人工智能主题推荐？

一、人工智能主题推荐？

以下是一些关于人工智能的主题推荐：

1. 人工智能的历史和发展

2. 人工智能在医疗行业的应用

3. 人工智能在金融领域的应用

4. 机器学习和深度学习技术的原理和应用

5. 自然语言处理技术和虚拟助手的发展

6. 人工智能在智能家居领域的应用

7. 人工智能的伦理和社会影响

8. 人工智能和机器人技术的结合

9. 人工智能在交通领域的应用

10. 人工智能在教育领域的应用

以上是一些人工智能主题的推荐，您可以根据您的兴趣和掌握程度选择合适的主题进行进一步的学习和探讨。

二、人工智能宣传主题？

为了在各班级营造更好的科普活动氛围，大力普及科学知识、弘扬科学精神，人工智能学院于9月13日--18日组织2019级各班级召开科普知识宣传主题班会。

此次班会的主题是宣传科普知识。各班级结合所学专业和日常生活，围绕“疫情防控”、“科技改变生活”、“大数据”等内容，以PPT展示、观看视频、提问交流的形式召开主题班会。19移动应用技术1班以“北斗导航系统”为主题，介绍北斗的概念以及北斗系统的发展及应用；19大数据1班围绕所学专业，以云计算和大数据为主题，与同学们共同交流未来大数据的发展趋势与应用。19电信1、2班以优化学生对于科学的看法，促进人格成熟，让更多的同学树立科学的心理知识。

三、人工智能主题词？

机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、专家系统、强化学习、模式识别、智能推荐系统、人工智能伦理、人机交互、智能辅助决策、智能驾驶、智能教育、智能医疗、智能家居、智能物流、智能金融、智能安防、智能城市

四、易方达人工智能主题成分股？

目前有3只，分别是华夏中证人工智能主题ETF、易方达中证人工智能ETF、平安人工智能ETF。

1.华夏中证人工智能ETF，代码515070。2019年12月9日成立的，截至二季度末规模有7个亿。华夏算是老牌基金公司，国内首支etf也是它们家成立的，etf规模连续16年业内第一，在被动基金管理上经验非常丰富。

2.易方达中证人工智能ETF，代码159819。这个是才成立的新基金，目前还在封闭期内，最新规模约有61个亿。

3.平安人工智能ETF，代码512930。2019年7月12日成立的，截至二季度末规模有4个亿，算是比较小的，成立以来业绩还不错。

以上仅做问题解答，不构成投资建议。

股市有风险，投资须谨！

五、1955年麦卡锡提出人工智能主题是？

1949年，美国数学家麦卡锡在普林斯顿大学数学系做博士论文时，就决定尝试在机器上模拟人的智能。1955年，他在达特茅斯学院任教期间联合香农（信息论创立者）、明斯基(人工智能大师）等人，发起了“达特茅斯会议”，第二年正式启动这个项目不但是人工智能发展史的起点，也是计算机科学的一个里程碑。

正是在1956年的讨论中，麦卡锡首次提出了人工智能(AI)这一概念，让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。那次讨论确立了人工智能的研究目标，使人工智能成为计算机科学中一门独立的学科。1959年，麦卡锡开发了人工智能界第一个广泛流行的语言——LISP语言，并于1960年将其设计发表在《美国计算机协会通讯》上。LISP是-种函数式的符号处理语言其程序由一些函数子程序组成。在函数的构造上，它和数学上递归函数的构造方法十分类似，即从几个基本函数出发，通过一定的手段构成新的函数。

麦卡锡由于提出人工智能概念，并使之成为一个重要的学科领域，获得1971年度图灵奖。

六、人工智能的英语演讲主题有哪些？

1. The Impact of Artificial Intelligence on Society: Exploring the ethical, social, and economic implications of advancements.

2. AI in Healthcare: Discussing the potential of AI in revolutionizing healthcare delivery, diagnosis, and treatment.

3. AI and the Future of Work: Examining the role of AI in reshaping industries, job automation, and the need for upskilling.

4. AI and Cybersecurity: Exploring how AI can be used to enhance cybersecurity measures and defend against cyber threats.

5. AI in Education: Discussing the potential of AI in personalized learning, adaptive assessments, and improving educational outcomes.

6. AI and Climate Change: Exploring how AI can be leveraged to address environmental challenges and promote sustainability.

7. AI in Finance: Discussing the impact of AI on financial services, including algorithmic trading, fraud detection, and risk management.

