虽然 IIT 背后的原理似乎非常通用，但它通常仅适用于简单、有限的经典物理系统（通常描述为相互作用的“元素”图）。在相关文章 [KT20] 中，本文作者表明 IIT 的核心算法可以得到显著扩展，从而允许人们基于非常广泛的物理系统概念正式定义广义 IIT。在本文中，我们展示了如何用物理过程理论的语言自然地研究 IIT 的关键概念，包括系统、积分和因果关系，物理过程理论在数学上被描述为对称幺半范畴。过程理论带有直观但严谨的图形演算 [Sel11]，使我们能够以图形方式呈现 IIT 的许多方面。特别是，我们展示了如何从任何合适的过程理论出发定义广义 IIT，从而允许我们将 IIT 扩展到新的物理设置。选择经典概率过程理论本质上产生了 [OAT14] 意义上的 IIT 3.0。相反，从量子过程理论出发，可以得到 Zanardi、Tomka 和 Venuti [ZTV18] 定义的量子集成信息理论的一个版本，这是本研究的主要动机。这里我们只概述了分类视角在 IIT 等理论中的应用。未来还有很大的发展空间，可以开展更丰富的研究
国防部指令 1300.18，“国防部人员伤亡事宜、政策和程序”，2008 年 1 月 8 日，2023 年 3 月 29 日纳入变更 2
1.7.合并并取消国防部人事和战备事务副部长指令型备忘录 07-017（参考 (y)）。1.8.实施公法 114-230（参考 (z)）并合并并取消指令型备忘录 21-006（参考 (aa)）。1.9.实施公法 116-92 第 580B 节，即 2020 财政年度国防授权法案（参考 (ab)）。1.10.实施公法 113-66 第 633 节，即 2014 财政年度国防授权法案（参考 (ac)）。2.适用性和范围 本指令： 2.1。适用于国防部长办公室、各军事部门、参谋长联席会议主席办公室和联合参谋部、作战司令部、国防部监察长办公室、国防机构、国防部实地活动部门以及国防部内所有其他组织实体（以下统称为“国防部组成部分”）。本文使用的“军事服务”、“军事人员”、“服务成员”和“军事成员”等术语是指在海军部内作为服务机构运作的陆军、海军陆战队、海军、空军、太空部队和海岸警卫队。2.2。包括向 NOK 报告、通知和协助死亡、值班状态 - 下落不明 (DUSTWUN)、请假 - 下落不明 (EAWUN)、失踪、生病或受伤人员的程序。2.3。建立统一的程序，用于向 NOK 报告、记录、通知和协助国防部文职人员、合格承包商和其他指定或受保人员。（附件 6。）2.4。建立紧急数据记录 (RED) 或 DD 表格 93 的准备、维护和最低审计要求。（附件 7）2.5。有关支持机密任务的人员所遭受伤亡的具体信息可能不受此政策的约束，并且不会立即在国防伤亡信息处理系统 (DCIPS) 中报告。在这种情况下，信息将尽快解密并在 DCIPS 中报告，以确保准确报告和核算所有人员，而不会危及敏感行动。3.定义。本指令中使用的术语在附件 2 或国防部军事和相关术语词典（参考 (g)）中定义。
[使用SVM
doi no：10.36713/epra14769摘要世界上最严重的疾病之一是糖尿病。它也是其他各种疾病的创造者，例如尿道器官疾病，失明和心力衰竭。在这种情况下，患者必须去诊断设施，以在咨询后收到报告。因此，他们总是必须同时投入金钱和时间。但是，随着机器学习技术的改进，我们现在可以自由寻找正确的解决方案。例如，我们现在拥有复杂的信息处理系统，可以预测患者是否患有多基因疾病。此外，预见疾病的早期结果，可以在紧急情况下给患者提供所需的东西。该分析的目标是开发一种预测患者糖尿病风险水平的系统。实验结果表明，使用支持矢量机的高精度预测以高精度进行了预测。关键字：早期检测，机器学习，SVM（支持向量机），准确性。引言糖尿病是一种常见的慢性疾病。糖尿病，这是由胰岛素和生物学作用的高分泌引起的。糖尿病会对我们的身体造成各种损害，并且可以在开始时期识别这种慢性疾病的组织，肾脏，眼睛和血管识别这种慢性疾病可以帮助全球的专家防止人类生命的丧失。糖尿病可以分为两类，1型糖尿病型糖尿病患者通常年轻，N年龄小于30岁。临床症状增加了口渴和尿液的频繁。这种类型的糖尿病不能被药物清除，因为它需要治疗。2型糖尿病更常见于中年和老年人，这可能显示高血压，肥胖和其他疾病。是死亡率的主要原因之一是糖尿病。目前的需求是早期糖尿病检测和诊断。一个主要的分类问题是诊断糖尿病疾病和糖尿病数据的解释，必须创建准确，实用和具有成本效益的分类器。许多人工智能和软计算技术提供了许多人类意识形态，这些技术也用于与人类相关的应用领域。这些系统对于在医学上进行诊断很有用。本研究报告的主要主题是“使用支持向量机（SVM）的糖尿病检测”，一个精致的