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5月15日星期一 5月16日星期二
Fatma Kocer (Altair)、Shane Mooney (Kinetic Vision) - 工程数据科学工作组工程师使用基于物理的模拟创建并继续创建大量数据。我们中的一些人使用实验设计或优化生成大型数据集，但大多数人使用反复试验过程生成数据点。那些使用 DOE 或优化的人可以通过使用描述性和预测性分析从整个数据集中学习，从而可以增强设计探索并做出更好的设计决策。最近，还开发了可以使用从一次性反复试验中编译的历史数据集的 ML 方法。在本次研讨会上，我们将使用模拟数据展示数据科学在工程应用中的应用。我们将讨论...
5 月 15 日 星期一 5 月 16 日 星期二
Fatma Kocer (Altair)、Shane Mooney (Kinetic Vision) - 工程数据科学工作组工程师使用基于物理的模拟创建并继续创建大量数据。我们中的一些人使用实验设计或优化来生成大型数据集，但大多数人使用反复试验过程来生成数据点。那些使用 DOE 或优化的人可以通过使用描述性和预测性分析从整个数据集中学习，从而增强设计探索并做出更好的设计决策。最近，还开发了可以使用从一次性反复试验中编译的历史数据集的 ML 方法。在本次研讨会上，我们将展示使用模拟数据将数据科学应用于工程应用。我们将讨论...
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Fatma Kocer (Altair)、Shane Mooney (Kinetic Vision) - 工程数据科学工作组工程师使用基于物理的模拟创建并继续创建大量数据。我们中的一些人使用实验设计或优化来生成大型数据集，但大多数人使用反复试验过程来生成数据点。那些使用 DOE 或优化的人可以通过使用描述性和预测性分析从整个数据集中学习，从而增强设计探索并做出更好的设计决策。最近，还开发了可以使用从一次性反复试验中编译的历史数据集的 ML 方法。在本次研讨会上，我们将展示使用模拟数据将数据科学应用于工程应用。我们将讨论...
5 月 15 日 星期一 5 月 16 日 星期二
Fatma Kocer (Altair)、Shane Mooney (Kinetic Vision) - 工程数据科学工作组工程师使用基于物理的模拟创建并继续创建大量数据。我们中的一些人使用实验设计或优化来生成大型数据集，但大多数人使用反复试验过程来生成数据点。那些使用 DOE 或优化的人可以通过使用描述性和预测性分析从整个数据集中学习，从而增强设计探索并做出更好的设计决策。最近，还开发了可以使用从一次性反复试验中编译的历史数据集的 ML 方法。在本次研讨会上，我们将展示使用模拟数据将数据科学应用于工程应用。我们将讨论...
人工智能问答 更新于 2024 年 4 月 29 日 Q1
人工智能 (AI) 是机器执行通常被认为是由人类思维执行的认知功能的能力。它指的是构建模仿人类认知的机器所需的科学和工程，包括与感知、推理、学习、创建新内容和解决问题相关的任务。人工智能系统可以通过算法、从各种主题的大型数据集中学习以及使用受人类神经元启发的神经网络来执行这些任务 1,2 。人工智能工具或应用人工智能是人工智能在现实世界任务和问题中的应用。1. 麦肯锡公司。什么是人工智能 (AI)？2024 年 4 月 3 日。2. Kitsios F、Kamariotou M、Syngelakis AI、Talias MA。人工智能在数字世界中的最新进展
推进公共部门人工智能采购和应用
人工智能是指利用计算机技术执行学习、推理和解决问题等任务，而这些任务通常被认为需要人类智能才能完成。人工智能技术已在我们的社会中广泛应用——从指导我们在流媒体服务上观看节目的算法，到用于评估气候变化和绘制蛋白质结构的复杂模型。最近，随着政府和公民试图了解生成式或“认知式”人工智能的影响和潜在用途，人工智能技术重新引起了人们的兴趣。生成式人工智能与其他人工智能技术（主要使用模式识别来做决策）的区别在于，它能够利用从更广泛的数据集中学习到的知识来创建新的独特内容，例如文本和艺术。ChatGPT 等应用程序的普及使这项强大的技术迅速进入普通民众的手中。
ScienceDirect
今天，全球自动驾驶汽车（AVS）在现实世界中正在进行广泛的道路测试，有些人已经进行了积极的服务。然而，由于实际驾驶事件的“长尾巴”，4级以上的自主驾驶仍然是一个重要的挑战，这意味着在很少发生安全的情况下，AVS可能是不安全的（Jain等，2021）。在AV应用程序堆栈中，运动计划模块是解决此瓶颈的关键之一，因为它决定了AV的驾驶政策。通过从专家演示的大规模驾驶数据集中学习，模仿学习（IL）已被利用为现实世界交通情况的核心计划者，例如未签名的乡村道路（Pomerleau，1989），公路（Bojarski et al。，2016），以及2020 Al。
![arXiv:2010.02088v1 [quant-ph] 2020 年 10 月 5 日](/simg/4\405dff516f2532a2f0d69423120646f8c310e6c8.webp)
arXiv:2010.02088v1 [quant-ph] 2020 年 10 月 5 日
摘要。贝叶斯网络是随机变量依赖图上联合概率分布的紧凑表示，也是在存在不确定性的情况下进行建模和推理的工具，对于人工智能结合领域知识、捕捉因果关系或从不完整数据集中学习具有重要意义。贝叶斯推理在经典环境中被称为 NP 难问题，但它是一类值得在量子框架中探索的算法。本文探讨了这样的研究方向，并通过在纠缠配置中合理使用效用函数改进了以前的提议。它提出了一种具有经过验证的计算优势的完全量子力学决策过程。作为概念验证，讨论了 Qiskit（IBM Q 机器的基于 Python 的程序开发工具包）中的原型实现。
会议计划和信息手册-IEEE Healthcom
机器学习的当前成功已在很大程度上取决于集中学习，该学习将数据从多个来源汇总到中心位置。这在医疗保健中提出了重大挑战，其中经常在多个机构之间孤立患者数据，并且严格的隐私法规阻止了集中数据共享。联合学习是一种分布式学习范式，允许医疗机构可以协作训练模型，而无需在机构边界跨越患者数据的情况下进行培训模型，这是由于其维护数据所在地并解决数据共享的法律和道德障碍的能力，因此非常有利。然而，最近的研究表明，联邦学习容易受到几种隐私攻击的攻击，例如数据重建和成员推理，在这些攻击中，对手可以从模型更新中推断敏感数据。
神经网络发展中的道德考虑
神经网络是人工智能的一部分，在我们的日常生活中已变得无处不在。他们为推荐系统，自动驾驶汽车，医疗诊断工具等等。但是，拥有强大的力量带来了巨大的责任。随着AI技术的发展，必须考虑其发展和部署的道德意义。本文探讨了围绕神经网络发展和部署的多方面的道德考虑，强调了在创新与责任之间取得平衡的重要性。神经网络发展中最重要的道德问题之一是偏见和公平。神经网络从广泛的数据集中学习模式，这些模式可能会无意间永久存在数据中存在的偏见。这可能会导致歧视性结果，例如有偏见的招聘程序，不公平的贷款批准或不公正的刑事判决。开发人员必须通过仔细策划培训数据，定期审核偏见模型以及实施偏见减轻技术来确定公平性。