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完美保护隐私的人工智能它是什么以及我们如何实现它？
许多人工智能应用需要处理大量敏感信息，以进行模型训练、评估和现实世界整合。这些任务包括面部识别、说话人识别、文本处理和基因组数据分析。不幸的是，在训练模型执行上述任务时，会出现以下两种情况之一：要么模型最终在敏感的用户信息上进行训练，使其容易受到恶意行为者的攻击，要么由于测试集的范围有限，其评估结果不能代表其能力。在某些情况下，模型根本就没有被创建出来。有许多方法可以集成到人工智能算法中，以维护不同级别的隐私。即差分隐私、安全多方计算、同态加密、联邦学习、安全区域和自动数据去识别。我们将简要介绍每种方法，并描述它们最合适的场景。最近，这些方法中的几种已经应用于机器学习模型。我们将介绍一些最有趣的隐私保护机器学习示例，包括将差分隐私与神经网络相结合，以避免对网络训练数据进行不必要的推断。最后，我们将讨论如何结合迄今为止提出的隐私保护机器学习方法，以实现完美的隐私保护机器学习。
计算机现在能做什么？人工智能第三次浪潮下重温德雷福斯
近年来，人工智能 (AI) 取得了重大进展，甚至超出了人们的乐观预测。利用数据驱动的人工智能，即深度学习技术，已经证明计算机现在可以具备范围广泛、质量卓越的能力，例如以人类的水平解决图像和文本处理任务。尤其是大型语言模型引发了关于这一快速发展领域的机遇和挑战的争论。如果将数据驱动的人工智能与知识表示和推理等符号人工智能技术相结合，那么数据驱动的人工智能剩下的基本挑战（例如事实或逻辑错误）是否会被彻底克服？通用人工智能 (AGI) 系统是否会从中脱颖而出，拥有常识，并事实上完成推动该领域在 20 世纪 50 年代兴起的数十年人工智能探索？鉴于这些问题，我们从混合人工智能的角度回顾了同样数十年关于计算机能力和局限性的哲学争论。在这里，我们讨论了混合人工智能如何更接近于反驳 Hubert Dreyfus 关于计算机不能做什么的著名论断。同时，我们揭示了混合人工智能面临的一个较少讨论的挑战：其开发者可能是其最大的限制因素。
用于文本分类的混合经典-量子迁移学习
量子机器学习 (QML) 是一个将量子计算与机器学习相结合的有前途的领域。变分量子电路（其中电路参数是通过经典方式学习的）已广泛应用于 QML 的许多近期应用中。这是一个混合量子-经典框架的实例，其中同时存在经典和量子组件。然而，将这些技术应用于涉及海量数据的应用是一项具有挑战性的任务。克服这一问题的一种方法是使用最近引入的修饰量子电路的经典量子迁移学习概念，其中底层神经架构是经过经典预训练的，但在最后一步（决策层），使用量子电路，然后进行量子测量和后处理以高精度对图像进行分类。在本文中，我们将混合经典量子迁移学习应用于另一项海量数据处理任务，即自然语言处理 (NLP)。我们展示了如何使用经典量子迁移学习对短文本（例如 SMS）进行（二进制）分类，该学习最初仅应用于图像处理。我们的量子网络由 Transformers (BERT) 模型中的双向编码器表示预先训练，其变分量子电路经过微调以用于文本处理。我们使用接收者操作特性 (ROC) 曲线评估了我们的混合神经架构的性能，该曲线通常用于评估分类问题。结果表明精度高，损失函数低。据我们所知，我们的工作是量子迁移学习在 NLP 领域的首次应用。最后，与使用学习但方式不同于迁移学习的工具进行了比较
国防固定翼飞机维护和运营预测性维护的系统文献综述
摘要：近几十年来，传感器技术的使用日益广泛，以及飞机维护和操作数字化程度的提高，使得人们能够检测、诊断和预测飞机结构、系统和部件的健康状况。预测性维护和密切相关的概念，如预测和健康管理 (PHM)，从研究角度来看，引起了越来越多的关注，涵盖了越来越多的原创研究论文和评论论文。在考虑后者时，仍然存在一些限制，包括缺乏研究方法定义，以及缺乏关于预测性维护的评论论文，这些论文侧重于国防背景下的军事应用。这篇评论论文旨在通过提供系统的两阶段预测性维护评论来解决这些差距，重点关注国防领域，特别关注固定翼国防飞机的运营和维护。虽然国防飞机与民航平台有相似之处，但国防飞机在操作和环境方面表现出显著差异，并且具有不同的性能目标和约束。该评论采用了一种系统方法，结合了所考虑领域的文献计量分析，以及一组对齐的评论论文的文本处理和聚类，以定位后续讨论的核心主题。本次讨论重点介绍了最先进的应用程序和相关
国防固定翼飞机维护和运营预测性维护的系统文献综述
