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PS312人类的视力，动物机器，教学大纲，2017年秋季
人类，动物和机器中的视力将集中在实验性视频的概念上。我们通过以多种形式调查“视觉”来解决这一问题 - 从单细胞动物到所谓的基于“人工智能”的计算机视觉系统。我们将调查导致我们自己的视觉感以及自然和人工系统如何影响我们的视力理解的生物学和进化过程。我们将探索生物视觉的计算模型以及图像和场景识别的最先进的深度学习技术。ul-当时，我们将一劳永逸地解决一个与自然系统中视觉的行为完全相似的视力是否具有任何相似之处。
BAA 呼叫 N00014-23-S-C001 - 海军研究办公室
2B，Ch。5.整体科技工作将在技术就绪水平 (TRL) 1 – 5 阶段进行。主题 1 标题：受人类启发的智能体视觉-语言交互计算模型背景：人类智能的一个独特特征是复杂的语言及其与视觉（和其他感官）的交互。这些交互实现了有效和高效的沟通和协作，并扩大了智能体仅凭视觉或语言就能学习的概念和任务的范围和复杂性。近年来，计算机视觉和自然语言处理都取得了重大进展，但主要沿着不同的路径，特别是在视觉对象识别和大型语言模型（例如BERT、GPT-3）以及图像/视频字幕、从文本生成图像（例如DALL-E、Imagen）和视觉语言模型（例如Flamingo）方面；然而，这些进步并没有导致学习复杂的概念和任务，以及代理执行任务或回答复杂查询所需的深度语义推理。为了将代理的智能提升到更高的水平，ONR 需要研究人类视觉语言 (VL) 交互的复杂性，并为代理开发用于 VL 交互的原则性计算模型。此外，某些基本问题可以通过 VL 交互最有效地解决。示例包括将 AI 代理扎根于我们的物理世界；使用 VL 对话理解情景场景；因为语言充满了模糊的空间和时间参考，视觉可以有效地解决这些问题。另一个基本问题是少样本学习，一个经常被引用的例子是代理学习“椅子”，其中一些椅子图像加上椅子的简短描述比向代理展示数千张椅子图像或描述椅子的方法更有效。
数据驱动方程发现揭示人类的非线性强化学习
强化学习 (RL) 的计算模型对我们理解人类行为和决策做出了重大贡献。然而，传统的 RL 模型通常采用线性方法来更新奖励预期，这可能会过度简化人类行为与奖励之间的微妙关系。为了应对这些挑战并探索强化学习的新模型，我们利用了一种使用方程发现算法的新型模型发现方法。这种方法目前主要用于物理学和生物学，它试图通过从一系列建议的线性和非线性函数中提出微分方程来捕获数据。使用这种新方法，我们能够识别一种新的 RL 模型，我们称之为二次 Q 加权模型。该模型表明，奖励预测误差服从非线性动力学并表现出负偏差，导致在期望值较低时奖励权重过低，而在期望值较高时奖励缺失权重过高。我们通过将我们的模型与 9 项已发表研究中使用的经典模型进行比较来测试其通用性。在已发布的九个数据集中的八个数据集中，我们的模型在预测准确度方面超越了传统模型，这不仅证明了其普遍性，还表明它有可能为人类学习的复杂性提供新的见解。这项工作展示了将新颖的行为任务与先进的计算方法相结合，作为揭示人类认知复杂模式的有效策略，标志着在开发可解释且广泛适用的计算模型方面迈出了重要一步。
基于云的数据仓库中的安全性和隐私挑战：全面评论
如今，技术的某些趋势已经出现，尤其是在基于云的数据仓库中。 组织和协会使用基于云的数据仓库来存储大量数据。 但是，这种数据仓储类型具有许多风险和挑战，例如隐私问题。 一些主要的安全挑战是数据泄露，恶意软件攻击和数据盗窃，违反了法律隐私框架，例如《消费者隐私法》。 某些措施（例如合同协议和数据所有权）可以控制这些风险。 本文的主要目的是讨论私人和政府组织使用的基于云的数据仓库中的安全性和隐私挑战。 一些重要的挑战是复杂的云计算模型，动态性质和相互联系的生态系统。 对更多资源的需求是预算问题带来的公司的另一个主要挑战。如今，技术的某些趋势已经出现，尤其是在基于云的数据仓库中。组织和协会使用基于云的数据仓库来存储大量数据。但是，这种数据仓储类型具有许多风险和挑战，例如隐私问题。一些主要的安全挑战是数据泄露，恶意软件攻击和数据盗窃，违反了法律隐私框架，例如《消费者隐私法》。某些措施（例如合同协议和数据所有权）可以控制这些风险。本文的主要目的是讨论私人和政府组织使用的基于云的数据仓库中的安全性和隐私挑战。一些重要的挑战是复杂的云计算模型，动态性质和相互联系的生态系统。对更多资源的需求是预算问题带来的公司的另一个主要挑战。
![arxiv：2103.10315v3 [Quant-ph] 2021年6月3日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\88a56937273212f3fac441d2fe7f4818b9f5241f.webp)
arxiv：2103.10315v3 [Quant-ph] 2021年6月3日
