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“人工智能和机器学习两天研讨会：
机器学习和人工智能已成为人类非常流行的技术。人工智能 (AI) 是一个多学科领域，其目标是使目前需要人类智能的活动自动化。人工智能的最新成功包括计算机化的医疗诊断和根据特定用户要求自动定制硬件的系统。人工智能解决的主要问题领域可以概括为感知、操纵、推理、交流和学习。感知涉及从感官输入（视觉、音频等）构建物理世界的模型。操纵涉及连接附属物（例如机械臂、运动装置）以影响物理世界中的期望状态。推理涉及更高级别的认知功能，例如规划、从世界模型中得出推理结论、诊断、设计等。交流处理通过使用语言理解和传达信息的问题。最后，学习处理根据系统的经验自动提高系统性能的问题。人工智能产生了许多重要的技术概念，这些概念统一了这些不同的问题领域，并构成了科学学科的基础。通常，人工智能系统基于知识库运行，知识库包含表征系统熟练程度的事实和规则。知识库的元素由独立有效（或至少合理）的信息块组成。系统必须自动组织和利用这些信息来解决它遇到的特定问题。这种组织过程通常可以描述为针对特定目标的搜索。由于需要确定信息的相关性，并且经常出现不确定和模糊的数据，因此搜索变得复杂。启发式方法为人工智能系统提供了一种集中注意力和控制其搜索过程的机制。人工智能系统必然具有自适应性，这产生了对人工智能计算架构的需求。系统使用的所有知识都必须在这种架构中表示出来。获取现实世界的知识并将其编码到人工智能架构中构成了知识工程的子领域。
使用随机森林的医疗保健建议系统...
摘要：越来越多地依赖在线信息以实现健康问题，这突显了对准确可靠的医疗指导的需求。自我诊断通常是由于经验有限和错误信息引起的，对患者安全构成了重大风险。为了减轻这些风险，我们建议开发药物推荐系统（DRS）利用机器学习（ML）技术，特别关注随机森林算法。该系统旨在分析广泛的医疗数据以提供个性化的药物建议，从而帮助医疗保健专业人员和消费者做出知情且具有成本效益的治疗决策。这些目标包括使用来自各种调查的数据开发预测模型，增强模型以分析患者症状并预测最可能的疾病，并提出适当的药物。通过整合分散的临床信息，该系统提供了针对用户特定需求的全面见解，同时确保数据有效性和隐私。关键考虑因素包括通过强大的验证来促进对系统建议的信任，以及将人类专业知识与计算效率相结合的“医生”方法。该方法涉及收集和预处理数据，使用随机森林和其他ML算法来开发和验证模型，将自然语言处理（NLP）整合以进行症状分析，并提供相应的药物治疗。实施计划涵盖了数据收集，模型开发，验证，集成和部署阶段，重点是持续改进。预期的结果包括一个可靠的系统，该系统通过准确和个性化的药物建议，症状分析，疾病预测和相应的药物建议来增强医疗保健决策。通过关注特定用户的需求，确保数据有效性和隐私，并促进信任，DRS有可能显着提高患者的结果和医疗保健效率。
社论：脑机接口在非临床（家庭、体育、艺术、娱乐、教育、健康）领域的应用
近十年来，脑机接口 (BCI) 技术已进入非临床应用的主流人机交互 (HCI) 研究。BCI 已成为多模式交互研究的一部分，作为技术系统用户的附加交互模式。BCI 还成为研究的一部分，其中神经生理数据为系统提供有关用户情感和心理状态的信息，从而可以在线调整系统、任务和交互以适应特定用户（Fairclough，2022 年）。目前，市场上需要廉价的脑电图 (EEG) 设备和软件包，它们可以捕捉自愿和非自愿引起的大脑活动，并将这种活动转化为环境和设备的控制和通信命令。此外，最近对深度网络在 BCI 应用中的使用的研究有所增加，并有望提高 BCI 系统的准确性（Craik 等人，2019 年）。总体而言，低成本非侵入式神经技术的可用性在医疗和消费者神经技术的交叉领域带来了一些伦理和监管挑战。尽管基于 EEG 的 BCI 在稳健性和带宽方面受到限制，但它们仍然是迄今为止最容易获得的 BCI 类型，可用于探索其在游戏、娱乐、教育和艺术等领域的潜在用途。虽然临床上的大部分 BCI 研究越来越依赖于侵入式记录，但这种方法距离非医疗应用很可能还有几十年的时间。HCI 研究人员对 BCI 的兴趣日益增加，因为技术行业正在扩展到效率不是主要关注目标的应用领域。家庭或公共空间使用信息和通信技术提高了人们对情感、舒适度、家庭、社区或娱乐性的重要性的认识，而不是效率。因此，除了需要效率和精度的非临床 BCI 应用外，本研究主题还涉及 BCI 在各种类型的家庭、娱乐、教育、体育和健康应用中的使用。这些应用程序可以与单个用户以及多个合作或竞争用户相关。我们还看到艺术家们对利用此类设备设计交互式艺术装置的兴趣重新燃起，这些装置可以了解单个用户或集体大脑的大脑活动
