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气候变化科学的量子人工智能(CS)

气候变化已成为最大的全球性问题之一,日益危及地球的宜居性。最近的发展,如加利福尼亚和加拿大的异常热浪,以及德国的毁灭性洪水,都表明了气候变化在极端天气日益频繁中所起的作用。 基于人工智能的方法在改善预测方面显示出了有希望的结果,但在处理地球规模的海量数据所需的必要硬件和软件的可用性仍然有限。量子计算是一个新兴的范例,在许多领域都有潜在的适用性。 在这篇文章中,我们认为,为量子计算机设计的人工智能算法——也被称为量子人工智能(QAI)——的新发展,可能为推进气候变化科学提供必要的关键突破。 气候变化科学的量子人工智能.pdf

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人工智能衡量人类决策中的自适应变化:在AlphaGo之后评估变化的应用(CS HC)

在越来越多的领域中,人类专家有望从具有卓越决策能力的人工智能中学习并适应。但是我们如何量化人类对人工智能的适应呢? 在案例研究1中,我们分析了人类专家做出的130万个移动决策,发现在专家可以观察到人工智能的推理过程而不仅仅是人工智能的行为之后,出现了一种人工智能(学习)的积极适应形式。 在案例研究2中,我们使用我们的测量方法来检测对人工智能的消极适应形式,即人类专家在人工智能的帮助下在专业比赛中作弊。 原文作者:Minkyu Shin, Minkyung Kim, Jin Kim 原文地址:https://arxiv.org/abs/2012.15035 从人工智能衡量人类决策中的自适应变化:在AlphaGo 之后评估变化的应用(CS HC).pdf

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    一大波轻量级工具升级重磅来袭

    代码传递思想,技术创造回响!Techo Day热忱欢迎每一位开发者的参与!

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    微软或将投资利用人工智能对抗气候变化

    人工智能 微软公司正在使用人工智能(AI)技术将大量有关地球气候、水、农业、和生物多样性等的原始数据转换成有用的信息。 微软宣布将投资5000万美元,使用人工智能来对抗气候变化。 微软表示,为了实现对抗气候变化的目标,需要用到强大的人工智能技术。利用人工智能技术能将大量的原始数据转换成有用的信息,主要用在四个方面,分别是气候、水、农业和生物多样性。 微软首席法律顾问布拉德·史密斯(Brad Smith)称:“在微软,我们相信人工智能技术能成为正在为气候变化提供解决方案的个人或团体的有力助手。 也就是说,人工智能能增强我们观察地球环境系统和其变化的能力,并将收集到的数据转换成有用的信息,利用这些信息能更好地管理现有资源。 现在已经有不少公司在使用微软的人工智能和云技术了,比如新加坡公司JTC就用人工智能来提升楼宇的电力效率。JTC已经在Microsoft Cloud平台上实现了对其所辖的39栋楼宇的监控和管理。

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    应对变化

    怎么做才能不去穷举变化疲惫应对,而当真正变化来临时又能轻松应对?大佬提供了思路,不能以这些原则去应对软件变化,应该以无法为有法,以无限为有限。以实际需求变化来帮助我们识别变化,管理变化。 而这个模块的其它部分却保持不变 分离不同变化方向,目标在于提高内聚度。因为多个变化方向,意味着一个模块存在多重职责。将不同的变化方向进行分离,也意味着各个变化职责的单一化 ? 耦合最大的问题在于:耦合点的变化,会导致依赖方跟着变化。这儿意味着如果耦合点不变,那依赖方也不会变化。 (怎么合) 本文四个策略,前两个指导怎么高内聚,也就是怎么分;后两个指导耦合方式,怎么合 重要的是使用各个策略的使用时机,变化驱动识别变化、重构变化 变化导致的修改有两类: •一个变化导致多处修改(重复 );•多个变化导致一处修改(多个变化方向); 由此得到前两个策略:消除重复;分离不同变化方向。

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    拥抱变化

    我们周边的事物每天都在变化,大到国家,小到路边。有时候你为变化震惊,有时候对它们熟视无睹。 那些变化 与我相关的日常:工作,生活,家人,其他的所有的已发生以及正在发生的变化。 与科技或者进步相关的:移动支付,物联网,自动驾驶,新能源,互联网思维,共享科技。 拥抱变化? 拥抱首先意味着接受,并且是欣然坦然的接受。 诚然,变化中总有些不如意。但也正有人说,人生因为不如意才完整。 但是呢,只是接受,并不做出改变,不根据变化做出适宜的或者过度的变化就会引起不必要的麻烦。 所以我们按照上面的变化类型倒叙谈一下拥抱哲学吧。 综上:无论哪种变化,你都要多少关注,并且吸取有用或者有效的价值,对于与自己相关的变化更是要细致的记录,如果你觉得有必要,不妨记下手账。 Meet a better bingo

