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计算机人工智能：历史和类型
在接下来的几十年里，人工智能研究进展迅速，取得了许多重要突破，包括专家系统、自然语言处理算法和机器学习技术的开发。然而，人工智能的发展并非一帆风顺，也曾遭遇过几次挫折，包括 20 世纪 70 年代和 80 年代所谓的“人工智能寒冬”，当时由于缺乏切实成果，人工智能研究的资金减少。人工智能大致分为两类：狭义或弱人工智能和通用或强人工智能。这种类型的人工智能旨在执行一项或一组特定任务，例如识别图像中的人脸或翻译语言。这些系统在大型数据集上进行训练，并使用算法来识别模式并做出预测。它们不具备一般智能，无法执行其专业领域之外的任务。
使用...在非常高分辨率的卫星数据中映射阴影
摘要 IKONOS 等多光谱扫描仪 (MSS) 具有非常高的空间分辨率，因此可提供有关陆地特征的极佳信息来源。这些扫描仪的图像可能包含阴影，这会导致辐射信息部分或全部丢失，从而导致误解或分类不准确。此外，阴影的识别对于多种应用都至关重要。本研究的目标是开发基于计算机的算法来检测 IKONOS 全色 (1× 1 m) 和 MSS 波段 (4×4 m) 中的阴影。我们将纽约市的 IKONOS 全色和 MSS 图像子集转换为 HSV 颜色空间，并使用直方图分析确定强度阈值。划定潜在的阳光照射和阴影区域，并采用边缘检测技术消除非阴影、低强度区域并识别图像子集上的阴影区域。我们在一系列时间数据集上测试了结果，以开发一个能够检测阴影并从高分辨率卫星图像中提取阴影的强大模型。
基于结构性脑 MRI 图像、网格搜索优化和卷积神经网络诊断自闭症谱系障碍
本研究提出了一种基于 sMRI 的自闭症自动诊断模型。该模型由两个基本阶段组成。第一阶段是预处理阶段，包括删除不清楚的图像、应用 Canny 边缘检测 (CED) 算法识别图像边缘、裁剪图像到系统所需的大小，最后使用数据增强将图像放大五倍。数据增强方法不应影响图像中的辨别力（例如颜色），而且由于它适用于自闭症谱系障碍 (ASD) 和正常发育 (TD) 两组，因此在执行时要小心谨慎，以免对数据造成任何操纵。在第二阶段，将网格搜索优化 (GSO) 算法应用于系统中使用的深度卷积神经网络 (DCNN)，以获得最佳超参数。因此，基于 sMRI 的 ASD 诊断方法实现了 100% 的出色成功率。通过五折交叉验证测试验证了所提模型的可靠性，并通过与最近的研究和广泛使用的预训练模型的比较证明了其优越性。
人工智能与机器学习的区别
重要的是要认识到，这里的 AI 意味着行动和决策都是自动化的。同样值得注意的是，所有这些都是狭义人工智能 (ANI) 的例子，即只能做好一件事的算法。这与通用人工智能 (AGI) 不同，通用人工智能是一种假设的未来人工智能，可以做人类能够做的任何事情。它也不是超级智能，即智能超越人类的假设软件代理。通用人工智能和超级智能都还很遥远，而且会分散人们对我们今天所知的人工智能的能力和局限性进行真实、当前和必要的对话的注意力，从而导致出现这样的头条新闻，例如到 2042 年，人工智能之神将出现并编写自己的圣经。你会崇拜它吗？这显然是荒谬的，并且分散了人们对当前所有人工智能示例的注意力，这些人工智能允许计算机执行模仿人类智能方面的任务，例如识别图像和视频中的停车标志和人物（自动驾驶汽车）、进行基本对话、检索信息和执行任务（语音助手），以及根据文本文档与特定查询的相关性对其进行排名（谷歌搜索）。
基于机器学习的诊断模型...
