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智能机器的崛起
目录 图片列表 iii 摘要 iv 前言 v 介绍 1 第 1 章：公共关系中的人工智能：对话才刚刚开始 5 第 2 章：什么是人工智能？我们为什么要关注它？ 12 历史与定义 12 人工智能技术与传播应用 16 公共关系专业人士为什么要关注人工智能？ 20 第三章：人工智能在社交媒体中日益重要的作用 24 社交媒体与大数据革命 25 受众聆听 27 案例研究：思科系统 27 使用情绪分析解读情绪 30 案例研究：耐克的“Just Do It”活动 33 完善影响力营销策略 38 数据隐私注意事项 41 第四章：从危机管理到“危机情报” 43 管理数字时代的危机 45 案例研究：英国红十字会 45 揭露社交媒体僵尸网络攻击 47 第五章：媒体关系和机器人记者的崛起 50 证明赢得媒体策略的价值 51 完善媒体关系策略 54 自动化新闻报道 55 案例研究：康宝莱 55 结论 59 参考文献 62 附录 A：公共关系专业人员的技术工具包 69
解构作为机器学习过程
摘要 连续数据流是现代信息处理中常见但具有挑战性的现象。将机器学习技术应用于此设置的传统方法，如离线和在线学习，已显示出几个关键的缺点。为了避免这两种方法的已知缺点，我们建议将它们的互补优势结合在一个称为解构的新型机器学习过程中。与监督学习和无监督学习类似，这种新颖的过程提供了一种模仿人类学习的基本学习功能。此功能集成了对训练数据进行分区、管理学习到的知识表示以及将新获得的知识与以前学习到的知识表示相结合的机制。此概念的先决条件是可以对学习数据进行分区，并且可以通过正式方式访问生成的知识分区。在所提出的方法中，这是通过最近引入的建构主义机器学习框架实现的，该框架允许创建、利用和维护知识库。在这项工作中，我们重点介绍了实施这种解构过程的设计概念。特别是，我们描述了所需的子过程以及如何将它们组合在一起。
基于机器学习的诊断模型...
脑血管疾病（如中风）是全球范围内导致死亡和残疾的主要原因之一，可以预防和治疗。早期识别中风并及时治疗有助于减轻疾病负担并改善临床疗效。由于机器学习技术可用于识别中风，因此近年来引起了广泛关注。该项目的目标是寻找可靠的技术、算法和特征，以协助医务人员就中风预防和治疗做出明智的决定。为了实现这一目标，我们创建了一个早期中风识别系统，该系统使用脑部 CT 扫描结合遗传算法和双向长短期记忆 (BiLSTM) 在极早期识别中风。基于神经网络的遗传方法用于识别图像中与分类最相关的方面。随后将这些特征纳入 BiLSTM 模型。为了评估系统的整体功效，采用了所有这些标准。建议的诊断方法的准确率为 96.5%。此外，我们还根据朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、决策树和逻辑回归评估了建议模型的性能。
对比传统方法和机器学习方法......