8. AI and Autonomous Vehicles: Examining the advancements in AI technology that are driving the development of self-driving cars and their potential benefits.

9. AI and Ethics: Discussing the ethical considerations and challenges associated with AI, including bias, privacy, and accountability.

10. AI and Creativity: Exploring the intersection of AI and creative industries, such as art, music, and literature, and the potential for AI-generated content.

七、机器学习或人工智能论文的主题是什么？

【1】2-hop Neighbor Class Similarity (2NCS): A graph structural metric indicative of graph neural network performance标题：2跳邻居类相似度（2NCS）：表明图形神经网络性能的图形结构指标作者：Andrea Cavallo, Claas Grohnfeldt, Michele Russo, Giulio Lovisotto, Luca Vassio链接：https://arxiv.org/abs/2212.13202

摘要：

图形神经网络（GNNs）在众多领域的图形结构数据上取得了最先进的性能。它们将节点表示为其附近区域的摘要的基本能力已被证明对同亲图特别有效，在同类型的节点倾向于连接。在异亲图中，不同类型的节点很可能相连，GNN的表现不太稳定，因为邻域信息可能不太具有代表性，甚至是误导性。另一方面，GNN在所有的异亲图上的表现并不差，而且对其他影响GNN表现的图的属性缺乏了解。

在这项工作中，我们强调了广泛使用的同亲率和最近的跨类邻里相似度（CCNS）指标在估计GNN性能方面的局限性。为了克服这些局限性，我们引入了两跳邻域相似性（2NCS），这是一个新的定量图结构属性，与GNN性能的相关性比其他指标更强更一致。2NCS认为两跳邻域是指导GCN训练-推理过程的两步标签传播过程在理论上的结果。在一个合成图和八个真实世界图数据集上的实验证实，在估计基于GCN和GAT的架构在节点分类任务上的准确性方面，比现有指标有一致的改进。

Graph Neural Networks (GNNs) achieve state-of-the-art performance on graph-structured data across numerous domains. Their underlying ability to represent nodes as summaries of their vicinities has proven effective for homophilous graphs in particular, in which same-type nodes tend to connect. On heterophilous graphs, in which different-type nodes are likely connected, GNNs perform less consistently, as neighborhood information might be less representative or even misleading. On the other hand, GNN performance is not inferior on all heterophilous graphs, and there is a lack of understanding of what other graph properties affect GNN performance.In this work, we highlight the limitations of the widely used homophily ratio and the recent Cross-Class Neighborhood Similarity (CCNS) metric in estimating GNN performance. To overcome these limitations, we introduce 2-hop Neighbor Class Similarity (2NCS), a new quantitative graph structural property that correlates with GNN performance more strongly and consistently than alternative metrics. 2NCS considers two-hop neighborhoods as a theoretically derived consequence of the two-step label propagation process governing GCN's training-inference process. Experiments on one synthetic and eight real-world graph datasets confirm consistent improvements over existing metrics in estimating the accuracy of GCN- and GAT-based architectures on the node classification task.

【2】Efficient Graph Reconstruction and Representation Using Augmented Persistence Diagrams标题：利用增强的持久性图谱进行高效的图谱重构和表述作者：Brittany Terese Fasy, Samuel Micka, David L. Millman, Anna Schenfisch, Lucia Williams链接：https://arxiv.org/abs/2212.13206

摘要：持久同构是一种工具，可以用来通过量化同构特征来总结数据的形状。当数据是Rd中的一个物体时，（增强的）持久同构变换（(A)PHT）是一个持久图族，由环境空间中的方向作为参数。最近在理解PHT方面的一个进展是使用了重构的框架，以便找到有限的一组方向来忠实地表示形状，这个结果在理论上和实践上都很有意义。在本文中，我们对这一结果进行了改进，并提出了一种改进的图--以及更广泛的单骨架--重建算法。改进之处在于重建边缘，我们使用径向二进制（多）搜索。所采用的二进制搜索利用了这样一个事实，即边缘可以相对于参考平面在径向上排序，这是图形的一个独特特征。

Persistent homology is a tool that can be employed to summarize the shape of data by quantifying homological features. When the data is an object in Rd, the (augmented) persistent homology transform ((A)PHT) is a family of persistence diagrams, parameterized by directions in the ambient space. A recent advance in understanding the PHT used the framework of reconstruction in order to find finite a set of directions to faithfully represent the shape, a result that is of both theoretical and practical interest. In this paper, we improve upon this result and present an improved algorithm for graph -- and, more generally one-skeleton -- reconstruction. The improvement comes in reconstructing the edges, where we use a radial binary (multi-)search. The binary search employed takes advantage of the fact that the edges can be ordered radially with respect to a reference plane, a feature unique to graphs.

