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基于机器学习的无触发数据采集管道基于机器学习的统计异常检测
摘要。这项工作描述了一条在线处理管道，旨在在没有粒子探测器的外部触发器的连续数据流中识别异常。处理管道始于局部重构算法，在FPGA上采用神经网络作为其第一阶段。使用GPGPU加速了随后的数据制备和异常检测阶段。作为对异常检测的实际证明，我们使用宇宙μ子检测器开发了数据质量监测应用程序。其主要目标是检测与检测器的预期操作条件的偏差。这是可以在大型粒子物理实验中使用的系统的概念验证，从而可以在偏置减少的数据集上进行异常检测。
人工智能与机器学习的区别
重要的是要认识到，这里的 AI 意味着行动和决策都是自动化的。同样值得注意的是，所有这些都是狭义人工智能 (ANI) 的例子，即只能做好一件事的算法。这与通用人工智能 (AGI) 不同，通用人工智能是一种假设的未来人工智能，可以做人类能够做的任何事情。它也不是超级智能，即智能超越人类的假设软件代理。通用人工智能和超级智能都还很遥远，而且会分散人们对我们今天所知的人工智能的能力和局限性进行真实、当前和必要的对话的注意力，从而导致出现这样的头条新闻，例如到 2042 年，人工智能之神将出现并编写自己的圣经。你会崇拜它吗？这显然是荒谬的，并且分散了人们对当前所有人工智能示例的注意力，这些人工智能允许计算机执行模仿人类智能方面的任务，例如识别图像和视频中的停车标志和人物（自动驾驶汽车）、进行基本对话、检索信息和执行任务（语音助手），以及根据文本文档与特定查询的相关性对其进行排名（谷歌搜索）。
通过人工智能学习的经验和实践
包括人工智能在内的新兴技术的进步拓展了学术界的联系，有效而高效地赋予人们无限的知识和信息来源。人工智能 AI 建议在医学、科学技术、教育和研究以及工程和技术等不同生活领域中进行认知改革、极端推理和解决问题的天生能力。人工智能改变了教育的教学和学习视角，促进了知识和信息的批量获取，并改变了虚拟学习的螺旋中心。人工智能改革了创新的教学技术，并表明了个人的智力反应，例如个人特征、表现以及个人和职业发展，这些反应结合了学习者的真实生活经历（Cui，et al.，2022）。人工智能改革和重新设计人类智能和学习方面，并通过数字资源的嵌套鼓励迷人的教育环境。教育领域的技术创新使学习路径更加准确、快捷，并开发了与
本体学习的观点 - CiteSeerX
让机器具备常识和特定领域的知识，使它们能够像人类一样理解某些问题领域，这一直是人工智能研究的主要目标，现在仍然是。在这种情况下，一个关键问题是，将所有相关知识编码成机器可以利用的自动推理、不一致性检测等方式的成本实际上有多高。虽然最近有一些研究开发了可以估算知识工程项目成本的方法 [12]，但可以合理地假设并非所有相关知识都可以手动编码。通过分析人类行为及其产生的数据来提取和发现知识的技术可以在这方面做出重要贡献。本体学习领域是 Alexander Mädche 和 Steffen Staab 于 2001 年创造的一个术语 [7]，它涉及从数据中得出相关本体知识的方法的开发。到目前为止，该领域已经进行了十多年的深入研究。该领域早期的研究集中于将浅层方法应用于术语和概念提取以及层次和非层次关系提取 [7]。后来，在我的博士论文《从文本中进行本体学习和填充：算法、评估和应用》中，我将本体学习定义为从数据中获取领域模型，并尝试通过引入所谓的本体学习层来系统地概述本体学习任务，这从那时起就受到了广泛关注。近年来，一些研究人员试图提高从文本数据中学习到的本体的表达能力，特别是尝试提取更深层次的公理知识（例如参见 [13]、[14] 和 [4]）。本卷中也可以找到一些类似的贡献，例如旨在通过应用归纳技术学习 OWL 公理（参见本卷中的 Lehmann 等人 [5] 和 Lisi [6]）。本体学习的问题比预期的要困难得多。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。因此，将本体算法的结果转化为实际上反映领域概念化的本体可能比从头开始构建本体的成本更高。本体学习的问题比预期的要困难得多。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。因此，将本体算法的结果转化为实际上反映领域概念化的本体可能比从头开始构建本体的成本更高。而本体学习算法从一组数据中学习的结果本质上反映了数据集的特性。因此，将本体的结果转化为
通过...提高机器学习的通用性
程序内容生成 (PCG) 是指在视频游戏和其他游戏中通过算法生成关卡、任务或角色等内容的做法。为了使游戏具有重玩性、减轻创作负担、限制存储空间要求和实现特定的美感，游戏开发者设计了大量 PCG 方法。此外，研究人员还探索了将机器学习、优化和约束求解的方法应用于 PCG 问题。自该领域诞生以来，游戏就广泛应用于人工智能研究，近年来，游戏被用于开发和基准测试新的机器学习算法。通过这种实践，我们越来越清楚地认识到这些算法容易出现过拟合。通常，算法不会学习通用策略，而是学习仅适用于具有特定初始参数的特定任务的特定版本的策略。为了应对这一问题，研究人员开始探索问题参数的随机化，以抵消这种过度拟合，并允许训练后的策略更轻松地从一个环境转移到另一个环境，例如从模拟机器人转移到现实世界中的机器人。在这里，我们回顾了大量现有的 PCG 研究，我们认为 PCG 在提高机器学习方法的通用性方面发挥着重要作用。这里的主要目标是向 RL/AI 展示 PCG 工具箱中的新工具，其次要目标是向游戏开发者和研究人员解释他们的工作与 AI 研究的相关性。
人工智能辅助学习的影响 - ...
