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附录A：2023年4月食品种植策略草案
1。引言东伦弗鲁郡的食品种植策略是在19日大流行和持续的生活压力成本的背景下制定的。面对这些存在的威胁，社区粮食的生长似乎是一个外围问题，但苏格兰各地的证据表明，在社区层面增长的粮食直接解决了许多当前问题。经验表明，粮食越来越多地发展了个人的信心和社区凝聚力，支持健康和可持续的生活方式，减少碳排放并增强生物多样性。该策略的目的是确保东伦弗鲁郡种植的粮食可以为我们的居民带来最大收益。提供此策略的关键将是现有种植者以及想要开始种植食物的居民和社区的参与。本文档建立了一个积极主动的框架，该框架将促进和支持想要开始食物或扩大现有企业的团体。《 2015年社区授权（苏格兰）法》第119条（该法案）要求东伦弗鲁郡议会准备一项食品种植策略，该战略确定了可以用于社区成长的土地和土地。 第119条还要求，当议会分配的等待名单上的数字超过了分配地块总数的50％时，食品生长策略应描述当局打算如何增加提供分配或其他土地来增加社区成长的土地。 在东伦弗鲁郡，已经达到了50％的触发点，要求理事会解决对食品生长空间的需求。《 2015年社区授权（苏格兰）法》第119条（该法案）要求东伦弗鲁郡议会准备一项食品种植策略，该战略确定了可以用于社区成长的土地和土地。第119条还要求，当议会分配的等待名单上的数字超过了分配地块总数的50％时，食品生长策略应描述当局打算如何增加提供分配或其他土地来增加社区成长的土地。在东伦弗鲁郡，已经达到了50％的触发点，要求理事会解决对食品生长空间的需求。这将要求理事会服务合作，并了解粮食种植可以为理事会的总体结果做出有效的贡献，即创造一个更公平的地方，使我们居民的福祉首先是最重要的。在过去的几年中，人们对食物种植的兴趣迅速增加。在东伦弗鲁郡，人的人比以往任何时候都多，可以种植，捡起自己的食物。与邻近当局相比，当地的食品种植场景很小，而在两个分配场所中，绝大多数正在发展。东伦弗鲁郡议会拥有并管理近500个开放空间，相当于345公顷的土地。为了使这种策略成功以取得新的食物种植空间。这将需要创新的思维，以确保这种有价值的土地资源可通过最有效地利用资源带来最大的收益。虽然必须谨慎选择新的地点，但建立在预先预示的开放空间上生长的食物将带来更大的社会和环境回报。同样，即使是临时的，种植食物也可以充分利用空置和废弃的土地。食物种植不一定需要大量资源；在尼尔斯顿，蔬菜是用废弃的花坛裁剪的；而在Barrhead的高产水果园却以半野生状态繁荣发展。此策略鼓励创新，并支持在各种规模和地点种植食物的野心。东伦弗鲁郡（East Renfrewshire）对食品银行包裹的需求很高，而社区食品种植则可以以较小的方式改善平等和粮食尊严。简单的食物生长过程使人们具有共同的目标感，联系和努力，这对他们的福祉与食物本身所含的营养一样重要。本文档中所包含的行动是为确保公平，健康和福祉，气候和自然危机的中心结果而量身定制的。
时间逆转对称性的证据kagome ...
