XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模型改进
定量分析师 - 工作创造力
部门/部门的精算报告，负责无需直接报告角色概述，以自动化手动流程（主要是目前基于电子表格的流程），并在要求时为其他团队自动化手动流程。创建财务模型来评估潜在变化对定价，流程或业务环境的影响。提供数据分析的支持，以使各种业务问题清晰起见，从而为高级管理层提供新的见解。其他职责将与执行精算估值过程以及协助经验分析和模型改进有关。有机会与来自业务不同领域的经验丰富的同事一起工作。关键责任领域
以数据为中心的人工智能：前景与挑战
近来，数据在构建 AI 系统中的作用因新兴的以数据为中心的 AI (DCAI) 概念而显著放大，该概念主张从模型改进转向确保数据质量和可靠性。尽管我们的社区一直在不同方面投入精力来增强数据，但它们通常是针对特定任务的孤立举措。为了促进社区的集体倡议并推动 DCAI，我们绘制了一幅大图景，并将三个一般任务结合在一起：训练数据开发、推理数据开发和数据维护。我们对代表性 DCAI 任务进行了顶层讨论并分享了观点。最后，我们列出了开放的挑战。更多资源汇总在 https://github.com/daochenzha/data-centric-AI
MLPerf：机器学习性能的行业标准基准套件
MLPerf 训练基准定义我们将 MLPerf 训练基准 5 指定为在特定数据集上训练模型以达到目标质量。例如，一个基准测量在 ImageNet 数据集上的训练，直到图像分类 top-1 准确率达到 75.9%。然而，这个基本定义并没有回答一个关键问题：我们是否指定要训练哪个模型？指定模型可以对软件或硬件替代方案进行同类性能比较，因为它要求所有替代方案处理相同的工作负载。但是，不指定模型则鼓励模型改进和软硬件协同设计。我们将结果分为两个部分：封闭部分需要使用特定模型进行直接比较，开放部分允许使用任何模型来支持模型创新。
渗透人工智能增强型反介入/区域拒止：未来太平洋空军面临的挑战
为确保印度太平洋地区的自由开放，美国空军 (USAF) 必须保持在国际空域自由行动和向前投射力量以遏制侵略的能力。反介入/区域拒止 (A2/AD) 系统的未来改进必将包括人工智能 (AI)。人工智能是我们对手的战略重点，因为它可以为国防带来重大利益。美国空军必须准备好应对这些技术挑战，以履行我们的区域承诺并保护印度太平洋地区的国际利益。与 A2/AD 相关的三个具体应用是 (1) 从多个融合数据源进行目标识别、(2) 使用基于代理的模型改进战争游戏，以及 (3) 支持区块链的自主系统。本文将介绍如何将这些技术集成到未来的 A2/AD 系统中，并推荐一些应对和克服这些挑战的策略。
2024 年人工智能就绪报告
人类专家将在模型改进和评估中发挥越来越重要的作用。随着模型开始耗尽互联网上广泛可用的一般信息库，模型将需要更多数据来提高其功能。虽然一些组织可能希望用合成数据代替人工生成的数据进行训练，但依赖于合成数据的模型容易出现模型崩溃。混合人工和合成数据方法可以减轻合成数据的偏差，同时仍然反映人类的细微偏好。专家的领域特定知识使他们能够提供捕捉细微差别、复杂性和多样性的数据来补充模型训练。专家对于测试和评估以及从人类反馈中进行强化学习也至关重要，他们拥有识别细微错误、不一致或偏差的知识，从而为首选模型输出提供可靠指导。
欧盟科学领域的人工智能
欧盟正处于塑造人工智能在科学领域发展轨迹的关键时刻。人工智能在研究和科学领域的应用正在不断扩大，各个领域的人工智能相关出版物数量显著增加。成功的应用包括 AlphaFold 的蛋白质结构预测、通过人工智能发现新抗生素以及通过人工智能驱动的模型改进天气预报。要充分发挥人工智能在科学领域的潜力，需要对其能力和限制有细致的了解，进行负责任的创新，并采取战略方法来应对其局限性。糟糕的数据会导致错误的人工智能模型，从而延续现有的偏见和歧视。人工智能垄断创新和不公平地挪用科学知识的可能性，尤其是通过商业大型语言模型，是一个日益严重的问题。通过促进负责任地采用人工智能，欧盟有可能扩大其创新能力。
人工智能在基础设施建设
摘要 人工智能 (AI) 已成为解决基础设施建设关键挑战（例如事故率上升、生产率不理想以及持续的劳动力短缺）的一种有前途的技术解决方案。本综述旨在彻底分析人工智能在基础设施建设领域的当前应用状况。我们分别基于 594 篇和 91 篇选定的论文进行了定量和定性分析。结果表明，当前该领域的人工智能研究主要集中在安全监控和控制以及过程管理上。机器学习、计算机视觉和自然语言处理等关键技术十分突出，智能施工现场的开发也受到了广泛关注。我们的综述还强调了未来研究的几个领域，包括拓宽人工智能应用范围、探索各种人工智能技术的潜力以及通过标准化数据集和生成式人工智能模型改进人工智能应用。这些方向有望进一步推动基础设施建设的发展，为其重大挑战提供潜在的解决方案。
使用...
抽象背景：诊断情绪状态将改善人类计算机的互动（HCI）系统在实践中更有效。脑电图（EEG）信号和情绪之间的相关性在各种研究中都显示出来；因此，基于EEG信号的方法是最准确和最有用的方法。方法：在这项研究中，适用于处理EEGNET，ShallowConvnet和DeepConvnet的三个卷积神经网络（CNN）模型适用于处理EEG信号，用于诊断情绪。我们使用基线去除预处理来提高分类精度。每个网络以两种方式进行评估：主题依赖性和主题无关。我们将选定的CNN模型改进，以在Raspberry Pi处理器上轻巧且可实现。在嵌入式系统上每三秒钟接收的信号时，情绪状态被确认，可以在实践中实时使用。结果：价值依赖性的平均分类精度为99.10％，唤醒的平均分类精度为99.20％，价为90.76％，在众所周知的DEAP数据集中获得了独立的唤醒的90.94％。结论：将结果与相关工作的比较表明，实践已经实现了高度准确且可实施的模型。
用于模拟心脏病的工程人体心脏组织
心脏病是全球范围内死亡率和发病率都很高的主要致命疾病之一。人们已经使用了多种模型系统（例如原代细胞和动物）来了解心脏病和建立适当的治疗方法。然而，它们在重现疾病病理生理学和评估药物反应方面的准确性和可重复性存在局限性。近年来，利用组织工程技术和人体细胞制作的三维 (3D) 心脏组织模型的表现优于传统模型。特别是，细胞重编程技术与生物工程平台（例如微流体、支架、生物打印和生物物理刺激）的整合促进了心脏芯片、心脏球体/类器官和工程心脏组织 (EHT) 的发展，以重现天然人类心脏的结构和功能特征。这些心脏模型改进了心脏病建模和毒理学评估。在本文中，我们总结了用于制作心脏组织模型的细胞类型，介绍了各种 3D 人体心脏组织模型，并讨论了提高其复杂性和成熟度的策略。最后，回顾了各种心脏疾病建模的最新研究。[BMB Reports 2023; 56(1): 32-42]
实现公平的空间加热电气
朝着住宅建筑脱碳化的主要一步是天然气空间加热的电气化。，如果我们现在采取措施了解不同电力技术的经济影响，那么在过渡中可以解决当前的不平等，例如有限的冷却技术和高能源负担。本研究提出了一种新型的高分辨率技术经济模型，即边际净现值升级分析模型，该模型改进了现有文献，该文献通过更详细的成本计算和可变折现率的使用来研究供电空间加热的经济学。结果表明，1）仅建议用热泵进行电气化，以替换天然气炉和中央交流系统的所有者，2）租房者在这种过渡中非常脆弱，因为电阻技术是房东安装的最低资本密集型技术，即安装房东，租房者的运营成本增加，即使租金增加，均允许降低载流量，3）2）又有20222年的居民，3）又有20222年的资格，3）与基线加热和冷却系统相比，净节省的充足热泵以及4）降低资本成本比改变公用事业率以实现高热泵渗透更为重要。本文开发的模型可以支持与电气化和能源效率政策和规则制定有关的决策，并将深入了解住宅建筑电气化的影响可以对边缘化社区产生。