摘要：近几十年来，传感器技术的使用日益广泛，以及飞机维护和操作数字化程度的提高，使得人们能够检测、诊断和预测飞机结构、系统和部件的健康状况。预测性维护和密切相关的概念，如预测和健康管理 (PHM)，从研究角度来看，引起了越来越多的关注，涵盖了越来越多的原创研究论文和评论论文。在考虑后者时，仍然存在一些限制，包括缺乏研究方法定义，以及缺乏关于预测性维护的评论论文，这些论文侧重于国防背景下的军事应用。这篇评论论文旨在通过提供系统的两阶段预测性维护评论来解决这些差距，重点关注国防领域，特别关注固定翼国防飞机的运营和维护。虽然国防飞机与民航平台有相似之处，但国防飞机在操作和环境方面表现出显著差异，并且具有不同的性能目标和约束。该评论采用了一种系统方法，结合了所考虑领域的文献计量分析，以及一组对齐的评论论文的文本处理和聚类，以定位后续讨论的核心主题。本次讨论重点介绍了最先进的应用程序和相关
呼吁关于有关神经体系结构搜索和大型机器的计算智能特刊的新兴主题的论文交易
神经体系结构搜索（NAS）是一座跨性别的桥梁，连接了计算智能和机器学习社区。通过自动化设计神经网络的复杂过程，NAS优化了模型体系结构并增强了各种应用程序的性能。在过去十年中，这种融合导致了这两个领域的显着进步。传统上，NAS算法是根据不同的搜索方法分类的，例如增强学习，基于梯度的方法和进化计算。但是，机器学习的快速发展正在重塑NAS景观，引入了超越这些类别的新技术。在这些新兴技术中，大型机器学习模型（LMM）在该领域的重大进步。lmms是具有大量参数和复杂体系结构的复杂机器学习模型，使它们能够处理大型数据集并执行复杂的任务。这些模型通常是预训练的，并具有多种类型，包括用于文本处理的大型语言模型和用于处理多种数据类型（例如文本，图像，音频和视频）的大型多模式。文献中的最新研究表明，LMMS和NAS可以通过几种方式相互作用，为有希望的研究方向铺平了道路。一些极有前途的研究方向的一些重要例子，这些指示可能代表NAS的未来：
大语言模型时代的进化计算：调查和路线图
摘要 - LARGE语言模型（LLMS）不仅对自然语言处理进行了修订，而且还将其实力扩展到了各个领域，标志着对人工通用情报的重大迈进。LLM与进化算法之间的相互作用（EAS），尽管目标和方法的不同，但在复杂问题中的适用性有共同的追求。同时，EA可以为LLM在Black-Box设置下的进一步增强提供优化框架，从而使LLM具有灵活的全球搜索能力。另一方面，LLMS固有的丰富领域知识可以使EA能够进行更智能的搜索。此外，LLMS的文本处理和生成功能将有助于在各种任务中部署EAS。基于这些互补的优势，本文提供了详尽的审查和前瞻性的路线图，将互惠灵感分为两个主要途径：LLM增强的EA和EA-EA-EA-EA-EA-EA-HANCHANCEL LLM。进一步引入了一些集成的协同方法，以体现LLMS和EAS之间的互补性，包括代码生成，软件工程，神经体系结构搜索以及各种一代任务。作为第一个全面的综述，重点是LLM时代的EA研究，本文为了解LLMS和EAS的协作潜力提供了基础垫脚石。确定的挑战和未来的方向为研究人员和从业人员提供了指导，以释放这种创新合作在优化和人工智能方面的进步方面的全部潜力。我们创建了一个github存储库来索引相关论文：https：//github.com/wuxingyu-ai/llm4ec。
使用BERT个性化的治疗建议
63100，雪兰莪Cyberjaya。*通讯作者：（ jayapraj@srmist.edu.in; orcid：0000-0002-2548-9135）摘要 - 这项研究工作开发了一个新框架，将患者的反馈与跨疾病国家的循证最佳实践相结合，以改善药物建议。它以伯特为自由文本处理引擎来处理情感判断和分类。该系统的功能（名为“ Pharmabert”）包括接受药物审查数据作为全面的输入，药物分类，当处理广泛的治疗方法以及对基于BERT的模型进行微调，以获得对特定药物的正面或负面情绪。Pharmabert对BERT结构进行了各种药物和微调分类，以感知很多特定药物的可能情感。因此，Pharmabert将其所有训练和优化功能融合在一起，通过此功能，该系统的精度最高为91％，从而展示了该模型在捕获患者情感方面的效力。在成为Bert旋转时，Pharmabert利用自己的一套经验丰富的技术来理解和感知患者，医生或药剂师给出的与健康有关的文本输入。它使用转移学习，也就是说，它从语言表示中学习以迅速适应药物审查的复杂性。通过药剂师，医疗保健专业人员可能会从患者反馈中扩大诊断，从而构成更中性的决策。关键字 - 来自变压器（BERT），机器学习（ML），人工智能（AI），大语言模型（LLMS），深神经网络（DNN），自然语言处理（NLP）的双向编码器表示。
论文集电子版论文集 ...