社论：脑机接口在非临床（家庭、体育、艺术、娱乐、教育、健康）领域的应用
近十年来，脑机接口 (BCI) 技术已进入非临床应用的主流人机交互 (HCI) 研究。BCI 已成为多模式交互研究的一部分，作为技术系统用户的附加交互模式。BCI 还成为研究的一部分，其中神经生理数据为系统提供有关用户情感和心理状态的信息，从而可以在线调整系统、任务和交互以适应特定用户（Fairclough，2022 年）。目前，市场上需要廉价的脑电图 (EEG) 设备和软件包，它们可以捕捉自愿和非自愿引起的大脑活动，并将这种活动转化为环境和设备的控制和通信命令。此外，最近对深度网络在 BCI 应用中的使用的研究有所增加，并有望提高 BCI 系统的准确性（Craik 等人，2019 年）。总体而言，低成本非侵入式神经技术的可用性在医疗和消费者神经技术的交叉领域带来了一些伦理和监管挑战。尽管基于 EEG 的 BCI 在稳健性和带宽方面受到限制，但它们仍然是迄今为止最容易获得的 BCI 类型，可用于探索其在游戏、娱乐、教育和艺术等领域的潜在用途。虽然临床上的大部分 BCI 研究越来越依赖于侵入式记录，但这种方法距离非医疗应用很可能还有几十年的时间。HCI 研究人员对 BCI 的兴趣日益增加，因为技术行业正在扩展到效率不是主要关注目标的应用领域。家庭或公共空间使用信息和通信技术提高了人们对情感、舒适度、家庭、社区或娱乐性的重要性的认识，而不是效率。因此，除了需要效率和精度的非临床 BCI 应用外，本研究主题还涉及 BCI 在各种类型的家庭、娱乐、教育、体育和健康应用中的使用。这些应用程序可以与单个用户以及多个合作或竞争用户相关。我们还看到艺术家们对利用此类设备设计交互式艺术装置的兴趣重新燃起，这些装置可以了解单个用户或集体大脑的大脑活动
转变电子参与：VR 对话——为下一代 VR 电子参与研究构建和评估 AI 支持的框架
摘要目的——本研究的目的是探索沉浸式虚拟现实 (VR) 是否可以补充电子参与并有助于缓解阻碍有效沟通和协作的一些主要障碍。沉浸式虚拟现实 (VR) 可以补充电子参与并有助于缓解阻碍有效沟通和协作的一些主要障碍。VR 技术增强了讨论参与者的存在感和沉浸感；然而，由于缺乏经济实惠且可访问的基础设施，研究新兴 VR 技术在电子参与中的适用性具有挑战性。在本文中，作者提出了一个新颖的框架，用于分析电子参与背景下的严肃的社交 VR 参与。设计/方法/方法——作者提出了一种新颖的方法，用于人工智能 (AI) 支持的、数据驱动的沉浸式 VR 环境中的群体参与分析，作为下一代电子参与研究的推动者。作者提出了一种基于机器学习的 VR 交互日志分析基础设施来识别行为模式。本文包括特征工程，用于对四种模拟电子参与活动中的 VR 协作场景进行分类，并对所提出的方法性能进行定量评估。结果 - 作者将电子参与在线互动的理论维度与 VR 活动中的特定用户行为模式联系起来。人工智能驱动的沉浸式 VR 分析基础设施在自动对模拟电子参与活动中的行为场景进行分类方面表现出色，作者对特定特征对执行此分类的重要性提出了新颖的见解。作者认为，我们的框架可以扩展为更多功能，并可以涵盖更多模式，以支持未来的电子参与沉浸式 VR 研究。研究局限性/含义 - 本研究强调支持未来电子参与研究的技术手段，重点是沉浸式 VR 技术作为推动因素。这是第一次
车辆到电网技术的技术经济分析
这项工作的目的是创建一个原始的数值模型，以对车辆到电网 (V2G) 服务进行经济分析。考虑到葡萄牙的电力市场和该国日益普及的电动汽车 (EV)，该模型能够计算出向电网运营商提供 V2G 服务的特定用户的潜在经济收益。该模型在计算中采用了各种参数，包括电池退化、行驶距离、充电频率、V2G 充放电循环次数、电力购买和销售价格或新电池成本。这些因素有助于形成可靠的数值，有助于进行与不同公民的现实情况紧密结合的详细分析，因为文献中没有研究从这个意义上探讨过 V2G 技术的经济性。为了测试这个模型，我们创建了四个具有不同特征的假设 EV 用户，旨在了解从 EV 用户的角度来看提供这种储能服务最有利的场景。我们考虑并比较了三种电力回售给电网的价格情景（0.50 欧元/千瓦时、0.30 欧元/千瓦时和 0.20 欧元/千瓦时），并进行了敏感性分析。