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Informatikhjut医学 - 类似科学世界科学流离失所
通过使用AI分析语言数据，研究有关语言获取和学习外语的知识可以提供研究。Moritz Dittmeyer博士是哲学家和物理学家。他在歌德实验室语言中为歌德学院工作，并为学习语言开发AI应用程序。“我们去年开发了印加人。这是一位智能更正助手，他支持教师对生产写作任务的更正和评估。inka具有自己的集成语音模型。校正助手接受了各种机械和深度学习方法的培训。为此，我们使用了一百万个文本数据。收集到的培训评论和更正截然不同。您并不总是完全可用。通过新的培训数据，预测越来越好。 ”
基于gan的转录组学数据增强
动机：由于高通量和昂贵的测序方法，转录组学数据变得越来越易于访问。但是，数据稀缺性阻止了利用深度学习模型对表型预测的完整预测能力。人工增强训练集，即数据增强，建议作为正规化策略。数据增强对应于训练集的标签不变转换（例如，在文本数据上进行图像和语法解析的几何变换）。不幸的是，这种转换在跨文字组范围内未知。因此，已经提出了深层生成模型，例如生成对抗网络（GAN）来生成其他样本。在本文中，我们分析了基于GAN的数据增强策略，就性能指标和CAR表型的分类分析。
人工智能治理的补充定义
目的：本政策旨在树立在学院内适当使用人工智能 (AI) 系统的概念；并解决人工智能对学院及其利益相关者的安全、隐私、信任、法律和监管、道德和社会影响。人工智能治理政策的纯文本目标：以下目标是人工智能治理政策中列出的目标的纯文本定义。这包括用于访问学院信息技术资源 (ITR) 上的人工智能系统的当前和未来技术。大型语言模型 (LLM) 一种计算模型，以其实现通用语言生成和其他自然语言处理任务的能力而著称。LLM 通过在计算密集型的自监督和半监督训练过程中从大量文本数据中学习统计关系来获得其能力。
关于人工智能在管理长期 COVID 中的作用的调查
近年来，多种人工智能技术已应用于 COVID-19 数据。除了与 COVID-19 相关的症状外，许多感染 SARS-CoV-2 的个体还描述了各种长期症状，现在称为 Long COVID。在此背景下，人工智能技术已用于分析 Long COVID 患者的数据，以协助医生并减轻护理和康复设施的巨大压力。在本文中，我们探讨了用于分析 Long COVID 综合征从临床表现到诊断的许多方面的机器学习方法的影响。我们还包括用于从大量与 Long COVID 相关的文本数据中提取见解和趋势的文本挖掘技术。最后，我们批判性地比较了各种方法，并概述了必须开展的工作，以创建一种强大的人工智能方法，以有效诊断和治疗 Long COVID。
SKYE：不仅仅是一个对话式人工智能 - ISCA 档案
由于 COVID-19 及其对其他全球问题的影响，对对话式 AI 的需求巨大。由于大量对话数据可供公众使用，传统的面向任务的机器人现已发展成为面向对话的聊天机器人。然而，我们进一步扩展了对话式 AI，其性能超越了开放式对话聊天机器人系统。我们创造了一个人际关系和互动虚拟人，它不仅可以交换文本数据，还可以接受音频和视频输入以创建类似人类的反应。在本文中，我们介绍了 SKYE，这是一种将音频和视频 AI 模块集成到对话式 AI 中的 AI 伴侣。这个 SKYE AI 人类头像还具有 3D 面部和身体，能够做出面部表情、嘴唇运动和身体姿势。
生成人工智能 ...
生成式人工智能是一种电子或基于网络的工具，它使用大型语言模型 (LLM) 根据用户的输入（称为提示）生成内容。这些工具可以生成从互联网上广泛抓取的大量文本数据以及来自特定、集中数据集的信息。这些工具本身并不是真正的“人工智能”；相反，它们是非常复杂的算法模型，可以预测满足提示的可能语言、文本或视频应该是什么。众所周知的例子包括 OpenAI 的 ChatGPT、Google BARD、Microsoft 365 Copilot 和 Dall-E。纽约市承认，可以采取受控且负责任的方法来处理生成式人工智能，这种方法既能提高效率，又能最大限度地降低人工智能偏见、隐私和网络安全方面的风险。
使用生成模型（Gen-Recsys）对现代推荐系统的审查
传统推荐系统通常使用用户项目评级历史记录作为其主要数据源。但是，深层生成模式现在可以从复杂的数据分布中建模和采样，包括用户信息交互，文本，图像和视频，从而实现新颖的推荐任务。这项全面的多学科调查使用生成模型（Gen-Recsys），覆盖：相互作用驱动的Genertic模型连接Rs中的关键进步；使用大语模型（LLM）和文本数据用于自然语言建议；以及以Rs生成和处理图像/视频的多模型集成。我们的工作强调了评估Gen-Recsys的影响和危害并确定开放挑战的必要范例。此调查伴随着ACM KDD'24的教程，并提供了以下材料：https：//encr.pw/vdhlq。
对视力语言预训练的正确分类
我们介绍了超类，这是一种超级简单的分类方法，用于对图像文本数据进行视觉预训练。与与文本编码器对比的对比度剪辑[57]不同，SuperClass直接利用令牌化的原始文本作为监督分类标签，而无需其他文本过滤或选择。由于没有文本编码为对比目标，超级类不需要文本编码器，也不需要像夹子[57]那样保持较大的批量大小。超类在各种下游任务上表现出卓越的性能，包括经典的计算机视觉基准和下游任务的视觉语言。我们进一步探索了超类对模型大小，训练长度或数据大小的缩放行为，并报告了令人鼓舞的结果和剪辑比较。
使用生成模型（Gen-Recsys）对现代推荐系统的审查
传统推荐系统通常使用用户项目评级历史记录作为其主要数据源。但是，深层生成模式现在可以从复杂的数据分布中建模和采样，包括用户信息交互，文本，图像和视频，从而实现新颖的推荐任务。这项全面的多学科调查使用生成模型（Gen-Recsys），覆盖：相互作用驱动的Genertic模型连接Rs中的关键进步；使用大语模型（LLM）和文本数据用于自然语言建议；以及以Rs生成和处理图像/视频的多模型集成。我们的工作强调了评估Gen-Recsys的影响和危害并确定开放挑战的必要范例。此调查伴随着ACM KDD'24的教程，并提供了以下材料：https：//encr.pw/vdhlq。
面向数据专业人员的生成式 AI
- 简介 - 什么是生成式人工智能，为什么它对数据专业人员很重要？- 生成式人工智能模型和技术的主要类型有哪些？- 生成式人工智能的主要挑战和局限性是什么？- 文本生成式人工智能 - 如何使用自然语言处理和自然语言生成来创建和操作文本数据 - 文本生成任务的示例，例如摘要、释义、翻译和内容创建 - 演示：使用预先训练的生成模型生成文本 - 代码生成式人工智能 - 如何使用代码分析和代码合成来创建和改进代码数据 - 代码生成任务的示例，例如代码完成、代码文档、代码调试和代码优化 - 演示：使用预先训练的生成模型生成代码 - 结论 - 会议要点和收获总结 - 观众的问答和反馈