编辑 Sulejman Muhamedagić 博士 出版商 泽尼察大学 组织单位 冶金与材料学院 Travnička cesta 1, 72000 Zenica 电话：++ 387 401 831, 402 832，传真：++ 387 406 903 计算机文本处理技术援助和 DTP Almaida吉戈维奇-盖基奇·阿德南Mujkanović Diana Ćubela Elektronsko izdanje/电子版 CIRAŽ/ISSUE：90 份/份 CD ---------------------------- ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ CIP ‐ 出版物编目 波斯尼亚和黑塞哥维那国家和大学图书馆，萨拉热窝 国际参与的科学专家研讨会 金属和非金属材料，生产、性能、应用（10；2014 年；Bugojno）会议记录 [电子来源] = 会议记录 / X 国际参与的科学专业研讨会金属和非金属材料、生产、性能、应用，Bugojno，24.-25。2014 年 4 月- Zenica：冶金与材料学院，2014 年。- 1 个电子光盘 (CD-ROM)：文本、图像； 12 厘米电子源。- 续。。ISBN 978-9958-785-29-0 I. 金属和非金属材料（第 10 届；2014 年；布戈伊诺）参见国际参与的科学和专业研讨会金属和非金属材料、生产、性能、应用（第 10 届；2014 年；布戈伊诺） ) COBISS.BH-ID 21200646第666章/669:502/504](063)(082) 国际参与的科学专业研讨会金属和非金属材料（8；2010；Zenica）金属和非金属材料：生产、性能、应用：会议记录/第八届国际参与的科学专业研讨会金属和非金属材料，Zenica，[27-28。 2010 年 4 月]= 金属和非金属材料：生产，
生物银行对人工智能的准备情况
OpenAI 最近推出了语言和文本处理人工智能 (AI) 平台 ChatGPT，这显著提高了人们对 AI 的兴趣，并预示着机器和深度学习新时代的到来。AI 可以定义为一种自动化软件系统，它可以提取、编译和分析数据和领域知识，以呈现明智的、特定于上下文的输出。作为国际生物和环境资源库协会 (ISBER) 最佳实践第 5 版信息管理（数据、系统和网络）部分的贡献者，我们一直满怀期待地关注着 AI 在医疗保健、研究和生物银行领域的进展和实施。我们也看到了 ISBER 成员的同样兴奋，正如 ISBER 开放论坛上的积极讨论所表明的那样。根据其工程和功能，深度和机器学习 AI 平台有许多不同的类型和类别。尽管早在 20 世纪 50 年代，计算机科学领域就已描述了 AI，最早的 NIH 医学 AI 会议也于 1975 年举行，1 但直到最近，其使用中的一些技术限制才被克服，包括数据可用性，从而使其得到更广泛的应用。我们在日常生活中经常遇到 AI 驱动的程序，尽管在过去几年中我们可能并未完全意识到它们的存在。例子包括聊天机器人、语音助手（如亚马逊的 Alexa 或苹果的 Siri）以及基于筛选的算法（如乳房 X 线摄影中使用的算法），这些算法可以检测出可能表明需要更仔细检查的异常模式。成像算法可以通过持续使用进行学习，从而提高性能。最近，AI 已更广泛地融入医学和科学实践中。印度和美国已成功模拟了通过解读临床图像来筛查糖尿病视网膜病变的 AI 程序，2 泰国的全国性卫生系统也已实施了该筛查。3