目标是，当每个用户由于电池退化而需要更换时，他们已经从 V2G 服务中获得足够的收入，不仅可以支付新电池的成本（10,000 欧元），还可以赚取利润。这考虑到了未来的能源存储发展和预期的价格下降。结果表明，对于汽车使用率很低的用户来说，当电力销售价格较高（0.50 欧元/千瓦时）时，V2G 服务可能非常有益（每月利润为 624 欧元，扣除新电池成本后总利润为 1547 欧元），但当向电网出售电力的价格降至 0.30 或 0.20 欧元/千瓦时时，情况就不会如此。对于频繁使用汽车的用户来说，这项服务也很有利，即使电力销售价格较低（0.20 欧元/千瓦时），因为它可以节省购买新电池的费用（新电池成本可节省 300 欧元 - 1100 欧元）。
使用线性时间逻辑，分离行动地标和自然语言指令
1简介AI的使用通常需要一个人类的循环组合，以便用户能够做出明智的决定。这样的决定是识别并为特定用户选择最佳计划。有可能引起用户偏好（Das等人2019; Mantik，Li和Porteous 2022）和/或以计划者可以推荐的语言指定这些偏好，例如PDDL3.0（Gerevini and Long 2005），然后让计划者选择一个最佳计划。但是，该解决方案是不切实际的，尤其是在没有所有偏好和约束的情况下，请先使用所有偏好和约束。为此，要么以Top-K计划的形式生成多个计划问题的工作历史（Riabov，Sohrabi和Udrea 2014； Katz等人。2018），高质量的计划（Katz，Sohrabi和Udrea 2020）或多样化的计划（Srivastava等人。2007; Nguyen等。 2012; Vadlamudi和Kambhampati 2016; Katz和Sohrabi 2020; Katz，Sohrabi和Udrea 2022）。 最近，有几个应用程序生成了第一个多个计划，然后在选择过程中使用了用户。 其中一些应用在患者监测领域（Sohrabi，Udrea和Riaibov 2014），企业风险管理（Sohrabi等人。 2018），对话系统（Chakraborti等人。 2022; Rizk等。 2020; Sreedharan等。 2020b）和Web服务com-（Brachman等人） 2022）。 但是，与此类系统交互的用户相互交互几乎没有得到关注。2007; Nguyen等。2012; Vadlamudi和Kambhampati 2016; Katz和Sohrabi 2020; Katz，Sohrabi和Udrea 2022）。最近，有几个应用程序生成了第一个多个计划，然后在选择过程中使用了用户。其中一些应用在患者监测领域（Sohrabi，Udrea和Riaibov 2014），企业风险管理（Sohrabi等人。2018），对话系统（Chakraborti等人。2022; Rizk等。2020; Sreedharan等。2020b）和Web服务com-（Brachman等人2022）。但是，与此类系统交互的用户相互交互几乎没有得到关注。例如，在（Chakraborti等人。2021），所有计划均显示为可以选择的单独序列 - 当然不会扩展到较大集
预测系统：人类与人工智能相遇
人类需要计算范式的进步。这方面的一些例子是，无处不在的计算提供了更高的移动性，云计算提供了更好的功能，而社交计算提供了更好的交互性。这些例子中的每一个都引入了人类的隐性或显性需求，并试图通过特定方法实现这些需求。但是，人类可能会对应用程序进行更多的研究。聊天机器人就是一个例子，因为当我们没有足够的空间或时间时，这个机器人被用来维持与社交联系人的关系。为此，它通过计算我们的思维模式、行为和其他重要信息来不断与我们的联系人互动。当然，这个主题有很多有趣的研究，这引发了对一种新的计算范式“预期计算”的讨论。这种计算范式表明了与开发能够预测特定用户需求的应用程序相关的主题。它还与新应用程序一起使用，以预期用户的问题执行操作或向用户发送建议。这不仅是人工智能的一个例子，也是创新的一个例子（即预测加行动）。它还可以表达为发展社会福祉的关键，以及实现“先服务后要求”理想的一种方式。 这种现象将被视为在计算机科学主题中提出挑战性问题的机会。考虑到社交网络和大数据内容中存在的无价群体智慧，出现了使有前途的智能技术能够发现个人需求、生成公司商业模式并提出最佳生活发展建议的机会。因此，大数据的性质也从多个角度对依赖社交大数据的方法和技术提出了重要挑战。这些考虑了算法的有效性、计算速度、能源效率、用户隐私、服务器安全性和系统可扩展性。本研究主题的主要目标是收集 14 篇报告与深度神经网络或机器学习方法相关的原创贡献的论文，用于构建预测系统。张等人的论文题为“一种增强儿童阅读体验和偏好的图书互动方案”。研究书籍与5-6岁儿童之间的互动，考虑阅读选择、测量阅读时间和情感反应以增加他们的阅读知识，并根据这些互动开发书籍。
