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人工智能与算法...
本工作论文由国家公共管理学院 (Enap) 教授 Pedro Cavalcante 于 2023 年 10 月在牛津大学布拉瓦尼克政府学院雷曼基金会公共部门项目访问期间撰写。João Pedro Caleiro 补充编辑。
超越算法
人工智能（AI）是一项能够处理大量数据的快速前进的技术，在当今的数字世界中为儿童开辟了新的机会和风险。AI融入日常生活的整合使其迅速成为各种行业的重要组成部分，包括医疗保健，教育，金融和住房。这种整合提出了需要立法和监管关注的独特挑战，以保护用户，尤其是儿童。尽管AI拥有巨大的承诺，但如果不受监管，对其处理能力的开采可能会损害目前和未来的儿童幸福感。练习，例如掠夺性营销，偏见的微靶向和监视过度，使儿童处于长期不良结果的危险中，包括侵犯隐私行为以及有限或无法公平地获得机会。解决这些问题将需要政策制定者，技术公司，教育工作者和其他利益相关者的共同努力，以确保所有儿童对AI负责任地使用。
算法合作
合作通常会增加人类和其他物种的福利，但是激励代理人合作可能很困难。囚犯的困境提炼了这种社会困境的基本激励措施和回报：帕累托有效的结果是在主导的策略中，因此每个人都有强大的动力来自由骑行对另一个玩家。从理论上讲，众所周知，未来互动或重复的可能性是建立自私者之间合作的可能性：未来的遭遇可通过双关语威胁来激励合规性。然而，由于有无数的均衡，这是足够高的差异因素和不合作的平衡持续存在，因此研究如何发挥重复囚犯的困境是一种经验性练习。庞大的实验文献（请参阅下面的文献评论）解决了人类参与者合作的决定因素，形式和水平。我们研究自学算法如何发挥重复的囚犯困境。具体来说，我们将算法置于实验室实验中实施的相同经济环境中，并使用用于研究人类行为的工具分析其范围（Dal B´o and Fr´echette，2018年）。与人类一样，我们对决定因素，形式和合作水平感兴趣。在这些维度中的每个方面，我们都借鉴了实验文献，以了解社会困境中自学算法与人类之间的相似性和差异。首先，我们检查塑造人类合作的决定因素是否也影响算法合作。第二，我们询问算法采用哪种策略，并将其与人类的算法进行对比。最后，我们比较了人类与算法之间的合作水平，并询问哪些因素会导致差异。了解自学算法的行为至关重要（Rahwan等，2019）。毕竟，算法向人类提供建议或越来越多地决定他们。例如，算法可以自主驾驶汽车，调整金融投资组合，检测欺诈或设定价格等。某些自主算法在战略环境中运行，并与其他自学代理反复互动。这可能发生在协调问题中；例如，在选择流量路线或
基于WOA-BP算法
温度补偿是解决非分散红外CO 2气体传感器检测准确性受到温度影响的问题的主要措施。由于非分散红外CO 2气体传感器的测量精度很容易受到环境温度的影响，因此本文分析了传感器受温度影响的原因，并提出了一种整合鲸鱼算法（WOA）和BP神经网络的温度补偿方法。鲸鱼算法用于优化BP神经网络的权重和阈值，以建立非分散红外CO 2气体传感器的温度补偿模型，并将优势与传统的BP神经网络模型和粒子群群和粒子群优化（PSO）BP神经网络模型进行比较。实验结果表明，WOA-BP算法的温度补偿模型误差低于30 ppm，平均绝对误差百分比为3.86％，远比BP神经网络和PSO-BP神经网络好得多，并且有效地降低了温度对传感器准确性的影响。
更新的算法
不安的腿综合征（RLS）是一种常见的疾病。人口患病率为1.5％至2.7％，其中一个更严重的RLS的患者每周出现2次或更多次症状，并至少造成中度痛苦。对初级保健医生熟悉疾病及其管理很重要。自从我们以前的修订算法于2013年发布以来，RLS的管理情况发生了很多变化。该更新的算法是由科学和医疗顾问委员会成员根据科学证据和专家意见撰写的。使用PubMed进行了文献搜索，以识别2012年至2020年RLS上的所有文章。在以下标题下考虑RLS的管理：一般考虑；间歇性RLS;慢性持续RLS；耐火RLS;特殊情况；以及替代性，调查和潜在的未来疗法。非药物方法，包括精神警报活动，避免可能加剧RLS的物质或药物以及口服和静脉内补充铁。选择了alpha 2 -delta配体作为慢性持续RLS的第一线治疗，并用多巴胺激动剂作为二线选择。我们讨论了可用的药物，确定使用的因素及其不良影响。我们定义了难治性RLS并描述了管理方法，包括组合疗法和使用高功能的OPI-OID。讨论了怀孕和儿童期RLS的治疗。
量子算法