【3】A Combined Synchronization Index for Grassroots Activism on Social Media标题：社会媒体上基层活动的综合同步指数作者：Lynnette Hui Xian Ng, Kathleen M. Carley链接：https://arxiv.org/abs/2212.13221

摘要：社交媒体提供了公民的声音，催生了基层的集体行动，用户部署了一致的努力来传播网上的叙述，甚至进行线下的抗议。有时，这些集体行动会得到无机同步的帮助，这些同步来自于机器人行为者。因此，识别社交媒体上新出现的话语的同步性以及对话中有机/无机活动的迹象是很重要的。这提供了一种分析事件的方式，以了解线下抗议和暴力的可能性。在这项研究中，我们在过去对社交媒体上同步活动的定义--用户同时行动--的基础上，开发了一个综合同步指数（CSI），该指数在衡量用户同步性时采用了分层方法。我们将这一指数应用于Twitter上的六个政治和社会活动事件，并分析了三种行动类型：通过标签、URL和@mentions的同步性。CSI对一个事件中所有行动类型的同步性进行了整体量化，这使得六个事件的同步性谱系得到了排名。在大多数事件中，人类用户的同步性得分高于机器人用户；与其他配对（即机器人-机器人和人类-人类）相比，机器人和人类在所有事件中表现出最多的同步性活动。我们进一步依靠CSI-网络得分与网络中心性指标的和谐与不和谐来观察有机/无机同步的存在。我们希望这项工作有助于以集体的方式调查社交媒体内的同步行动。

Social media has provided a citizen voice, giving rise to grassroots collective action, where users deploy a concerted effort to disseminate online narratives and even carry out offline protests. Sometimes these collective action are aided by inorganic synchronization, which arise from bot actors. It is thus important to identify the synchronicity of emerging discourse on social media and the indications of organic/inorganic activity within the conversations. This provides a way of profiling an event for possibility of offline protests and violence. In this study, we build on past definitions of synchronous activity on social media -- simultaneous user action -- and develop a Combined Synchronization Index (CSI) which adopts a hierarchical approach in measuring user synchronicity. We apply this index on six political and social activism events on Twitter and analyzed three action types: synchronicity by hashtag, URL and @mentions.The CSI provides an overall quantification of synchronization across all action types within an event, which allows ranking of a spectrum of synchronicity across the six events. Human users have higher synchronous scores than bot users in most events; and bots and humans exhibits the most synchronized activities across all events as compared to other pairs (i.e., bot-bot and human-human). We further rely on the harmony and dissonance of CSI-Network scores with network centrality metrics to observe the presence of organic/inorganic synchronization. We hope this work aids in investigating synchronized action within social media in a collective manner.

【4】Saliency-Augmented Memory Completion for Continual Learning标题：持续学习的显著性增强记忆完成度作者：Guangji Bai, Chen Ling, Yuyang Gao, Liang Zhao链接：https://arxiv.org/abs/2212.13242

摘要：持续学习被认为是迈向下一代人工智能的关键一步。在各种方法中，基于重放的方法，保持和重放以前样本的小片段记忆，是对抗灾难性遗忘的最成功的策略之一。然而，由于遗忘是不可避免的，鉴于有界的记忆和无界的任务，如何遗忘是一个持续学习必须解决的问题。因此，除了简单地避免灾难性遗忘之外，一个未被充分探索的问题是如何合理地遗忘，同时确保人类记忆的优点，包括1.存储效率，2.可推广性，以及3.一些可解释性。为了同时实现这些，我们的论文提出了一个新的突出性增强的持续学习的记忆完成框架，其灵感来自认知神经科学中记忆完成分离的最新发现。具体来说，我们创新性地提出通过显著性图的提取和记忆编码，将图像中对任务最重要的部分储存在表象记忆中。当学习新的任务时，以前的数据会被一个自适应的数据生成模块涂抹，这个模块的灵感来自于人类如何完成表象记忆。该模块的参数在所有任务中都是共享的，它可以与持续学习分类器联合训练，作为双级优化。在几个持续学习和图像分类的基准上进行的广泛实验证明了所提出的方法的有效性和效率。

