XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System难题
当人工智能出现问题时我们应该追究谁的责任
然而，这也带来了一个难题：毕竟，人工智能解决方案（至少是未来七年内我们可能看到的那种）只是高度复杂的程序。它们无法为错误承担责任，就像你的电脑或计算器无法承担责任一样。
香气对健康大学生解决问题活动期间脑电图波和血压的影响：跨部门
结果：该研究包括55名大学生（38名男性，17名女性），平均年龄为19.46±1.004岁。脑电图的变化，包括α波（n = 55），解决问题活动期间的β波（n = 55）和暴露于薰衣草香气期间的theta波（n = 55）。使用Fischer的OXACT检验分析了EEG的变化，结果具有统计学意义（P值<0.001）。在香水暴露期间收缩压（SBP）的平均值±标准偏差（SD）（110±11.82 mmHg）与解决难题（123.44±15.97 mmHg）的平均值（p value = 0.048*）明显降低（123.44±15.97 mmHg）。在香水暴露期间（74.44±11.27 mmHg）与解决难题（74.40±12.92 mmHg）的平均舒张压（DBP）的平均值（DBP）略高，但并不统计学意义（p-value = 0.516）。
机器学习与人工智能的进步
摘要 区块链本质上是一个分布式数据库，记录参与方之间的所有交易或数字事件。记录中的每笔交易都由系统参与者协商一致批准和验证，这需要解决一个困难的数学难题，即工作量证明。为了使已批准的记录不可变，解决数学难题并不容易，因此会消耗大量的计算资源。然而，在区块链中安装许多计算节点，仅通过解决一个毫无意义的难题来竞争批准记录，这是非常浪费能源的。在这里，我们将工作量证明作为一个强化学习问题，将区块链的增长建模为一个马尔可夫决策过程，在这个过程中，学习代理对环境状态做出最佳决策，而新的区块则被添加和验证。具体而言，我们将区块验证和共识机制设计为一个深度强化学习迭代过程。因此，我们的方法利用马尔可夫决策过程的状态转换确定性和动作选择的随机性，以及深度神经网络的计算复杂性，使区块不易重新计算并保持交易的顺序，同时利用区块链节点并行训练具有不同数据样本（状态-动作对）的相同深度神经网络，使模型能够同时在计算节点上经历多个情节。我们的方法用于设计下一代公共区块链网络，这不仅可以为工业应用节省计算资源，还可以鼓励针对常见问题的数据共享和 AI 模型设计。
人工智能计算的区块链框架
区块链本质上是一个分布式数据库，记录参与方之间的所有交易或数字事件。记录中的每笔交易都由系统参与者的共识批准和验证，这需要解决一个困难的数学难题，即工作量证明。为了使批准的记录不可变，解决数学难题并不容易，因此会消耗大量的计算资源。然而，在区块链中安装许多计算节点，通过解决一个毫无意义的难题来竞争批准记录，这是非常浪费能源的。在这里，我们将工作量证明作为一个强化学习问题，将区块链的增长建模为马尔可夫决策过程，其中学习代理对环境状态做出最佳决策，而新区块则被添加和验证。具体来说，我们将区块验证和共识机制设计为深度强化学习迭代过程。因此，我们的方法利用马尔可夫决策过程的状态转换确定性和动作选择的随机性，以及深度神经网络的计算复杂性，使区块不易重新计算并保持交易的顺序，同时利用区块链节点并行训练具有不同数据样本（状态-动作对）的相同深度神经网络，使模型能够同时在计算节点上经历多个情节。我们的方法用于设计下一代公共区块链网络，这不仅可以为工业应用节省计算资源，还可以鼓励针对常见问题的数据共享和 AI 模型设计。
AI 自适应 POW：用于 DDoS 防御的 AI 辅助工作量证明 (POW) 框架
在客户端-服务器架构中，负载均衡器负责验证和分配各个服务器实例之间的传入客户端请求。这可以防止单个服务器实例不堪重负。客户端通过发起请求开始交互。成功建立连接后，负载均衡器将请求放在服务器队列上。假设服务器的队列大小是有限的，大量恶意流量可能会耗尽此队列，使其无法处理真正的客户端请求。在本文的范围内，我们重新讨论了容量密集型分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。在这里，对手假装是真正的客户端，从而消耗大量服务器资源，并且几乎没有资源留给真正的客户端。一种可能的防御策略是强制所有连接的客户端在初始客户端-服务器连接建立阶段解决工作量证明计算难题。通用工作量证明 (POW) 框架由难题生成器、难题解答器和难题验证器组成。谜题生成器将谜题发送给解算器，解算器解开谜题并将解决方案发送给验证器。这些谜题的难度级别不同，即每个谜题需要不同数量的计算资源才能解决。解决谜题的任务会在交互过程中引入延迟，并且此延迟时间与谜题难度成正比。在本文中，我们使用 Java 编程语言 AI Adaptive POW 构建了一个基于 POW 的 DDoS 防御框架。该框架由人工智能 (AI) 协助，通过分配适当的 POW 谜题自适应地减慢对抗流量，从而在持续的 DDoS 攻击期间提高服务器的可用性。我们的 AI Adaptive POW 框架利用声誉分数来指导决定每个客户端应该解决多难的谜题。声誉分数是一种启发式方法，可指导系统区分真实客户端和恶意客户端。此启发式方法是使用检查传入客户端请求特征的 AI 算法计算的。
经验、意识和知觉
摘要。本文提出了一种进化的观点，以更恰当地区分经验、意识和知觉。经验可以定义为与特定模式匹配密切相关的特征，这种特征至少在分子水平上已经显现出来。意识可以被视为动物神经脑中一个或多个中心、最终模块的特殊经验。意识就是经验之于动物。最后，意识可以定义为反思性意识。反思性意识的能力与动物和人类意识截然不同，取决于符号语言提供的单独参考框架的可用性。因此，文字使反思性意识（一种特殊且不常见的意识形式）成为可能。意识可以定义为通过考虑（即思考经验本身）而引起的经验。如果说解释意识是一个难题，那么这实际上必须被视为在试图解释基本经验时已经遇到的难题，因为它的性质仍然难以捉摸。
意识是一种电子现象
摘要 本文是对一篇论文“解决‘难题’：意识是磁场的固有属性”的回复。有人认为这篇论文本质上是正确的，因为它明确指出磁铁矿晶体（生物磁性纳米粒子 BMNPs）是大脑磁现象的来源，并明确地将这一理论建立在麦克斯韦电磁方程的基础上。然而，这篇论文未能得出意识是由电子产生的、大脑是一种电子设备、所有生物的大脑都是相连的电子设备这样的逻辑结论。在回复的论文中，对大脑中电磁过程的描述（特别是磁通量和电通量的相互作用）显得含糊不清，不充分。此外，该论文声称已经解决了生活中的一些“大问题”，例如“心身”二元论和唯我论，这些问题在逻辑上和哲学上似乎无效，而薛定谔的著名问题“生命是什么？”和哥德尔定理需要在任何旨在解决“难题”的论文中得到解决。