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World File Search System用于训练
医学成像分析：拥抱AI智能，...
他们的影响是双重的：提高诊断精度并实现个性化治疗计划。IDC的美国医疗保健提供商IT调查显示，从2024年到2025年，医疗保健提供者组织的医学成像分析支出的AI令人惊叹。这笔支出的细分特别有见地，因为将近一半（47.2％）专门针对传统的AI/ML应用，重点介绍了用例，例如医疗图像分类，标记和异常检测。但是，未来有更大的希望。更大的部分（63.9％）将针对生成AI（Genai）。genai有可能用于培训目的合成医学图像，创建可用于训练AI模型的逼真的图像。它还可以增强低分辨率扫描，提高图像的质量和分析的准确性。
适用于 AI 应用程序的 Dell 数据保护
AI 模型依赖于用于模型训练的数据，这最终决定了模型的准确性和整体实用性。为了创建符合其个人需求的强大 AI 应用程序，组织将利用自己的私有数据来训练或微调模型，这些数据通常来自许多不同的数据源。IT 组织应该了解哪些数据源被用于训练他们的 AI 模型，并验证这些数据源是否具有备份和恢复策略，以确保训练过程中的数据可用性。在考虑组织的现有数据时，重要的是检查现有的数据保护策略是否满足 AI 模型训练的恢复点目标（[RPO] 或可以容忍的数据丢失量）和恢复时间目标（[RTO] 或恢复所需的时间长度）所需的服务级别。
隐私通知机器学习检查员（MLI）
por认真对待您的隐私和所有数据主体的隐私，因此我们以最大的谨慎处理您提供给我们的所有数据，并符合所有适用的隐私法律和法规。本隐私声明包含有关在机器学习检查员项目中收集您的个人数据及其如何处理的信息。它还向您通知您有关数据以及如何行使数据的权利。请参阅下面的处理描述：在资产管理中，摄像头用于收集鹿特丹港口管理局管理区域内的潮湿和干基础设施的图像数据。此图像数据用于训练机器学习模型并识别和评估资产。在此阶段之后，新图像用于大规模检查资产。这符合2014年运营港口协议中规定的目标。目标是：
人工智能治理的未来：非洲和全球格局
技术的本质 现代人工智能系统有三个关键组成部分：训练和运行系统所需的计算能力、用于训练系统的数据以及产生系统行为的模型架构和机器学习算法。1 在目前的范式中，扩大可用于训练系统的计算能力和数据量已导致其性能呈指数级提升。虽然不能保证这些指数级的改进会无限期地持续下去，但目前它们没有放缓的迹象。近年来，人工智能模型的快速发展，2 尤其是它们的“新兴能力”的存在——人工智能模型展示了其创造者既未预见也未明确编码的能力，例如似乎可以推理或进行代数运算——使人工智能的治理成为一项独特的挑战。3 技术人员很难预测未来两年、五年或十五年尖端人工智能系统将具备哪些能力，更不用说政策制定者了。即便如此，人工智能技术似乎很可能在越来越广泛的领域变得越来越强大。这里的一个相关挑战是，目前尖端的人工智能系统是“黑匣子”——它们的创造者通常无法解释为什么给定的输入会产生相关输出。4 这使得要求这些系统透明且可解释不仅是一个政治挑战，更是一个技术挑战。社会政治背景人工智能治理因人工智能发展的社会政治背景而变得更加复杂。有两个因素尤为突出。• 人工智能发展不对称：训练高级人工智能模型的巨大成本限制了谁可以创建它们，5 其中美国私营公司领先大部分开发，中国人工智能实验室位居第二。6 主要人工智能实验室所在的国家具有不成比例的影响力，因为这些实验室首先受国家法规的约束。人工智能实验室本身（包括一些世界上最大的科技公司）也具有很大的影响力，因为它们的新兴地位往往使它们能够塑造该领域的规范和监管方法，从而影响世界其他地区。
FTC-response-PAI.pdf
消费者在有意或无意中为算法驱动产品和服务的开发做出了两个关键贡献（Q6）。首先，从数字技术用户那里收集的数据通常用于训练或改进机器学习模型。其次，消费者（通常是不知情的）和工人都为标记、注释或以其他方式丰富训练数据做出了贡献。任何与数字产品或服务互动的人都是在高度监视的环境中进行的，在这个环境中，一个人的行为和选择被记录、收集并整理成非常有价值的训练和测试数据集。从使用免费网站或应用程序的人到参与数字平台上的在线零工经济的工人，他们的行为和个人特征提供了丰富的信息宝库，可供挖掘模式（Q1）。
GAO-22-104765，人工智能
在获取依赖于复杂软件的新功能时，国防部历来面临着诸多挑战，例如漫长的采购流程和缺乏熟练工人。GAO 发现，它继续面临这些挑战以及其他与人工智能相关的挑战，包括拥有可用于训练人工智能的数据。例如，用于检测对手潜艇的人工智能需要收集各种潜艇的许多图像并对其进行标记，以便人工智能可以学会自行识别潜艇。国防部还面临着将经过训练的人工智能集成到现有武器系统中（这些系统并非为其设计）以及在其人员中建立对人工智能的信任的困难。国防部发起了各种努力（例如建立用于人工智能的跨部门数字平台和人工智能特定培训）来应对这些挑战并支持其对人工智能的追求，但现在评估有效性还为时过早。
黎曼切线空间中的联合对齐群体学习
摘要——在脑机接口（BCI）领域，学习模型通常针对每个受试者和每个会话分别进行训练，因为不同会话和不同受试者之间的数据并不一致。这里我们提出了一种小组学习的方法，即在联合调整多个主题和/或课程之后，使用它们同时进行学习。我们的方法受到盲源分离文献的启发。作为演示，我们在 22 个受试者的数据集上训练单一学习模型，并应用该组模型对所有受试者进行类似地预测测试数据。与传统的单独训练测试设置相比，我们观察到平均精度显著提高了 6.8 个点。我们的方法是通用的，可以用于任何应用程序。它还可用于训练需要大量数据的学习模型，例如深度神经网络。
对Landau -Zener动态的深度学习方法...
传统的方法可以使用高精度的开放量子系统的动力学，通常是资源消耗的。如何提高目标系统的计算精度和效率为我们带来了最艰难的挑战之一。在这项工作中，将无监督和监督的学习算法结合在一起，引入了深入学习方法，以模拟和预测Landau-Zener动力学。从多个Davydov D 2 Ansatz获得的数据较低的四个ANSATZ用于训练，而来自十个较高多重性的试验状态的数据被用作目标数据来评估预测的准确性。经过适当的训练后，我们的方法可以仅使用随机噪声和两个可调模型参数成功预测和模拟Landau-Zener动力学。与来自多个Davydov D 2 Ansatz的高精度动力学数据相比，多种多数为十个，错误率降至0.6％以下。
验证 AI 生成的内容
与传统 AI 应用一样，AI 生成的内容也可能延续偏见和歧视性的错误表述。在某些情况下，传统 AI 应用会保留或加剧社会偏见，就像 AI 生成的内容可以重现或创建代表性不足或边缘化群体的主题或错误描述一样。12 AI 算法的好坏取决于可用于训练它们的信息，有时可能会接受讽刺性内容的训练，或以 AI 模型无法理解的方式用于宣传历史上被边缘化群体的个人的仇恨刻板印象。这可能导致 AI 生成的内容不准确或包含对边缘化人群或文化的不公平描述。偏见和歧视问题通常源于训练数据或模型如何得到强化以理解数据输入。