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生成AI：系统的评论应用程序-IJRPR
生成的人工智能，通常被称为生成的AI或生成人工智能，在很大程度上是AI的最新进展。可以通过使用生成模型生成文本，图形或其他类型的媒体的人工智能系统称为生成型AI。通过学习培训数据中的基本模式和结构的过程，这些模型生成了具有可比性特征的新数据。该系统评价的目标是编译，评估和综合有关生成人工智能的知识体系。在本文的系统评价中强调了生成人工智能模型设计及其性能的关键应用程序和变体。为了（a）理解最新的生成AI方法，提供了重要方法，算法和各种研究结果的摘要。（b）彻底研究了大量文献，这些文献涵盖了新的发展，典型问题以及在创建和使用生成AI方法中的主题。（c）评估和对比几种生成的AI技术，包括扩散模型，变压器，自动编码器和生成对抗网络。（d）检查生成AI的有效用途，包括知识图创建，视频综合和生成，图片翻译和自然语言处理。（e）确定道德困境，并以负责任的方式为AI的发展提供答案。使用以下标准搜索了使用的研究论文。我们在本研究中提供了生成人工智能领域的最新发现和发展。它描述了导航和评估最新进步的方法，保证了对当今生成人工智能状态的彻底和敏锐的评估。时间范围：重点是2018年至2023年的值得注意的进步，本文对生成人工智能的发展和应用进行了详尽的回顾。此外，它提供了从2012年至2018年开发基本模型后，它提供了简洁的历史概述，该模型建立了当今生成AI技术状况的框架。理解该领域的快速发展和扩展的用途，可以通过这种历史背景来增强。我们工作的主要贡献总结如下：
![arXiv:2006.01220v1 [nucl-th] 2020 年 6 月 1 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e7cd088a9581b5fee12037b4403971cf4302eac8.webp)
arXiv:2006.01220v1 [nucl-th] 2020 年 6 月 1 日
在过去 30 年中，探索强相互作用理论或量子色动力学 (QCD) 的相结构一直是相对论核物理的主要目标之一 [1]。尤其是 AGS（EOS 合作 [2]）、CERN 的 SPS（NA49 [3] 和 Shine 合作 [4]）以及后来的 RHIC-BES 计划（STAR 合作 [5]）都试图寻找解除禁闭开始的明确信号。在实验方面，未来几年，我们将利用达姆施塔特和杜布纳的新设施，即 FAIR 项目 [6] 和 NICA 项目 [7] 继续进行这项搜索。在理论方面，由于缺乏对与 QCD 相变碰撞的定量预测和高质量的数值模拟 [8]，对解除禁闭开始的搜索受到困扰。虽然这听起来可能令人惊讶，但不幸的是，在 FAIR/NICA 体制下，大多数重离子碰撞输运模拟都不允许包含相变，因此最多只能提供背景动力学 [9]（一个值得注意的例外是 [10]）。相反，相对论流体动力学模拟可以通过在有限重化学势下加入相变来提供新的见解，因为这种能量是必需的。流体动力学模型在核碰撞模拟中的应用历史悠久 [11– 15]。这种方法的优势在于，除了局部热平衡的基本模型假设外，基本上只有具体状态方程的选择作为物理输入。在低能级，描述弹丸和靶核相互作用的单一流体的流体动力学图像早已被用来研究定向流等集体效应以及这些效应对核状态方程的依赖性（参见，例如 [13, 14, 16]）。然而，在低能重离子碰撞的纯流体动力学描述中，很少分析次级粒子的光谱，一个显著的例外是 [17] 的双流体模型方法。另一方面，在高碰撞能量下，流体动力学模型被发现适用于
![arxiv：2411.16489v1 [cs.cl] 2024年11月25日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\21154fab2747c49632df27a7d0caa841bde8a03f.webp)
arxiv：2411.16489v1 [cs.cl] 2024年11月25日