基于光学的深亚波长尺寸特征尺寸的精确测量一直受到制造工艺改进的挑战，包括更小的线宽、更密集的布局以及近原子尺度上更大的材料复杂性。电磁建模在很大程度上依赖于用于解决光学测量逆问题以进行参数估计的前向映射。机器学习 (ML) 方法一直受到关注，要么作为绕过与模拟直接比较的手段，要么作为增强非线性回归的方法。在这项工作中，使用特征明确的实验数据集及其假设二维几何的模拟库来研究 ML 方法。通过比较一种直接的库查找方法和两种 ML 方法（使用径向基函数 (RBF) 的数据驱动非线性回归替代模型和间接应用模拟强度数据的多输出高斯过程回归 (GPR)），说明了 ML 在光学临界尺寸 (OCD) 计量方面的优势和局限性。 RBF 和 GPR 通常比传统方法的准确度更高，而且训练点数最少只有 32 个。然而，随着测量噪声的降低，RBF 和 GPR 的不确定性差异很大，因为 GPR 的方差后验估计似乎高估了参数不确定性。在 OCD 中，必须同时解决准确度和不确定性问题，同时平衡模拟与 ML 计算要求。
机器学习的基础
本书中的材料受到了几种丰富的资源的启发。我会想承认安德鲁·恩格（Andrew Ng Ng）对本书中多个部分的影响，尤其是一些基本的贝叶斯配方和示例。弗朗索瓦·乔利特（Francois Cholett）的出色书籍与python有关深度学习的深度学习，既建议对深度学习技术的精彩解释和在凯拉斯的实施。我们通过对Baydin，Pearlmutter，Radul和Siskind的审查（JMLR 2018）进行了大部分介绍自动差异化（JMLR 2018）。许多同事为这本书做出了巨大贡献。尤其要感谢Paul Hollensen，Patrick Connor和Hossein Parvar在手稿的一些非常粗糙的初始草稿中提供了很多帮助。感谢Aditi Nair的仔细阅读和好的问题，并感谢Justin Tam指出了一些粗糙的部分。我要感谢Will Stone的好主意并制作图1.7B，以及Evangelos Milios的进一步建议。非常感谢Farzaneh Sheikhnezhad Fard。她清楚地实施了基本概念和深入强化学习的讨论，塑造了相应的章节的大部分内容。最后，非常感谢我所有在过去几年上上课的学生，并挑战我对机器学习的更深入思考，并调查我们做出的假设的根源。
对机器学习的评论
最近，越来越多的法律控制着用户隐私的使用。例如，《通用数据保护法规》（GDPR）第17条（被遗忘的权利）要求机器学习应用程序从数据集中删除一部分数据，并在用户提出这样的请求时对其进行重新审核。此外，从安全性，机器学习模型的培训数据中，即可能包含用户隐私的数据，应有效保护，包括适当的擦除。因此，研究人员提出了各种隐私的方法来处理机器学习等问题。本文对机器学习模型中的安全性和隐私问题进行了深入的审查。首先，我们介绍了机器学习如何在日常生活中使用用户的私人数据以及GDPR在此问题中扮演的角色。然后，我们通过描述机器学习模型中的安全威胁以及如何保护用户的隐私免于使用机器学习平台侵犯用户的隐私来介绍机器学习的概念。作为论文的核心内容，我们介绍和分析了当前的机器，无法学习和几种代表性
MRI 3T机器
i）应具有具有良好场地稳定性的主动屏蔽，外部干扰屏蔽。场稳定的加班应为<或等于0.2 ppm/hr。（ii）提及RF操作频率和场漂移。c）同质性（i）应提供最佳同质性。在10 cm，20 cm，30 cm和40 cm DSV的VRMS中指定同质性，最大。可以用引用的扫描仪来实现。（ii）对于单素体素和CSI光谱应该非常好。指定值。（iii）请在40 cm FOV（保证同质性）处指定同质性。（iv）请指定保持哪些FOV梯度线性。（v）幻影中的自动弹跳应优于40 dsv中的0.55ppm。d）磁铁孔（i）70厘米或更多的磁铁孔直径，梯度，垫片和射频线圈用耀斑定位后。（ii）生理信号，线圈连接和表调整应显示在磁铁的龙门上e）主动屏蔽/条纹场 div>
通过机器学习的环境监视 -
摘要：我们介绍了使用相互联系的光网络进行早期地震检测和定位，从而利用了现有的陆地纤维基础架构。采用波板模型，我们整合了从七个地震中的实际地面位移数据，幅度从四到六个地震范围从四到六个地震，以模拟纤维电缆中的应变，并收集大量的光偏光演化数据。这些模拟有助于增强经过训练和验证的机器学习模型，以检测地震破坏性表面波之前的主要波浪到达。验证结果表明该模型的精度超过95％。然后对机器学习模型进行M4.3地震测试，以智能传感网格利用了三个相互连接的网络网络。每个网络都配备了一个感应纤维，可与三个不同的地震站相对应。目的是确认跨互连网络的地震检测，通过三角测量方法定位震中坐标并计算纤维到纤维到调的距离。此设置允许在靠近Epicenter地点的市政当局的市政当局发电的预警，并延伸到较远的地方。模型测试显示检测主要波和一秒钟检测时间的精度为98％，可为附近21 s的区域提供对策，在更遥远的区域中延伸至57 s。