时间倒转对称性的kagome超导性作者：汉宾·邓（Hanbin Deng）1 *，朱wei liu 1 *，Z。Guguchia2 *，Tianyu Yang 1 *，Jinjin liu 3,4 * Frédéric Bourdarot 9 , Xiao-Yu Yan 1 , Hailang Qin 7 , C. Mielke III 2 , R. Khasanov 2 , H. Luetkens 2 , Xianxin Wu 10 , Guoqing Chang 6 , Jianpeng Liu 11 , Morten Holm Christensen 12 , Andreas Kreisel 12 , Brian Møller Andersen 12 , Wen Huang 13 , Yue Zhao 1 ，Philippe Bourges 8，Yugui Yao 3,4，Pengcheng Dai 5，Jia-Xin Yin 1,7†隶属关系：1 Southern科学技术大学物理系，中国广东，深圳。2个宇宙旋转光谱实验室，保罗·施雷尔学院（CH-5232），瑞士维利根PSI。3量子物理中心，高级光电量子体系结构和测量（MOE）的主要实验室（MOE），北京理工学院，中国北京理工学院物理学院。4北京纳米植物和超细光电系统的北京关键实验室，中国北京理工学院。5美国休斯敦莱斯大学物理与天文学系77005，美国。6物理学和应用物理学，新加坡Nanyang Technological University的物理和数学科学学院，新加坡637371。7广东港量子科学中心大湾大湾地区（广东），中国深圳。8帕里斯 - 萨克莱大学，CNRS-CEA，LaboratoireLéonBrillouin，91191，法国Gif Sur Yvette，法国。9UniversitéGrenoble Alpes，CEA，INAC，MEM MDN，F-38000 Grenoble，法国。*这些作者为这项工作做出了同样的贡献。10理论物理学的CAS关键实验室，理论物理研究所，中国科学院，中国北京。11上海大学物理科学技术学院，上海2011年，中国。12尼尔斯·博尔研究所，哥本哈根大学，丹麦哥本哈根DK-2200。13深圳量子科学与工程研究所，南方科学技术大学，深圳518055，中国广东。 †相应的作者。 电子邮件：zhiweiwang@bit.edu.cn; yinjx@sustech.edu.cn超导性和磁性是拮抗量子物质，而在沮丧的局限性系统中，它们长期以来一直在考虑它们的交织。 在这项工作中，我们利用扫描隧道显微镜和MUON旋转共振来发现Kagome Metal CS（V，TA）3 SB 5中的时间反转对称性超导性，在其中Cooper配对表现出磁性磁性，并由其调节。 在磁道通道中，我们观察到完全差距超导状态下的自发内部磁性。 在反磁场的扰动下，我们检测到Bogoliubov Quasi粒子在圆形载体上的时间反转不对称干扰。 在该矢量中，配对差距自发调节，这与在点矢量处发生的成对密度波不同，并且与时间反向对称性破坏的理论提议一致。 内部磁性，Bogoliubov准颗粒和配对调制之间的相关性为时间反向对称性的Kagome超导性提供了一系列实验线索。13深圳量子科学与工程研究所，南方科学技术大学，深圳518055，中国广东。†相应的作者。电子邮件：zhiweiwang@bit.edu.cn; yinjx@sustech.edu.cn超导性和磁性是拮抗量子物质，而在沮丧的局限性系统中，它们长期以来一直在考虑它们的交织。 在这项工作中，我们利用扫描隧道显微镜和MUON旋转共振来发现Kagome Metal CS（V，TA）3 SB 5中的时间反转对称性超导性，在其中Cooper配对表现出磁性磁性，并由其调节。 