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生成式人工智能：类固醇的人工智能未来
简介 几十年来，计算的发展可以大致分为几个关键阶段，每个阶段都以重大的技术突破和计算机使用和访问方式的范式转变为标志。随着新的计算周期的出现，每个新周期都遵循类似的投资模式，从半导体开始，然后转向基础设施，最后转向软件和服务。例如，在移动时代，最初的兴奋点集中在高通和 ARM 身上，它们拥有芯片设计，然后转向三星和苹果的基础设施和设备，最终以软件和服务为重点，为谷歌、Facebook、Uber 等公司创造了巨大的价值。在 GenAI 时代，我们目前正处于围绕半导体的兴奋的第一阶段。尽管如此，随着商品化的开始，我们预计随着 GenAI 技术在未来几年内逐渐成熟，价值将按照通常的模式转向基础设施、应用程序和服务。我们在思考 GenAI 时应用的就是这个框架。
人工智能基础（CS 5100）
课程概述 人工智能 (AI) 是几乎所有 21 世纪技术突破的基础。从自动驾驶汽车到自动翻译应用程序，AI 正在改变我们社会的方方面面，并在医疗保健、教育、金融、交通和环境可持续性等领域有着广泛的应用。在本课程中，我们将揭示“自动推理”的核心思想，这些思想使我们能够理解 AI 的基础主题。具体来说，我们将探索和解读以下主题： 模块 1（搜索） 无信息搜索、有信息搜索、本地搜索、对抗性搜索 模块 2（计划和调度） 约束满足、约束优化 模块 3（不确定性下的决策） 马尔可夫决策过程、强化学习 模块 4（图模型） 贝叶斯网络、隐马尔可夫模型 模块 5（机器学习） 监督学习、无监督学习、深度学习
RSD 系列 - 航空服务公司
多年前，Gardner Denver 为节能旋转螺杆式空气压缩机设定了标准。目标是将螺杆式压缩机的坚固、简单性与大型久经考验的往复式压缩机的节能性结合起来。我们将这项新技术称为 TurnValve™，并将其与 Electra-Saver® 空气压缩机一起推出。现在，近半个世纪过去了，传奇的 Electra-Saver® 仍然是您能为空气需求不断变化的工厂购买到的最节能的设计之一。今天，Gardner Denver 继续提供节能解决方案以帮助您增加利润并降低电力成本的传统。节能冷冻空气干燥器设计的技术突破解决了能源效率和露点稳定性方面的挑战。我们将这种节能产品称为 RSD 系列，它与您见过的任何节能压缩空气干燥器技术都不一样。
使用机器学习预测脑卒中 - ijrpr
随着技术突破的不断增加，医学科学领域取得了巨大的进步。价格实惠的可穿戴设备的普及是物联网 (IoT) 的一大优势 (Gold, 2018) (Ma et al., 2017) (Mettler, 2016)，使收集与医疗保健相关的数据变得更加简单。使用各种数据挖掘技术，可以从这些设备中收集大量原始医疗数据，以识别有意义的模式。此外，收集到的见解应用于医疗保健行业的决策，并已被证明是一种降低成本的组成部分 (Yadav et al., 2017)。近年来，医学科学领域已成为机器学习 (ML) 的一个有前途的领域。电子健康记录可与 ML 模型一起使用，以准确估计每位患者患中风的风险 (Chen, 2017)。
热能脱碳面临的五大挑战
提高我们运输、储存、转换和有效利用热能的能力将在避免全球平均气温上升超过 2°C 方面发挥不可或缺的作用。尽管存在这一关键需求，但目前的热科学研究与深度脱碳所需的研究之间存在显著脱节。在这里，我们重点介绍了五项我们认为可能对全球排放产生重大影响的热科学和工程重大挑战。这些挑战是根据对其潜在影响大小的估计（即通过评估如果该技术最大限度地成功，可以减少的全球温室气体 (GHG) 排放量比例）以及我们自己对科学进步和技术突破机会大小的看法和定性评估确定的。例如，尽管提高固定电力部门热机的效率可能会产生影响，但这里并没有重点介绍，因为目前的热机已经非常接近其热力学极限运行。
美国微重力和引力研究