Continual Learning is considered a key step toward next-generation Artificial Intelligence. Among various methods, replay-based approaches that maintain and replay a small episodic memory of previous samples are one of the most successful strategies against catastrophic forgetting. However, since forgetting is inevitable given bounded memory and unbounded tasks, how to forget is a problem continual learning must address. Therefore, beyond simply avoiding catastrophic forgetting, an under-explored issue is how to reasonably forget while ensuring the merits of human memory, including 1. storage efficiency, 2. generalizability, and 3. some interpretability. To achieve these simultaneously, our paper proposes a new saliency-augmented memory completion framework for continual learning, inspired by recent discoveries in memory completion separation in cognitive neuroscience. Specifically, we innovatively propose to store the part of the image most important to the tasks in episodic memory by saliency map extraction and memory encoding. When learning new tasks, previous data from memory are inpainted by an adaptive data generation module, which is inspired by how humans complete episodic memory. The module's parameters are shared across all tasks and it can be jointly trained with a continual learning classifier as bilevel optimization. Extensive experiments on several continual learning and image classification benchmarks demonstrate the proposed method's effectiveness and efficiency.

【5】A Posteriori error estimates for Darcy-Forchheimer's problem coupled with the convection-diffusion-reaction equation标题：耦合对流-扩散-反应方程的Darcy-Forchheimer问题的后验误差估计作者：Toni Sayah, Georges Semaan, Faouzi Triki链接：https://arxiv.org/abs/2212.13247

摘要：在这项工作中，我们推导了对流-扩散-反应方程的后验误差估计，该方程与Darcy-Forchheimer问题相耦合，由一个取决于流体浓度的非线性外部源决定。我们介绍了与该问题相关的变分公式，并使用有限元方法对其进行离散。我们用两类可计算的误差指标证明了最佳后验误差。第一种是与线性化相关的，第二种是与离散化相关的。然后，我们在精确解的附加正则性假设下找到误差的上限和下限。最后，进行数值计算以显示所获得的误差指标的有效性。

In this work we derive a posteriori error estimates for the convection-diffusion-reaction equation coupled with the Darcy-Forchheimer problem by a nonlinear external source depending on the concentration of the fluid. We introduce the variational formulation associated to the problem, and discretize it by using the finite element method. We prove optimal a posteriori errors with two types of calculable error indicators. The first one is linked to the linearization and the second one to the discretization. Then we find upper and lower error bounds under additional regularity assumptions on the exact solutions. Finally, numerical computations are performed to show the effectiveness of the obtained error indicators.

【6】Characterizing and Modeling Control-Plane Traffic for Mobile Core Network标题：移动核心网控制层流量的特征和建模作者：Jiayi Meng, Jingqi Huang, Y. Charlie Hu, Yaron Koral, Xiaojun Lin, Muhammad Shahbaz, Abhigyan Sharma链接：https://arxiv.org/abs/2212.13248

摘要：在本文中，我们首先对控制面流量进行了我们所知的第一个深入的特征分析，使用了一个真实世界的LTE移动核心网（MCN）中37325个UE的控制面跟踪采样。我们的分析表明，控制事件在设备类型和UE的时间上表现出明显的多样性。其次，我们研究了被广泛采用于互联网流量建模的传统概率分布是否能对源自单个UE的控制面流量进行建模。我们的分析表明，控制事件的到达时间以及蜂窝网络中EMM和ECM的UE状态的停留时间不能被建模为泊松过程或其他传统的概率分布。我们进一步表明，这些模型不能捕捉控制面流量的原因是由于其较高的突发性和比传统模型更长的累积分布尾巴。第三，我们为UE集群提出了一个基于半马尔可夫模型的自适应集群方案的两级分层状态机器流量模型，以捕捉移动网络控制面流量的关键特征--特别是每个UE产生的事件之间的依赖性，以及UE之间设备类型和时间的多样性。最后，我们展示了我们的模型如何能够很容易地从LTE调整到5G，以支持5G控制面流量的建模，当5G UE的大量控制面跟踪可用于训练调整后的模型。我们开发的LTE/5G网络控制面流量生成器已向研究界开放，以支持高性能MCN架构设计研发。

