人工智能 (AI) 通常被认为是机器模仿人类智能行为的能力。从医疗设备到自动驾驶汽车,这项技术的应用非常广泛,ChatGPT 等工具能够模仿人类的思维过程。NASA 是政府部门人工智能应用和创新方面的领导者,其应用包括风暴预测工具,该工具使用图像识别技术识别大气条件,为破坏性冰雹提供预警,以及使用自主导航系统的火星毅力号探测器等太空飞行器。尽管 NASA 和其他联邦机构正在不断探索将人工智能纳入其组织以实现机构目标的方法,但人工智能在如此广泛的学科范围内的应用对监管和管理网络安全威胁等风险提出了挑战,并推动了更详细的联邦治理需求。
摘要 — 脑机接口 (BCI) 旨在让用户能够仅通过思维过程与机器交互。针对轻度和重度运动障碍患者的 BCI 尤其令人感兴趣,因为这种技术将改善他们的生活方式。本文重点研究了使用深度信念网络对脑电图中单次试验的 P300 波形进行分类,以用于 BCI。这种深度学习算法能够自动从受试者的脑电图数据中识别相关特征,使其训练所需的预处理阶段更少。该网络在健康受试者和中风后患者身上进行了测试。健康受试者的最高准确率为 91.6%,中风后患者的准确率为 88.1%。索引术语 — 脑机接口、中风患者、脑电图、深度信念网络
BSN3703 ENTREPRENEURIAL STRATEGY AY2023/2024 Semester 1 Lecture Time: Friday 3pm to 6pm Venue: BIZ 1 03-07 Instructor: Julian Pan Department: Strategy & Policy Office: BIZ2 2-3 Contact: panjfj@nus.edu.sg TA: Email: COURSE DESCRIPTION BSN3703 gives an insight into the processes and varietals of企业家精神,战略,筹款和管理。该课程从理论和研究中很大程度上汲取灵感,但其核心是实践的。大多数班级时间将专门讨论描述不同企业家的职业和工作的企业家情况的案例讨论。这有助于学生对任何内在的企业家野心的反思。这些案例说明了风险和不确定性以及驾驶启动格局所需的复杂决策背后的程序和思维过程。班级的其余部分涉及通过客人互动和演讲者与启动领域的互动。
“思考惯例”是帮助学习者参与并理解思维过程的策略。将思维习惯纳入您的教学中有助于揭示学习者见解的证据,促进和发展学习者的批判性思维能力,鼓励学习者将思维(而不是正确的答案)视为目标,并向学习者发出信号。思考程序可用于各种目的,分为三个主要类别:引入和探索;合成和组织;并更深入地挖掘。本文档包括在书中发现的各种思维习惯的摘要(Ritchart,Church&Morrison,2011年)。尽管这些思维习惯的过程各不相同,但它们都应该以“分享思维”结论。在最后一步中,您作为讲师便利的讨论,请学习报告,讨论,讨论主题,确定新思维和思维变化以及汇报参与思维日常工作的过程。
通过创建人工智能(AI)来构建人类水平的思维过程是计算机科学的最先进。智能机器受新兴技术,智能设备,传感器,计算能力,更快的数据处理,庞大的存储和人机相互作用功能的影响。数据科学是一个跨学科领域,具有从数据,非结构化或半结构化数据中提取知识/见解的能力。用人工智能,更有效的解决方案孪生,以从大量数据池中找到有意义的信息,并提供来自多个来源的数据 - 传感器,图像,流视频,卫星,医学图像和云。此M.Tech。(双学位)计划对数据科学和人工智能中使用的应用统计和数学进行了全面覆盖,同时准备学生分析,设计和实验解决方案解决问题。
通过创建人工智能(AI)来构建人类水平的思维过程是计算机科学的最先进。智能机器受新兴技术,智能设备,传感器,计算能力,更快的数据处理,庞大的存储和人机相互作用功能的影响。数据科学是一个跨学科领域,具有从数据,非结构化或半结构化数据中提取知识/见解的能力。用人工智能,更有效的解决方案孪生,以从大量数据池中找到有意义的信息,并提供来自多个来源的数据 - 传感器,图像,流视频,卫星,医学图像和云。这个B.Tech。和M.Tech。(双学位)计划对数据科学和人工智能中使用的应用统计和数学进行了全面覆盖,同时准备学生分析,设计和实验解决方案解决问题。
但是,自1950年代以来,AI一直在开发。Alan Turing介绍了1950年能够思考的机器的概念。[7]约翰·麦卡锡(John McCarthy),被广泛称为AI的父亲,于1956年创造了这个词。[8] AI是指使用计算机模仿人类智力和批判性思考的能力。[8]鉴于人脑,神经系统系统和批判性思维过程的复杂性,AI在技术上在多个层面上都具有挑战性。将人类认知功能(例如逻辑,推理,感知,关联,计划,预测,自然语言处理和运动控制)纳入AI技术是非常复杂的。更具挑战性,因为医疗AI在错误成本方面是不可原谅的,但此处却可能产生最大的影响力和机会。因此,毫不奇怪的是,AI和Big-Data分析在医学方面已变得无处不在,并且正在改变多个学科的医疗保健,医学研究和公共卫生。
摘要 —本研究旨在研究人工智能 (AI) 思维的定义和属性,以支持 AI 教育,从而帮助教育工作者确定应如何在 K-12 年级开展此类教育。采用文本挖掘方法,使用文本爬取和共词分析,使用 Python 编程语言设计和定义 AI 思维。使用余弦相似度和 word2vec 技术进行共词分析。余弦相似度通过根据出现频率分配权重来提取配对词。word2Vec 的 skip-gram 检查周围的单词并预测配对词。根据共词分析结果,AI 思维正在使用综合思维过程通过讨论、提供、演示和证明过程来解决决策问题。此外,未来的 AI 教育研究必须考虑 AI 思维。本研究旨在作为推动 AI 教育发展的基础研究。
然而,人工智能自 20 世纪 50 年代以来一直在发展。艾伦·图灵在 1950 年提出了能够思考的机器的概念。[7] 被广泛称为人工智能之父的约翰·麦卡锡在 1956 年创造了这一术语。[8] 人工智能是指使用计算机模仿人类智能和批判性思考能力。[8] 鉴于人脑、神经系统和批判性思维过程的复杂性,人工智能在多个层面上都面临着技术挑战。将逻辑、推理、感知、联想、规划、预测、自然语言处理和运动控制等人类认知功能融入人工智能技术非常复杂。在医疗保健领域实现这一点更具挑战性,因为医疗人工智能在错误成本方面是无情的,但这也有可能带来最大的影响和机遇。因此,人工智能和大数据分析在医学领域无处不在,并正在跨多个学科改变医疗保健、医学研究和公共卫生,这并不奇怪。
摘要谷歌地图是一个基于人工智能的计算机程序的例子。然而,到目前为止还没有法律法规对此进行明确的规范,特别是印度尼西亚的知识产权法规。本研究问题的表述为:谷歌地图上的人工智能的知识产权是什么?因此,本研究从知识产权的角度探讨谷歌地图上的人工智能。本研究采用规范研究方法,使用二手数据和仅作为支持数据的原始数据,本研究的性质是描述性的,并使用演绎方法得出结论。本研究的结论是,人工智能是人类思维过程的结果,成为资产并产生需要保护的权利,而基于知识产权,人工智能可以说是一个计算机程序,只有两个法律方面对其进行规范,即版权和专利,其范围的确定取决于人工智能本身的最终形式。从谷歌地图作为人工智能的知识产权分析来看,其运作方式可以说属于专利范围。