应用程序、质量和 NDE、传感、控制和数据库。再次,AWI 人员组织并讲授了会前教程,内容涵盖 PC 网络、专家系统、神经网络、Windows 和 Excel 电子表格以及数据库。会议还包括主题演讲
智能制造中人工智能与网络安全挑战赋能 Dr.P.KALARANI 计算机技术与信息技术系助理教授 印度泰米尔纳德邦埃罗德 Kongu 艺术与科学学院 邮箱:meet.kalaram@gmail.com 文章历史:收到日期:2020 年 11 月 11 日;接受日期:2020 年 12 月 27 日;在线发表日期:2021 年 4 月 5 日 摘要:SM(智能制造)是一种广泛的制造类别,采用基于计算机的集成制造系统,具有更高的新适应性和设计结构的快速变化,以及数字化和有效的劳动力培训。有必要在 SM 系统中纳入新技术,以适应现有系统的变化。智能工厂通过让客户满意来提高单位产量、质量和一致性维护。更智能的技术有助于在组织中借助计算机技术获取信息,通过计算机技术定期记录信息/数据。对环境非常安全的智能制造系统被我们称为绿色制造 (GM)。绿色技术或绿色制造是一个总称,它以某种方式属于同一分支,用于多种技术或科学领域,以生产对环境友好的产品。GM 是最需要的,它可能导致经济方面更高水平的发展。此外,在网络安全方面,还需要解决信息的机密性以及 SM 系统带来的漏洞。因此,我们提出了一种借助人工智能 (AI) 和网络安全框架在 SM 系统中实现高效绿色制造的方法。所提出的工作采用双阶段 ANN 来寻找工业中 SM 系统的设计配置。然后,为了在通信时保持数据的机密性,使用 3DES 方法对数据进行加密。关键词:智能制造、人工智能、网络安全、机密性、加密。1.介绍
用户的心理状态,并自适应地对这些心理状态做出反应 [1]。心智理论是一组表征能力,使人能够读懂他人的思想。它能够归因于他人的心理状态,并利用这种心理状态在有意图或有目标的框架内预测他人的行为和表情(Dennett 在 [2] 中将其称为有意图的立场)。面部动作和眼神语言在识别基本情绪(如快乐、悲伤、厌恶和恐惧)以及“认知”或复杂心理状态(如不信任、认可、计划、钦佩、兴趣、体贴等)方面尤其发挥着重要作用[3]。使用数字摄像机,读心计算系统可以实时分析一个人的面部特征,并推断出该人的潜在心理状态,例如他或她是同意还是不同意、感兴趣还是无聊、思考还是困惑。将特定心理状态如何在面部表达的先验知识与实时发生的面部表情和头部动作分析相结合。该模型以不同的粒度来表示这些,从面部和头部运动开始,并在时间和空间中构建这些运动,以更清晰地表示所代表的心理状态。Neven Vision 的软件识别面部的 24 个特征点并实时跟踪它们。然后分析运动、形状和颜色,以识别微笑或眉毛上扬等手势。随着时间的推移,这些组合表明心理状态。例如,头部点头、微笑和眉毛上扬的组合可能意味着感兴趣。使用动态贝叶斯网络对可观察到的头部和面部表现以及相应的隐藏心理状态之间的联系进行建模。剑桥目前的项目正在考虑进一步的输入,如身体姿势和手势,以增强推理。然后,我们将使用等效模型来控制卡通头像的动画。我们还在观察使用读心术来支持在线购物和学习系统。读心术计算系统也可用于监控和建议改进人机交互 [4]。
近年来,光学遥感系统和方法已成为控制地球表面物体状态和事件的基本工具。为了监测自然现象后果和地球表面状态,需要使用高空间分辨率的卫星:Pleiades-1A、Pleiades-1B、TripleSat Constellation (DMC-3)、DubaiSat-2、Jilin-1、WorldView-1、2、3、RapidEye、Cartosat -3 等。这些卫星可以以数字方式获取目标局部区域的数百幅图像。这种多通道数据的分析是一项非常困难的任务,归结为强调特定物体、获取其特征和相对位置。安装在卫星上的遥感设备的典型数据集包括:多光谱(多通道)图像和全色图像(PAN)。全色图像的空间分辨率通常高于多光谱图像,这大大增加了物体识别的复杂性并对所使用的处理方法施加了限制。对于原始数据的信息内容改进,现有的图像处理方法存在一系列缺点,其中最主要的是颜色失真 [1-4]。这项工作的目的是提高原始多通道图像的空间分辨率,尽量减少颜色失真。从 WorldView-2 卫星拍摄的图像被用作输入数据。为了确定所提出的信息技术的有效性
早期的机载数字计算机使用了微型真空管、分立半导体元件和混合电路。当集成电路得到开发和改进后,人们的偏好迅速转向集成电路。整个 20 世纪 60 年代中期,随着集成电路产量的增加,双极硅集成电路的使用几乎变得普遍。这与内存改进一起,带来了计算速度的普遍提高以及重量和功耗的降低。随着硬件代价的降低和可靠性的提高,并行算术运算在这一时期设计的计算机中得到普遍使用。字长变得更加标准化。浮点数表示开始出现。基本指令集中的指令数量开始更快地增长。同时,机载计算机的成本也变得更低。
应用程序、质量和 NDE、传感、控制和数据库。再次,AWI 人员组织并讲授了会前教程,内容涵盖 PC 网络、专家系统、神经网络、Windows 和 Excel 电子表格以及数据库。会议还包括主题演讲
本课程旨在让七年级学生接触文字处理、桌面出版和文档格式化。旨在帮助他们获得可以在整个课程中使用的中级技能。此外,学生将练习字母键盘和数字键盘训练。最后,学生将探索互联网安全和版权问题。宾夕法尼亚州标准七年级计算机技术技能是一门为期 9 周的课程,旨在帮助学生获得满足以下宾夕法尼亚州标准所需的知识和技能:PA 标准:3.7.7
欧洲有 16 个国家拥有这种计算机,但有些国家仍然很少,而且这些计算机是外国制造的。这种计算机已在 16 个欧洲国家生产,其中 7 个国家正在商业化生产。上面的地图显示了欧洲和近东的计算机地理分布。由于计算机领域的多面性以及各国人口规模差异很大,很难以一维方式对这些国家进行排名。不过,英国显然位居第一(仅次于美国)。紧随其后的是(西)德、苏联、法国和日本。Isaac L. Auerbach 最近的一篇论文 [1] 中提供了许多有关商用计算机和其他有趣发展的有用信息。因此,我们将集中讨论那些在这一领域工作不太为人所知的国家 [2]。我们无意轻视其他国家的工作;在某些情况下,它的范围实在太大,无法在这项简短的调查中公正对待。
第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所,波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理,从巴甫洛夫的经典条件作用开始,到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用,最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物,尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能:描述 毫无疑问,行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据,尤其是行为主义者发现的学习规律,多年来吸引了人工智能领域的研究人员,许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念,因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法,将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准,即速度(即代理执行需要智力的特定任务的速度)和能力(即代理可以执行的任务的难度)。另一方面,我们可以找到另一种智能定义,即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程:1) 抽象,2) 学习,3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义,例如,它被定义为: