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World File Search System基本模型
人工智能基本模型
人工智能的基本模型分析说明作者：D.V.萨纳托夫，M.A. Kharitonov 专家讨论和咨询的参与者：Nikonorov A.V.、Chukanov V.S.、Pchitskaya E.I.、Minaev E.Yu.、Astakhov S.V.、Mukharyamov M.Kh.、Babenko K.E.、Vybornova Yu.D.分析报告《人工智能的基本模型》由“西北企业社会责任基金会”根据在闭门和公开研讨会及磋商框架内进行的分析工作和专家讨论的结果编写。基础行业模型是一个有前景的方向，可以提高为工业和科学开发人工智能解决方案的效率。未来几年，我们预计基础工业模型的实施将大大加速，其开发成本将降低，并部署新的政府支持计划，旨在创建此类模型和基于这些模型的解决方案。
战略管理过程的基本模型
简介战略管理是一组管理决策和行动，有助于确定组织的长期绩效。它由四个基本要素组成，这些要素增强了适当的流程并实现了组织目标。它包括环境扫描（内部和外部），战略制定（战略或远程计划），战略实施以及战略评估和控制。战略管理以前被称为业务政策。它在研究人员和从业人员的努力下取得了长足的进步，今天我们认识到了在组织中应用战略管理技术的科学和艺术。在尝试处理和解释战略管理过程时，下面的图1说明了这四个要素如何相互作用，而图2则扩展了每个元素并用作模型，图3显示了策略的层次结构。该模型既有理性又规定。提出组织在战略管理过程方面应该做什么的计划模型，而不是任何特定组织实际上可以做的事情。理性规划模型预测，随着环境不确定性的增加，更努力地分析和更准确地预测其操作的情况的组织将超过那些不表现的情况。实证研究支持该模型（Wiltbank，Dew，Read和Sarasvathy，1998年）。
生物神经元，人工神经网络的基本模型
ANN由在工会中工作以解决特定问题的大量高度相互连接的处理元件（神经元）组成。神经网络的优势l。自适应学习：ANN具有M学习如何根据培训或初始经验的数据来学习任务的能力。2。自组织：ANN可以创建自己的组织或在学习期间收到的信息的表示。3。实时操作：ANN计算可以并行进行。正在设计和制造特殊的硬件设备，以利用ANN的这种功能。4。通过冗余信息编码的容错性：神经网络的部分破坏会导致相应的性能降解。但是，即使在重大网络损坏后，也可以保留某些功能。
神经网络 - 艺术状态，简短历史，基本模型和体系结构
人工神经网络（ANN）是一个信息或信号处理系统，由大量简单的处理元素组成，这些元素与直接链接互连，并配合以执行并行分布式处理以解决所需的计算任务。神经网络以类似的方式处理信息。ann的灵感来自生物神经系统的方式，例如大脑的作品 - 神经网络以身作则。ANN采用与常规计算相比，解决问题的方法。传统的计算机系统使用算法方法，即遵循一组说明以解决问题。将解决问题的能力限制在我们已经理解并知道如何解决的问题上。但是，神经网络和常规算法计算不在竞争中，而是相互竞争。有些任务更适合于算法方法（例如算术操作）和更适合神经网络方法的任务。
哮喘对神经炎症和神经发育的影响：从流行病学到基本模型
哮喘是一种高度异质性炎症性疾病，对呼吸系统和中枢神经系统都有显着影响。基于人群的研究和动物模型发现哮喘与许多神经系统疾病（包括抑郁症，焦虑和神经发育序列）相结合。此外，怀孕期间的母体哮喘与后代的神经发育障碍有关，例如自闭症谱系障碍和注意力不足多动障碍。在本文中，我们回顾了哮喘的最新流行病学研究，这些研究确定了与神经系统状况的联系，这既与患有哮喘患者和怀孕期间哮喘的影响有关，可能会对后代神经发育产生。我们还讨论了研究这些联系，解决知识差距的相关动物模型，并探索该领域的潜在未来方向。
ENERGY STAR 1.0 版封装端子热...
