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使用人工神经网络对视觉障碍进行建模
我们提出了一种方法来弥合人类视觉计算模型与视觉障碍 (VI) 临床实践之间的差距。简而言之，我们建议将神经科学和机器学习的进步结合起来，研究 VI 对关键功能能力的影响并改进治疗策略。我们回顾了相关文献，目的是促进充分利用人工神经网络 (ANN) 模型来满足视障人士和视觉康复领域操作人员的需求。我们首先总结了现有的视觉问题类型、关键的功能性视觉相关任务以及当前用于评估两者的方法。其次，我们探索最适合模拟视觉问题的 ANN，并在行为（包括性能和注意力测量）和神经层面预测它们对功能性视觉相关任务的影响。我们提供指导方针，为未来针对受 VI 影响的个体开发和部署 ANN 的临床应用研究提供指导。
在机器人技术中使用人工智能
1澳大利亚州AEMS系的硕士学生，乌克兰Kharkiv 2在现实环境中，显着提高了其生产率和适应性。AI已改变了我们生活的许多方面，从工业生产到家庭自动化，其影响不断增长。机器人技术中AI利用中当前成就的概述使我们能够确定该领域的收益，局限性和前景。
在课堂上使用人工智能
一方面，有人认为不应该允许在课堂上使用人工智能，因为这会导致学生过度依赖技术，从而阻碍学生的学习和技能发展。人工智能技术非常强大。虽然它们可以帮助学生完成各种学习任务，但学生可能会过度使用这些技术，以至于他们无法培养独立解决问题所需的技能。人工智能在课堂上的使用可能会变得如此普遍，以至于学生在大多数任务和决策中都依赖该技术。因此，有人认为，在课堂上使用人工智能可能是有害的，因为学生永远不会培养独立解决问题和推理所需的技能。由此导致的技能缺乏可能会对学生的自主性产生深远影响。
用人工智能重新想象类别管理
监督和无监督的机器学习（ML）在增强支出细分精度方面起着关键作用。无监督的ML简化了数据分类和清洁，而受监管的ML改善了用户输入和错误识别。监督机器学习的一个常见例子是PA；这使组织能够分析历史支出，同时合并来自各种来源的实时数据以预测未来的支出模式。这有助于在内部分析过程中更敏捷的决策。此外，NLP可以从非结构化的数据源（例如合同，数量和电子邮件清单）中提取有价值的见解，从而提高了支出分析的信誉和准确性。与NLP类似，大型语言模型（LLMS）可以通过标准化数据库中使用的文本来对数据进行分类非常有用。换句话说，LLM可以将花费转换为统一的语言，修复错别字和完全缺失的句子，这将使细分过程变得更加困难。
利用人工智能进行更相关的方法
政策研究所（IPS）成立于1988年，以提高人们对政策问题和善政的认识。今天，IPS是新加坡国立大学Lee Kuan公共政策学院（LKYSPP）中的思想坦克。 它试图通过战略审议和研究来培养对批判性国家兴趣问题的思想，前瞻性思维和巨大的观点。 它在分析中采用了多学科方法，并具有长期的观点。 它研究了新加坡人的态度和愿望，这些态度和愿望会影响政策制定以及外交和国际事务的相关领域。 研究所通过其会议和研讨会，封闭式讨论，出版物和对公众对政策的看法进行调查，与多元化的利益相关者与多元化的利益相关者互动。今天，IPS是新加坡国立大学Lee Kuan公共政策学院（LKYSPP）中的思想坦克。它试图通过战略审议和研究来培养对批判性国家兴趣问题的思想，前瞻性思维和巨大的观点。它在分析中采用了多学科方法，并具有长期的观点。它研究了新加坡人的态度和愿望，这些态度和愿望会影响政策制定以及外交和国际事务的相关领域。研究所通过其会议和研讨会，封闭式讨论，出版物和对公众对政策的看法进行调查，与多元化的利益相关者与多元化的利益相关者互动。
学生对在教育服务中使用人工智能使用的看法
摘要可以在当代条件下确定人工智能（AI）的意义（AI）和在高等教育中实施它的可能性。同时，由于他们代表了教育服务的最终用户，因此不能忽略学生对此的重要性。因此，这项研究的重点是在塞尔维亚学生样本中实施已经开发的AI教育量表（SCAIES）工具的学生概念。这是该八个因子仪器的首次实现，该工具被建模为一种反思性的层次结构结构，可以被视为其从理论方面的主要贡献。因此，从学生的角度来看，所有八个因素都积极而显着形成了AI在教育（UAIED）中的使用，而最大的贡献可能归因于传统教育的弱点，即教育，个性化学习和学生绩效预测中的情感分析。另一方面，最低的贡献可能归因于可能与有关AI使用以及控制，具体，课堂监控和视觉分析以及学生的成绩和评估领域有关的因素。还为高等教育机构提出了一些一般建议。关键字：人工智能，教育，学生，看法，服务。JEL分类：M31，i20
使用人工磁场和配备机器人激光的手臂进行超级kamiokande pmts表征探测用机器学习武装的顽固性BSM参数空间
这项研究引入了创新的机器学习（ML）辅助采样方法，旨在更有效地扩展标准模型（BSM）参数空间。Markov Chain Monte Carlo（MCMC）和Hamiltonian Monte Carlo（HMC）等传统方法经常在高维，多模式空间中面临限制，从而导致计算瓶颈。我们的方法结合了积极训练的深层网络（DNN）和嵌套采样，动态预测更高的样子区域，以加速收敛并提高采样精度。这些可扩展的框架具有可扩展的框架，可以在高层物理学（HEP）研究中进行全面分析，以解决bsm compariete bsm commiate bsm commiate bsm compariate bsm compariate bsm comporiate comportiation comportiation comportiation。
使用人工智能（AI）的ASHRAE政策
人工智能（AI）是指计算机对人类智能过程的模拟。这些过程包括学习（获取知识和使用知识的规则），推理（使用规则来得出结论）和自我纠正。机器学习（ML）是AI的一个子集，涉及算法的开发，这些算法允许系统根据数据学习和进行预测。AI可以支持决策，自动化重复任务，并以超出人类能力的速度分析大量数据。
利用人工智能在美国金融行业打击洗钱和欺诈：全面分析
摘要本研究探讨了人工智能（AI），尤其是机器学习（ML）的变革性作用，在增强美国金融行业中洗钱和欺诈的检测和预防。该研究旨在分析AI驱动的技术如何显着提高欺诈检测系统的准确性，效率和可扩展性。该研究的重点是检查各种机器学习算法，包括诸如逻辑回归和决策树等监督技术，以及无监督的方法，例如聚类和异常检测。这些技术用于分析历史数据，检测模式并实时识别可疑交易或欺诈行为。该研究方法包括对欺诈检测中AI应用的现有案例研究和文献的全面综述，强调了在金融机构中成功实施ML模型。调查结果表明，机器学习模型（例如随机森林和支持向量机器）已被证明有效地检测和防止具有高精度和召回率的欺诈活动。此外，AI与实时数据分析功能的集成可以连续监测和立即检测不规则性。该研究得出结论，美国的金融机构必须利用AI的进步来增强风险管理系统，改善欺诈检测并减轻洗钱的风险。通过采用机器学习算法，金融组织可以保持领先地位