In this paper, we first carry out to our knowledge the first in-depth characterization of control-plane traffic, using a real-world control-plane trace for 37,325 UEs sampled at a real-world LTE Mobile Core Network (MCN). Our analysis shows that control events exhibit significant diversity in device types and time-of-day among UEs. Second, we study whether traditional probability distributions that have been widely adopted for modeling Internet traffic can model the control-plane traffic originated from individual UEs. Our analysis shows that the inter-arrival time of the control events as well as the sojourn time in the UE states of EMM and ECM for the cellular network cannot be modeled as Poisson processes or other traditional probability distributions. We further show that the reasons that these models fail to capture the control-plane traffic are due to its higher burstiness and longer tails in the cumulative distribution than the traditional models. Third, we propose a two-level hierarchical state-machine-based traffic model for UE clusters derived from our adaptive clustering scheme based on the Semi-Markov Model to capture key characteristics of mobile network control-plane traffic -- in particular, the dependence among events generated by each UE, and the diversity in device types and time-of-day among UEs. Finally, we show how our model can be easily adjusted from LTE to 5G to support modeling 5G control-plane traffic, when the sizable control-plane trace for 5G UEs becomes available to train the adjusted model. The developed control-plane traffic generator for LTE/5G networks is open-sourced to the research community to support high-performance MCN architecture design R&D.

【7】Robust computation of optimal transport by β-potential regularization标题：通过β-势能正则化对最佳运输进行稳健计算作者：Shintaro Nakamura, Han Bao, Masashi Sugiyama链接：https://arxiv.org/abs/2212.13251

摘要：最佳运输（OT）已经成为机器学习领域中广泛使用的工具，用于衡量概率分布之间的差异。例如，OT是一个流行的损失函数，它量化了经验分布和参数模型之间的差异。最近，一个熵罚项和著名的Sinkhorn算法已被普遍用于以计算效率高的方式近似原始OT。然而，由于Sinkhorn算法运行一个与Kullback-Leibler分歧相关的投影，它经常容易受到异常值的影响。为了克服这个问题，我们建议用与所谓的β发散相关的β-势项来规范OT，这是在稳健统计学中开发的。我们的理论分析显示，β-势可以防止质量被传送到异常值。我们在实验中证明，用我们的算法计算的传输矩阵有助于稳健地估计概率分布，即使在有离群值的情况下。此外，我们提出的方法可以成功地从受污染的数据集中检测出离群值

Optimal transport (OT) has become a widely used tool in the machine learning field to measure the discrepancy between probability distributions. For instance, OT is a popular loss function that quantifies the discrepancy between an empirical distribution and a parametric model. Recently, an entropic penalty term and the celebrated Sinkhorn algorithm have been commonly used to approximate the original OT in a computationally efficient way. However, since the Sinkhorn algorithm runs a projection associated with the Kullback-Leibler divergence, it is often vulnerable to outliers. To overcome this problem, we propose regularizing OT with the \beta-potential term associated with the so-called β-divergence, which was developed in robust statistics. Our theoretical analysis reveals that the β-potential can prevent the mass from being transported to outliers. We experimentally demonstrate that the transport matrix computed with our algorithm helps estimate a probability distribution robustly even in the presence of outliers. In addition, our proposed method can successfully detect outliers from a contaminated dataset

【8】DSI2I: Dense Style for Unpaired Image-to-Image Translation标题：DSI2I: 非配对图像到图像翻译的密集风格作者：Baran Ozaydin, Tong Zhang, Sabine Susstrunk, Mathieu Salzmann链接：https://arxiv.org/abs/2212.13253

摘要：基于非配对典范的图像-图像（UEI2I）翻译旨在将源图像翻译成具有目标图像典范风格的目标图像域，而不需要地面真实的输入-翻译对。现有的UEI2I方法使用一个全局的、图像级别的特征向量来表示风格，或者使用每个物体实例/类别的一个向量来表示风格，但需要对场景语义的了解。相比之下，我们建议将风格表示为密集的特征图，允许对源图像进行更精细的转移，而不需要任何外部语义信息。然后，我们依靠知觉和对抗性损失来分离我们的密集风格和内容表征，并利用无监督的跨领域语义对应关系来将典范风格转变成源内容。我们在两个数据集上证明了我们的方法的有效性，这些数据集使用的是标准指标和新的本地化风格指标，以阶级的方式测量风格相似性。我们的结果证明，与最先进的方法相比，我们的方法所产生的译文更加多样化，更加接近典范，同时也保留了源内容。

Unpaired exemplar-based image-to-image (UEI2I) translation aims to translate a source image to a target image domain with the style of a target image exemplar, without ground-truth input-translation pairs. Existing UEI2I methods represent style using either a global, image-level feature vector, or one vector per object instance/class but requiring knowledge of the scene semantics. Here, by contrast, we propose to represent style as a dense feature map, allowing for a finer-grained transfer to the source image without requiring any external semantic information. We then rely on perceptual and adversarial losses to disentangle our dense style and content representations, and exploit unsupervised cross-domain semantic correspondences to warp the exemplar style to the source content. We demonstrate the effectiveness of our method on two datasets using standard metrics together with a new localized style metric measuring style similarity in a class-wise manner. Our results evidence that the translations produced by our approach are more diverse and closer to the exemplars than those of the state-of-the-art methods while nonetheless preserving the source http://content.In this attention paper, we present causal drug discovery as the craft of creating models that ground the process of drug discovery in causal reasoning.

