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员工工作文件937-比较思维和...
对比，ML Tictactoe播放器学会了不要从游戏数据库或反复玩游戏中丢失游戏。在更复杂的问题中，对基于规则的AI进行编程，该规则可以预期系统中所有可能的状态很快变得不可行。mL方法通常分为三类：监督学习，不受欢迎的学习和强化学习。在监督学习中，ML算法从数据中学习输入和输出对之间的关联。输出是监督信号，模型学会从输入中推断出来。例如，一个计算机从包含借款人（输入）特征的数据集中学习（输入）（输出）。然后使用该模型来预测未来的借款人是否可能默认。在无监督的学习中，ML模型在输入数据中发现模式。没有输出（监督信号）。例如，一个无监督的ML模型群集借款人会根据其相似性或识别相对于整个数据集的异常数据点。在增强学习中，计算机代理试图在导致最大奖励的环境中识别动作顺序。代理需要探索环境以学习最佳策略。例如，强化学习者通过多次对抗来掌握棋盘游戏来掌握棋盘游戏。该系统的设计使得代理在赢得游戏时会获得奖励，并且在输掉比赛时会受到惩罚。，2018年），监督模型，从图像中检测皮肤癌（Esteva等人，2018年）。代理人仅编程以寻求奖励，但是在开始学习之前，没有任何策略配备任何策略。近年来，AI的许多里程碑成功，例如强化学习代理人玩耍（Silver等人，2017年），或者可以编写连贯文本的无监督语言模型（Brown等人，2020）基于深度人工神经网络，也称为深度学习。通过将输入数据从网络中的图层传递到图层，以越来越抽象的方式表示。提供了足够的数据点，可以从其中学习有意义的表示，深度学习模型可以从非结构化高维数据（例如图像，文本和声音）中提取信号。这是一项更传统的ML方法的任务。在许多AI应用中，人类和机器共同运行既稳定又有效的系统。财务系统也不例外。对于财务系统，稳定性是指吸收冲击的能力，同时防止对真实经济的破坏（Schinasi，2004年）。许多出色的论文已全面审查了AI在财务部门的应用，几项研究集中在其财务稳定性的暗示上（金融稳定委员会，2017年； Danielsson等人。，2019年； Gensler和Bailey，2020年）。我们的论文重点关注这些应用程序（从交易和贷款到监管和政策制定）最好地说明了人类和机器的一些优势和劣势。，2006年； Bacoyannis等。，2015年）。例如，在算法交易中使用AI具有明显的执行速度和同时考虑大量信息的能力（Nevmy-Vaka等人。此外，算法交易者不太可能犯错或有偏见的非理性决定（Jain等人，但大多数AI代理都是
EUF-SNT-T1469 - 飞思卡尔 PowerPoint 模板
航天飞机主发动机在地面测试中。可以看到控制器安装在燃烧室的左侧。（NASA 照片 885338）改进后的计算机使用摩托罗拉 68000 32 位微处理器（来源：http://history.nasa.gov/computers/Ch4-8.html）
类比作为思维和人工智能的基本功能 - Cognitorium
文献中讲了很多类比在思维中的重要性，但只给出了一个类比推理的例子。作者认为，类比在思维方面有着更广泛的含义，是三段论与隐喻、知觉与比较、归纳与演绎、抽象的分类与构造等思维机制的基本功能，这些都将在报告中举例说明。作者还批评了结构类比作为类比实现方式的主导假设，并提出了另一个基于上下文的类比原则。将展示如何从句法谓词获得词汇类比，这为基于神经网络以外的原理构建人工智能提供了基础。
扩展思维和人为自传记忆
分布的自传记忆在社会心理学理论中受到了极大的关注（例如，Harris，Barnier，Sutton＆Keil，2014; Wegner，1986），在关于认知者与他们的人物环境之间的关系中，在很大程度上被忽略了。因此，本文的目的是通过讨论有关令人回味的对象和生命的经验工作，并概念化这些对象和技术如何整合到生物学记忆过程中，从而改变我们自传记忆的结构（Bell＆Gemmell，2009年），来引起人们对人为自传的纪念的关注。在与回忆性的对象进行相互作用时，我们通常将信息整合到大脑和世界上，以构建自传记忆，从而使我们能够以与在没有此类对象的情况下记住过去完全不同的方式记住我们的个人过去。本文中的一个特定重点是自传依赖性的维度，这是我们依靠对象能够记住个人体验的程度。我将讨论各种程度的自传依赖性，范围从低至中等到强度。这种依赖性越强，记住我们个人过去的车辆和过程都越大。本文具有以下结构。我首先要确定两个参数，以支持扩展思维，一个基于奇偶校验，另一个基于代理和外部资源之间的互补性，将后者优先考虑（第2节）。i分类法对不同的人类记忆系统进行了简要描述人类自传记忆的某些特性（第3节）。接下来，我区分用于实用认知任务的认知文物和用于记住我们个人过去的回忆物体，重点是后者（第4节）。i以概念化自传依赖性的维度结束了本文（第5节），并进行了一个案例研究，其中概念化了代理与救生技术之间的整合程度（第6节）。
复杂的思维和采用人工智能工具
在接下来的5年中，人工智能（AI）工具有望在人们的生活中变得司空见惯，尤其是在其工作过程中。因此，教育机构对确保学生在其教育计划中获得适当使用该技术相关的能力感到内在责任。但是，学生对将人工智能工具纳入教育过程和未来职业的看法是什么？哪些能力会影响教室中对该技术的更大采用？本文的目的介绍了一项探索性研究的结果，该研究对来自墨西哥一所技术大学的学生的样本人群进行了研究，其中检查了他们对培训和使用人工智能工具为其职业进行培训和使用的开放性。评估了他们对复杂思维及其亚竞争的发展的看法，他们认识到复杂的思维是面临不确定环境变化的宝贵认知技能。该研究的方法包括使用R软件的多元描述性统计分析。结果决定了学生在成就复杂思维能力方面的感知改善与使用AI工具的看法之间的正相关。总而言之，参与者认为使用这些工具是其职业的特征，尽管他们质疑这些知识是否包括在其专业培训中。本文介绍了一些发现，为将来的研究提供了足够的机会。
萨克森达 PI