摘要 人工智能辅助学习应用在提高英语口语能力方面表现出了巨大的潜力，推动了传统英语教学模式的变革。随着科技的进步，越来越多的学习者依靠智能应用程序来提高自己的口语能力。这些应用程序不仅可以提供个性化的学习计划，还可以通过实时反馈纠正发音和语调，从而有效提高学习者的发音准确性。本研究通过文献综述研究人工智能辅助学习应用对英语口语能力的影响。本研究的目的是了解现有的关于在英语口语学习环境中使用人工智能辅助学习应用的研究和文献。本文首先对人工智能辅助学习应用进行了概述。然后从理论基础讨论了人工智能辅助学习应用与学习者英语口语提高之间的关系。最后，通过文献综述研究了人工智能辅助学习应用对英语口语能力的影响。本文献综述的结果表明，人工智能辅助学习应用对英语口语能力总体上有积极的影响。但仍需要纵向研究来检验其对学习者语言能力的长期影响。关键词：人工智能，应用，英语学习，口语，口语能力。引言在当今全球化快速发展的时代，英语作为一门国际语言，其口语能力的重要性日益凸显（Sari，2023）。口语能力不仅是人际交流的基本工具，也是学术交流和职业发展的关键因素。无论是商务会议、学术研讨会，还是日常社交，流利的英语口语能力都能让学习者更自信地参与讨论、表达观点、有效传达信息。此外，良好的口语能力还能帮助学习者减少误解，建立良好的跨语言关系。
人工智能和机器学习的进步......
生物标志物是一种可测量的生物指标，可反映正常的生物过程、疾病进展或对治疗的反应。它可以是客观评估的细胞、分子、蛋白质或物理体征（生物标志物定义工作组，2001 年）。与传统的疾病指标相比，生物标志物的优势在于它们不仅可以预测疾病的存在，还可以预测疾病的进展和潜在生物过程的变化（Chen、Sun、Shen，2015 年）临床研究人员不断寻找新的生物标志物，最近将重点转向数字、非传统标志物。数字生物标志物通常结合生物、神经、社会经济和环境数据来创建中间生物标志物（Kyriazakos 等人，2021 年）生物标志物的发现发挥了重要作用
论量子机器学习的适用性
摘要：在本文中，我们使用 Qiskit Python 环境中的两个量子分类器研究了量子机器学习在分类任务中的适用性：变分量子电路和量子核估计器 (QKE)。我们对这些分类器在六个广为人知且公开可用的基准数据集上使用超参数搜索时的性能进行了首次评估，并分析了它们在两个人工生成的测试分类数据集上的性能如何随样本数量而变化。由于量子机器学习基于酉变换，本文探讨了可能特别适合量子优势的数据结构和应用领域。在此，本文介绍了一种基于量子力学概念的新数据集，使用李代数的指数映射。该数据集将公开，并为量子霸权的实证评估做出了新的贡献。我们进一步比较了 VQC 和 QKE 在六个广泛适用的数据集上的性能，以将我们的结果情境化。我们的结果表明，VQC 和 QKE 的表现优于基本机器学习算法，例如高级线性回归模型（Ridge 和 Lasso）。它们无法与复杂的现代增强分类器（例如 XGBoost、LightGBM 或 CatBoost）的准确性和运行时性能相匹配。因此，我们得出结论，虽然量子机器学习算法在未来有可能超越经典机器学习方法，特别是当物理量子基础设施变得广泛可用时，但它们目前落后于经典方法。我们的调查还表明，与特别使用酉过程的量子方法相比，经典机器学习方法在基于组结构对数据集进行分类方面具有卓越的性能。此外，我们的研究结果强调了不同的量子模拟器、特征图和量子电路对所用量子估计器性能的重大影响。这一观察强调了研究人员需要详细解释他们对量子机器学习算法的超参数选择，因为这一方面目前在该领域的许多研究中被忽视了。为了促进该领域的进一步研究并确保我们研究的透明度，我们在链接的 GitHub 存储库中提供了完整的代码。
基于深度学习的步行任务分类......
摘要 — 步态特征下降在老年人中很常见，是残疾、发病和死亡风险增加的指标。在双任务步行 (DTW) 条件下，老年人的步态和次要认知任务的表现进一步下降，这与跌倒史显着相关。最近有研究通过功能性近红外光谱 (fNIRS) 测量老年人 DTW 期间的步态皮质控制，特别是前额皮质 (PFC)。然而，在单任务和双任务步态条件下认知激活差异的自动分类尚未得到广泛研究。在本文中，我们将其制定为分类任务，并利用深度学习对 STW、DTW 和单认知任务 (STA) 进行自动分类。我们对数据样本进行分析，揭示 HbO2 和 Hb 值之间差异的特征，随后将其用作附加特征。我们执行特征工程，将 fNIRS 特征公式化为 3 通道图像，并应用各种图像处理技术进行数据增强，以提高深度学习模型的性能。实验结果表明，使用收集的 fNIRS 数据集以及性别和认知状态信息进行微调的预训练深度学习模型可以实现约 81% 的分类准确率，比传统机器学习算法高出约 10%。我们进一步进行了消融研究，以确定 fNIRS 级别和/或体素位置等特征对分类任务贡献的排名。