【9】Improved Laguerre Spectral Methods with Less Round-off Errors and Better Stability标题：改进的拉盖尔光谱方法，舍弃误差小，稳定性好作者：Shenghe Huang, Haijun Yu链接：https://arxiv.org/abs/2212.13255

摘要：流量分割是网络中的一个必要功能，例如，在路径或服务器上进行负载平衡，或由源的访问限制。服务器的容量（或具有特定访问限制的用户数量）决定了流量应被分割成的部分的大小。最近的一种方法是在三元内容可寻址存储器（TCAM）内实现流量分割，这在交换机中通常都有。减少分配给这一任务的内存量是很重要的，因为TCAM很耗电，而且通常还需要用于其他任务，如分类和路由。最近的工作提出了在最长前缀匹配（LPM）模型中计算一个给定分区的最小实现的算法。在本文中，我们分析了这种最小表示的属性，并证明了其大小的下限和上限。上界对一般的TCAM来说是成立的，我们还证明了一般TCAM的额外下界。我们还分析了一个表示的预期大小，对于均匀随机的有序分区。我们表明，随机分区的预期表示大小至少是最坏情况下分区大小的一半，并且在部件的数量和地址空间大小的对数中是线性的。

Laguerre polynomials are orthogonal polynomials defined on positive half line with respect to weight e−x. They have wide applications in scientific and engineering computations. However, the exponential growth of Laguerre polynomials of high degree makes it hard to apply them to complicated systems that need to use large numbers of Laguerre bases. In this paper, we introduce modified three-term recurrence formula to reduce the round-off error and to avoid overflow and underflow issues in generating generalized Laguerre polynomials and Laguerre functions. We apply the improved Laguerre methods to solve an elliptic equation defined on the half line. More than one thousand Laguerre bases are used in this application and meanwhile accuracy close to machine precision is achieved. The optimal scaling factor of Laguerre methods are studied and found to be independent of number of quadrature points in two cases that Laguerre methods have better convergence speeds than mapped Jacobi methods.

【10】Codes for Load Balancing in TCAMs: Size Analysis标题：TCAM中负载平衡的代码：尺寸分析作者：Yaniv Sadeh, Ori Rottenstreich, Haim Kaplan链接：https://arxiv.org/abs/2212.13256

摘要：这篇短文讨论了不断更新的因果抽象作为未来研究的一个潜在方向。关键的想法是将现有的因果抽象水平修改为不同的细节水平，既与观察数据的历史相一致，又能更有效地解决特定的任务。

Traffic splitting is a required functionality in networks, for example for load balancing over paths or servers, or by the source's access restrictions. The capacities of the servers (or the number of users with particular access restrictions) determine the sizes of the parts into which traffic should be split. A recent approach implements traffic splitting within the ternary content addressable memory (TCAM), which is often available in switches. It is important to reduce the amount of memory allocated for this task since TCAMs are power consuming and are often also required for other tasks such as classification and routing. Recent works suggested algorithms to compute a smallest implementation of a given partition in the longest prefix match (LPM) model. In this paper we analyze properties of such minimal representations and prove lower and upper bounds on their size. The upper bounds hold for general TCAMs, and we also prove an additional lower-bound for general TCAMs. We also analyze the expected size of a representation, for uniformly random ordered partitions. We show that the expected representation size of a random partition is at least half the size for the worst-case partition, and is linear in the number of parts and in the logarithm of the size of the address space.

