XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System统计算法
融合粒子群优化和统计算法的混合模型拟合方法∗
软件可靠性增长模型 [1] 适用于与测试期间经历的故障相关的时间序列数据，以预测达到所需故障强度或故障间隔时间等指标。从历史上看，人们采用了牛顿法等数值算法，这些算法需要良好的初始参数估计，因此应用 SRGM 需要高水平的专业知识。最近克服传统数值方法不稳定性的方法包括群体智能 [2] 等技术，它表现出强大的全局搜索能力。然而，这些技术可能需要大量的计算资源和时间来收敛到精确的最优值，这对 SRGM 很重要，因为一些模型参数对其他参数的精确估计非常敏感。此外，过去大多数应用群体智能的研究
为受教学生提供生成式 AI 指导 - 利兹大学
图片的文字说明：ChatGPT 是生成式预训练 Transformer (GPT) 的一个示例，它是大型语言模型的一种高级类型。大型语言模型使用深度学习和大型数据集来理解、总结、生成和预测新内容。大型语言模型是一种通用 Transformer。Transformer 是一种人工神经网络，它通过跟踪顺序数据中的关系来学习上下文和含义。人工神经网络是一种机器学习方法，它教计算机以受人脑启发的方式处理数据。机器学习是一种人工智能，它使用统计算法来概括和执行任务，而无需明确的指令
荧光分析时间相关光子计数技术的实现
摘要：提出并评估了一种超低水平光检测模块——时间相关光子计数器，用于荧光分析。时间相关光子计数器采用硅光电倍增管作为光子计数传感器，结合泊松统计算法和双时间窗技术，可以准确计数光子数。时间相关光子计数器与时间相关单光子计数技术兼容，可以记录非常微弱的光信号的到达时间。利用这种低成本、紧凑的仪器分析了异硫氰酸荧光素的强度和寿命，获得了16 pg/ml的检测限，线性动态范围从2.86 pg/ml到0.5 µ g/ml，测得异硫氰酸荧光素的寿命为3.758 ns，与先进的商用荧光分析仪的结果一致。时间相关的光子计数器可能在即时诊断等应用中很有用。
AI驱动的慢性疾病管理中的预测分析：监管和道德考虑
预测分析涉及使用历史数据，统计算法和机器学习技术来确定基于过去模式的未来结果的可能性。在慢性疾病管理中，预测分析可以分析大量患者数据以预测疾病进展，预测潜在的并发症和量身定制个性化治疗计划（Chintala，2023； Nenova＆Shang，2022）。AI通过提供更准确和及时的预测来增强这些功能，从而发现人类分析可能遗漏的复杂模式，并不断学习并适应新数据。将AI整合到医疗保健系统中，具有改变慢性疾病管理的巨大希望，使能够更加主动，更精确的护理，最终改善患者的结果并降低医疗保健成本（El-Rashidy，El-Rashidy，El-Sappagh，Islam，M. Elbakry和Abdelrazek，2021年）。
人工智能与国家安全
人工智能研究领域始于 20 世纪 40 年代，但由于三大推动力的融合，人们对人工智能的兴趣在 2010 年左右开始激增：（1）“大数据”来源的可用性，（2）机器学习方法的改进，以及（3）计算机处理能力的提升。8 这些增长推动了狭义人工智能的发展，狭义人工智能指的是解决特定问题集（如游戏、图像识别和导航）的算法。 目前所有的人工智能系统都属于狭义人工智能类别。 狭义人工智能最流行的方法是机器学习，它涉及统计算法，这些算法通过分析大型训练数据集得出自己的程序来复制人类的认知任务。 9 在训练过程中，计算机系统会创建自己的统计模型，以在以前没有遇到过的情况下完成指定任务。
使用机器学习和...进行空中交通管制
空中交通管制 (ATC) 对人类健康很重要，因为飞行事故经常发生在空中，并导致死亡。空中交通可以通过预测航空系统的参数来控制或避免。本文提出了机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 方法来预测和控制空中交通。所提出的机器学习和人工智能方法是根据空中交通数据集预测空中交通。空中交通可以通过不同的统计方法进行预测，例如逻辑回归 (LR)、决策树 (DT) 和朴素贝叶斯。由于基于准确性和时间的空中交通预测，这些算法的性能较差。这些算法在预测方面存在巨大差异，例如准确度水平和速度。为了解决上述问题，将空中交通数据输入到预先训练的模型中以预测空中交通。与其他统计算法相比，所提出的机器学习和人工智能方法具有高精度预测。与传统方法相比，机器学习和人工智能方法的准确率高达约 96%。
将算法公平与官方统计和调查生产中的机器学习中的质量维度联系起来
国家统计组织（NSO）越来越多地利用机器学习（ML），以提高产品的及时性和成本效益。在引入ML解决方案时，NSO必须确保保持在稳健性，可重复性和准确性方面的高标准，例如在统计算法的质量框架中（qf4sa; Yung et e yung etel。2022）。同时，越来越多的研究集中于公平性，作为对ML安全部署的前提，以防止在实践中产生不同的社会影响。然而，在NSO在ML应用的背景下，尚未明确讨论公平作为质量方面。我们采用Yung等人。（2022）的QF4SA质量框架，并将其质量尺寸映射到算法公平。因此，我们以多种方式扩展了QF4SA框架：我们认为公平是其自身的质量维度，我们调查了公平与其他维度的相互作用，并且我们明确地解决了数据，既可以自身及其与应用方法的互动。与经验插图并行，我们展示了我们的映射如何有助于官方统计，算法公平和值得信赖的机器学习的方法论。