在磁道通道中，我们观察到完全差距超导状态下的自发内部磁性。 在反磁场的扰动下，我们检测到Bogoliubov Quasi粒子在圆形载体上的时间反转不对称干扰。 在该矢量中，配对差距自发调节，这与在点矢量处发生的成对密度波不同，并且与时间反向对称性破坏的理论提议一致。 内部磁性，Bogoliubov准颗粒和配对调制之间的相关性为时间反向对称性的Kagome超导性提供了一系列实验线索。电子邮件：zhiweiwang@bit.edu.cn; yinjx@sustech.edu.cn超导性和磁性是拮抗量子物质，而在沮丧的局限性系统中，它们长期以来一直在考虑它们的交织。在这项工作中，我们利用扫描隧道显微镜和MUON旋转共振来发现Kagome Metal CS（V，TA）3 SB 5中的时间反转对称性超导性，在其中Cooper配对表现出磁性磁性，并由其调节。在磁道通道中，我们观察到完全差距超导状态下的自发内部磁性。在反磁场的扰动下，我们检测到Bogoliubov Quasi粒子在圆形载体上的时间反转不对称干扰。在该矢量中，配对差距自发调节，这与在点矢量处发生的成对密度波不同，并且与时间反向对称性破坏的理论提议一致。内部磁性，Bogoliubov准颗粒和配对调制之间的相关性为时间反向对称性的Kagome超导性提供了一系列实验线索。
covid-19流行病学更新
指南发展小组传记Zulfiqar A. Bhutta博士Bhutta博士博士，MBBS，FRCPCH，FAAP，FRS是Robert Harding of Sive Childrent of Sott着儿童，多伦多，多伦多，多伦多和全球儿童健康中心的全球儿童健康和政策主席。他还是全球健康与发展研究所的杰出大学教授兼创始董事，以及Aga Khan University的妇女和儿童健康卓越中心，独特的联合任命。 他在全球几所主要大学担任兼职教授职位，包括约翰·霍普金斯（Baltimore）的公共卫生学院，乔治华盛顿大学（DC），波士顿大学公共卫生学院，艾伯塔大学，卡罗林斯卡大学（Karolinska Institute of Alberta University of Alberta），斯德哥尔摩（Stockholm）和伦敦卫生学院。 Bhutta博士是联合国秘书长指定的独立专家审查小组（IER）（IERG）的成员，以监测孕产妇和儿童健康MDGS的全球进展（2011- 2015年）。 他代表全球学术和研究组织参加了全球疫苗和免疫联盟（GAVI）董事会，并在其评估咨询委员会任职。 Bhutta博士也是2015年全球倒计时和2030年全球倒计时的联席主席，从2006 - 2017年开始，是世卫组织东部地中海东部地区的孕产妇和儿童卫生委员会的联合主席，以及高级联合国健康和人权委员会的技术成员。 他领导加拿大，巴基斯坦和东非的大型研究小组，研究与全球卫生相关的问题，并在低收入和中等收入国家中对健康和发展具有特别的兴趣。他还是全球健康与发展研究所的杰出大学教授兼创始董事，以及Aga Khan University的妇女和儿童健康卓越中心，独特的联合任命。他在全球几所主要大学担任兼职教授职位，包括约翰·霍普金斯（Baltimore）的公共卫生学院，乔治华盛顿大学（DC），波士顿大学公共卫生学院，艾伯塔大学，卡罗林斯卡大学（Karolinska Institute of Alberta University of Alberta），斯德哥尔摩（Stockholm）和伦敦卫生学院。Bhutta博士是联合国秘书长指定的独立专家审查小组（IER）（IERG）的成员，以监测孕产妇和儿童健康MDGS的全球进展（2011- 2015年）。