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    Facebook构建能感知变化算子的人工智能

    ---- 新智元报道 来源:Facebook AI 编辑:LQ 【新智元导读】Facebook AI的最新研究在如何训练人工智能像人类一样感知周遭的细微变化方面取得了一些进展。 但是人工智能系统就不一样了,即使级别SOTA,能完成无数人类完成不了的任务,但也有很多对人类来说轻而易举的事情,它却搞不定,比如,让金毛换个角度:正面、侧面、前面、后面,人工智能可能会识别地很挣扎。 人类可以瞬间知道,但是颜色、大小和透视等因素使情况复杂化,增加了人工智能模型的预测难度。 利用等变化算子揭示变化因子 与其将每个转换限制为一个表示的一个组件,如果转换可以改变整个表示呢?这种方法的目标是发现能够操纵图像及其表示的操作符ーー每个变化因子的一个操作符。 然后在原始图像和它们的转换上训练一个人工智能模型。 ? 这样就会发现,即使在包含多个类的数据集中,移位算子也能成功地学习变换--这正是传统解纠缠经常失败的条件。

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    js -- img 随着鼠标滚轮的变化变化

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    霍金:人工智能像核武器,给世界带来10大变化

    著名科学家霍金,被誉为“宇宙之王”,他认为:人类迄今为止最为深刻的影响就是人工智能的崛起,对于人工智能,他有以下十点深刻的思考: 01 在我的一生中,我见证了很多社会深刻的变化。 其中最深刻,同时也是对人类影响与日俱增的变化就是人工智能的崛起。人工智能可能是人类文明史上最伟大的事件,它要么是人类历史上最好的事,要么是最糟的。 如果有人设计计算机病毒,那么就有人设计不断自我完善、直到最终超越人类的人工智能,其结果将是一种新的生命形式。 人工智能的真正风险不是它的恶意,而是它的能力。 由于人工智能逐渐开始解读大量监控数据,这些都会被机器人洞察的一览无余。 03 长期担忧——人工智能系统失控的潜在风险 人工智能遵循的一个逻辑是,“计算机在理论上可以模仿人类智能,然后超越”。 07 人工智能的成功有可能是人类文明史上最大的事件。但人工智能也有可能是人类文明史的终结,除非我们学会如何避免危险。

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    人工智能价值协调的伦理效用函数的必要性变化

    原文标题:Requisite Variety in Ethical Utility Functions for AI Value Alignment 摘要:价值比对是人工智能安全研究中一个重要的复杂课题 然而,尚未就促进人工智能价值调整的道德效用功能的设计达成最终共识。 考虑到找出系统解决方案的紧迫性,我们假设,从一个简单的事实开始,人工智能的效用函数不违反人类的伦理直觉,它就必须是这些直觉的模型,并反映它们的多样性,这可能是有用的。

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    人工智能变化学领域,机器学习范式加速化学物质发现

    几十年来,大规模计算一直是物理科学工具包中不可或缺的一部分 —— 人工智能的一些最新进展已经开始改变科学发现的产生方式。 本文将介绍人工智能在化学领域的一些更突出的用途,而化学是上述蛋白质折叠问题的母学科。 化学的主要目标之一是了解物质、它的性质以及它可以经历的变化。 然而,随着当前人工智能、以数据为中心的技术和不断增长的数据量的进步,我们可能正在目睹一种变化,计算方法不仅用于协助实验室实验,还用于指导实验。 化学物质发现过程 那么人工智能是如何实现这种转变的呢? 最后,大多数涉及使用人工智能进行化学预测的任务都缺乏一个基准平台,这使得许多不同研究的比较变得不可行。 人工智能与化学发现的整合仍处于起步阶段 —— 但听到 “数据驱动的发现” 这个词已经很平常了。

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    MIT“重塑”计算与人工智能学院,迎来成立70年最大架构变化

    MIT为这一计划将筹集10亿美元,是美国学术机构对计算和人工智能领域的最大一笔投资。 策划&撰写:韩璐 提及人工智能学习与教育,美国麻省理工学院(以下简称“MIT”)当属其中的佼佼者。 此前,曾有一项关于全美顶级大学人工智能研究生课程的新研究,调查结果显示,在综合排名中,MIT位列第二。 而现在,MIT在人工智能方面又有了新动作。 值得注意的是,这也是美国学术机构对计算和人工智能领域的最大一笔投资,也是MIT 70年来最大的架构变化。 据了解,这项计划的核心是成立新的MIT斯蒂芬A·施瓦茨曼(Stephen A. 相较于MIT以往的计算机和人工智能,这一新成立的学院主要有五个动作: · 重新定位MIT,将计算和人工智能的力量带到MIT所有研究领域,让其他学科的见解和观点共同塑造计算和人工智能的未来; · 在MIT 作为人工智能教育领域的第一梯队,MIT是众多人工智能人才向往的“殿堂”。可以说,在人工智能的教育上,MIT已经形成了自己的一套相对成熟的体系,尤其是在研究生领域。

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    go 版本变化

    无效的 DSA 公钥可能会导致 dsa.Verify 出现故障。特别是,在精心制作的 X.509 证书链上使用 crypto/x509.Verify 可能会导致...