重量（磅） 125 130 135 140 145 150 155 160 165 170 175 180 185 190 195 200 205 210 215 220 225（千克） 56.8 59.1 61.4 63.6 65.9 68.2 70.5 72.7 75.0 77.3 79.5 81.8 84.1 86.4 88.6 90.9 93.2 95.5 97.7 100.0 102.3 高度（英寸） （厘米） 58 147.3 26 27 28 29 30 31 32 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 59 149.9 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 43 44 45 46 60 152.4 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 61 154.9 24 25 26 27 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 62 157.5 23 24 25 26 27 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 38 39 40 41 63 160.0 22 23 24 25 26 27 28 28 29 30 31 32 33 34 35 36 36 37 38 39 40 64 162.6 22 22 23 24 25 26 27 28 28 29 30 31 32 33 34 34 35 36 37 38 39 65 165.1 21 22 23 23 24 25 26 27 28 28 29 30 31 32 33 33 34 35 36 37 38 66 167.6 20 21 22 23 23 24 25 26 27 27 28 29 30 31 32 32 33 34 35 36 36 67 170.2 20 20 21 22 23 24 24 25 26 27 27 28 29 30 31 31 32 33 34 35 35 68 172.7 19 20 21 21 22 23 24 24 25 26 27 27 28 29 30 30 31 32 33 34 34 69 175.3 18 19 20 21 21 22 23 24 24 25 26 27 27 28 29 30 30 31 32 33 33 70 177.8 18 19 19 20 21 22 22 23 24 24 25 26 27 27 28 29 29 30 31 32 32 71 180.3 17 18 19 20 20 21 22 22 23 24 24 25 26 27 27 28 29 29 30 31 31 72 182.9 17 18 18 19 20 20 21 22 22 23 24 24 25 26 27 27 28 29 29 30 31 73 185.4 17 17 18 19 19 20 20 21 22 22 23 24 24 25 26 26 27 28 28 29 30 74 188.0 16 17 17 18 19 19 20 21 21 22 23 23 24 24 25 26 26 27 28 28 29 75 190.5 16 16 17 18 18 19 19 20 21 21 22 23 23 24 24 25 26 26 27 28 28 76 193.0 15 16 16 17 18 18 19 20 20 21 21 22 23 23 24 24 25 26 26 27 27
ICICASEE-2023 - 马尔达
印度教育部下属的中央资助技术学院 (CFTI) 所有被接受和发表的论文将在 CRC Press（Taylor & Francis）上出版。名誉主席 Virendra Kumar Tewari 教授，GKCIET BoG 主席兼 IIT Kharagpur 分校校长PR Alapati 博士，GKCIET 主任，Malda 项目顾问委员会Kshirod Kumar Dash 博士，GKCIET，Malda Kiran Yarrakula 博士，GKCIET，Malda Koushik Paul 博士，GKCIET，Malda Subrata Roy，GKCIET，Malda Shib Shankar Chowdhury 博士，GKCIET，Malda Dharmeswar Dash 博士，GKCIET，Malda Debashish Ghurui 博士，GKCIET，Malda Soutick Nandi 博士，GKCIET，Malda Rakesh Das 博士，GKCIET，Malda 项目主席Sandip Chanda 博士，GKCIET，Malda 组织主席Chiranjit Sain 博士，GKCIET，Malda Amarjit Roy 博士，GKICET，Malda Raja Ram Kumar 博士，GKCIET，Malda Surajit Chattapadhyay 博士，GKCIET，马尔达Malda Goutam Kumar Ghorai，GKCIET，Malda Amiungshu Karmakar，GKCIET，Malda Pranab Kumar Mandal，GKCIET，Malda Rajeev Kumar，GKCIET，Malda Dhaju Mohhamad，GKCIET，Malda Sankar Mukherjee，GKCIET，Malda Smita Anand，GKCIET，Malda Dr. Alam Ayan Banik GKCIET，Malda Amit Koley GKCIET，Malda 联系信息阿玛吉特·罗伊 icicasee2023@gmail.com +91-6