IAC – 22 – B3.6-A5.3.5在实现多机器人命令... 上 绿色氢的地下存储 - 压缩机系统的结合条件 电解减少的重力环境 HISST：第二届国际高速车辆科学技术会议 可重复使用的发射车的概念前分阶段权衡 太空基本科学的量子记忆 应用能量
抽象未来的船员行星任务将在很大程度上取决于机器人在机器人到达前后的关键资产（例如返回车辆）的设置和计算的支持。有效地完成了各种各样的任务，我们设想使用一个异质团队在各种自治级别上被命令。这项工作为此类机器人团队提供了一个直观而多功能的命令概念，该机器人使用了船员船上的多模式机器人命令终端（RCT）。我们采用以对象为中心的知识管理，该管理存储有关如何处理机器人周围对象的信息。这包括有关检测，推理和与对象互动的知识。后者是以动作模板（ATS）的形式组织的，该模板允许任务的混合计划，即在符号和几何级别上进行推理，以验证可行性并找到相关动作的合适参数化。此外，通过将机器人视为对象，可以通过将技能嵌入ATS来轻松整合机器人。多机器人世界状态表示（MRWSR）用于实例化实际对象及其属性。当无法保证所有参与者之间的交流时，多个机器人的MRWSR的分散同步支持任务执行。为了说明机器人特异性感知属性，为每个机器人独立存储信息，并共享所有细节。此启用连续的机器人和命令专门决定，用于完成任务的信息。任务控制实例允许调整可用命令的可能性，以说明特定用户，机器人或方案。操作员使用RCT基于基于对象的知识代表来命令机器人，而MRWSR则用作行星资产的机器人 - 敏捷界面。选择要命令的机器人作为可用命令的顶级过滤器。通过选择一个对象实例，应用了第二个过滤器层。这些滤波器将多种可用命令降低到对操作员有意义且可操作的数量。机器人特定的直接远距离操作技能可通过各自的AT访问，并且可以绘制为可用的输入设备。使用机器人提供的每个输入设备提供的AT特定参数允许机器人 - 敏捷的使用情况以及不同的控制模式，例如。速度，模型介导或基于域的被动率控制。该概念将在Surface Avatar实验中的ISS上进行评估。关键字：太空遥控，机器人团队协作，可扩展的自主权，多模式用户界面，suversed自主权，远程介绍
实现 PROMISE，可编程混合信号 ASIC 电子框架
B. 非易失性存储器 IP 非易失性存储器 (NVM) 宏广泛用于数字电路中，用于存储指令、用户数据或任何配置数据。在 PROMISE 中，NVM 宏保存用户定义的 FPGA 配置数据。FPGA 由多个 LUT 实例组成。一般来说，每个 LUT 都有配置信号，这些信号定义 LUT 执行的逻辑功能。同时，这些配置信号的集合定义了 FPGA 的特定用户功能。在 PROMISE FPGA 中，配置数据在通电时从 NVM 上传到 LUT 寄存器。显然，NVM 的数据容量等于 FPGA 配置信号的数量加上辐射加固技术所需的冗余位。在 PROMISE 中设计的 NVM 宏基于 180 nm HV CMOS 工艺中提供的 E2PROM 类型的 SONOS 单元。该单元有望提供令人满意的抗 TID 效应鲁棒性。E2PROM 类型的写入/擦除操作提供可靠的数据保留参数。单元耐久性（擦除/写入周期数）比 FLASH 单元类型差，但目标应用不需要高耐久性。通过使用标准 DARE RH 缓解方法，NVM 内存可抵御 SEL 和 SEU/SET。除此之外，还实施了具有单纠错双错检测 (SECDED) 功能的纠错码 (ECC) 作为 SEU 缓解方法。ECC 还提高了 NVM 的一般读取稳健性，因此在太空应用中非常需要。[3] 中详细描述了不同类型的纠错码。因此，NVM 宏将用作坚固且抗辐射的数据存储 IP。NVM 宏具有 344 kbits 用户数据容量，并由 32 位数据字组成，其中 24 位为用户数据，8 位为 ECC。它分为 2 个 32x22 页的存储体。每页包含 8 个字。内存组织参数在表 II 中提供。 NVM 具有标准同步并行用户界面，可简化读取操作。NVM 具有内置电荷泵以及所有控制逻辑，可根据用户指令执行擦除/写入操作。NVM 宏中实现了各种测试模式，以支持生产测试流程。断电模式是另一个内存功能，它