June 09, 2021 Course: Latest developments for the Internet and quantum artificial intelligence: learning, optimization, delegated and secure calculation, Calculation distributed seminar: Quantum Computing AS A Service: Secure and Verifiable Multi-Tanant Quantum Data Center Elham Kashefi, CNRS, Paris and University of Edinburgh
高级算法
7。我保留将这些数字统一修改5％的权利。我保留如果有证据表明学生复制而不是自己做家庭作业，则保留强调作业等级的权利。8。惊喜测验：学期将有两个惊喜测验。令人惊讶的是，我的意思是，在测验的前一天晚上，您将无法推断出测验将是第二天。9。课堂参与：参加课堂讨论和活动对于成功学习至关重要，应该反映您的阅读，分析和经验与该主题有关。为了帮助您查看阅读材料，我将在每次讲座后提供一些复习问题。这将涵盖当前讲座中讨论的材料，以及为您准备下一次讲座的材料。您应该准备在下一个讲座中回答这些问题。除此之外，我还将在课堂上问其他问题。您也应该随意提出有关您不了解的材料的问题，关于改善课堂上提出的想法的建议，并对课堂学习经验做出其他积极的贡献。所有这些都将计入课堂参与。10。订阅价值约为4或5个百分点的额外信用点（此选项仅适用于认识tex和Xfig的人，或者愿意让E效率学习它）。11。错过的考试政策：错过的考试将记录为零等级。12。13。•每个学生都必须写自己的代码和作业。我们将遵循有关未完成考试的大学规则（请参阅http://registrar.fsu.edu/dir class/fall/考试时间表。“ I”政策的等级：仅在以下特殊情况下将“ I”的等级分配：•最终考试因缺席而被公认的借口错过。在这种情况下，最终考试必须在接下来的两个学期的第一周内进行。•由于疾病的延长或其他特殊情况，并且有适当的文件，学生无法长期参加课堂。在这种情况下，必须进行安排，以弥补下学期结束前本课程的错过部分。学术荣誉守则：因为本课程的主要目标是教专业精神，因此任何学术不诚实都将被视为没有实现此目标的证据，并且将以获得F级F的基础（您必须在学生手册中阅读FSU学术荣誉守则并遵守它）。复制/修改他人的程序/代码将与在考试中复制相同。向其他团队的成员展示您的代码或作业，向他们提供代码或作业，或者使他们可以访问（例如，通过使文件世界可读）是学术性的不诚实。您有责任确保您的代码/文档/结果和家庭作业得到充分保护，而其他人则无法访问。将工作目录的权限更改为0700（CHMOD 0700 {Directory}）。•从教科书或Internet中咨询代码，以了解作业的特定方面。但是，复制整个代码或此类代码的大部分将被视为学术不诚实。如果您从这些来源借用代码的小部分，则必须在提交中确认这一点，此外，您必须清楚地理解并能够解释代码的工作原理。再次：在任何情况下都没有作弊的借口。在您考虑作弊之前见我。14。残障适应：如果您有身体，心理，医学或学习障碍，可能会影响您进行分配课程工作的能力，我会敦促您联系学生残疾中心的STA，并向教师带来一封信，以表明需要适应。学生残疾资源中心将审查您的疑虑，并与您一起确定哪些必要和适当的能力。所有残疾的信息和文档都是裁定的。可以通过（850）644-9566与他们联系。15。出勤政策：大学需要在所有课程中出勤，这对您的学习也很重要。出勤记录可以提供给要求它的院长。如果您的成绩仅低于Coto的较高成绩，那么您的出勤率将是我们考虑是否“碰到”您达到更高级别的因素之一。缺少三个或更少的讲座将被认为是良好的出席人数。在极少数情况下，例如医疗需求或陪审团责任，可以通过适当的文件来辩解。您应该在可能的情况下预先告知我，并提交我寻找的文档。您应该弥补由于缺勤而错过的任何材料。16。教学大纲变更政策：课程提纲是课程的指南，有可能带有高级通知。
算法信息理论
算法信息概念的原始表述独立于R.，J。Solomonoff [10]，A。N. Kolmogorov [11]和G. J. Chaitin [12]。二进制字符串X的信息内容I（x）定义为最小程序的大小（二进制数字），用于计算x的规范通用计算机U。（计算机u是通用的，意味着对于任何其他计算机，都有一个前缀！l，使得iLi使您执行与程序P制作M完全相同的计算。）两个字符串的联合信息i（x，y）被定义为使您计算两者的最小程序的大小。以及给定y的条件或相对信息l（x 1 y）定义为最小程序的大小，供u从y计算x ..标准计算机U的选择最多在这些概念的数值中最多引入0（1）的不确定性。（o（f）读取“顺序o（f”，并表示一个函数，其绝对：ute值由恒定时间f。）