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通过云学习工具为职业学生学习机器人技术的新方法
当前涉及教育和技术的研究领域是如何教年轻的学生研究机器人技术等技术或工程领域。这项研究可能成为他们的主要问题，并使他们感到沮丧。因此，这项研究也需要高成本和更长的时间，以及专业的老师[1]。随着科学和技术的最新进展，发展了学习过程的方式。仍然很难弄清楚教师应用的异常方法和策略。这些主要问题使年轻学生感到沮丧和注意力不集中[2]。教师和研究人员对一些创新且高效的学习策略进行了误解。技术辅助学习方法简化了老师的准备。然后，机器人技术是增强学生和老师能力的重要工具。几十年前，机器人术语意味着将来要使用的一种设备，包括在电视中通常看到和想象的技术和其他文物。一般而言，教育机器人技术可以被归类为机器人技术，为主要演员/主题和共同主题。机器人技术作为主要演员意味着使用机器人技术教学的任务，尽管辅助主题是指机器人技术的教学。因此，教育机器人技术可以定义为机器人技术和所有相关问题的整合到特定课程中。如表1所示，机器人教育与教育之间的差异。
通过云中的机器学习算法优化数据仓库性能
通过机器学习算法优化数据仓库性能，美国美国云的独立研究人员，电子邮件：sina0 [at] acm.org摘要：这种全面的概述探讨了机器学习（ML）在数据仓库中的整合，专注于优化挑战，方法，方法，结果，结果以及未来趋势。数据仓库，报告和分析的核心，通过ML进行变革性转变，以应对高维护成本和失败率等挑战。集成通过查询优化，索引和自动数据管理增强了性能。结果显示了ML在工作负载管理，自动查询优化和自适应资源分配中的预测分析中的应用，从而提高了效率。但是，挑战包括数据隐私，安全问题和技能/资源约束。未来的范围可以预测诸如可解释的AI，自动化的ML，增强分析，联合学习和持续情报等趋势，从而对决策，资源分配，数据管理，隐私和实时响应产生潜在的影响。此简洁的摘要封装了ML在数据仓库中的关键方面，以进行整体理解。关键字：云，数据仓库，机器学习，算法1。简介数据仓库巩固了来自组织内各种来源的数据，作为数据管理和分析的关键工具。机器学习ML的集成最近增强了这些数据仓库，从而促进了创新和竞争优势。机器学习对于云的数据仓储优化至关重要。机器学习算法可确保减少延迟，增强查询优化并轻松处理需求。这为创新创造了新的机会，因此，竞争优势[1]。
通过云进行治理：计算提供商在人工智能监管中的中介作用
随着世界各地的司法管辖区迈出监管最强大的人工智能系统的第一步，例如欧盟的《人工智能法案》和美国第 14110 号行政命令，人们越来越需要有效的执法机制来验证合规性并应对违规行为。我们认为，计算提供商应该承担与人工智能开发和部署相关的法律义务和道德责任，既要提供安全的基础设施，又要充当人工智能监管的中介。计算提供商可以通过四个关键能力在监管生态系统中发挥重要作用：作为安全者，保护人工智能系统和关键基础设施；作为记录保存者，提高政策制定者的可见性；作为客户活动的核实者，确保监督；作为执法者，对违反规则的行为采取行动。我们分析了以有针对性和隐私意识的方式执行这些功能的技术可行性，并提出了一系列技术工具。具体来说，我们描述了非机密信息（计算提供商大部分已经可以访问这些信息）如何提供计算工作负载的两个关键治理相关属性：其类型（例如大规模训练或推理）以及它所消耗的计算量。以 AI 行政命令 14110 为例，我们概述了美国如何开始实施对计算提供商的记录保存要求。我们还探讨了如何添加验证和执行角色以建立全面的 AI 计算监督方案。我们认为国际化将是有效实施的关键，并强调随着计算提供商在 AI 监管中的作用不断扩大，在机密性和隐私与风险缓解之间取得平衡的关键挑战。