本文对当前复制Openai的O1模型功能的方法进行了批判性检查，特别关注广泛但通常未公开的知识蒸馏技术的使用。虽然我们以前的工作（第1部分（Qin等人，2024））探讨了O1复制的基本技术途径，这项研究揭示了O1的API的简单蒸馏，并结合了监督的微调，可以在复杂的数学推理任务上实现卓越的性能。通过广泛的实验，我们表明，基本模型对数万个样本O1延伸的长期思考链的微调优于美国邀请赛数学考试（AIME），其技术复杂性最少。此外，我们的调查范围超出了数学推理，可以探索跨不同任务的O1延伸模型的概括能力：幻觉，安全性和开放域QA。值得注意的是，尽管仅对数学解决问题的数据进行了培训，但我们的模型证明了对开放式质量QA任务的强烈概括，并且在微调后变得明显降低了对无粘液的影响。我们故意将这一发现公开以促进AI研究中的透明度，并挑战该领域中晦涩的技术主张的当前趋势。这种教育的命令不仅代表了技术考虑因素，而且代表了一个基本的人类使命，它将影响AI创新的未来。1相关资源将在https://github.com/gair-nlp/o1-journey上找到。我们的工作包括：（1）蒸馏过程及其有效性的详细技术阐述，（2）一个全面的基准测试框架，用于评估和分类O1复制尝试，基于其技术透明度和可重复性，（3）对痛苦的限制和潜在的限制，我们对痛苦的限制和潜在的风险进行了关键的讨论：我们的分析：crcial crcial crucial：crucial clucial clucial clucial clucial clucial clucial clucial clucial culminates''''''系统很重要，以第一原则思维为基础的研究人员的发展至关重要。
物理上不可知的准模式扩展时间分散结构：从机械振动到纳米光子共振
属性，对给定频率征集的响应与系统的内在特性密切相关，看来最强的响应与结构的共振有关，即没有来源的波动方程的解决方案，在自由空间中不再与特定问题有关。看来，这些解决方案是相应特定操作员的本征码，这些本征码的集合是一个非常适合开发具有给定源的其他解决方案的非常适合的基础。因此，确定这些本征码对于物理理解和实际计算都非常有用。还可以预期，这些模式的小子集可以包含足够的信息来解决一些问题，并构成了有效的降低模型。一个引人入胜且流行的共鸣的例子是塔科马窄桥的崩溃，但由于现象更加复杂，这是造成的[10]。最近的案件是盖茨黑德千禧桥在行人在开幕日经历了令人震惊的摇摆动作和伏尔加格勒的伏尔加桥[15]。新方法旨在防止这些灾难性的振动损害由于共振而发生。相反，共振可用于设计和研究新型的超材料和光子/语音晶体[46]。模式的另一个例子是波导中的传播模式，例如光纤。在2000年代初期，显微结构化的光纤出现了。传播常数）。最初的想法是使用光子晶体纤维的带隙，但很快就显然是在覆层中有限的周期性孔足以获得良好的指导性能[59]。一个基本模型是考虑在较高的折射率中考虑低折射率孔，足够大，可以被视为无限制。在这种情况下，没有真正的繁殖模式，而是与复杂特征值相关的泄漏模式（即这些模式确实遭受了损失，但足够小以保持出色的指导性能。更普遍地，光子学中使用的材料由复杂的介电渗透性表示，其中虚部对应于损失。光频率下的所有经典光学材料都是分散的，即频率依赖性，因此是根据因果关系原理引起的Kramers-Kronig关系[45]的耗散性的。
44 ISSN 1607-7970。技术。电动力学。 2021。№4 div>
评估电网络中电力积累系统使用的效率Kirilenko*，乌克兰NAS院士，IV Blinov **，Doc。 技术。 科学，EV。 航行***，cand。 技术。 科学，iv Trach ****，cand。 技术。 乌克兰NAS的电动力学研究所，大街。 胜利，56，基辅，03057，乌克兰，电子邮件：ied1@ied.org.ua，考虑了电力网络中使用电力积累系统（SNE）的选项。 正式化了一种解决电气网络中有效使用SNE的问题的一般方法。 提出了评估其效率和确定最佳配置的数学模型，特别是为了调节电网。 考虑了带有四个SNE组的连接组的电网络的操作。 为基本模型选择了12.6平方米的标准IEEE 33罚款网络。 提出了一个有针对性的功能，该功能反映了建立SNE的好处，并包括每年购买/出售SNE电力的成本，每年从减少电气网络中的积极损失的年度成本以牺牲睡眠为代价和相应的投资成本。 提出了使用建议的目标函数的优化计算结果，并对在使用SNE的利益的部分中获得的结果进行了比较分析，前提是，只要在从归一化值的单个单元中消除了电压水平。 