地面、低地球轨道及更远的地方 人类航天的下一步是重返月球和火星。几十年来，人类都没有飞越过范艾伦带。为了准备在低地球轨道 (LEO) 之外进行更长时间的人类任务，还有很多工作要做。新技术为研究和科学发现提供了机会，使人类能够安全地深入太空。使用低地球轨道上的微重力平台，例如国际空间站这个月球门户，可以利用我们国家的能力来克服各种复杂而困难的生物医学、物理科学和工程相关的挑战。美国政府对研究的战略性、富有成效和不间断的承诺对于利用太空环境推进美国科学和创新议程至关重要。微重力研究在生物学和物理科学中的重要性 生物学和物理科学中的基础微重力研究是通向创新生物学和技术突破的渠道。
已发布版本的引文 (APA)：Olczak, J.、Pavlopoulos, J.、Prijs, J.、Ijpma、FFA、Doornberg, JN、Lundstrom, C.、Hedlund, J. 和 Gordon, M. (2021)。向临床医生和医疗保健利益相关者展示人工智能、深度学习和机器学习研究：带有指南和临床人工智能研究 (CAIR) 清单提案的入门参考。Acta Orthopaedica，92(5)，513-525。https://doi.org/10.1080/17453674.2021.1918389
机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和人工智能 (AI) 在骨科和其他医学领域越来越普遍。人工智能于 1955 年被定义为“制造智能机器的科学和工程”，其中智能是“学习并执行适当技术以解决问题和实现目标的能力，适合不确定、不断变化的世界中的情况”（Manning 2020）。机器学习意味着从数据中学习而不是遵循明确规则的模型和算法。深度学习 (DL) 是一种使用大型多层人工神经网络的 ML 形式。神经网络是受生物网络影响的信息处理计算算法。它们由多层进行通信的“神经元”组成。通过训练神经元如何通信，可以产生解决特定问题的交互。DL 是目前最成功和最通用的 ML 方法（Michie 等人 1994，Manning 2020）。计算硬件（如专用图形处理器 [GPU] 和云计算）方面的最新技术突破
基于CDIO的人工智能课程教学改革研究
经过多次技术突破，人工智能领域开始步入快速发展期，理论和应用都取得了长足进步。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，指出发展人工智能已成为中国的国家战略。里程碑包括：1）到2020年，中国人工智能企业在技术和应用层面与世界先进水平接轨，核心产出规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。在部分领域建立人工智能伦理规范和政策。2）到2025年，中国在基础理论方面取得重要突破，企业在技术和应用层面接近国际领先水平，核心产业规模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元。初步建立人工智能伦理规范与政策体系，提升人工智能安全评估与管控能力 * 通讯作者Email: 1261416621@qq.com
评估太阳能PV- ...
对全球人口的增长，对电力的需求正在迅速增加。实际上，今天生产的大多数能源都来自煤炭，燃油和天然气等化石燃料。然而，使用化石燃料产生能量会导致二氧化碳（CO2）的排放，这对环境产生不利影响并导致全球变暖。可再生能源（RES），例如太阳，风，生物量和水力发电，对解决此问题具有极大的兴趣[1]。电动汽车（EV）在世界范围内变得越来越受欢迎的事实证明了它们的重要性日益严重。环境问题，技术突破以及对清洁，可持续的流动性的渴望，这一趋势正在推动。电动汽车的大量采用取决于为其建造充电站。电荷站可能在远离电网的位置可用，由于国际对环境的关注以及二氧化碳影响的最小化，需要提供绿色能源。微电网（mg）可用于向EV站供电，这是一种最佳方式