2. 评级依据 10 CFR 第 429 部分 B 子部分 § 429.43 中定义的抽样要求确定，方法是选择单元进行测试或应用 10 CFR 第 429.70 部分中定义的替代效率确定方法 (AEDM)。认证评级必须等于或优于 ENERGY STAR 规范要求。只要符合上述和 10 CFR 第 431.92 部分中的定义，测试或模拟单元的结果可用于认证基本模型中的其他模型变体。此外，基本模型中的所有单个模型必须按照第 429 部分中的 DOE 规定具有相同的认证评级，并且此评级必须用于所有制造商文献、认证产品清单和符合 DOE 节能标准的认证。
演示模板
NIRC 目前为岛上的许多家庭和商业*应用提供电信服务。这是一项有益的企业，与此相关的值得注意的因素包括：• 主要卫星连接，113 Mbps 下载和 37 Mbps 上传容量• 已确定一家提供 150 Mbps 下载和上传速度的新供应商• 维护二级（冗余）连接，20Mbps 下载和 4Mbps 上传速度• 广泛的地下光纤网络（FTTN）。GWI 已创建了一个基本模型**来证明所有因素保持不变。卫星连接的五年成本估算约为 800 万美元投资。GWI 了解到，由于包括 NBN 在内的一系列因素，诺福克岛通信公司未能盈余。基本模型不考虑以下因素：• 通货膨胀• 带宽增加• 资产更新• 汇率（合同以美元计）• 其他政府机构重复提供服务。• 通过 Sky Muster 与 NBN 竞争。
滚动预测的储能 - 城堡
滚动预测几乎在可再生能源存储文献中几乎被忽略了。在本文中，我们提供了一种新的方法来处理不确定性，而不仅仅是预测的准确性，而且是随着时间的推移的预测的演变。我们的方法将焦点从建模looka-Head模型中的不确定性转变为随机基本模型中的准确模拟。我们通过创建一个参数修改的lookahead模型来制定强大的策略，以制定存储决策，其中参数在随机基本模型中调整。由于计算无偏的随机梯度相对于参数需要限制性假设，因此我们根据数值导数提出了一种基于模拟的随机近似算法，以优化这些参数。虽然基于嘈杂函数评估的数值衍生物提供了偏见的梯度估计值，但在我们提出的算法的框架内建立的一种在线差异降低技术将使我们能够控制累积的偏置错误并建立算法算法的算法利率。我们的数值实验表明，该算法中的性能超过了确定性基准策略。
基于AI的图像生成
基于机器学习的图像生成模型（例如稳定扩散）现在能够生成很难与真实图像区分开的合成图像，这引起了许多法律和道德问题。作为缓解措施的潜在度量，可以训练神经网络检测许多生成模型合成的图像中存在的数字伪像。但是，由于所讨论的伪影通常是特定于模型的伪像，因此这些所谓的探测器通常会出现来自模型的图像时的性能差，因此尚未接受过培训。在本论文中，我们研究了Dreambooth和Lora，最近出现了两种精细方法，以及它们对假图像探测器的性能的影响。Dreambooth和Lora可用于微调一个稳定的扩散基础模型，该模型具有创建基本模型更改版本的效果。可以这样做的便捷性导致了社区产生的合成图像的扩散。然而，模型微调对图像可检测性的影响尚未在科学背景下研究。因此，我们提出以下研究问题：使用Dreambooth或Lora对稳定的扩散基本模型进行微调会影响仅在基本模型图像上训练的探测器的性能指标吗？我们采用了一种实验方法，使用验证的VGG16架构将二进制分类作为检测器。我们在来自Imagenet数据集的真实图像上训练检测器，以及由三个不同稳定扩散基础模型合成的图像，从而产生了三个训练有素的检测器。然后，我们在这些模型的微调版本生成的图像上测试他们的性能。我们发现，在使用微调模型发生的图像上测试检测器的准确性低于对训练的基础模型生成的图像进行测试的准确性。在前者类别中，与洛拉生成的图像相比，Dreambooth生成的图像对检测器的影响更大。我们的研究表明，在伪造图像探测器培训的背景下，有必要在Dreambooth微调模型中考虑到不同的实体。
结合机器学习算法以检测网络钓鱼网址：堆叠式方法H. Hamidi*，A。Sayah工业工程系，信息
随着数字技术的增长和互联网的越来越多，网络钓鱼攻击已成为最重要的安全威胁之一。这些攻击旨在访问敏感用户信息并造成财务和安全损失。准确，迅速检测到这些攻击已成为重大复杂性，已成为一个重大挑战。本文研究了用于检测网络钓鱼URL的机器学习模型的使用。对先前研究的综述表明，基本算法可以有效地检测这些攻击，但是它们具有局限性，例如处理复杂数据的能力较低。为提高准确性和性能，已经提出了混合算法结合多个模型以提高检测准确性。本研究中提出的模型是使用混合方法设计的，以解决基本算法的弱点并提高检测准确性。该混合模型利用极端的梯度提升和随机森林作为基本模型，并以逻辑回归为最终模型。该研究采用了标记的网络钓鱼和合法URL的数据集，其特征是从URL结构和行为中提取的特征来训练和评估模型。实验结果表明，与单独使用基本模型相比，所提出的杂种模型可以达到更高的精度和精度。该模型的应用可以有效地提高网络安全性并防止网络钓鱼攻击。