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    Xcode 13 变化

    内置图标和项目文件图标有变化,可以轻松地按形状和颜色识别不同类型的文件。 ? 内置图标.jpg ?

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    人工智能带来的最大变化,是会计人员的心态

    如今,会计专业人员已经完全适应了从生活的各个方面吸收新技术,人工智能(或机器学习)也不例外。 随着聊天机器人和自动数据输入工具的出现,使用人工智能来访问数据将变得越来越普遍,它的普及将很快成为主流。 人工智能机器人的益处已经众所周知:节省时间、提高准确性、提高生产率、降低人工成本和整体负担能力。安全也不是问题,因为会计师会对人工智能所做的每件事拥有最终的决定权。 仔细观察会计技术行业的发展方向,我们可以绘制出一幅地图,用来描绘那些在前线作战的会计专业人士:最大的变化将是合规领域,这意味着,人工智能将能为会计师简化报告,为他们提供繁重的税收数据;另一个巨大的影响将是数据分类 但人工智能带来的最大变化,将会是会计专业人士的心态。以前,会计师会说:“我制作了一个很棒的Excel电子表格”,但现在会计师的变大则变成了:“我可以通过机器人来操作整个业务。” 因为,要使会计界发生颠覆性的变化,必须有一个单一的工具或特性来引起这个领域的巨大惊喜,否则,人工智能进入会计界将是渐进的。

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    一个寄存器变化引起的变化

    昨天下载了最新的飞思卡尔基于Cortex M4核的kinetis kv4xMCU数据参考手册,发现跟之前用的对于I2C模块一个寄存器的描述有变动,正好最近有使用过这个模块,所以非常敏感的仔细阅读了变化的这部分 ,总结一下分享给各位猿友,希望对大家有帮助 主要变化 新的参考手册主要增加了启动信号的中断,以前的版本没有启动信号中断的检测,其实主要是寄存器I2C_FLT的变化。 驱动程序的变化 由于新的参考手册增加了对启动中断的支持,所以对驱动程序的开发在处理中断程序时要增加对启动中断的判断和清中断标志,这一变化使得I2C的整个处理流程都可以在中断中完成,之前的版本启动信号要在中断之外处理 ,有点不方便,这次飞思卡尔的加入启动信号的中断检测方便不少,具体的中断流程的变化可以对比一下,在没有启动中断检测时,进入中断只要清I2C的IICIF中断标志,如下图流程图片段所示: ? 总结 要关注MCU或者数据参考手册的变化和勘误表的变化,以使你的代码更加优化和方便。多上官网查看产品的资料,相信你一定收益匪浅。

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    如何应对变化

    设计变化和需求变化 开发人员最怕的是什么呢?设计变化,还是需求变化?我觉得需求变化是最最致命的。 如果在需求不变的情况之下,设计发生了变化,这个仅仅是我们内部之间的矛盾,商量一下就能解决。在简单设计中,因为前期的设计是不完整的,那么当进入任何一个新的模块进行开发时,都有可能引起设计的变化。 市场业务需求发生了变化,原先的需求可能跟不上当前的市场业务发展,因此要变更需求。 由于市场变化而导致需求发生变更,开发商大可不必为此烦恼,应当高兴才对。 正因为市场在变化,才会产生更多商机,聪明的开发商才会有活干,有钱赚。 ? 对于需求的变更,在某一个程度上来说,也就是项目的范围进行了变化。而需求同时又是项目进行的基础。是非常得要的基石。通常对于需求的变更需要客户与开发方共同参与,包括负责人及市场人员。

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    缓慢变化维度

    在正式开始之前,先解释一下什么是缓慢变化维度。笔者个人理解,缓慢变化维度其实就是指在维度表中那些会随着时间变化的字段,比如用户基本资料。 注:缓慢是一个相对的概念。 缓慢变化维的提出是因为在现实世界中,维度的属性并不是静态的,它会随着时间的流失发生缓慢的变化。 这种随时间发生变化的维度我们一般称之为缓慢变化维,并且把处理维度表的历史变化信息的问题称为处理缓慢变化维的问题,有时也简称为处理SCD的问题。 0x02 如何处理SCD问题 在《数据仓库工具箱》这本书中一共列举了5中基础缓慢变化维类型和3种混合缓慢变化维类型。我们只分享一下熟悉的4种类型。 这种方式的优点是可以同时分析当前及前一次变化的属性值,缺点是只保留了最后一次变化信息。

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