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IBM 22 年第三季度盈利准备报告
谢谢。我是 Patricia Murphy，欢迎您参加 IBM 2022 年第三季度收益报告。我和 IBM 董事长兼首席执行官 Arvind Krishna 以及 IBM 高级副总裁兼首席财务官 Jim Kavanaugh 一起出席。我们将在几个小时内将今天的准备好的发言发布在 IBM 投资者网站上，明天此时将提供重播。为了向投资者提供更多信息，我们的演示文稿包括某些非 GAAP 指标。例如，我们对收入增长的所有引用都是按固定汇率计算的。我们在演示文稿的末尾提供了这些和其他非 GAAP 指标的对账图表，该图表已发布在我们的投资者网站上。最后，根据 1995 年《私人证券诉讼改革法》，本演示文稿中的一些评论可能被视为前瞻性的。这些陈述涉及可能导致我们的实际结果大不相同的因素。有关这些因素的更多信息包含在公司的 SEC 文件中。因此，我将把电话转给 Arvind。
目的：简介：形式方法的好处：
强大的编程语言可确保变量具有正确类型的值，而不管如何设置这些值。使用强大的编程语言使编程变得更加容易，并防止了类型的编程，众所周知，它们可以调试。正式方法是这些类型系统的基础，事实上有些程序员可能不知道。飞机隔离控制软件对于飞机的稳定性至关重要，需要实时操作。返回响应迟到是不可接受的。在2003年，Astrée工具（请参阅https://www.astree.ens.fr/）能够证明AIRBUS A340频率的C代码永远不会产生运行时的验收，并且始终会符合其实时约束。网络安全协议现在有望进行正式的规格和验证。这种验证通常包括例如，例如，表明攻击者无法通过与无效的有效访问相结合来重播他人的通信和获得。尽管仍可能发生实现错误，但程序员对他们应该实施的内容有明确的声明。如果操作正确地完成，则协议将没有安全量。
计算机视觉中持续学习的最新进展
摘要与批处理学习相反，所有培训数据都可以立即获得，不断学习的方法代表了一种方法家族，这些方法会积累知识并与按顺序排序可用的数据连续学习。与人类学习过程相似，具有学习，融合和积累新的知识的能力，在不同的时间步骤中，持续学习被认为具有很高的实际意义。因此，已经在各种人工智能任务中研究了持续学习。在本文中，我们对计算机视觉中持续学习的最新进展进行了全面的综述。特别是，这些作品由其代表性技术进行分组，包括正则化，知识蒸馏，记忆，生成重播，参数隔离以及上述技术的组合。对于这些技术的每个类别，都提出了其在计算机视觉中的特征和应用。在此概述结束时，讨论了几个子领域，其中讨论了持续的知识积累在不断学习的同时，不断学习。
kfc：知识重建和饲料
将生成模型适应持续学习（又称cgl）最近引起了对计算机视觉的极大兴趣（Huang等，2024； Belouadah等，2021）。CGL的臭名昭著的问题是灾难性的遗忘，这反映了这样一个事实，即当发电机学习新任务时，它会忘记其以前学习的任务（Parisi等，2019）。主要的CGL方法是生成性重播（GR）（Shin等，2017; Van de Ven等，2020），该方法在混合数据集中重新训练了一个新的发电机，该数据集合了从先前的生成器和当前任务的真实样品产生的伪样品。一些扩展的CGL方法仅在当前任务数据上训练发电机，例如CEWC（Seff等，2017）和Mgan（Wu等，2018; Liu等，2020）等。然而，这些方法主要在条件生成的对抗网络（CGAN）上进行了研究，并且它们对于单个增量任务是可行的，而对于多个顺序任务，CGAN可以诱导不稳定的训练，从而导致下质量的样品（CONG等，2020）。
从大脑活动重建细粒度认知——ACT-R
我们描述了 Sketch-and-Stitch 方法，该方法将认知模型和 EEG 结合起来，以重建受试者的认知。该方法在视频游戏的背景下进行了测试，其中动作高度相互依赖且变化多端：只需在 30 分之一秒内改变是否按下某个键就会导致截然不同的结果。Sketch 级别识别游戏中的关键事件，Stitch 级别填充这些事件之间的详细操作。关键事件往往会产生强大的 EEG 信号，认知模型提供关键事件之间各种转换的概率以及这些事件之间的间隔分布。这些信息可以组合成一个隐式半马尔可夫模型，该模型可以识别最可能的关键事件序列及其发生时间。Stitch 级别从广泛的模型游戏库中选择详细操作来生成这些关键事件。从库中选择哪个动作序列的决定取决于它们产生 EEG 信号较弱方面的能力。最终的方法可以通过受试者的脑电图生成相当引人注目的实际比赛重播。