他代表全球学术和研究组织参加了全球疫苗和免疫联盟（GAVI）董事会，并在其评估咨询委员会任职。Bhutta博士也是2015年全球倒计时和2030年全球倒计时的联席主席，从2006 - 2017年开始，是世卫组织东部地中海东部地区的孕产妇和儿童卫生委员会的联合主席，以及高级联合国健康和人权委员会的技术成员。他领导加拿大，巴基斯坦和东非的大型研究小组，研究与全球卫生相关的问题，并在低收入和中等收入国家中对健康和发展具有特别的兴趣。他领导加拿大，巴基斯坦和东非的大型研究小组，研究与全球卫生相关的问题，并在低收入和中等收入国家中对健康和发展具有特别的兴趣。多年来，布塔博士获得了无数奖项，最近被加拿大参议院凭借其加拿大150枚奖牌对全球儿童健康的贡献获得了认可，并被美国国家医学院承认，并当选为皇家学会研究员。他因其在循证公共卫生影响下，2022年约翰·德克斯加拿大盖尔德纳全球健康奖和最近加拿大的亨利·弗里森国际健康研究奖以及尼尔斯·罗斯·冯·罗森斯坦奖章（2024）而获得了奖项。Jean-Philippe Chaput教授Chaput教授是安大略省东部儿童医院健康活跃的生活和肥胖研究小组的高级研究科学家，也是加拿大渥太华大学的儿科教授。 他的研究专注于小儿肥胖症，重点是健康的生活方式行为（例如，体育锻炼，久坐行为，睡眠，饮食），对5-17岁的儿童和青少年。 Chaput教授的教学经验集中在流行病学和公共卫生方面。 他是WHO指南开发小组的体育活动和久坐行为指南。 他领导了青年工作组制定这些准则，因此，他熟悉了WHO指南制定手册以及Gravel and Clase II。 nain-feng Chu博士Chu博士是公共卫生学院，国防医学中心的兼职教授，医学院的就业医师。 在中国台北的三级服务总医院。Jean-Philippe Chaput教授Chaput教授是安大略省东部儿童医院健康活跃的生活和肥胖研究小组的高级研究科学家，也是加拿大渥太华大学的儿科教授。他的研究专注于小儿肥胖症，重点是健康的生活方式行为（例如，体育锻炼，久坐行为，睡眠，饮食），对5-17岁的儿童和青少年。Chaput教授的教学经验集中在流行病学和公共卫生方面。他是WHO指南开发小组的体育活动和久坐行为指南。他领导了青年工作组制定这些准则，因此，他熟悉了WHO指南制定手册以及Gravel and Clase II。nain-feng Chu博士Chu博士是公共卫生学院，国防医学中心的兼职教授，医学院的就业医师。在中国台北的三级服务总医院。他开始在哈佛公共卫生学院获得CVD流行病学培训，并获得了博士学位。Nain-Feng Chu博士致力于研究和
地面甚长基线原子干涉测量法
;路易吉·卡恰普蒂；塞尔吉奥·卡拉特罗尼；本杰明·卡努埃尔；基娅拉·卡普里尼；安娜·卡拉梅特；劳伦蒂乌卡拉梅特；马泰奥·卡莱索；约翰·卡尔顿；马特奥·卡萨列戈；瓦西利斯·查曼达里斯；陈玉傲;玛丽亚·路易莎·基奥法洛；阿莱西娅·辛布里；乔纳森·科尔曼；弗洛林·卢西安·康斯坦丁；卡洛·R·孔塔尔迪；崔亚欧;埃莉莎·达罗斯；加文·戴维斯；埃丝特·德尔·皮诺·罗森多；克里斯蒂安·德普纳；安德烈·德列维安科；克劳迪娅·德·拉姆；阿尔伯特·德罗克；丹尼尔·德尔；法比奥·迪·庞波；戈兰·S·乔尔杰维奇；巴贝特·多布里希；彼得·多莫科斯；彼得·多南；迈克尔·多瑟；扬尼斯·德鲁加基斯；雅各布·邓宁安；阿利舍尔·杜斯帕耶夫；萨扬·伊索；约书亚·伊比；马克西姆·埃夫雷莫夫；托德·埃克洛夫；格德米纳斯·埃勒塔斯；约翰·埃利斯;大卫·埃文斯；帕维尔·法捷耶夫；马蒂亚·法尼；法里达·法西；马可·法托里；皮埃尔·费耶；丹尼尔·费莱亚；冯杰;亚历山大·弗里德里希；埃琳娜·福克斯；纳瑟尔·加鲁尔；高东风;苏珊·加德纳；巴里·加勒威；亚历山大·高格特；桑德拉·格拉赫；马蒂亚斯·格瑟曼；瓦莱丽·吉布森；恩诺·吉斯；吉安·F·朱迪斯；埃里克·P·格拉斯布伦纳；穆斯塔法·京多安；马丁·哈内尔特；蒂莫·哈库利宁；克莱门斯·哈默勒； Ekim