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CAP 5625 人工智能计算基础...
目录说明：本课程使用当代编程语言和工具介绍人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的数学和编程基础。因此，学生将熟悉广泛用于 AI 和 ML 项目和文献的数学方法（以及相关符号、软件包和库） 先决条件：研究生学历或讲师许可 课程具体目标：到课程结束时，学生将能够：了解机器学习的数学基础。展示解决机器学习问题的能力。识别统计和计算模型并将其应用于机器学习问题。分析特定机器学习模型的性能，并证明其用途和局限性。
峰值神经网络模拟的环境
在大脑中，信号的事件驱动性质和以尖峰信号形式编码的信息允许以很少的能量执行巨大的数据处理过程。因此，神经网络研究正在发展为接近生物学模型。很长一段时间以来，将通过基于尖峰的计算模型来实现神经网络的未来。在尖峰神经网络中，信息在尖峰信号中编码。将信息作为尖峰列车保留，可以像标准的计算机体系结构一样以二进制形式表示信息，但以时间依赖的方式表示。这降低了信息的传输和处理成本。出于所有这些原因，峰值计算模型的计算和能量效率高于前几代。
用于对称设计的人工智能......
现代密码学依赖于使用精确的数学定义和严格的证明来保证在特定对手策略模型下达到一定的安全级别。因此，设计一个可靠的密码原语或协议通常是一项艰巨的任务，对其进行密码分析也是如此。在这方面，人工智能 (AI) 提供了许多有趣的方法和工具来解决密码方案设计中的问题。通过查看现有文献，可以发现许多作品使用人工智能领域的各种方法来解决与密码学相关的几个用例。根据潜在问题的性质，可以将这些作品分为两个主要领域：搜索和优化。密码原语设计中的几个问题可以归结为离散搜索空间上的组合优化问题，例如，搜索具有所需加密属性的布尔函数和 S 盒等，它们是对称加密方案设计的基本构建块。为此，基于人工智能的启发式技术，如进化算法[51]、模拟退火[14]和群体智能[37]已被证明对于解决与密码学相关的优化问题非常有用。计算模型。第二个领域涉及使用属于人工智能领域的计算模型作为密码方案设计的组成部分。在这种情况下，基本思想是将整体方案的安全性与此类计算模型的复杂动态行为联系起来，这些计算模型原则上很难进行密码分析。也许这个研究线索中最著名的例子是细胞自动机，它主要用于设计对称加密原语，如用于流密码的伪随机数生成器（PRNG）[66，67]和用于分组密码的 S 盒 [20，39]。本章旨在对使用人工智能方法和模型设计密码原语和协议的最新进展进行概述，重点关注上述两个领域。特别是，我们考虑了基于人工智能的密码学最重要的用例，即布尔函数、S 盒和伪随机数生成器 (PRNG) 的设计。对于每个用例，我们介绍相应的密码设计问题，然后概述相关文献。最后，我们考虑了该研究领域在未来几年可能发展的两个新方向。本章的其余部分组织如下。第 2 节简要介绍了密码学的基本概念，并涵盖了与基于人工智能的启发式技术和细胞自动机相关的基本概念。第 3 至第 5 节重点介绍用于设计密码原语的人工智能技术，特别是布尔函数、S 盒和伪随机数生成器的用例。最后，第 6 节在最后讨论了基于人工智能的密码学领域的未解决的问题和未来研究的方向。
人工智能、理论、建模和实验的融合——材料与制造领域的前景、挑战和机遇
人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 是一个活跃的研究领域，在各种商业应用中取得了巨大的成功。它将在许多科学和工程领域发挥重要作用并产生重大影响，特别是材料和制造领域。在过去的几十年里，人工智能和机器学习已经成为工程和科学领域理论、计算建模和实验方面的重要补充。人工智能和机器学习模型具有巨大的潜力，特别是在那些机制仍未完全理解的研究领域，或者计算模型运行成本太高而无法获得所需时空分辨率的准确解决方案。在本文中，我们介绍了一些最近的工作和有希望的研究方向，以将人工智能和机器学习整合到工程和科学中。我们试图提供更广阔的视角、开放的挑战和独特的机会，将人工智能、理论、建模和实验整合到材料和制造领域。首先，可以使用实验或计算模型来生成数据来训练人工智能/机器学习模型。训练后的人工智能/机器学习模型可以看作是相应耗时的实验或计算模型的快速替代模型。开发了一种具有量化不确定性的卷积编码器-解码器网络 (ConvPDE-UQ) [1]，用于预测不同域上的偏微分方程的解，其速度比传统的有限元求解器快得多。设计了一种名为 Peri-Net [2] 的深度神经网络，用于分析裂纹模式，其速度比近场动力学求解器快得多。具有量化不确定性的深度神经网络
量子计算简介
