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人工智能，机器学习和深度...
摘要：人工智能（AI），机器学习（ML）和深度学习（DL）近年来彻底改变了高级机器人技术领域。AI，ML和DL正在改变高级机器人技术的领域，使机器人更聪明，高效且适应复杂的任务和环境。AI，ML和DL在高级机器人技术中的某些应用包括自主导航，对象识别和操纵，自然语言处理和预测性维护。这些技术也用于开发可以与人类一起工作并适应不断变化的环境和任务的协作机器人（配件）。AI，ML和DL可用于高级运输系统，以便为乘客和运输公司提供安全，效率和便利性。此外，AI，ML和DL在制造装配机器人的发展中发挥了关键作用，使它们能够更有效，安全，聪明地工作。此外，它们在航空管理中具有广泛的应用，帮助航空公司提高效率，降低成本并提高客户满意度。此外，AI，ML和DL可以帮助出租车公司，以便为客户提供更好，更高效和更安全的服务。该研究概述了高级机器人系统中AI，ML和DL中当前发展的概述，并讨论了该系统在机器人修改中的各种应用。还建议了有关AI，ML和DL在高级机器人系统中应用的进一步研究工作，以填补现有研究和已发表论文之间的空白。通过审查AI，ML和DL在高级机器人系统中的应用，可以调查和修改各种应用中高级机器人的性能，以提高高级机器人行业的生产率。
基于深度学习的图像分类
摘要：图像分类技术是计算机视觉领域的核心研究方向，随着深度学习技术的发展，研究人员广泛关注的重点。尽管卷积神经网络（CNN）在图像处理方面取得了革命性的进步，但仍然存在诸如过度拟合和处理多种数据集的复杂性之类的问题。本文提出了由卷积神经网络（CNN）模块和时频复合加权模块组成的混合模型。CNN模块有效地执行了深层提取，而时频复合权重模块能够实现更好的性能。通过CIFAR 10的实验验证，本文证明了混合模型在图像分类任务上的出色性能，精度为90％。本文的结果不仅证明了将不同的深度学习体系结构相结合以提高图像分类精度的有效性，而且还为开发未来图像处理技术的开发提供了新的想法和方法。
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
人工智能机器学习深度学习...
1.英特尔® NervanaTM 人工智能峰会伦敦 2017 2.现实世界中的人工智能，经济学人智库，https://www.eiuperspectives.economist.com/sites/default/files/Artificial_intelligence_in_the_real_world_1.pdf 3.https://globenewswire.com/news-release/2017/03/09/933837/0/en/Artificial-Intelligence-Market-Forecasts-2016-2025-Across-27-Industry-Sectors.html 4.英特尔预测（英特尔® NervanaTM 人工智能峰会伦敦 2017）
人工智能-机器学习-深度学习
Chee-Peng TAN 是一位谦逊务实的工业 4.0 从业者，拥有 36 年的经验。他曾帮助其老客户 LLC/MNC 成功实施了数十亿美元的项目组合，来自六大洲 80 个国家的 8,000 多名 PM/高级管理人员将深情地铭记他，因为他以职业定义的方式实现目标并实现业务成果。英国帝国理工学院一级荣誉学位；CITPM 高级会员；1999 年国际专业人士名人录；新加坡国家 IT 技能认证计划评估委员会；新加坡计算机学会会员和荣誉榜单；毛里求斯 SAPES - 2011-2013 年新加坡国家信息通信技术专业人员注册中心 ICT 专业人士荣誉 300 人获得者和毛里求斯 SAPES 获奖者。毛里求斯董事协会 (F.MIoD) 会员。专门从事业务 IT 规划、工业 4.0 项目管理和 PMO/业务 IT 流程自动化的战略服务顾问，曾任新加坡花旗银行技术副总裁；安达信全球毛里求斯和东非执行合伙人，现任 BTI 集团集团首席执行官，市场遍及亚洲和非洲。Marc ISRAEL 是一位企业家、思想领袖、讲师和公共演说家，在 IT 行业拥有 30 多年的成功经验。Marc 在小型和大型组织的技术领导方面拥有丰富的经验，对于需要专家协助进行下一阶段开发、业务规划、竞争定位和通过 IT 可行战略实现增值的公司来说，他是一笔宝贵的财富。他在技术和组织领导方面的专业领域广泛，包括数字化转型、云计算支持、区块链和人工智能。Marc 拥有巴黎高等电子技术与电子工程师学院的工程硕士学位，主修机器人技术。他以优异成绩完成了 INSEAD 和沃顿商学院高管培训课程。Marc 曾荣获毛里求斯大会全国演讲冠军奖（2010 年、2013 年和 2015 年）。
深度学习与人工智能简史
• 2009 年：GPU • 2010 年：语音识别取得突破（Dahl 等人，2010 年） • 2012 年：ImageNet 取得突破（Krizhevsky 等人，2012 年） • 2015 年：图像和语音识别取得“超人”成绩 • 2016 年：AlphaGo 在围棋比赛中取得“超人”成绩 • 2022 年：ChatGPT 在不同领域取得“人类水平”的成绩 • 2023 年：具有多模态性的 GPT-4 Turbo 和 Gemini
深度神经网络的人工智能蓝图
摘要 开发可信（例如安全和/或安保关键）硬件/软件系统需要依赖于定义明确的过程模型。然而，对于利用人工智能（AI）实现的可信系统工程的讨论仍然很少。这在很大程度上是因为人们认为人工智能是一种应用于软件工程的技术。这项工作遵循了不同的观点，即人工智能代表第三种技术（仅次于软件和硬件），与软件密切相关。因此，本文的贡献在于提出了一种针对人工智能工程的过程模型。其目标是支持可信系统的开发，该系统的部分安全和/或安保关键功能由人工智能实现。因此，它考虑了人工智能开发不同阶段的方法和指标，使用这些方法和指标可以更高地确保所开发系统满足可信属性。
人工智能、机器学习和深度学习
值得注意的是，从日常生活的开始到结束，许多与人工智能、机器学习和深度学习算法一起工作的技术都为其提供支持。例如，智能手机在许多领域都发挥着作用，例如即时了解天气信息、规划白天要开展的工作、将血液中的氧气浓度、步数和心电图获得的速度数据等信息与之前的统计数据进行比较，并采取有关健康状况的预防措施。同样，由于应用程序通过智能手机与安装在城市各处的技术进行通信，可以实时计算到达行驶路线的时间并向用户提供必要的信息，并且可以根据来自智能停车场的信息将驾驶员引导到空置的停车场。智能停车场会自动检测停在智能停车场的车辆的车牌信息，通过安装在车辆上的芯片自动计算车费并付款。配备面部识别和指纹识别算法的智能结构支持将安全性保持在最高水平。智能照明和灌溉系统通过积极地有效利用资源来保护环境。十字路口的智能交通信号灯根据交通流量确定车辆的等待时间，用摄像头记录违反规则的情况，并允许采取必要的警告或刑事行动。智能家电使生活更轻松，并以多种方式节省能源。智能健康追踪系统在世界上有很多例子，它使用家用或便携式设备控制您的慢性疾病，并定期通知医生。几乎所有这些使生活更轻松且日益普及的技术都得到了人工智能、机器学习和深度学习方法的支持。在本研究中，将分别介绍有关人工智能、机器学习和深度学习方法的信息，并在最后几节中介绍示例