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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。
Google Cloud C4 VM 上的 AI
人工智能 (AI) 使计算机能够识别模式、理解语言并执行其他直到最近才需要人脑才能完成的任务，它正在改变公司的运营方式。在各个行业中，AI 正在解决业务问题并提供新的机会，但这些工作负载通常需要大量的计算资源，并且必须以高水平执行才能产生公司可以有效使用的结果。这意味着，为了最大限度地发挥 AI 应用程序的价值，公司必须采用高性能 AI 基础设施。实现这一目标的一种流行方法是使用公共云，在公共云中，启动和运行 AI 应用程序相对快速而简单，并且资源可以轻松扩展以满足需求。然而，这种便利性和计算能力是有代价的，云运营费用很容易膨胀。
克服采用障碍并抓住未来增长机会
机器学习 (ML) 是最突出的人工智能技术之一，其特点是能够从数据中学习并随着时间的推移提高性能，而无需明确编程。ML 算法分析大型数据集以识别模式、做出预测并提供可以推动决策和运营效率的见解 (Jordan and Mitchell, 2015)。对于中小企业来说，ML 在客户关系管理 (CRM)、供应链优化和预测性维护等领域尤其有益。例如，ML 可以分析客户数据以预测购买行为、细分市场和个性化营销策略，从而提高客户参与度和满意度 (Chen et al., 2012)。在供应链管理中，ML 可以优化库存水平、预测需求并简化物流，从而节省成本并改善服务交付 (Hofmann and Rüsch, 2017)。
嵌入式应用中的机器学习基础知识
神经网络是可以部署在小型嵌入式设备上的最强大的 ML 方法之一。神经网络的灵感来自人类大脑，是一组旨在识别模式的算法。神经网络通过一种机器感知来解释感官数据，它们标记或聚类原始输入并将该输入映射到正确的响应。它们识别的模式是数字，包含在向量中，任何数据（如图像、声音、文本或时间序列）都必须转换成向量。神经网络被描述为具有层、输入层、一个或多个隐藏层和输出层。每个节点或人工神经元都连接到另一个节点，并具有相关的权重和阈值。如果任何单个节点的输出高于指定的阈值，则该节点被激活，将数据发送到网络的下一层。否则，没有数据传递到网络的下一层。
工作场所中的人工智能 - MRA
• 智能文档处理：组织可以使用文档处理系统从扫描的文档、发票或表格中提取数据，以帮助组织信息。使用智能文档处理可以帮助提高准确性并减少手动数据输入，从而简化管理任务。 • 人力资源预测分析：人工智能驱动的预测分析可以识别模式并产生与员工行为和绩效相关的潜在结果。例如，它可以分析历史数据，预见员工流失，找出影响敬业度的因素，并预测培训要求。 • 文本编辑器或自动更正：人工智能算法可以识别拼写、不正确的语言使用或缺少逗号并建议必要的更正。 • 虚拟助手：虚拟助手或聊天机器人提供各种支持。最常见的用途是通过回答常见问题和指导用户完成流程来处理客户查询。
ITI 的 AI 安全政策原则
恶意行为者可以利用人工智能发动更有效的网络攻击，但人工智能还可以显著增强主动网络安全措施，并且已经改变了网络安全、数据安全和威胁情报领域。随着网络威胁不断演变，对网络专业人员的需求不断增长，人工智能可以解决传统网络防御方法的一些局限性。分析大量数据、识别模式和预测潜在安全漏洞的能力使人工智能在检测、预防和应对网络攻击方面特别有用。利用人工智能不会使传统的网络方法过时，而是可以实时对不断发展的网络威胁进行更主动的防御。人工智能可以作为力量倍增器，特别是对于中小型企业 (SME) 和安全运营中心 (SOC) 分析师来说，以改善他们的网络安全态势。人工智能可以做出以下贡献：
心脏病学人工智能的发展脉搏：对最先进大型语言模型在临床心脏病学中的潜在应用进行全面评估
LLM 在医学领域有许多潜在应用，包括支持临床决策、知识检索、总结关键诊断结果、分类患者的主要护理问题、提高患者的健康素养等 (2)。它们具有通过加速数据分析、文献综述和参考文献来实现学术研究现代化的巨大潜力 (4-6)。LLM 可以协助完成重复的医院任务，例如撰写出院信和分析大型数据集以识别模式、风险因素和结果预测 (3,7-9)。为了将这些高级模型部署到现实世界的临床环境中，我们开发了一个原型移动应用程序“Dubravka”，它集成了用户特定的医疗数据并与大型语言模型交互。该应用程序旨在成为心脏病学领域个性化、以指南为导向的患者护理的垫脚石 (10-18)。
人工智能和机器学习驱动...
摘要 本文探讨了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在增强各个行业的自适应控制系统方面的变革性作用。自适应控制系统实时调整其参数以在动态环境中保持最佳性能，而 AI 和 ML 的集成可显着提高其有效性。AI 使这些系统能够学习、识别模式并做出自主决策，而 ML 算法允许自适应控制器从数据中进行概括，通过监督、强化和无监督学习等技术提高性能。自动驾驶汽车、工业过程控制和航空航天中的应用说明了 AI 和 ML 对自适应控制的影响。尽管面临计算需求、安全问题和监管障碍等挑战，但自适应控制的未来将受到 AI 和 ML 技术的进步的影响，推动各个领域的自动化、精度和可靠性创新。
生成人工智能作为珠宝设计的工具
机器学习是一门开发模型的科学，计算机系统可以利用这些模型在没有明确指令的情况下执行复杂的任务。人工智能从数据中学习，吸收信息，并随着时间的推移表现得更好。系统处理大量数据以识别模式。然后，人工智能使用算法分析数据，并根据数据分析做出预测。人工智能会多次尝试处理数据，在每一轮数据处理后测试自己并测量其性能。通过这种方式，人工智能从错误中“学习”，并逐渐提高其生成越来越复杂和逼真的新内容的能力。只要有足够的文本、图像或其他数据，生成式人工智能就可以找到将相似概念联系在一起的模式，然后创建遵循相同模式的新结果（Sanderson，2017 年；另请参阅 https://www.youtube.com/@3blue1brown）。
创新材料探索人工智能增强应用
摘要 随着人工智能 (AI) 的融入，材料科学领域正在经历范式转变。这项工作探索了人工智能增强材料的激动人心的潜力，人工智能增强材料是新一代材料，具有针对特定应用量身定制的特性。通过利用人工智能分析大量数据集、识别模式和优化流程的能力，研究人员正在创造具有前所未有功能的材料。摘要将深入探讨人工智能正在改变材料的关键领域：材料设计、预测能力和工艺优化。本摘要将重点介绍一些创新的人工智能增强材料的例子，展示它们彻底改变从航空航天到医学等各个行业的潜力。最后，它将讨论这个新兴领域的挑战和未来方向，强调人工智能对材料科学未来的变革性影响。关键词：材料科学、人工智能、机器学习算法。