讲师电子邮件办公时间和会议链接链接moin qureshi moin@gatech.edu tu tu zoom in zoom ia：ruixi wang rwang655@gatech.edu tbd ta：poulami das poulami das poulami das poulami das poulami ta： dunbar tdunbar8@gatech.edu tbd概述：量子计算承诺为一类重要问题的指数加速。量子计算机已经证明了数十个Qubit的量子计算机，并且预计未来几年的量子计数预计将跨越一百。量子计算是一个跨学科领域到错误校正代码（表面代码或shor代码）到系统和体系结构（内存/微观结构）到编译器和工具（仿真和编程），算法和应用程序。本课程的目的是为CS和ECE的学生提供量子计算的基本背景，并为他们提供编写代码并在实际量子计算机上优化量子程序的技能。本课程将更多地关注量子计算的“计算”方面，并将涵盖量子计算的架构，编译器和应用程序的近期（NISQ计算模型）和长期（容错的量子计算）。Objectives: By the end of this course students will: + Become familiar with 1-qubit and 2-qubit gate operations and gain the ability to build simple quantum circuits + Become familiar with the concepts of superposition and entanglement and be able to analyze quantum state transformations + Understand quantum algorithms (Deutsch-Jozsa, Bernstein Vazirani, Grover, and Shor) and compare effectiveness versus classical算法 +了解噪声问题并分析简单误差校正代码的有效性 +熟悉NISQ计算模型，并执行智能量子映射和误差缓解文本：本课程的材料将从以下内容得出：
碳排放
o对不同汇丰银行位置，供应链活动的排放进行分析程序，并对管理进行了查询，以获取有关我们确定的任何重大差异的解释； o比较汇丰银行自己的运营排放管理系统中维护的记录与用于准备主题的潜在信息，其中包括实际和估计的发票数据，仪表读数和第三方准备的数据； o在计算模型中检查汇丰的IT编码，并重新预定供应链排放和加权数据质量评分的计算； o例如，汇丰银行供应链排放的输入数据；与供应商，供应商的收入和排放数据一起用于内部和外部数据源； o将汇丰银行年度报告和帐户中主题信息的披露以及我们对基础数据的测试进行比较。o对不同汇丰银行位置，供应链活动的排放进行分析程序，并对管理进行了查询，以获取有关我们确定的任何重大差异的解释； o比较汇丰银行自己的运营排放管理系统中维护的记录与用于准备主题的潜在信息，其中包括实际和估计的发票数据，仪表读数和第三方准备的数据； o在计算模型中检查汇丰的IT编码，并重新预定供应链排放和加权数据质量评分的计算； o例如，汇丰银行供应链排放的输入数据；与供应商，供应商的收入和排放数据一起用于内部和外部数据源； o将汇丰银行年度报告和帐户中主题信息的披露以及我们对基础数据的测试进行比较。
飞机涡轮喷气发动机的故障检测与隔离...
摘要：现代航空涡轮喷气发动机代表着复杂的系统，因此，重点关注安全性、可靠性、效率以及降低维护成本等问题。诊断技术的不断进步为实施渐进方法带来了新的可能性，而不是基于硬件冗余的传统方法。本文讨论了诊断和备份系统的设计，该系统使用投票方法和分析冗余来表示使用实验识别方法（多项式模型、神经网络）的计算模型。该系统的一部分也是专家系统，能够区分发动机故障和传感器错误。所提出的喷气发动机系统在实验室条件下在小型涡轮喷气发动机 iSTC-21v 上进行了测试，结果良好。
7 年级 了解计算机（第 1 页，共 2 页）
光盘利用激光在光盘表面蚀刻出凸起（凹坑）。然后另一束激光能够读取这些凹坑以及与未蚀刻数据位相对应的凸起，并将它们读取为二进制字符串。凹坑为 0，凸起为 1。它们是一种非常便宜、轻便的数据存储方式，但容易因刮擦而损坏。它们的存储容量也有限，CD 最多可存储 800 MB，蓝光最多可存储 50 GB。另一个缺点是需要专门的硬件来读取和写入光盘，而且大多数光盘无法重写。云存储云存储是一种云计算模型，其中数据存储在通过互联网或“云”访问的远程服务器上。
Daniel Durstewitz Dept。理论神经科学（\ rgs）...
我们的小组在数学和算法级别上推动了ML/AI方法，重点是通过移动设备获得的时间序列数据，例如神经成像，脑电图/MEG或顺序行为数据（例如，生态时刻评估，EMA）。我们遵循一种强烈理论驱动的方法开发方法，深深植根于统计和动力学系统理论（DST）。鉴于在理论驱动的方法论发展中这种强大的主链，我们的方法和算法在深度学习领域处于绝对的最前沿，这为对神经和行为过程的完全新颖的见解提供了机会，这超出了“传统”机器/深度学习方法的范围。尤其是，我们对时间序列分析的DST观点会导致ML/AI方法，该方法产生了观察到时间序列的非线性动力学的机械解释模型。这是因为在某种程度上，任何已知的物理，生物学或社会系统都可以通过耦合微分方程的系统进行数学形式化。因此，与更传统的机器学习和时间序列预测的统计方法相比，我们的DST驱动方法具有两个主要优势：1）它们允许在单一主题级别对未来时间序列事件的理论上最佳预测； 2）此外，它们产生了一个可以深入，模拟和系统操纵的基础动力学的计算模型，以使（神经或行为）过程获得生成观察到的时间序列的（神经或行为）过程的机械见解。本质上，这些方法返回可用于预测个人疾病轨迹或探测可能的干预措施的个人行为和/或大脑动力学的计算模型。我们用于识别动力学系统基础时间序列观测的框架基于深层复发性神经网络（RNN），该神经网络（RNN）已知是动力学系统的通用近似值（即，可以模拟任何其他动态系统）。