BIBL。 33，图。 2，表。 2。 简介。Kirilenko*，乌克兰NAS院士，IVBlinov **，Doc。技术。科学，EV。航行***，cand。技术。科学，ivTrach ****，cand。技术。乌克兰NAS的电动力学研究所，大街。胜利，56，基辅，03057，乌克兰，电子邮件：ied1@ied.org.ua，考虑了电力网络中使用电力积累系统（SNE）的选项。正式化了一种解决电气网络中有效使用SNE的问题的一般方法。评估其效率和确定最佳配置的数学模型，特别是为了调节电网。考虑了带有四个SNE组的连接组的电网络的操作。为基本模型选择了12.6平方米的标准IEEE 33罚款网络。提出了一个有针对性的功能，该功能反映了建立SNE的好处，并包括每年购买/出售SNE电力的成本，每年从减少电气网络中的积极损失的年度成本以牺牲睡眠为代价和相应的投资成本。提出了使用建议的目标函数的优化计算结果，并对在使用SNE的利益的部分中获得的结果进行了比较分析，前提是，只要在从归一化值的单个单元中消除了电压水平。BIBL。 33，图。 2，表。 2。 简介。BIBL。33，图。 2，表。 2。 简介。33，图。2，表。2。简介。关键字：电力存储系统，电力市场，优化，可再生能源，电网。今天在乌克兰，包括太阳能和风电厂在内的可再生能源（RES）的迅速发展和引入[1-3]。最重要的是，与积极的特征一起，例如减少对大气的有害排放[4，5]并吸引对该能源部门的投资，增加了RES在乌克兰联合电力系统（UES）的总体平衡中的份额，从而使乌克兰创造的风险产生了侵犯电力平衡的风险（他）白天和生产的季节性波动显着[6]。如果不增加主要的，频率和容量的初级调节量以及电力系统中的替换储备[8]，RES在乌克兰UES的资产负债表中的RES份额进一步增加是不可能的。水电发电厂通常用于调整频率，乌克兰的储量量有限，以及在这种情况下应使用电源来覆盖RES的电源的热电厂（TPP）。通过增加TPP的电源来增加RES的份额和最大程度地利用RES的趋势会对后者的效率产生负面影响，并降低了由于CO 2排放的增加，能源脱碳的积极趋势。RES影响的另一个方面是，对于具有电源较弱的分支机构，在此类线的中间和结束时，RES的大量电源会导致EE质量的恶化，尤其是节点的电压值可能会偏离名义电压值范围，即名称电压值范围，即最小。此外，预测EE与RES [9]的释放的准确性较低会导致平衡市场不平衡的数量增加，这增加了这种不平衡的成本，这反过来又增加了市场批发部分的价格上涨，并降低了乌克兰的UES的出口量，并降低了乌克兰的UES和最终消费品的价格上涨[10]。
使用传统和机器学习算法预测严重创伤性脑损伤的死亡率
摘要 对患者的创伤性脑损伤 (TBI) 进行预后预测对于临床决策和医疗政策制定至关重要。本研究旨在开发和验证严重创伤性脑损伤 (sTBI) 后住院死亡率的预测模型。我们开发并验证了逻辑回归 (LR)、LASSO 回归和机器学习 (ML) 算法，包括支持向量机 (SVM) 和 XGBoost 模型。其中包括 54 个候选预测因子。模型性能以判别力 (C 统计量) 和校准 (截距和斜率) 来表示。在模型开发方面，纳入了欧洲神经创伤协作 TBI 效果研究 (CENTER-TBI) 中国注册研究中的 2804 名 sTBI 患者。对 CENTER-TBI 欧洲注册研究中的 1113 名 sTBI 患者进行了外部验证。XGBoost 在死亡率预测方面实现了高度判别力，并且其表现优于逻辑回归和 LASSO 回归。本研究建立的XGBoost模型也优于现有的预测模型，包括国际临床试验预后与分析任务（IMPACT）核心模型和国际临床试验预后与分析任务（CRASH）基本模型。当包含54个变量时，XGBoost和SVM在内部验证中达到0.87（95％置信区间[CI]：0.81-0.92）和0.85（95％CI：0.79-0.90）的C统计量，在外部验证中达到0.88（95％CI：0.87-0.88）和0.86（95％CI：0.85-0.87）。简化版的 XGBoost 和 SVM 使用通过递归特征消除 (RFE) 选择的 26 个变量，在内部验证中达到 C 统计量 0.87（95% CI：0.82-0.92）和 0.86（95% CI：0.80-0.91），在外部验证中达到 C 统计量 0.87（95% CI：0.87-0.88）和 0.87（95% CI：0.86-0.87）。但是，当包含的变量数量减少时，ML 和 LR 之间的差异会缩小。所有预测模型都可以通过基于网络的计算器访问。格拉斯哥昏迷量表 (GCS) 评分、年龄、瞳孔对光反射、脑区损伤严重程度评分 (ISS) 以及急性
