摘要:人工智能 (AI) 被定位为大多数工业领域、社会互动以及许多其他技术优势的基础技术。人工智能正在迅速发展,有望改善我们的业务、保护我们的安全并使我们社会变得更好。与此同时,我们知道会存在一些担忧,其中一些是预料之中的,而许多担忧将随着技术本身的发展而发展。其无处不在的性质和快速的发展速度使传统的治理结构难以实施。但是,有许多“软法”或非法律约束力的工具提供了安全地促进创新所需的灵活性。引用:Gary Marchant、Lucille Tournas 和 Carlos Ignacio Gutierrez,通过软法管理新兴技术:人工智能的经验教训——导论,61 J URIMETRICS J. 1–18 (2020)。
I. 引言 现代问题通常涉及复杂、不确定和动态的环境。传统的计算方法依赖于精确的输入和确定性过程,而这些对于现实世界的问题并不总是可行的。人工智能 (AI) 在数据驱动的任务中表现出色,而软计算则提供了处理模糊性和不完整信息的强大工具。本文研究了结合人工智能和软计算优势的混合方法。这些系统在同时需要严格精度和适应性的场景中特别有用。 背景 人工智能专注于通过机器学习、自然语言处理和机器人技术复制人类智能。当提供结构化数据和预定义规则时,它在模式识别和决策等任务中表现出色。软计算涉及模糊逻辑、神经网络和遗传算法等方法,所有这些方法都优先考虑近似推理和学习,而不是严格的基于规则的系统。这些技术对于具有不确定性或模糊性的问题很有价值。
“人工智能”学习活动包括: * 人工智能简介 * 专家系统及其在医疗保健领域的作用 * 机器学习简介 * 医疗保健领域的机器学习 * 机器视觉简介 * 医疗保健领域的图像识别 “软技能”学习活动包括: * 自我认知和主动性 * 适应不同情况的能力 * 沟通能力 * 团队合作 * 工作组织 * 职业道德 “基于现实的挑战”学习活动包括: 工作以国际小组的形式组织。每个小组都被分配一个挑战,以匿名数据库的形式,该数据库基于在实际实践中获得的数据构建。每个小组都必须处理他们的数据以获得一组有临床用途的信息并公开展示他们的所有工作。 所有这些模块旨在激发学习者的创造力和创业精神,让他们以合理的方式对待人工智能并开发高效且合乎道德的工作方法。
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在亚洲理工学院 (AIT) 的拉拔试验实验室,使用红褐色风化曼谷粘土和粘土质砾石、红土残积土作为回填材料,对不同钢筋直径和孔径大小的焊接钢丝网钢筋进行了拉拔试验。使用风化粘土回填物进行了总共 87 次拉拔试验,回填物以 95% 标准普氏密度压实,并在 2 种不同的压实水分含量(最佳干侧和湿侧)下进行。测试的正常压力范围为 1 至 13 tsfri。加固垫由 1/4" 和 3/8" 直径的钢筋组成,焊接在一起形成 6" x 9"、6" x 12" 和 6" x 18" 的孔径。同样,使用 3 种不同含水量(干、最佳和湿)的红土残渣土进行了 47 次拔出试验,压实密度分别为 95% 和 100%。测试在 0.2 至 1.8 tsm 的较低压力下进行。使用的加固垫为 1/4" 和 1/2" 直径的钢筋,网格尺寸为 6"x6" 和 6"x9"。在所有进行的测试中,土壤-加固相互作用表明横向构件对总拔出阻力的被动阻力占主导地位。发现纵向构件的摩擦阻力占垫子总拔出阻力的 3% 至 5%。此外,由于钢筋的不可延展性,钢筋的屈服强度仅在 1 至 4 毫米位移的低应变下发生。研究还发现,直径较小的钢筋通过产生更高的拔出能力,可以有效增强被动抵抗的全面动员。在所有使用的网格尺寸中,6"x9" 网格几何形状似乎是最有效的。
David L. Hall 信息科学与技术学院教授 论文指导老师 委员会主席 Michael D. McNeese 通用电气 (GE) 智能燃气系统协作研究中心 (CCRNGS) 联合主任、信息科学与技术学院教授、心理学兼职教授、学习与绩效系统兼职教授 Guoray Cai 信息科学与技术副教授、地理学兼职副教授 Richard L. Tutwiler 网络中心认知与信息融合中心 (NC2IF) 副主任、声学教授、信息科学与技术兼职教授 Carleen Maitland 研究生项目主任、本科生和研究生学习临时副院长、信息科学与技术副教授、国际事务学院兼职教授 *签名已存档于研究生院