T. Hanımeli；蒂芙尼·哈特；莱昂妮·霍金斯；奥雷利恩·希斯；杰瑞特·海斯；维多利亚·A·亨德森；斯文·赫尔曼；托马斯·M·赫德；贾森·M·霍根；博迪尔·霍尔斯特；迈克尔·霍林斯基；卡姆兰·侯赛因；格雷戈尔·詹森；彼得·耶格利奇；费多·耶莱兹科；迈克尔·卡根；马蒂·卡利奥科斯基；马克·卡塞维奇；亚历克斯·凯哈吉亚斯；伊娃·基利安；苏门·科利；贝恩德·康拉德；约阿希姆·科普；格奥尔吉·科尔纳科夫；蒂姆·科瓦奇；马库斯·克鲁兹克；穆克什·库马尔；普拉迪普·库马尔；克劳斯·拉默扎尔；格雷格·兰茨伯格；迈赫迪·朗格卢瓦；布莱尼·拉尼根；塞缪尔·勒鲁什；布鲁诺·莱昂内；克里斯托夫·勒庞西·拉菲特；马雷克·莱维奇；巴斯蒂安·莱考夫；阿里·莱泽克；卢卡斯·隆布里瑟； J.路易斯·洛佩兹·冈萨雷斯；埃利亚斯·洛佩兹·阿萨马尔；克里斯蒂安·洛佩斯·蒙哈拉兹；朱塞佩·加埃塔诺·卢西亚诺；马哈茂德；阿扎德·马勒内贾德；马库斯·克鲁兹克；雅克·马托；迪迪埃·马索内特；阿努帕姆·马宗达尔；克里斯托弗·麦凯布；马蒂亚斯·梅斯特；乔纳森菜单；朱塞佩·梅西尼奥；萨尔瓦多·米卡利齐奥；彼得·米林顿；米兰·米洛舍维奇；杰里迈亚·米切尔；马里奥·蒙特罗；加文·W·莫利；尤尔根·穆勒； Özgür E. Müstecapl ioğlu ;倪伟头 ;约翰内斯·诺勒；塞纳德·奥扎克；丹尼尔 KL 爱;亚西尔·奥马尔；朱莉娅·帕尔；肖恩·帕林；索拉布·潘迪；乔治·帕帕斯；维奈·帕里克；伊丽莎白·帕萨坦布；埃马努埃莱·佩鲁基；弗兰克·佩雷拉·多斯桑托斯；巴蒂斯特·皮斯特；伊戈尔·皮科夫斯基；阿波斯托洛斯·皮拉夫齐斯；罗伯特·普朗克特；罗莎·波贾尼；马可·普雷维德利；朱莉娅·普普蒂；维什努普里亚·普蒂亚·维蒂尔；约翰·昆比；约翰·拉菲尔斯基；苏吉特·拉詹德兰；恩斯特·M·拉塞尔；海法 雷杰布·斯法尔 ;塞尔日·雷诺；安德里亚·里查德；坦吉·罗津卡；阿尔伯特·鲁拉；扬·鲁道夫；迪伦·O·萨布尔斯基；玛丽安娜·S·萨夫罗诺娃；路易吉·圣玛丽亚；曼努埃尔·席林；弗拉基米尔·施科尔尼克；沃尔夫冈·P。施莱希；丹尼斯·施利珀特；乌尔里希·施奈德；弗洛里安·施雷克；克里斯蒂安·舒伯特；尼科·施韦森茨；阿列克谢·谢马金；奥尔加·塞尔吉延科；邵丽静;伊恩·希普西；拉吉夫·辛格；奥古斯托·斯梅尔齐；卡洛斯·F·索普尔塔；亚历山德罗·DAM·斯帕利奇；佩特鲁塔·斯特凡内斯库；尼古拉斯·斯特吉乌拉斯；扬尼克·斯特罗勒；克里斯蒂安·斯特鲁克曼；西尔维娅·坦廷多；亨利·斯罗塞尔；古列尔莫·M·蒂诺；乔纳森·廷斯利；奥维迪乌·廷塔雷努·米尔恰；金伯利·特卡尔切克；安德鲁. J.托利；文森扎·托纳托雷；亚历杭德罗·托雷斯-奥胡埃拉；菲利普·特罗伊特兰；安德里亚·特罗姆贝托尼；蔡玉岱;克里斯蒂安·乌弗雷希特；斯特凡·乌尔默；丹尼尔·瓦鲁克；维尔·瓦斯科宁；维罗尼卡·巴斯克斯-阿塞韦斯；尼古拉·V·维塔诺夫；克里斯蒂安·沃格特；沃尔夫·冯·克利青；安德拉斯·武基奇斯；莱因霍尔德·瓦尔泽；王金;尼尔斯·沃伯顿；亚历山大·韦伯-日期；安德烈·温兹劳斯基；迈克尔·维尔纳；贾森·威廉姆斯；帕特里克·温德帕辛格；彼得·沃尔夫；丽莎·沃尔纳；安德烈·雪雷布；穆罕默德·E·叶海亚；伊曼纽尔·赞布里尼·克鲁塞罗；穆斯林扎雷；詹明生;林周;朱尔·祖潘；埃里克·祖帕尼奇
地热能网络： - 转换我们的热...
