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通过统计验证和模型识别通过机器学习
各种建模技术用于预测锂离子电池的容量褪色。代数还原模型本质上可以解释且计算快速，非常适合用于电池控制器，技术经济模型和多目标优化。用于用石墨阳极的锂离子电池，石墨表面上的固体电解质插入（SEI）生长占主导地位。这种褪色通常是使用物理知情方程式建模的，例如预测溶剂扩散限制SEI生长的时间根 - 根源，以及Arrhenius和Tafel类似方程，预测温度和最新电量率依赖性。在某些情况下，提出了完全的经验关系。但是，很少进行统计验证以评估模型最佳性，并且通常只研究了少数可能的模型。本文展示了一种新的程序，可以自动通过双级优化和符号回归从数百万算法生成的方程中自动识别降级降解模型。使用交叉验证，敏感性分析和通过自举通过交叉验证，敏感性分析和不确定性定量在统计上验证。在LifePo 4 /石墨细胞日历老化数据集中，自动识别了使用方形 - 根，功率法，拉伸指数和sigmoidal功能的模型，与人类专家确定的模型相比，具有更高的准确性和更低的不确定性，并证明先前已知的物理关系可以使用“重新验证的机器学习”。©2021作者。[doi：10.1149/1945-7111/abdde1]由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。
书评：……时代的合同和合同法
这篇书评是褒扬性的。Ebers、Poncibo 和 Zou 的书中每一章的内容都值得称赞。这些章节探讨了对合同学者、法律从业者、法官、立法者和缔约方至关重要的问题。这本书也很及时。在过去十年左右的时间里，有几家初创公司开发了人工智能解决方案，帮助律师及其客户减少合同过程中的摩擦，更好地理解合同条款的后果。例如，Kira Solutions（一家成立于多伦多的公司）使用机器学习来高效准确地自动识别、提取和分析合同内容。2 但随着人类将越来越多的合同自主权交给人工智能，人们不禁想知道合同原则将需要如何改变。
“上帝之眼——目击者呈现面部表情......
根据目击者的描述，通过绘制面部素描可以轻松识别罪犯并将其绳之以法，然而在这个现代化的世界里，传统的手绘素描方式在与现有数据库或实时数据库进行匹配和识别时并不那么有效和省时。过去曾提出过几种技术来转换手绘面部素描，并使用它们从警方数据库中自动识别和辨认嫌疑人，但这些技术无法提供所需的精确结果。甚至还引入了创建复合面部素描的应用程序，但这些应用程序也存在各种限制，例如面部特征工具包有限、创建的嫌疑人面部具有卡通画的感觉，这使得使用这些应用程序并获得所需的结果和效率变得更加困难。
战略转变：以类型学为中心的反欺诈方法
为了应对这些挑战，NICE Actimize 推出了一种新方法，可以同时实时分析多种欺诈类型，以阻止未经授权和授权的欺诈（防止诈骗）并检测钱骡。这种方法需要全面处理和分析为多模型执行而丰富的财务和非财务数据。通过自动识别特定的欺诈类型，它有助于防御此类攻击，并确保将案件无缝路由到相关团队进行干预。组织可以使用该解决方案生成的三部分评分（涵盖未经授权、授权和钱骡欺诈场景）精确地查明受害者和罪犯，同时最大限度地减少对真正客户的影响。
“上帝之眼——目击者呈现面部表情......
根据目击者的描述，通过绘制面部素描可以轻松识别罪犯并将其绳之以法，然而在这个现代化的世界里，传统的手绘素描方式在与现有数据库或实时数据库进行匹配和识别时并不那么有效和省时。过去曾提出过几种技术来转换手绘面部素描，并使用它们自动识别和辨认警方数据库中的嫌疑人，但这些技术无法提供所需的精确结果。甚至还引入了创建复合面部素描的应用程序，但这些应用程序也存在各种限制，例如面部特征工具包有限、创建的嫌疑人面部具有卡通画的感觉，这使得使用这些应用程序并获得所需的结果和效率变得更加困难。
“上帝的眼睛 - 眼睛呈现面部……
可以轻松地使用基于描述的脸部素描来轻松地识别并绳之以法，但是在这个现代化的世界中，传统的手工绘制草图的方式并不是从已经可用的数据库或实时数据库中匹配和识别的匹配和识别时的有效且节省时间。在过去，有人提出了几种技术来转换手绘脸部草图，并使用它们自动识别和识别警察数据库中的嫌疑人，但是这些技术无法提供所需的精确结果。甚至引入了创建复合面部草图的应用程序，它也具有各种限制，例如有限的面部功能套件，漫画家的感觉，漫画家的感觉，这使得使用这些应用程序更加困难并获得所需的结果和效率。
2024 年人工智能网络安全状况
充分利用 AI 驱动的解决方案网络安全领导者和从业者必须在其工具堆栈中的正确位置应用正确类型的 AI，以机器速度识别和消除威胁。他们必须利用无监督机器学习 (ML) 算法，这些算法可以不断训练自己以了解组织中的正常情况，以便他们能够快速自动识别偏离基线的情况。这些应该与其他 AI 方法结合使用，例如监督 ML、LLM、生成对抗网络 (GAN)、图论（揭示复杂关系）、异常检测和生成 AI。使用正确的 AI 类型组合有助于准确识别昨天的工具可能会错过的威胁。最重要的是，AI 应该透明、可解释且保护隐私。
TM 5-304 陆军设施组件系统用户...
d. l7ze AFCS 的自动化。战区陆军建设自动化规划系统 (TACAPS) 于 1985 年开发，旨在提供一种在远程位置访问和使用当前 AFCS 设计和后勤主文件的方法。TACAPS 要求用户拥有一个微型计算机系统，以便访问和使用 AFCS 后勤信息。TACAPS 提供了一种自动识别、维护和传播信息的方法，用于在 TO 中或应急情况下进行建设规划。TACAPS 具有独特的能力，可以根据单位类型代码 (UTC) 或标准需求代码 (SCR) 生成战区设施需求，无论是特定的 AFCS 设施还是可部署陆军单位的总测量需求（如平方英尺、加仑等）。
陆地巡检机器人关键技术及其在水产养殖中的应用前景
陆地巡检机器人在执行各种任务时，需要感知周围 环境、定位自身位置、识别目标对象等，这些功能的实 现都依赖于传感器为机器人提供与外部环境交互的 “ 感 知器官 ” 。传感器是陆地巡检机器人的重要组成部分， 能够感知周围环境并获取相关信息，帮助机器人感进行 自主导航、避障、监测、抓取等工作。曹现刚等 [ 13 ] 设计 一种固定柔性轨道式悬挂巡检机器人平台，以解决煤矿 井下特种巡检机器人在三维环境重建和非结构环境运动 轨迹规划等关键技术，利用轨道，降低轨道铺设，为煤 矿环境巡检提供新的特种巡检平台。张书亮等 [ 14 ] 研究了 室内移动机器人的定位问题，提出融合轮式里程计、惯 性测量单元 IMU(inertial measurement unit) 、超宽带 UWB(ultra wide band) 和激光雷达定位数据的方法，依次 对不同传感器的定位数据进行融合，提高室内移动机器 人的定位精度。梁莉娟等 [ 15 ] 建立场景环境坐标系，利用 传感器探测出障碍物信息，对探测到的障碍物进行定位， 制定激光近场探测传感器的动态避障行为。李琳等 [ 16 ] 提 出基于条纹式激光传感器的机器人焊缝跟踪系统，采用 机器人末端安装条纹激光传感器，通过小波变换模极大 值理论分析焊缝轮廓，确定焊缝特征点。王正家等 [ 17 ] 提 出一种基于多传感器的机器人夹取系统，融合机器人内 置传感器所测量的位置、速度和角度等信息，利用外置 传感器完成对目标物的自动识别与定位。 2.1.1 传感器的使用场景及应用分类
基于属性的量子程序回归测试的 Delta 调试
手动调试量子程序是一项困难且耗时的过程。在本文中，我们介绍了一种基于增量调试和基于属性的测试的量子程序自动调试技术。我们的技术可以自动识别在量子程序更新中导致基于属性的回归测试失败的更改。为了评估我们的技术，我们将故障和保留语义的更改注入到三种量子算法中。在测量故障和保留语义的更改的百分比后，我们讨论了我们方法的可行性和有效性。我们的结果表明，我们的方法具有很高的真正例（称为敏感度）和真负例（称为特异性），并且在引入程序的更改量方面具有鲁棒性。此外，该方法的敏感度随着属性数量的增加而显著增加。而当增加属性和输入的数量时，特异性保持稳定。