讲座-3 模糊逻辑当我们说模糊逻辑时,那就是我们在物理设备中遇到的变量,模糊数字用于描述这些变量,并且在设计控制器时使用此方法,它就是模糊逻辑控制器。 - 让我们采取三个陈述:零,几乎零,接近零。 - 零恰好是零,真值为 1 - 如果它几乎为 0,那么我可以认为在负 1 到 1 之间,0 附近的值是 0,因为这几乎为 0。
能够实时记录生理信号并提供适当治疗的高性能可穿戴和植入设备在个性化医疗改革中发挥着关键作用。然而,刚性无机设备与柔软有机人体组织之间的机械和生化不匹配会造成严重问题,包括皮肤刺激、组织损伤、信噪比降低以及使用时间有限。因此,人们投入了大量研究精力,通过使用灵活、可拉伸的设备设计和软材料来克服这些问题。在这里,我们总结了软生物电子学的最新代表性研究和技术进展,包括可变形和可拉伸的设备设计、各种类型的软电子材料以及表面涂层和处理方法。我们还重点介绍了这些策略在新兴软可穿戴和植入设备中的应用。我们最后总结了目前的一些局限性,并对这一蓬勃发展的领域的未来前景进行了展望。
牛津软物质和生物物质中心 乌得勒支大学物理和胶体化学 乌得勒支大学软凝聚态物质组 荷兰阿姆斯特丹 AMOLF 研究所 新英格兰复杂流体工作组 布兰代斯复杂流体组 比利时布鲁塞尔自由大学聚合物和软物质动力学实验室 法国巴黎高等师范学院 Damien Baigl 实验室 德国莱比锡大学 (Käslab) 软物质物理组 德国弗莱堡弗劳恩霍夫高速动力学 EMI 研究所“软生物物质中的冲击波” 英国中央兰开夏大学计算物理组 德国雷根斯堡大学 Stephan Baeurle 课题组先进材料理论与计算 德国哥廷根马克斯普朗克动力学与自组织研究所复杂流体动力学系莱顿,荷兰弗莱堡高等研究院 (FRIAS),弗莱堡大学软物质研究学院,软物质和部分有序物质物理学博士卢布尔雅那大学数学和物理学院,SLO 软物质和分子生物物理小组,应用物理系,圣地亚哥德孔波斯特拉大学,西班牙软物质团队,查尔斯库仑实验室,法国国家科学研究中心和蒙彼利埃第二大学,蒙彼利埃,法国 Matière et Systèmes Complexes, CNRS, Université Paris Diderot, France Laboratoire de Physique des Solides, CNRS, Université Paris 11, Orsay, France Matière molle et chimie, CNRS, ESPCI, Paris, France Physique et Mécanique des Milieux Hétérogènes, CNRS, ESPCI, Paris, France Physico-chimie des Polymères环境分散科学等Ingénierie de la Matière Molle,法国巴黎 ESPCI 实验室胶体与材料部门,CNRS,ESPCI,巴黎微流控、化学组织和纳米技术组,法国巴黎 ENS 居里物理化学研究所,居里研究所,法国巴黎 Laboratoire Interdisciplinaire sur l'Organise Nanométrique et Supramoléculaire,CEA Saclay Service de Physique de l'État Condensé, CEA Saclay Institut de Physique de Rennes, équipe matière molle, CNRS, Université de Rennes 1, France Institut Charles Sadron, CNRS, Université de Strasbourg, France Centre de Recherche Paul Pascal, Bordeaux, Paris, France Laboratoire du Futur, CNRS, Rhodia, Bordeaux, France LPMCN,équipe Liquides aux 接口,法国里昂第一大学国家科学研究中心 比利时布鲁塞尔自由大学物理系聚合物与软物质团队 比利时蒙斯大学界面与复杂流体实验室 法国里昂高等商学院国家科学研究中心物理实验室 德国康斯坦茨大学 Fuchs 和 Maret 教授团队 德国斯图加特霍恩海姆大学 Hinrichs 和 Weiss 教授团队