脑血管疾病（如中风）是全球范围内导致死亡和残疾的主要原因之一，可以预防和治疗。早期识别中风并及时治疗有助于减轻疾病负担并改善临床疗效。由于机器学习技术可用于识别中风，因此近年来引起了广泛关注。该项目的目标是寻找可靠的技术、算法和特征，以协助医务人员就中风预防和治疗做出明智的决定。为了实现这一目标，我们创建了一个早期中风识别系统，该系统使用脑部 CT 扫描结合遗传算法和双向长短期记忆 (BiLSTM) 在极早期识别中风。基于神经网络的遗传方法用于识别图像中与分类最相关的方面。随后将这些特征纳入 BiLSTM 模型。为了评估系统的整体功效，采用了所有这些标准。建议的诊断方法的准确率为 96.5%。此外，我们还根据朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、决策树和逻辑回归评估了建议模型的性能。
视觉图像理解中的图形神经网络
抽象的2D图像理解是计算机视觉中的一个复杂问题，但它是提供人级场景理解的关键。它比识别图像中的对象更进一步，而是尝试理解场景。解决此问题的解决方案构成了一系列任务的基础，包括图像字幕，视觉问题答案（VQA）和图像检索。图提供了一种自然的方式来表示图像中对象之间的关系布置，因此，近年来，图形神经网络（GNN）已成为许多2D图像理解管道的标准组成部分，成为核心体系结构组件，尤其是在VQA任务中。在本调查中，我们回顾了这种快速发展的场，并提供了2D图像理解方法中使用的图形类型的分类法，该域中使用的GNN模型的全面列表以及未来潜在发展的路线图。据我们所知，这是第一个综合调查，涵盖图像字幕，视觉问题的答案和图像检索技术，其重点是将GNN用作其架构的主要部分。
人工智能和机器人深度学习证书课程
动机 深度学习证书课程将作为研究生证书课程提供使用最先进深度学习技术的实际知识。深度学习可以识别图像中的物体、翻译语言和自动驾驶汽车。由于有足够的计算能力（例如 GPU）和大量数据集可供训练，深度学习正在所有行业中迅速应用。从传感器数据处理到数据库分析再到银行的欺诈检测，都是如此。犹他州目前在这个领域有大量高薪职位空缺。学生入读该计划是作为普通研究生学位之上的可叠加证书。具有适当背景的学生可以作为非注册学生进入该计划。成功获得深度学习证书的原因是完成 15 个研究生学分。该计划为工程和科学研究生提供该领域的教育，而不仅仅是具有计算背景的学生。此外，证书计划要求与该计划的行业合作伙伴一起进行研究生实习项目。
人工智能特设委员会（CAHAI）
2. 具体而言，在数字领域，过去几十年的进步为通信、信息消费、公共管理、教育和日常生活的许多其他方面提供了新的工具，从根本上改变了社会。由于使用统计方法检测大型数据集中的模式和趋势，算法系统现在可以识别图像或声音、简化服务或产品并在执行复杂任务时实现巨大的效率提升。这些服务和产品通常被称为“人工智能”（AI 2 ），通过促进进步和创新，有可能促进人类繁荣以及个人和社会福祉。成员国一致认为，经济繁荣是公共政策的重要目标，并将创新视为其关键组成部分之一。与此同时，人们对不同类型的人工智能应用造成的危害及其对人类和社会的潜在负面影响的担忧日益增加。歧视、监视社会的出现、人类能动性的弱化、信息扭曲、选举干预、数字排斥和可能有害的注意力经济只是人们表达的一些具体担忧。
深度绘制无监督异常检测
X射线照相成像方案集中在特定的身体区域上，因此产生了相似性的图像并产生跨染料的复发性解剖结构。为了利用这些结构化信息，我们建议使用空间感知的记忆队列在射线照相图像（缩写为squid）中进行镶嵌和检测异常。我们表明，鱿鱼可以将无网状的解剖结构分类为复发模式。在推论中，它可以识别图像中的异常（未见/修改模式）。squid在无监督的异常检测中超过了13种最先进的方法，在两个胸部X射线基准数据集中至少在曲线下测量的两个胸部X射线基准数据集（AUC）。此外，我们还制定了一个新的数据集（数字解剖），该数据集综合了胸部解剖结构的空间相关性和一致的形状。我们希望数字解剖学能够促使异常检测方法的开发，评估和解释性。
I2P注册通过学习从像素到点相似性的基本对齐特征空间 通过滚动曲线在大规模点云中的全局本地化... ct-lvi：一个朝着连续的激光 - 视觉的框架... AI和大型模型的基础 对象重新识别的功能聚合和连接性 混合现实可视化和人脑的交互式血流动力学计算 Guihua Wang 实时的表面识别系统，用于可变的双头机器人步行速度 lcnet.pdf-科学技术学院
估计相机和激光雷达之间的相对姿势对于促进多代理系统中复杂的任务执行至关重要。尽管如此，当前的方法论遇到了两个主要局限性。首先，在跨模式特征提取中，它们通常采用单独的模态分支来从图像和点云中提取跨模式特征。此方法导致图像和点云的特征空间未对准，从而降低了建立对应关系的鲁棒性。第二，由于图像和点云之间的比例差异，不可避免地会遇到一到一对像素点的对应关系，这会误导姿势优化。为了应对这些挑战，我们通过学习从p ixel到p oint sim Imarlities（i2p ppsim）的基本对齐特征空间来提出一个名为i Mage-p oint云注册的框架。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。 它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。 受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。 此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。 此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。 为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。结果证实了我们框架在改善图像到点云注册方面的有效性。为了使我们的结果可重现，源代码已在https://cslinzhang.github.io/i2p上发布。