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信息手册 M.Tech. /M.Tech.+Ph.D.(双学位...
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受大脑启发的预测编码提高了机器挑战性任务的性能
反向传播被认为是训练人工神经网络最有利的算法。然而，由于其学习机制与人脑相矛盾，反向传播因其生物学上的不合理性而受到批评。尽管反向传播在各种机器学习应用中取得了超人的表现，但它在特定任务中的表现往往有限。我们将此类任务统称为机器挑战任务 (MCT)，旨在研究增强 MCT 机器学习的方法。具体来说，我们从一个自然的问题开始：模仿人脑的学习机制能否提高 MCT 的性能？我们假设，复制人脑的学习机制对于机器智能难以完成的任务是有效的。使用预测编码（一种比反向传播更具生物学合理性的学习算法）进行了多个对应于特定类型的 MCT 的实验，其中机器智能有提高性能的空间。本研究将增量学习、长尾和小样本识别视为代表性的 MCT。通过大量实验，我们检验了预测编码的有效性，它对 MCT 的表现远优于反向传播训练的网络。我们证明了基于预测编码的增量学习可以减轻灾难性遗忘的影响。接下来，基于预测编码的学习可以减轻长尾识别中的分类偏差。最后，我们验证了用预测编码训练的网络可以用少量样本正确预测相应的目标。我们通过将预测编码网络的特性与人脑的特性进行比较并讨论预测编码网络在一般机器学习中的潜力来分析实验结果。
Kris Gopalakrishnan - 捐赠的影响
过去 5 年来，Partha Mitra 教授的 HN Mahabala 讲席教授职位为印度理工学院做出了重大贡献。它直接促成了年度 CCBR 研讨会的举办，该研讨会已成为校园内计算大脑研究的标志性活动，吸引了来自全国各地的学生和来自世界各地的知名教师的讲座。研讨会的演变演变为机器智能和大脑研究冬季课程，这是印度理工学院的一门 2 学分（旧系统）课程（课程编号：7123）。
DSB 关于自治的夏季研究
图 1 国防部正越来越多地在各种系统中使用自主能力。 ........................................................................................................................................... 5 图 2 全球自主初创企业地图（顶部）；初创企业机会目标分类（底部） ...................................................................................................................... 7 图 3 机器智能生态系统 ............................................................................................................................. 8 图 4 自主性在国防部的各种重要任务中获得作战价值 ............................................................. 12 图 5 战斗老兵刷新无人机技能 ............................................................................................................. 18 图 6 “在环”监督为人机合作提供了更多机会 ............................................................................................. 19 图 7 建立对自主系统的适当信任校准 ............................................................................................. 22 图 8 用于系统 V&V 和性能增强的在线处理器 ............................................................................. 34 ...........................
人工智能在电子商务中发挥的重要作用
人工智能，有时也称为机器智能，是由机器展示的，与人类展示的自然智能不同。人工智能使电子商务网站能够推荐专门适合购物者的产品，并让人们能够使用对话语言或图像寻找产品，就像与个人互动一样。这是零售业中电子商务收入份额扩大的关键缺失因素之一，即缺乏实体店可以提供的个性化服务。同样，其他新兴机会包括使用人工智能来个性化客户旅程。仅此一项就可以为在线零售商带来巨大的增值。
![arXiv:2007.13257v1 [cs.AI] 2020 年 7 月 27 日](/simg/9\9eabfa4676917196d3c9e99789da157830325c3e.png)
arXiv:2007.13257v1 [cs.AI] 2020 年 7 月 27 日
摘要。在本次调查中，我们研究了机器智能的最新进展如何颠覆业务流程世界。在过去十年中，在“机器人流程自动化”（RPA）的保护下，业务流程自动化取得了稳步进展。然而，我们目前正处于这一演变的转折点，因为一种名为“智能流程自动化”（IPA）的新范式出现了，它利用机器学习（ML）和人工智能（AI）技术来改善业务流程结果。本文旨在对这一新兴主题进行调查，并确定人工智能与业务流程交叉领域的关键开放研究挑战。我们希望这个新兴主题能够在 RPA 论坛上引发有趣的对话。
使用人工智能和机器学习进行人脸检测
在这个现代时代，先进的技术无处不在，涵盖了我们的生活。通过不超过手掌大小的紧凑设备，人工智能应用程序使我们能够访问来自全球各个角落的大量信息。通过人工智能软件，人类生活已在许多方面得到简化和简化。此外，自学习算法的存在和丰富的在线数据，再加上可负担得起的计算，将机器学习推向了前所未有的高度。人工智能的普及度迅速增长，成为日常生活中的必需品，并为人类的未来带来了希望。计算能力和数据处理的进步证明了人工智能的成功。机器智能超越了线性规划，使计算机能够从输入中学习。人工智能，
国防部的零信任数据安全
Rubrik 是一家网络安全公司。我们是零信任数据安全™ 的先驱。世界各地的公司都依靠 Rubrik 来抵御网络攻击、恶意内部人员和运营中断的业务弹性。 Rubrik Security Cloud 由机器智能提供支持，使我们的客户能够保护其企业、云和 SaaS 应用程序中的数据。我们自动保护数据免受网络攻击，持续监控数据风险并快速恢复数据和应用程序。有关更多信息，请访问 www.rubrik.com 并在 Twitter 上关注 @rubrikInc 和在 LinkedIn 上关注 Rubrik, Inc.。Rubrik 是 Rubrik, Inc. 的注册商标。其他商标可能是其各自所有者的商标。