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World File Search System机器
机器学习的可靠性
我们尚未建立或处理能够做出自己决定的机器人。，但是，如果以及当这样的机器人到达时，我们通常的道德实践将不足。这部分是因为机器人自主权意味着放弃人类控制。一个自主机器人的行为可能不佳，不是因为任何故障或恶意编程，而是因为它决定了。到目前为止，只有成年人才能以这种能力为荣，因此至少在原则上，我们始终知道谁负责谁。然而，鉴于程序员在机器人的决定中没有发言权，机器人没有痛苦，我们责备责备的愿望缺乏合适的目标。Matthias [1]将此称为责任差距。Sparrow [2]认为，这种责任差距足以证明禁止创建和部署自主机器人的合理性。Arkin [3]反驳说，这种机器人可能比我们更有道德。香槟和Tonkens [4]认为，人类可以自愿接受机器人行为的责备。Kiener [5]认为，事实之后，人类也可以做到这一点。Burri [6]驳回了关于机器人可以达到自治的建议。Gunkel [7]邀请我们将机器人视为道德患者。Gogoshin [8]邀请我们将机器人视为道德代理。søvik[9]说，自动机器人无法感觉到，但仍可能被责备。Tigard [10]认为，促使这些各种响应的问题甚至不存在。这些辩论没有解决，因此继续建立更多的立场。称此Königs的妥协。从所有方面来看，它代表了一个新颖的立场。最近，彼得·科尼格斯（PeterKönigs）[11]通过坚持存在责任差距存在但没有问题，从而冒险进入新地形。但是，像任何立场一样，我们可以问：这是可替代的吗？Königs授予在某些情况下，自主机器人会产生责任差距 - 因为我们必须以不良行为来归功于他们，但永远不会责怪他们[12]。1个通讯作者：马克香槟；电子邮件：marc.champagne@kpu.ca。
基于机器学习的燃烧控制
项目描述：《加拿大净零排放责任法》针对2050年全球相似的承诺到2050年的净零温室气体（GHG）排放。在短期内，重型内燃机（ICE）的排放量可以减少或消除零碳燃料（例如氢 /氨），可以减少或消除货运行业中发电的发电。一种解决方案是实施高级燃烧和最佳控制策略，以实现冰的最佳性能和寿命。模型预测控制（MPC）是处理这些高度约束非线性系统的最有希望的控制策略之一。该研究将集中于模型和控制器的机器学习（ML），以发现最先进的控制方法，以优化移动应用程序中的能量转换。学生将有机会在艾伯塔大学（University of Alberta）逗留期间获得机器学习，MPC和实验引擎测试的经验。
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>
我们能认为机器有意识吗？
在本文中，我将研究我们是否有理由将意识归因于人工智能系统。首先，我将简要介绍人工智能 (AI) 的概念历史，并明确我将使用的术语。其次，我将简要回顾当今提供的 AI 程序类型，确定我认为哪种研究程序为机器意识提供了最佳候选。最后，我将考虑三种最合理的方法来了解机器是否有意识：(1) AI 表现出与人类思想者组织相似性足够高，(2) 推断出最佳解释，以及 (3) 我所说的“泛心论”，即如果一切都是有意识的，那么我们可以免费在 AI 中获得机器意识。然而，我认为这三种归因于机器意识的方法都是不充分的，因为它们各自都面临着严重的哲学问题，我将对这些问题进行调查并针对每种方法进行专门定制。
各种机器学习的实现
轮替运动是传统神经系统检查的一个标准方面，涉及具有主动肌和拮抗肌关系的肌肉群之间的振荡。一个有代表性的例子是前臂的旋前和旋后。偏瘫明显证明了轮替运动的差异，临床量化是通过使用序数标度来实现的，这本质上是主观的。安装在手背周围的配备陀螺仪的适形可穿戴无线惯性传感器可以客观地量化前臂旋前和旋后的轮替运动。这项研究的目标是应用各种机器学习算法，根据前臂旋前和旋后的轮替运动来区分偏瘫患者受影响和未受影响的上肢对。评估了机器学习算法（例如多层感知器神经网络、J48 决策树、随机森林、K 最近邻、逻辑回归和朴素贝叶斯）的性能，同时考虑了分类准确性和开发机器学习模型的时间。机器学习特征集来自获取的陀螺仪信号数据。使用来自适形可穿戴无线惯性传感器的陀螺仪信号数据，逻辑回归和朴素贝叶斯机器学习算法在机器学习模型收敛时间和区分偏瘫上肢对的轮转运动（考虑到内旋和外旋）的分类准确性方面都实现了相当不错的性能。
第 4 章 高能机器
• 一般而言，对于谐振电路， =(LC) -1/2，因此需要非常小的 L 和 C 来获得高频：使用腔体作为谐振电路的一种形式，因为它们具有低 L 和 C • 只有电场在电子加速中发挥作用（沿圆柱形腔体的轴线） • 在圆柱形微波腔中，轴上有孔供电子通过，其电场配置仅略有改变 • 有效地将能量传输到电子束，即能量损失低，因为对于谐振电路 Q ~ 10 2（其中 Q=f 0 /2 f 和 2 f 为 FWHM），而对于腔体，Q ~ 10 4 最低谐振模式的电场、磁场配置
无限复杂的机器
无限复杂机器 Eric Steinhart 教授，威廉帕特森大学哲学系。网站：www.ericsteinhart.com 出版为：Steinhart, E. (2007) 无限复杂机器。在 A. Schuster（编辑）智能计算无处不在。纽约：Springer，25-43。 摘要：无限机器 (IM) 可以执行超级任务。超级任务是在有限时间内完成的一系列无限操作。无论我们的宇宙是否包含任何 IM，它们都值得作为有限机器的上限进行研究。我们介绍 IM 并描述它们的一些物理和心理方面。加速图灵机（ATM）是一种执行每个下一步操作的速度都快一倍的图灵机。它可以在有限的时间内执行无限多的操作。许多 ATM 可以连接在一起以形成无限强大代理的网络。ATM 网络也可以被认为是无限复杂机器人的控制系统。我们描述了一个机器人，它的视网膜、大脑和运动控制器上都有一个密集的 ATM 网络。这样的机器人可以执行心理超级任务——它可以感知无限详细的物体的所有细节；它可以制定无限的计划；它可以做出无限精确的动作。无限的 IM 层次结构可能会实现无处不在的智能计算的深层概念。关键词：无限计算机、无限思维、超级任务、复杂性。1. 简介我们讨论各种无限强大的机器及其无限复杂的操作。我们不会争论这种机器的存在。1 我们在这里的唯一目的是开始绘制所有可能的机器和思维的逻辑空间（见 Doyle，1991）。如果我们有该逻辑空间的地图，我们就可以在那里找到自己。然后我们可以提出有关我们的认知能力的问题。例如，如果我们的大脑只是有限强大的机器，我们可以问这种有限性是必要的还是仅仅是偶然的（例如，基于我们的大脑是由某些物质构成的这一事实）。如果我们有该逻辑空间的地图，我们就可以研究人工制品能力的上限。也许我们可以让人工智能比我们的大脑强大得多。它们可以使用完全不同的物理学（例如量子力学计算机）。如果这些人工制品的能力有限，我们可以想知道为什么。如果它们的能力无限强大，那么拥有所有可能智力的逻辑空间图有助于我们了解它们能做什么和不能做什么。因此，可能智力的逻辑空间图在很多方面都很有用。