长期以来，计算的理论模型被错误地视为纯数学结构。随着量子计算机的兴起，这种观点完全改变了。这是Deutsch [1]很好地总结的：“计算机是物理对象，···，计算机可以或不能做的是仅由物理定律决定的”。换句话说，不同的物理理论导致具有不同计算能力的不同计算模型。当前，只有两项良好的力学框架，经典力学（包括麦克斯韦方程和一般相对论）和量子力学（包括量子场理论）。，因此，有两种类型的计算机，经典的计算机和量子计算机。自然而然地结合了新型的机械师，并将其用作建立新计算机模型的基础。我们将讨论基于洛伦兹量子力学的计算模型，其中动态演化是复杂的洛伦兹变换。它是在参考文献中提出的。[2]作为Bogoliubov-De Gennes方程的概括； Pauli [3]很久以前研究了类似的机制。具有独立指标的Lorentz Me-Chanics中的关键特征是，只有具有积极规范的状态在物理上才能观察到。我们引入了一些称为双曲线位（或简称Hybit）。如此建立的Lorentz计算机由量子和Hybits组成，这些计算机由一组基本的逻辑门操纵。这些大门的普遍性是严格证明的。构造量子计算机是洛伦兹计算机的特殊情况，因此我们希望洛伦兹计算机更强大。确实是这种情况，因为我们发现了一种比Grover的搜索算法更强大的Lorentz搜索算法[4]。，我们将用带有选择后的光子模拟计算机模型的物理实现，因为单个Lorentz系统进行了模拟[5]。
计算物理学杂志-Iris re.public@polimi.it
我们介绍了一个多物理学和几何多尺度计算模型，适合描述由四腔机电模型驱动的整个人心脏的血液动力学。我们首先介绍了一项关于生物物理详细的RDQ20主动收缩模型（Regazzoni等，2020）的校准的研究，该模型能够重现血液动力学生物标志物的生理范围。然后，我们证明了力产生模型再现某些显微镜机制的能力，例如力对纤维缩短速度的依赖，对于捕获总体生理机械和流体动力学宏观行为至关重要。这激发了使用具有较高生物物理有效性的多尺度模型的需求，即使感兴趣的输出相对于宏观尺度。我们表明，使用高实现机电模型，结合了详细的校准过程，使我们能够以机械和血液动力学数量来实现显着的生物物理效果。的确，我们的机电驱动的CFD模拟 - 在整个心脏的解剖学精确几何形状上进行 - 提供了与心脏生理学相匹配的结果（以流量模式）和定量（在与生物标志物在生物标记中的比较时）。此外，我们考虑了左束分支块的病理病例，我们研究了由于我们的多物理综合模型，因此电气异常对心脏血流动力学的后果。我们提出的计算模型可以忠实地预测病理性条件下左心室的延迟和增加的壁剪应力。在集成框架中不同的物理过程的相互作用使我们能够通过捕获和再现人类心脏的内在多物理性质来忠实地描述和建模这种病理。
雾计算架构、应用和安全问题的最新进展回顾 Bipesh Subedi 计算机科学与工程系
用于计算 [5]。这些问题是造成延迟和带宽过度使用的原因。雾计算模型被引入来解决这些问题。由于当今世界对物联网设备的过度使用和依赖，雾计算有着巨大的发展前景。农业、卫生、工业、教育等不同领域都在使用物联网设备来解决实际问题。随着网络应用的需求和发展，雾计算可以成为解决关键任务系统中数据处理和传输问题的替代方案。1.1 雾计算的特点雾计算技术有各种特点。[2][6] 在他们的研究中提到了这项技术的重要特点。一些主要特点如下：
第 4 单元 思维与计算机
该单元的基本目标是表明心智的计算模型是大脑只是一台数字计算机，而心智是一个软件程序。机器功能主义程序受到强人工智能和一般计算机科学的类比的强烈影响，无论是在其总体观点上，还是在其关于心智本质问题的几个具体应用中。心智的机器功能状态就像计算机的计算状态。计算机程序可以描述为硬件的功能组织。机器功能主义者认为心理状态就像计算机的“信息处理”状态。根据计算机功能主义或人工智能，大脑是一台计算机，而心智是在大脑中实现的计算机程序。
Domenico Tegolo 的简历
科学简介：主要研究活动是图像分析、模式识别、并行计算和非标准图像数据库。与国际中心合作，研究和开发了一套方法，涉及人类大脑神经元、眼底、视频毛细血管镜图像分析、图像检索、超声图像分割和分布式架构的标志性图像语言。目前，他正在研究数学方法，以在 MRI 数据上分割人体中的一些特殊癌症区域；研究数学计算模型如何模拟海马区神经元的分布，以及如何使用它们的关系来做出决策和了解环境。此外，他还在研究视频毛细血管镜领域的增强现实框架。
分子记忆代码和突触可塑性
关于大脑记忆，最广为接受的观点认为，突触是记忆的存储点，记忆是通过突触的联想修改形成的。这一观点在概念和经验上受到了质疑。另一种观点认为，细胞体内的分子是记忆的存储点，记忆是通过对这些分子进行生化操作形成的。本文基于记忆的计算模型，综合了这两种观点。突触被认为是潜在原因的近似后验概率分布参数的存储点。细胞内分子被认为是生成模型参数的存储点。该模型规定了这两个组件如何作为学习和推理集成算法的一部分协同工作。