利用睡眠纺锤波进行学习的机制
纺锤波是非快速眼动 (NREM) 睡眠期间普遍存在的振荡。越来越多的证据表明纺锤波可能与学习和记忆有关，其潜在机制现在开始被揭示。具体而言，纺锤波与树突活动增加和细胞内钙水平升高有关，这种情况有利于可塑性，并且与前馈抑制对尖峰输出的控制有关。在纺锤波期间，丘脑皮质网络对输入没有反应，从而可能防止与记忆相关的内部信息处理和外部信号之间的干扰。在系统层面，纺锤波与其他主要 NREM 振荡共同调节，包括海马尖波涟漪 (SWR) 和新皮质慢波，这两者都先前被证明与学习和记忆有关。在 SWR 时重新激活的顺序发生，随后是促进神经元可塑性的纺锤波，这可能是解释 NREM 睡眠依赖性记忆巩固的一种机制。本文是 Theo Murphy 会议议题“记忆重新激活：重播过去、现在和未来的事件”的一部分。
简介
谢谢。这是帕特里夏·墨菲（Patricia Murphy），我想欢迎您参加IBM的2021年收入介绍。我与IBM董事长兼首席执行官Arvind Krishna以及IBM高级副总裁兼首席财务官Jim Kavanaugh在一起。我们将在几个小时内在IBM Investor网站上发布准备的评论，明天此时将有一个重播。根据1995年的《私人证券诉讼改革法》，本演讲中的一些评论可以被视为前瞻性。这些陈述涉及可能导致我们的实际结果实质性差异的因素。有关这些因素的其他信息包含在公司的SEC文件中。我们的演讲还包括非GAAP措施，向投资者提供其他信息。例如，我们在整个演示文稿中以恒定货币的形式提出收入和签名增长。此外，为了提供符合我们的前进业务一致的观点，我们将重点介绍持续的货币增长，以调整被剥离的企业的总收入，云和我们的地理绩效的影响。我们在演示结束时以及提交给SEC的8-K中提供了这些和其他非GAAP措施的对帐图表。因此，这样，我将电话转换为Arvind。
Brain-IHM 数据集：研究人与人、人机对话的大脑基础的新资源
摘要 本文介绍了一个原始的受控交互数据集，重点研究反馈项目。它包括由演员扮演的医生和患者之间的不同对话的记录。在这个语料库中，患者主要是倾听者，并产生不同的反馈，其中一些反馈不一致（自愿）。此外，这些对话已在虚拟现实环境中重新合成，其中患者由人工智能代理扮演。最终的语料库由不同的人与人对话电影以及在人机环境中重播的相同对话组成，从而产生了第一个人与人/人机平行语料库。然后，语料库在语言和非语言层面上用不同的多模态注释进行了丰富。此外，这是第一个此类数据集，我们设计了一个实验，在此期间，不同的参与者必须观看电影并对互动进行评估。在此任务中，我们记录了参与者的大脑信号。然后，Brain-IHM 数据集被构思用于三重目的：1/ 通过比较一致和不一致的反馈来研究反馈 2/ 比较人与人和人机产生的反馈 3/ 研究反馈感知的大脑基础。
以人为本的人工智能将如何促进智能游戏系统的发展
以人为本的智能游戏系统模式转变正在逐渐形成。这种嵌入机器学习算法的智能游戏系统将解释玩家动机，帮助设计更加个性化的单人和协作玩家体验，并在各个游戏之间转移和推广学习成果。游戏内和跨平台的多模态用户行为轨迹融合了异构信息和图形结构。这些游戏模态包括文本、音频、视频演示、活动重播、社交网络和心理问卷。通过观察游戏中的行为动作和挖掘异构来源来识别决策模式和策略，可以构建一个更全面的游戏社区表示。万维网上公开的人类先验将启发类人非玩家角色的建模、自适应推荐系统、自动游戏设计、测试和人机协作。我的博士研究目标是挖掘、表现和学习互动娱乐社区异构来源中存在的人类先验，并介绍对单智能体和多智能体互动行为模式进行建模的方法。
Moog FCS 提供先进的力控制...
条件可以模拟。开发时间和测试时间大大减少并得到控制，因为我们不再需要进入赛道或试验场，也不再需要等到气候条件合适。例如，可以避免或反复下雨天。• 允许修改组件：通常，最好研究车辆对一种特定道路条件的响应。使用这些技术，可以反复重播相同的路段，同时进行细微的系统更改，从而实现快速、可重复的 A-B-A 测试。• 提高测试驾驶员的安全性：可以在更安全、更受控制的环境中测试危险的道路条件。驾驶员将不会受到危险的道路或环境条件的影响，因为他们将操作模拟器。赛道场景可能会在新设计上达到性能极限，但模拟器中的安全限制将保护驾驶员甚至测试部件免受不受控制或失控的响应。• 精确可复制性：可以部署驾驶辅助设备来提高驾驶员的表现或训练驾驶员执行特定操作。可以记录每圈的表现。随着车辆硬件的修改或更换，可以观察到该圈速表现的偏差。圈速可以叠加在屏幕上，以便驾驶员可以