全球变暖加速度：原因和后果
Diffusion models [17, 33, 35] have emerged as a promising generative approach to produce high- quality samples, which is observed to outperform generative adversarial nets on image and audio synthesis [9, 23], and underpins the recent success in text-to-image creators such as DALL · E2 [30] and Stable Diffusion [31], and the text-to-video generator Sora [26]。尽管不同的使用模型可以捕获复杂且高维数据分布，但它们可能与偏见或公平关注的来源相比[25]，并且训练过程（尤其是对于上述大型模型）会占据相当大的时间和extert。就产生的样品质量和可控性而言，对改善分解模型的兴趣越来越大。一种直接的方法是使用预验证的（Di usion）模型作为基本模型来定制为特定任务定制的采样器。例如，在图像/视频生成中，我们旨在提高散析模型，以增强美学质量并防止扭曲的内容。随着人类相互交互平台（例如Chatgpt）的出现，有很大的需求将生成模型与用户/人类的偏好或反馈保持一致。最近的工作[2，11，12]提出了通过增强学习（RL）和[44]通过直接偏好优化进行填充模型。在这些工作中，奖励功能是通常学习的统计模型，例如图像生成中的美学奖励是人类评估者真正美学偏好的排名模型。上面的方法允许将扩散模型填充以生成具有较高名义奖励的样品。有限数量的人类评级。）但是，它们可能导致灾难性的遗忘或奖励崩溃[36]，这是一种指的现象，指的是过度付出的奖励（例如，由例如换句话说，就某些可能无法概括的人等级分数而言，分散模型是对某些人评分的细分。专门利用奖励也损害了多样性，这是生成建模的核心。为了减轻奖励崩溃并增强多样性，[41]提议在损失目标中添加相对于预算模型的熵调节器。这产生了熵调查的细胞调整，这是预处理模型产生的倾斜度倾斜，可以看作是“软”的分歧指导[9，18]。开发了一种随机控制方法来效仿
《人工智能与创新创业研究手册》简介
爱德华·埃尔加的《人工智能、创新和创业研究手册》（AI4EI）重点关注基于人工智能（AI）的技术创新和创业的理论、政策、实践和政治。在此背景下，本手册研究了人工智能何时、何地、如何以及为何触发、催化和加速开发、探索、利用和发明，并将其融入创业行动，从而取得创新成功。各个章节还研究了塑造和推动这些现象的理论、政策、实践和政治，包括物联网（IoT）等模式、隐私和安全问题等挑战，以及增强人工智能技术解决方案的功效前沿等机遇。本手册提供了一种人工智能技术创新和创业的综合方法，研究了数字化转型的不同方面以及人工智能在创新和创业生态系统中的作用。它采用四重/五重创新螺旋（Q2IH）方法，除了大学-产业-政府关系的基本模型之外，还考虑了第四螺旋“基于媒体和基于文化的公众”、“公民社会”和“艺术、艺术研究和基于艺术的创新”以及第五螺旋“社会的自然环境”。从而更好地研究知识生产和知识应用的复杂性。人工智能技术的性质和动态以及技术学习和知识管理的力量交织在一起，为在新经济中竞争提供概念基础设施。研究和讨论了影响国内外组织中基于信息技术的产品、流程和服务的创新的竞争、经济和政治因素。本手册强调这些动态，研究新技术企业的形成和成长对现有业务的维持作用或对技术出现的颠覆性作用。它还提供了有关如何在人工智能作为核心业务能力的时代重新制定和重新调整成熟或新技术企业的业务和技术战略的见解。此外，本手册还研究了新技术企业如何在竞争激烈的动态环境中运作，如何利用、塑造以及被应用的人工智能模式、工具和应用程序所塑造。本手册讨论了有关人工智能模式之间联系的当前和关键问题，以及它们如何影响和改变世界各地的社会和经济。制造业、教育、劳动力、医疗、金融、交通、国防和贸易的未来与人工智能技术的趋势、模式和动态交织在一起，以及它们如何塑造和被宏观、中观和微观层面上的人和文化动态所塑造。和微观层面。
