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理解图像记忆力 - 宾夕法尼亚大学艺术与科学学院
为什么有些图像比其他图像更容易记住？在这里，我们回顾了我们对“图像可记忆性”理解的最新进展，包括它的行为特征、它的神经相关性以及它所源于的优化原则。我们重点介绍了使用大型行为数据集来利用为单个图像计算的可记忆性分数的工作。这些研究表明，图像内容到图像可记忆性的映射不仅是可预测的，而且是非直观和多方面的。这项工作还通过发现高级视觉皮层以及经过训练以对物体进行分类的深度神经网络的更高阶段中出现的一种群体反应幅度变化，深入了解了图像可记忆性的神经相关性。
推荐引用 推荐引用 Asatiani, Aleksandre；马洛，佩卡； Nagbøl，佩·拉德伯格；彭蒂宁，埃斯科；林塔-卡希拉，塔帕尼；和 Salovaara, Antti (2020)“解释黑盒人工智能系统行为的挑战”，MIS 执行季刊：第 1 卷。 19：一号。 4、第 7 条。可参见：https://aisel.aisnet.org/misqe/vol19/iss4/7
人工智能代理的最后一个要素是其运行的环境。环境决定了传入数据的来源和有效性，代理通过其输出影响环境（例如，对公司未来的风险评估可能会影响公司的行为）。这种反馈循环在“强化学习”中尤为重要，在强化学习中，人工智能代理通过反复试验从与环境的交互中学习，并因表现良好而获得奖励。如果将人工智能代理部署在不同的环境中，它不太可能正常运行（例如，经过训练以识别业务风险的系统在非业务环境中可能表现不佳）。因此，人工智能代理的不当行为可能是由于它部署在未经训练的环境中而导致的。
多元微积分及其在人工智能中的应用...
其中 W = ( w 1 , w 2 , w 3 , ..., wn ) 是存储每个权重/偏差值的矩阵。对于每个 i ，wi 是网络中的一个权重或偏差的值。C 是我们的“错误”，应该尽可能低。显然，我们希望最小化成本函数，这可以通过计算网络中每个权重和偏差的偏导数来实现，这些权重和偏差最初具有任意初始值，这些值可能会发生变化。然后，我们使用递归关系 W n +1 = W n −∇ C ( W n ) 相应地修改权重和偏差值。通过迭代此过程，我们很可能可以到达点 C min = lim n →∞ C ( W n )，此时 C 最小化，并且人工神经网络模型经过训练可以给出我们想要的结果。
面向关键系统可信 AI 应用的工程化
此次事故的起因可以追溯到 InCobot 机械臂配备的人工视觉设备的训练方法。这只重约 50 公斤的手臂配备了一个摄像头，可以观察与人类操作员共享的环境，并检测附近是否有人手。视野中的手会打断机器人的移动，机器人会等待空间空闲后再采取行动。摄像头将其视频流发送到经过机器学习训练的系统。该系统基于通用的“YOLO”（You Only Look Once）技术，该技术广泛应用于计算机视觉，这是一种经过训练可识别日常物体的神经网络，其设计者强调其通用性，并通过“迁移学习”为其提供想要识别的特定物体的互补图像，从而实现专业化。
评论文章通过人工智能方法实现定向能量沉积
增材制造 (AM) 的发展日新月异，取代了传统的制造方法。此外，人工智能和机器学习的应用也不断增加，以进一步应用和发展。本综述广泛跟踪了定向能量沉积 (DED) 工艺的所有研究工作和当代进展迹象。还详细分析了该工艺中使用的所有类型的 DED 系统、进料、能源和保护气体。已经严格审查了在 DED 工艺中实施人工智能 (AI) 以减少工艺对人的依赖并控制复杂方面的方法。各种 AI 技术（如神经网络、梯度增强决策树、支持向量机和高斯过程技术）都可以实现预期目标。在 DED 工艺中实施的这些模型已经过训练，可用于高精度产品和卓越质量监控。
纪念“温德拉什一代”的展览
加勒比地区男女士兵想加入英国陆军时经常会遭到官方的阻挠。尽管如此，仍有超过 5,000 人在英国皇家空军服役。其他人则前往美国或加拿大参军。虽然有少数英国士兵在加勒比地区服役，但殖民地主要由当地军队保卫。由于船只短缺和陆军部设置的障碍，加勒比部队直到战争的最后几个月才被大量调往欧洲。1939 年，特立尼达皇家海军志愿预备队成立，招募来自英属加勒比地区各地的士兵。经过训练后，这些士兵被调往商船、扫雷舰、排雷艇和港口船。由于这些志愿者中的大多数都在甲板下的机舱内工作，因此伤亡惨重。
法医牙科中的人工智能
亲爱的读者，法医牙科学 (FO) 是牙科的一个分支，通过评估口腔结构来帮助识别个人。它主要涉及在大规模灾难或意外遗骸期间识别个人的法医目的。牙齿、颌骨、X 光片、唇印和腭皱被认为是在 FO 中识别个人的可靠方法。近年来，技术进步也使现代牙科发生了革命性的变化。这些被称为人工智能模型。此类模型可以经过训练，然后应用于决策、解决问题以及牙科和医学诊断。这些模型的主要优势在于它们为临床决策提供了推理，并且已被证明是在提供可靠决策信息方面的突破 1。人工智能在法医牙科学中的应用
禁止人工智能法中的情绪识别
代表自闭症患者的团体，例如欧洲自闭症患者理事会，以及研究自闭症和人工智能相关问题的学者，例如 Os Keyes，对这种技术对任何很大一部分自闭症患者的必要性和可行性都持怀疑态度，并指出少数自闭症患者可能在这方面有特定的障碍，但这不是自闭症谱系的决定性特征。根据“双重同理心问题”的想法，神经学上彼此不同的人在解读彼此的情绪时有同样的困难。这意味着“问题”不仅仅在于神经少数群体，因此任何经过训练以识别所谓“正常”情绪表达的情绪检测系统只会优先考虑神经典型人。这实际上可能会加剧问题。在讨论其他神经少数群体和神经系统障碍者的需求时，也应考虑这些论点。
计算机科学与信息技术学院
制造业是一个以劳动力为主的工业部门；工厂的成功取决于操作员的生产力。同样，这适用于各种工作场所的操作员，包括机械操作员和驾驶员，以及体力和脑力刺激性工作。过度的职业压力会导致严重的工作困难，对操作员的生产力、安全和健康产生负面影响。脑电图是一种重要的脑信号采集和记录技术，可以解码心理状态，有助于高精度地识别操作员的压力，从而提高他们的生产力并确保他们的安全。鉴于这种重要性，我们将开发一个操作员压力检测应用程序，帮助利益相关者根据操作员的脑信号监测他们在目标工作场所的状态。总的来说，通过本报告，我们将使用与操作员压力有关的公共数据集，并建立经过训练和优化的 ML 模型来预测压力水平。主题和功能已根据真实研究进行了讨论。