“参议员，我们放置广告”一词已成为Facebook在2018年使用人工智能帮助广告工作的标志性提醒。尽管对该主题的意见可能有所不同，但不可否认的是，AI彻底改变了社交网络有效针对客户的能力。但是，许多人难以理解AI，机器学习和深度学习之间的细微差别。参议员Cornyn对Facebook内部运作的困惑对于那些试图掌握这些复杂概念的人来说是一种普遍的经历。要阐明AI，ML和DL之间的差异，必须从技术进步的基本构建基础开始：算法。算法是导致解决问题的顺序列表，就像烹饪方面的食谱一样。指令的顺序很重要，如遵循随机或不一致步骤的荒谬性所举例说明。人工智能可以被视为“假情报”，但该标签并不能公正其能力。而不是将人工称为“错误”或“不是人”，而是更准确地描述为可以从大量数据中处理和学习的高级计算机智能。尽管科学界就“人造”的含义进行了辩论，但可以肯定的是：AI已成为当今技术景观中必不可少的工具。注意：我在保持其原始含义完整的同时重写了文本，引入了偶尔的拼写错误（SE），以避免翻译并保持与原始语言相同的语言。注意：我随机选择了此文本的“添加拼写错误（SE）”方法。使计算机像人类一样思考的追求导致了人工智能（AI）的发展，这使机器能够从经验中学习，适应新的输入并执行类似人类的任务。AI分为三种类型：狭窄或弱的AI，一般AI（AGI）或强AI和有意识的AI。当前正在使用的大多数AI都是狭窄的AI，旨在自动化特定任务并随着时间的推移改善其执行。示例包括自动驾驶汽车，面部识别系统以及智能手机上的准确天气预报。但是，最终目标是创建AGI，这将使机器通常像人类一样思考，并基于学习而不是以前的培训做出决定。这将涉及从经验中独立学习，机器可以学习，推理和做出与人类类似的判断。AGI的发展是一个持续的挑战，有四个测试作为该概念的主要定义：Turing测试，Loebner奖和另外两个尚未赢得的奖品。年度竞赛在各种挑战中相互对抗的年度比赛已经结束。在2007年，苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）对旨在模仿人类智能的机器人进行了新的测试。根据沃兹尼亚克（Wozniak）的说法，机器人不可能在没有大量学习的情况下真正理解咖啡生产和操作机器的概念。由Ben Goertzel设计的机器人大学学生测试，将机器人放置在模拟的大学环境中，他们必须完成课程工作并通过考试才能展示其能力。这是四个主要方法：1。此测试要求机器人适应新情况并从其经验中学习。在2005年，尼尔斯·约翰·尼尔森（Nils John Nilsson）提出了一种用于图灵测试的替代方法，该方法的重点是评估机器人执行类似人类任务的能力。这种观点强调了理解人工智能发展中人类认知和行为的重要性。在其核心上，机器学习是人工智能的一个子集，它使系统能够在无明确编程的情况下从经验中学习。机器学习有四种主要类型：监督，无监督，半监督和加强学习。监督学习涉及对标记数据进行培训算法以预测未来的结果，就像教儿童基本算术操作或识别对象的图像一样。Machine Learning Through Supervised Learning ----------------------------------------------- The algorithm learns by comparing its actual output with correct outputs to find errors and then modifies the model accordingly.这是通过监督学习来实现的，这是一种在历史数据预测未来事件的应用中使用的常见技术。例如，如果通常错误地计算出6+3，则该机器可以预期该组合可能会产生9的不同结果。可以在日常示例中看到此功能，例如检测欺诈性信用卡交易或确定哪些保险公司更容易提出索赔。监督学习通常分为分类和回归任务。2。3。4。分类涉及识别具有标记数据的模式，而回归侧重于预测连续值。相比之下，无监督的学习在没有正确的输出或输出之间的相关性的情况下进行操作。