人工智能与机器学习 IV 年级课程大纲
神经网络与深度学习 B.Tech. IV 第一年 学期 LTPC 3 0 0 3 课程目标： 介绍人工神经网络的基础知识 获取有关深度学习概念的知识 学习各种类型的人工神经网络 获取应用优化策略的知识 课程成果： 能够理解神经网络的概念 能够选择学习网络来建模现实世界系统 能够使用有效的深度模型算法 能够将优化策略应用于大规模应用 UNIT-I 人工神经网络简介、ANN 的基本模型、重要术语、监督学习网络、感知器网络、自适应线性神经元、反向传播网络。联想记忆网络。模式关联的训练算法、BAM 和 Hopfield 网络。 UNIT-II 无监督学习网络-简介，固定权重竞争网络，Maxnet，Hamming 网络，Kohonen 自组织特征映射，学习矢量量化，反向传播网络，自适应共振理论网络。特殊网络-各种网络的介绍。 UNIT - III 深度学习简介、深度学习的历史趋势、深度前馈网络、基于梯度的学习、隐藏单元、架构设计、反向传播和其他微分算法 UNIT - IV 深度学习的正则化：参数范数惩罚、范数惩罚作为约束优化、正则化和欠约束问题、数据集增强、噪声鲁棒性、半监督学习、多任务学习、早期停止、参数类型化和参数共享、稀疏表示、Bagging 和其他集成方法、Dropout、对抗性训练、切线距离、切线 Prop 和流形、切线分类器 UNIT - V 训练深度模型的优化：神经网络优化中的挑战、基本算法、参数初始化策略、具有自适应学习率的算法、近似二阶方法、优化策略和元算法应用：大规模深度学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理教科书：1. 深度学习：麻省理工学院出版社出版的书籍，作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 2. 神经网络和学习机器，Simon Haykin，第 3 版，Pearson Prentice Hall。
引用li g，sun y and zhu l（2024），机器学习的应用与种群药代动力学相结合以改善V
反应（Ye等，2016）。然而，万古霉素药代动力学参数的选择仍然存在争议，包括槽浓度，清除等（Ghasemiyeh等人，2023年）。种群药代动力学（PPK），将经典的药代动力学建模与种群统计建模相结合。万古霉素一直是成年人中许多PPK研究的主题（Aljutayli等，2020； Lindley等，2023）。已经表明，可以在中国成年患者中对万古霉素的种群药代动力学建模（He等，2014； Gao等，2018）。PPK研究万古霉素对于指导临床剂量很重要。但是，PPK模型可能不足以预测单个药代动力学参数。机器学习（ML）是一种数据驱动的方法，它使用培训数据来学习如何通过各种算法完成任务，然后就特定事件做出决策和预测。在药代动力学中，机器学习允许进行分析和预测（Ota和Yamashita，2022； Wang等，2023）。机器学习和人口药代动力学的结合是药物研发的新工具（Zhu等，2022； Damnjanovic等，2023）。据报道，机器学习与PPK方法相结合可以改善对新生儿六种药物的单个清除率的预测（Tang等，2021）。但是，在成年患者中很少有类似的研究。如今，在机器学习的领域，生产了许多模型。 额外的树回归模型（Geurts等，2006），是一种综合学习如今，在机器学习的领域，生产了许多模型。额外的树回归模型（Geurts等，2006），是一种综合学习决策树回归模型（Kaminski等，2018）是一种回归算法，它使用决策树作为基本模型，该算法通过将输入变量划分为多个特征并根据这些功能构建决策树来拟合数据。梯度提升决策树（Si等，2017）是一种基于集成学习的算法，它通过将多个决策树模型集成在一起来拟合数据。极端梯度提升（Chen and Guestrin，2016）是一种有效的梯度增强算法，它通过使用贪婪算法来选择用于拆卸的最佳功能来最大程度地减少损失函数。