【11】Prototype-guided Cross-task Knowledge Distillation for Large-scale Models

标题：原型指导下的大规模模型的跨任务知识提炼作者：Deng Li, Aming Wu, Yahong Han, Qi Tian

链接：https://arxiv.org/abs/2212.13180

摘要：最近，大规模的预训练模型在许多任务中显示出它们的优势。然而，由于巨大的计算复杂性和存储要求，将大规模模型应用于真实场景是具有挑战性的。一个常见的解决方案是知识提炼，它将大规模模型视为教师模型，并帮助训练一个小型学生模型以获得有竞争力的性能。跨任务知识蒸馏法扩大了大规模预训练模型的应用场景。现有的知识提炼工作主要是直接模仿教师模型的最终预测或中间层，这代表了全局层面的特征，是特定任务的。为了缓解不同标签空间的约束，捕捉不变的内在物体特征（如牛和马的腿和尾巴的形状特征）起到了关键作用。考虑到真实场景任务的复杂性和可变性，我们提出了一种原型引导的跨任务知识提炼（ProC-KD）方法，将大规模教师网络的内在本地级对象知识转移到各种任务场景中。首先，为了在跨任务场景中更好地转移教师模型中的泛化知识，我们提出了一个原型学习模块，从教师模型中物体的基本特征表示中学习。其次，针对不同的下游任务，我们提出了一个任务自适应特征增强模块，用学到的泛化原型特征增强学生模型的特征，并指导学生模型的训练以提高其泛化能力。在各种视觉任务上的实验结果证明了我们的方法在大规模模型跨任务知识提炼场景中的有效性。

Recently, large-scale pre-trained models have shown their advantages in many tasks. However, due to the huge computational complexity and storage requirements, it is challenging to apply the large-scale model to real scenes. A common solution is knowledge distillation which regards the large-scale model as a teacher model and helps to train a small student model to obtain a competitive performance. Cross-task Knowledge distillation expands the application scenarios of the large-scale pre-trained model. Existing knowledge distillation works focus on directly mimicking the final prediction or the intermediate layers of the teacher model, which represent the global-level characteristics and are task-specific. To alleviate the constraint of different label spaces, capturing invariant intrinsic local object characteristics (such as the shape characteristics of the leg and tail of the cattle and horse) plays a key role. Considering the complexity and variability of real scene tasks, we propose a Prototype-guided Cross-task Knowledge Distillation (ProC-KD) approach to transfer the intrinsic local-level object knowledge of a large-scale teacher network to various task scenarios. First, to better transfer the generalized knowledge in the teacher model in cross-task scenarios, we propose a prototype learning module to learn from the essential feature representation of objects in the teacher model. Secondly, for diverse downstream tasks, we propose a task-adaptive feature augmentation module to enhance the features of the student model with the learned generalization prototype features and guide the training of the student model to improve its generalization ability. The experimental results on various visual tasks demonstrate the effectiveness of our approach for large-scale model cross-task knowledge distillation scenes.

【12】Advancements in Biometric Technology with Artificial Intelligence

标题：人工智能在生物识别技术方面的进步作者：Lakshmipathi Devaraj, Konark Modi

链接：https://arxiv.org/abs/2212.13187

摘要：认证在处理公共和私人部门的安全方面发挥着重要作用，如医疗系统、银行系统、运输系统和法律与安全。生物识别技术最近发展迅速，特别是在人工智能和身份识别领域。以前，认证过程依赖于密码、身份卡和指纹等安全措施。另一方面，作为这些预防措施的结果，盗窃行为的频率也在增加。作为回应，生物识别安全应运而生，其中，对一个人的识别是基于使用生物识别系统从人体的生理和行为特征得出的特征。生物识别技术小工具被嵌入到计算机系统、电子设备、移动电话和其他消费电子产品中，因此公众可以使用。随着欺诈行为的增加，对生物识别电子设备的需求和使用也在增加。因此，有可能确认一个人的独特身份。本研究的目的是研究生物识别系统在医学和工程学科中的发展。该研究将介绍二手数据的观点和不同的观点，强调需要更深入地了解和应用生物识别技术，以促进其在数字时代的发展。该研究的结果可能会激励人们和企业更有效地采用生物识别技术，以减少数据和身份安全的风险。

Authentication plays a significant part in dealing with security in public and private sectors such as healthcare systems, banking system, transportation system and law and security. Biometric technology has grown quickly recently, especially in the areas of artificial intelligence and identity. Formerly, authentication process has depended on security measures like passcodes, identity fobs, and fingerprints. On the other hand, as just a consequence of these precautions, theft has increased in frequency. In response, biometric security was created, in which the identification of a person is based on features derived from the physiological and behavioral traits of a human body using biometric system. Biometric technology gadgets are available to the public as they are embedded on computer systems, electronic devices, mobile phones, and other consumer electronics. As the fraudulent is increasing demand and use of biometric electronic devices has increased. As a consequence, it may be possible to confirm a person's distinct identification. The goal of this study is to examine developments in biometric systems in the disciplines of medicine and engineering. The study will present the perspectives and different points of view of the secondary data, highlighting the need for more in-depth understanding and application of biometric technology to promote its development in the digital era. The study's findings may inspire people and businesses to more effectively incorporate biometric technologies in order to reduce the risks to data and identity security.

