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对新概念的开发和定性评估，以促进自动化
摘要。在BMWK [1]资助的项目Karli中，开发了用于Au tomed驾驶的HMI系统，以确保符合级别的驾驶员行为，以确定SAE水平为0-4 [2]。Karli的目标是开发一个新的整体系统，以确保由用户以用户为中心的迭代开发程序安全驾驶。设计思维方法用于开发思想和概念，以全面促进符合水平的驾驶员行为。这些想法被阐述为概念（例如学习系统，游戏化，信任校准），并以用户叙事的形式以低保真原型的形式进行。这些是基于文本的方案，其中使用户有形这些概念。定性研究的目的是评估旨在在接受和进一步发展的潜力方面促进级别驱动器行为而开发的概念。用户叙述中的概念在用户研究中进行了评估。进行了十二个指导的个人访谈（M = 74分钟）。样本合作有不同需求的人群。分析基于定性内容分析[3]。结果表明，除其他外，偏好是混合的偏好。根据结果，建议使用游戏化/经典干预或信任校准/经典干预和紧急停止的学习系统组合系统。本文提供了有关Karli研究项目用户中心方法的见解，并报告了定性评估研究的关键发现。基于关键发现，将提供以用户为中心的开发的建议和前景。
CPSC 170 – 未来总统的人工智能
人工智能不仅对科学家和工程师来说是一种必不可少的工具，对医生、法官、艺术家和总统来说也同样如此。本课程面向所有学生，没有任何先决条件，也不需要数学背景或编程。我们将讨论各种主题，包括因自动化导致的失业、机器学习系统如何影响医疗保健、语言模型对教育的影响，以及当今头条新闻中的许多其他主题。学生将了解这项技术的一些基本限制，了解如何批判性地分析公众对人工智能的主张，并了解人工智能正在产生的社会影响。
Sysoft Quantum Intelligence 将 GenAI 大型语言模型与量子计算框架相结合，以洞察投资
生成式人工智能是一种人工智能技术，它广泛地描述了能够生成文本、图像、代码或其他类型内容的机器学习系统，通常是响应用户输入的提示。生成式人工智能模型使用一种称为深度学习的复杂计算过程来分析大量数据中的常见模式和排列，然后使用这些信息创建新的、令人信服的输出。这些模型通过结合称为神经网络的机器学习技术来实现这一点，这些技术大致受到人类大脑处理和解释信息的方式的启发，然后随着时间的推移从中学习。
数字孪生 - Bmt.org
在 BMT，我们将数字孪生定义为“实物资产、流程 / 人员 / 地点 / 系统 / 设备的虚拟表示，当输入或提供真实世界数据时，可以做出有效决策，从而优化相关系统的性能和效用”。一组软件模型和模拟，辅以实时（或延时）测量数据，可以实现明智的决策过程。孪生首先是学习系统，由实时从传感器收集的数据驱动。下面提供了船舶数字孪生的示例组件结构，展示了如何将设计过程中的数字模型和文档与实物资产数据输入相结合，以提供智能决策支持、见解和优势。
27.1.2 残疾论据
GOFAI 对应于第 7 章中描述的最简单的逻辑代理设计，我们在那里看到，在一组必要和充分的逻辑规则中捕捉适当行为的每一种偶然性确实很困难；我们称之为资格问题。但正如我们在第 12 章中看到的，概率推理系统更适合开放式领域，正如我们在第 21 章中看到的，深度学习系统在各种“非正式”任务上表现出色。因此，批评不是针对计算机本身，而是针对一种使用逻辑规则对计算机进行编程的特定风格——这种风格在 20 世纪 80 年代很流行，但已被新方法所取代。
NHS NORFOLK＆WAVENEY初级保健员工队伍培训与开发资源目录
社区药剂师现在可以在网关模块完成后注册一个或多个临床检查技能专家模块。社区药剂师培训的临床检查技能提供了一系列集中的临床检查技能，这些临床检查技能将帮助药剂师更自信地评估人们每周管理向社区药房呈现的临床病例的类型。专注于识别危险信号进行推荐，并知道何时可以使用自我护理建议和安全网信息的非处方药来管理该人。模块内容是使用灵活且敏感的电子学习系统在线交付的。
联邦学习遭受攻击：通过计算机网络中的数据中毒攻击暴露漏洞
摘要 — 联邦学习是一种使多个设备能够共同训练共享模型而不共享原始数据的方法，从而保护数据隐私。然而，联邦学习系统在训练和更新阶段容易受到数据中毒攻击。使用 CIC 和 UNSW 数据集，在十分之一的客户端的 FL 模型上测试了三种数据中毒攻击 - 标签翻转、特征中毒和 VagueGAN。对于标签翻转，我们随机修改良性数据的标签；对于特征中毒，我们改变随机森林技术识别出的具有高度影响力的特征；对于 VagueGAN，我们使用生成对抗网络生成对抗样本。对抗样本只占每个数据集的一小部分。在本研究中，我们改变了攻击者修改数据集的百分比，以观察它们对客户端和服务器端的影响。实验结果表明，标签翻转和 VagueGAN 攻击不会显著影响服务器准确性，因为它们很容易被服务器检测到。相比之下，特征中毒攻击会巧妙地削弱模型性能，同时保持较高的准确率和攻击成功率，凸显了其隐蔽性和有效性。因此，特征中毒攻击可以操纵服务器，而不会显著降低模型准确率，这凸显了联邦学习系统面对此类复杂攻击的脆弱性。为了缓解这些漏洞，我们探索了一种名为“随机深度特征选择”的最新防御方法，该方法在训练期间将服务器特征随机化为不同大小（例如 50 和 400）。事实证明，该策略在最大程度地降低此类攻击的影响（尤其是在特征中毒方面）方面非常有效。