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数据驱动的交易策略学习
数据驱动的交易策略涉及利用定量分析和统计模型来为金融市场的决策提供信息。通过利用广泛的数据集和高级算法，交易者旨在识别模式，趋势和相关性，以开发预测价格变动，优化投资组合分配以及管理风险的预测模型。关键组件包括数据收集，功能工程，模型开发和背景测试，以及历史市场数据至关重要的培训和验证模型。实时数据提要可以持续改进和适应不断变化的市场动态。成功取决于快速，准确地处理大量数据以及基础算法的鲁棒性，从而通过从动态财务景观中提取可行的见解来为交易者提供竞争优势。但是，重要的是要认识到，由于市场条件的潜在转变，对新信息和市场趋势的适应性对于持续疗效至关重要。
统计学在人工智能中的作用 - IJEAST
一个或多个独立变量。该方法用于人工智能，根据一组输入变量对结果进行建模和预测。 贝叶斯统计贝叶斯统计是一种统计方法，用于人工智能根据先验知识和新数据估计事件的概率。该方法用于人工智能对数据进行分类、做出预测和优化决策。 机器学习算法机器学习算法是人工智能用来从数据中学习而无需明确编程的统计方法。这些算法用于人工智能识别模式、对数据进行分类和做出预测。 神经网络神经网络是一种机器学习算法，用于人工智能模仿人脑的结构和功能。神经网络在人工智能中用于图像和语音识别、自然语言处理和机器人技术。三、统计学在人工智能中的应用
人工智能与超人类主义
《论证：半年期哲学期刊》的最新一期涵盖了两个相互交叉的主题：人工智能 (AI) 和超人类主义。人工智能是计算机科学和认知科学的研究领域，但它们也借鉴了数学、心理学、神经生物学和神经科学的成就，后者专注于创建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统。人工智能致力于创建能够学习、思考、探索、识别模式、做出决策、理解自然语言和以类似于人类的方式处理信息的程序和算法。另一方面，超人类主义是一场智力（哲学）和文化运动，它宣称需要克服人类的局限性，并假设努力改善人类的心理物理状况。为此，他建议使用包括人工智能在内的科学和技术，尤其是生物技术、神经技术和纳米技术。
温室控制人工智能入门
AI 涵盖各种技术，其中机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和生成式 AI (GenAI) 是驱动力（图 1）。然而，最近围绕 AI 的讨论主要集中在 GenAI 上，因为它能够通过从互联网上可用的大量数据集中识别模式来创建新内容，例如文本、图像和音乐。虽然生成逼真内容的能力是一个重要的里程碑，但 GenAI 并非旨在实现物理环境中的最佳过程控制和自动化。本文重点介绍 ML，这是 AI 中更广泛、更基础的类别，在包括 CEA 在内的各个领域都有广泛的应用。我们将提供 ML 的入门知识，解释它为何对 CEA 行业具有变革性，并重点介绍有效 ML 解决方案在高效温室控制方面面临的当前挑战。
生物识别技术报告
本报告对国土安全部和司法部采用的生物识别技术进行了一次大规模公开审查。该文件与白宫科技政策办公室合作编写，解释了生物识别技术部署的历史背景和权力机构；描述了四种主要的生物识别模式，包括其准确性和现行标准；概述了国土安全部和司法部的执法生物识别计划，包括用例、身份管理系统和实施流程；分析了利益相关者对联邦生物识别技术的看法；最后，为联邦、州、地方、部落和领土 (FSLTT) 执法合作伙伴使用生物识别技术制定了一套明确的最佳实践和指南。最佳实践侧重于面部识别技术 (FRT) 的使用；其他生物识别技术，如 DNA、虹膜和指纹，已经有大量详细的使用指南，这些指南在第 V 部分中概述。
机器学习在医疗应用中的应用 - UTS 的 OPUS
近年来，机器学习 (ML) 方法的应用已广泛应用于各种应用领域，例如医疗、金融、环境、营销、安全和工业应用，以解决各种复杂挑战。ML 方法的特点是能够检查大量数据并发现令人兴奋的关系、提供解释和识别模式。ML 有助于提高许多疾病诊断系统的可靠性、性能、可预测性和准确性。本调查全面回顾了 ML 在医疗领域的应用，重点介绍了标准技术及其对医疗诊断的影响。深入讨论了五个主要的医疗应用，重点是采用 ML 模型来解决癌症、医学化学、大脑、医学成像和可穿戴传感器中的问题。最后，本调查为研究人员、从业者和决策者制定未来的研究和发展方向提供了宝贵的参考和指导。
高级管理委员会 (HLCM) ...
人工智能 (AI) 有可能通过提高效率、决策能力和全球影响力，大大增强联合国系统各组织的使命和业务。通过以合乎道德和得到适当管理的方式利用人工智能技术，各实体正在释放其潜力，更好地分析数据以识别模式和趋势，从而做出更明智的决策，以支持任务的执行、保护人权、推动实现可持续发展目标，以及支持获取机构知识和产生新见解。例如，人工智能支持的数据分析可以帮助监测和预测地方和全球危机、优化资源配置、确保向受影响人群提供有针对性和有效的援助，并提高维和任务的效力。人工智能可以通过提供先进的建模和模拟工具，增强联合国应对气候变化、健康流行病和可持续发展等复杂全球挑战的能力。
军事人工智能有性别吗？
在最近的多边讨论中，政府专家重申了将人工智能 (AI) 理解为人机综合的结果的重要性。1 这是认识到技术进步与人类行为密不可分以及人工智能的发展与社会、经济、法律和政治决策息息相关的重要一步。然而，性别——人类不可或缺的一个类别——在有关人工智能军事应用的辩论中仍未得到充分发展。虽然人工智能研究似乎主要涉及通过计算复制人类过程，但人工智能系统也会做相反的事情：它们通过模型将特定的“人”标准化。机器学习是当今使用的人工智能的主要模型，它依靠海量数据集来训练算法以识别模式。这些数据以及由此创建的算法模型隐式和显式地再现了性别规范，通常以中性、smachine 模型的名义进行。
