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机智号火星直升机摄像机：描述和结果
毅力号科学与运营团队。除了在飞行过程中获取图像外，着陆时的 RTE 图像也在地面获取（图 3）。RTE 图像中心的角像素尺度约为 0.53 mrad/像素，边缘的角像素尺度约为 0.33 mrad/像素。在典型的着陆 RTE 图像中心（如图 3 所示，位于车辆前方约 0.2 米处），空间尺度约为 0.1 mm/像素。大多数飞行中的图像是在约 5-10 米的高度获取的。表 2 列出了每台摄像机在一系列直升机高度下的空间分辨率。图像在地球上接收后，被处理成各种衍生图像产品，包括立体衍生的数字地形模型 (DTM) 和正射影像（图 4）。表 2. 摄像机空间尺度与直升机高度
人机智能系统
摘要：世界模型是一种用来表示世界内部模型的构造。它是人机智能系统的一个重要构造，因为自然和人工智能体都可以拥有世界模型。自然代理这一术语涵盖个人和人类组织。许多人类组织应用包括机器学习在内的人工智能体。本文解释了人类生存的第一原理——能量和熵之间的相互作用如何影响组织的世界模型，从而影响机器学习的实现。首先，世界模型构造与人类组织有关。这是根据该构造起源于 20 世纪 30 年代的心理学理论构建，通过 20 世纪 70 年代在系统科学中的应用，以及最近在计算神经科学中的应用来完成的。其次，解释了能量和熵相互作用的人类生存第一原理如何影响组织世界模型。第三，提供了一个实际的例子，说明生存第一原理如何导致对立的组织世界模型。第四，解释了对立的组织世界模型如何限制机器学习的应用。总体而言，本文强调了能量和熵相互作用对组织机器学习应用的影响。在此过程中，揭示了人机智能系统面临的重大挑战。
在域特定的雷迪特淋浴调整中调整大语言模型的机智，创造力和可检测性
最近的大型语言模型（LLMS）表明能够生成难以区分的内容与Human写作。我们调查了不同大小的LLM在淋浴思想的范围内简短，创意文本复制人类撰写风格的能力，这些思想可能会在平凡的活动中发生。我们将gpt-2和gpt-neo在reddit数据以及以零射击方式调用的gpt-3.5上进行了比较，与人为撰写的文本进行了比较。我们衡量在特定维度上的文本上的偏好，这些文本说明了Cretive，机智的文本的质量。此外，我们比较了人类与微调的罗伯塔分类器检测AI生成的文本的能力。我们得出的结论是，人类评估者的遗传文本平均将其创作质量稍差一些，但他们无法可靠地区分人文和AI生成的文本。我们进一步提供了一个基于Reddit淋浴帖子的创意，机智的文本生成的数据集。
6G URLLC的量子机智能 - 赢家实验室
abtractive和任务关键数据驱动的应用程序，例如虚拟或增强现实，触觉，工业自动化和自主性移动性，在第六代网络中对超前且低延迟通信（6G）网络的超前且低延迟通信（URLLC）构成了前所未有的挑战。机器intel-ligence接近深度学习，加强学习和联合学习（FL），以提供新的范式，以确保在大数据培训的流中确保6G URLLC。但是，机器学习能力的经典局限性使得达到严格的6G URLLC要求使其具有挑战性。在本文中，我们通过利用量子资源的优势，例如叠加，插入和量子并行性来研究6G URLLC变异量子计算和量子机学习（QML）的潜力。基本的想法是将量子机智能与6G网络集成在一起，以确保严格的6G URLLC要求。作为一个例子，我们演示了NP-HARD URLLC任务的量子近似优化算法卸载优化概率。在无线网络中还采用了QML的变异量子计算，以提高机器智能的学习率并确保对关键任务应用程序的学习最佳性。考虑了量子辅助的FL，考虑了FL的安全性和隐私问题以及FL中的计算资源开销，盲目和远程时尚中的分布式量子计算进一步研究。
工作场所人机智能协作的团队组建：促进组织变革的目标规划模型