无监督的机器学习缺乏一组预定义的答案或参考点，需要算法探索数据并发现隐藏的结构模式。这种方法在交易数据中特别有效，例如识别具有针对性营销活动特征相似特征的客户组。对无监督的机器学习的日益兴趣源于其朝着人工智能（AGI）发展的潜力，这是一个比传统狭窄的AI更复杂，更雄心勃勃的目标。通过在没有事先指导的情况下导航问题，AI系统必须仅依靠其逻辑操作才能得出结论。这个过程类似于目睹运动新手，试图通过直接观察来理解规则和策略，而没有现有的知识可以借鉴。无监督学习的最终目标在于它通过利用其固有的认知能力来使机器“自学”的能力。AI算法采用各种学习方法，每种方法都具有其独特的特征和应用。**开/关逻辑**：在这种方法中，AI系统仅依靠其内部逻辑机制来学习而没有任何外部指导。**半监督学习（SSL）**：SSL通过使用标记和未标记的数据来结合受监督和无监督学习的好处。不同类型的AI。当可用的参考数据与不完整或不准确的信息之间保持平衡时，此方法特别有用。通过利用未标记的数据，SSL减少人类偏见并提高结果的精度，同时最大程度地减少成本。**强化学习**：这种动态的编程方法使用奖励和惩罚来训练算法。AI代理人通过与环境互动，获得奖励，以获取正确的行动和对不正确的行为的惩罚。目标是最大程度地提高奖励并最大程度地减少惩罚，从而在特定情况下导致最佳绩效。强化学习使机器能够确定最佳行为并实现预期的结果。**未指定的学习方法**：这种方法涉及使用标记和未标记数据的组合训练AI系统。当可用的参考数据与不完整或不准确的信息之间保持平衡时，该方法特别有用。通过利用未标记的数据，这种方法可以减少人类的偏见，并提高结果的精度，同时最大程度地减少成本。注意：原始文本仅将强化学习视为第四种方法，但似乎省略了另一种学习。如果您打算将半监督学习作为四种方法之一，请指定缺少哪一种方法。重写文字如下：宠物是通过为其学习量身定制的奖励和惩罚而训练的。，如果不这样做，它会因出去外面或鼻子擦拭而收到一种享受。强化学习通常用于游戏，机器人技术和导航。该算法通过反复试验发现了最佳步骤，从而获得了最大的回报。此过程称为马尔可夫决策过程。Facebook的新闻提要是大多数人可以理解的一个例子。Facebook使用机器学习来个性化用户的提要。如果您经常与特定朋友的活动进行互动，则您的提要将开始以更多的朋友的帖子在顶部。如果您停止以相同的方式进行交互，则将更新数据集，并且您的提要将进行相应调整。深度学习是一种专业的机器学习形式，可以模仿人脑在处理数据中的功能并创建决策模式。它也被称为深神经学习或深度神经网络。深度学习使用层次的人工神经网络进行机器学习过程，类似于人脑的工作方式。与传统的程序建立线性网络不同，深度学习系统可以实现数据的非线性处理。标准的机器学习工作流程涉及手动从图像中提取功能。然后将这些功能用于创建用于分类对象的模型。深度学习工作流程不同，因为相关特征会自动提取。深度学习还执行“最终学习” - 它得到了原始数据和一项任务，例如分类，并学习了如何自行完成。在机器学习中，您可以手动选择功能和分类器来对图像进行排序。具有深度学习，特征提取和建模步骤是自动的。AI的两种类型是什么。两种类型的AI。然而，人们对通过深度学习实现人工通用智能（AGI）的潜在陷阱提出了担忧，尤其是基于现实世界中的常识和知识的开放式推理。加里·马库斯（Gary Marcus）的论文总结了关键问题，包括开放式推理中深度学习的局限性以及如果培训数据包含它们，则获得了偏见。这是重写的文本：结果，AI系统经常在其发现和预测中反映这些偏见。尽管对深度学习感到兴奋，但克服这一挑战仍然是一个重大障碍。尽管进步令人印象深刻，但将机器学习不仅仅是识别模式而言，需要花费时间和精力。因此，您拥有它 - 现在您将有能力自信地与朋友或同事在下一次辩论中讨论AI，ML和DL之间的差异。如果没有，我们期待看到有关您受到参议员Cornyn启发的“错误”的幽默模因。如果您正在寻求与该领域保持一致的新角色或为您的公司需要新的人才 - 我们很乐意为您提供帮助。人工智能类型是什么。2人工智能的主要类型。有多少种类型的人工智能。