摘要 — 为数字化转型做好准备的必要性是最近公众和学术界辩论中反复出现的主题。人工智能 (AI) 有潜力降低运营成本、提高效率和改善客户体验。因此，在组织中组建项目团队至关重要，这样他们才能在决策过程中欢迎人工智能。当前的技术革命要求公司快速变革，并更加关注团队在促进创新采用方面的作用。我们提出了一种基于目标规划方法的创新多标准模型，用于解决个人在不同群体中的最优分配问题。该模型处理人力资源成本和人机信任问题。事实上，我们提出了一个对用于支持组织任务的人工智能工具的态度的综合衡量标准：更准确地说，我们的指数基于三个维度：技术接受度、技术自我效能和来源可信度。通过将该指数纳入团队组建模型，可以保证每个团队在采用基于机器的决策时不会遇到太大的阻力，而这种情况将成为未来几年的一大特征。建议的指数还可以集成到更复杂、更全面的模型中，以支持业务转型。
传感器与人工智能人机智能交互方法与算法：系统映射研究
摘要：为了使计算机具备人类的沟通技能并实现计算机与人类之间的自然交互，需要基于人工智能 (AI) 方法、算法和传感器技术的智能解决方案。本研究旨在识别和分析现有人机智能交互 (HCII) 研究中最先进的 AI 方法和算法以及传感器技术，以探索 HCII 研究的趋势，对现有证据进行分类，并确定未来研究的潜在方向。我们对 HCII 研究主体进行了系统的映射研究。我们识别并分析了 2010 年至 2021 年期间在各种期刊和会议上发表的 454 项研究。HCII 和 IUI 领域的研究主要集中在使用传感器技术（例如摄像头、EEG、Kinect、可穿戴传感器、眼动仪、陀螺仪等）对情绪、手势和面部表情进行智能识别。研究人员最常应用深度学习和基于实例的 AI 方法和算法。支持向量机 (SVM) 是用于各种识别（主要是情绪、面部表情和手势）的最广泛使用的算法。卷积神经网络 (CNN) 是用于情绪识别、面部识别和手势识别解决方案的常用深度学习算法。
1.1 智能系统 AI 是计算机科学、心理学和哲学的结合。简而言之，我们可以将 AI 定义为使计算机智能地做事的研究 程序必须具备的能力 AI 程序必须具备的能力和智能特征，如学习、推理、接口以及接收和理解信息。对 AI 的理解 对相关术语的理解 智能、知识、推理、认知、学习和许多其他计算机相关术语。显示依赖于复杂问题，一般原则对这些问题没有多大帮助，尽管有一些有用的一般原则。对 AI 的第一种观点是，AI 是关于复制人脑所做的事情 第二种观点是，AI 是关于复制人脑应该做的事情 即合乎逻辑或理性地做事 ELIZA 这里简要提到了它的主要特征：智能模拟 响应质量 连贯性 语义 ELIZA 是一个用英语与用户对话的程序，就像 iPhone 中的 siri 一样。智能系统的分类为了设计智能系统，对这些系统进行分类非常重要 此类系统可能分为四种类别。
1.1 智能系统 AI 是计算机科学、心理学和哲学的结合。简而言之，我们可以将 AI 定义为使计算机智能地做事的研究 程序必须具备的能力 AI 程序必须具备的能力和智能特征，如学习、推理、接口以及接收和理解信息。对 AI 的理解 对相关术语的理解 智能、知识、推理、认知、学习和许多其他计算机相关术语。显示依赖于复杂问题，一般原则对这些问题没有多大帮助，尽管有一些有用的一般原则。对 AI 的第一种观点是，AI 是关于复制人脑所做的事情 第二种观点是，AI 是关于复制人脑应该做的事情 即合乎逻辑或理性地做事 ELIZA 这里简要提到了它的主要特征：智能模拟 响应质量 连贯性 语义 ELIZA 是一个用英语与用户对话的程序，就像 iPhone 中的 siri 一样。智能系统的分类为了设计智能系统，对这些系统进行分类非常重要 此类系统可能分为四种类别。
用于作战联合人机智能的交互式 OODA 流程
使用“观察-调整-决策-行动”（OODA）框架进行战略思考的一个关键优势是，它提供了一种系统的方法来了解另一个代理的决策过程，无论是合作的还是对抗的。事实上，当前的 OODA 概念支持理解人类决策过程，以支持有关人类作战人员和以人为本的行动的敏捷和竞争性决策。然而，未来基于人机协作的军事决策依赖于支持联合人机智能的技术和交互概念，而不仅仅是人类的能力。这需要新的 OODA 概念。在此，我定义了一个机器 OODA 循环，考虑了使其与人类 OODA 循环相似和不同的特征。我考虑如何将人工智能和认知建模的进步融入机器导向阶段，为机器提供比人类独特的优势，因为机器可以将对人类操作员的理解和预测与对机器行为和数据分析的预测结合起来。此外，我建议有效的人机合作应该由人机联合决策行动过程支持，概念化为交互的 OODA 循环。对交互的人机 OODA 过程的考虑为支持有效操作人机决策的系统的设计原则和架构提供了概念指导。