八、1956年人工智能的研究主题是？

1956年夏季，年轻的明斯基与数学家和计算机专家麦卡锡（John MeCarthy，1927—2011）等10人在达特茅斯学院（Dartmouth College办了一个长达2个月的人工智能夏季研讨会，认真热烈地讨论用机器模拟人类智能的问题。会上正式使用了人工智能（artificial intelligence，即 AI）这一术语。

这是人类历史上第一次人工智能研讨，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的历史意义，为国际人工智能的发展做出重要的开创性贡献。会议持续了一个月，基本上以大范围的集思广益为主。这催生了后来人所共知的人工智能革命。

1956年也因此成为了人工智能元年。会议的主要议题包括自动计算机、如何为计算机编程使其能够使用语言、神经网络、计算规模理论、自我改造、抽象、随机性与创造性等。

九、东方人工智能主题混合a属于半导体吗？

东方人工智能是偏股型混合基金，主要持仓为人工智能主题相关公司。应该属于半导体材料下游应用，而不是半导体板块。

主要投资方向：人工智能基础行业、人工智能核心行业、人工智能应用行业。

十、有哪些以人工智能为主题的电影推荐？

1.机械姬 Ex-Machina (2014)

小说家兼编剧Alex Garland的第一部剧情长片《机械姬》《Ex Machina》罕见地背离了这一趋势，广受欢迎。

它以一个令人不安的惊悚片开始，讲述了一个年轻的程序员被一个有魅力的弗兰肯斯坦博士所吸引。然而，随着故事的发展，很明显，这位科学家对人工智能的狂热追求是出于一个邪恶的、甚至令人作呕的个人目的。

《机械姬》讲述的是一个年轻的程序员花了一周的时间在隐居的老板遥远的庄园里测试他的最新发明，这部电影以关于人工智能的争论以及这项技术是否能够完全拥有感知能力作为出发点。

2.银翼杀手 Blade Runner (1982)

这是一部罕见的商业电影，每一个场景、构图和台词都加深了剧本的主题。因此，当血腥的结局出现时，感觉就不那么令人期待了，而更像是正确和不可避免的，就像神话、故事和圣经故事一样。然而，随着发现的增加，螺丝越来越紧，你开始知道恐惧和流血是不可避免的，这部电影从未失去对它的关注。

在《银翼杀手》描绘的反乌托邦未来中，“复制人”——通过基因工程创造的人造人——从事危险的职业，并在地球的外部殖民地担任奴隶。特别是提利尔公司以“比人更像人”为口号生产的“Nexus-6”车型，不仅外形酷似人类，在外形上也比人类先进很多。

影片结尾，你在思考创造高智能生物(IA)的后果，以及是否值得将他们视为机器，或者人与机器之间的界限是否已经模糊到模糊的地步。

黑客帝国系列The Matrix Series

沃卓斯基夫妇1999年的这部经典科幻小说是这样开头的：当你吃下蓝色药丸，在床上醒来，相信你所希望的一切，故事就结束了。如果你选择吃下红色药丸，留在仙境，我会让你看看你能摔多远。

3.黑客帝国 The Matrix (1999)

电脑黑客尼奥接到了一个叫墨菲斯(劳伦斯·菲什伯恩饰)的叫醒电话，这部电影已经以三部曲的形式重新上映，其中有两部续集(基努·里维斯饰)。尼奥将面对红色药丸的残酷现实，因为他相信的一切都是不真实的。

这也适用于我们这些被动地吃着政府的公司-政治关系生产的催眠pap的顾客。这个梗是“红色药丸和蓝色药丸”。似乎任何关于“现实”的辩论——或者任何阴谋论者的博客——都无法深入讨论网络时代诞生时《黑客帝国》带给流行文化的神圣药丸。Slavoj Žižek开玩笑地说，他想要的是第三种药丸，它揭示了幻觉中的现实，而不是背景。

未来惊悚片《黑客帝国》(The Matrix)以亚洲武术为基础，引入了惊险的“子弹时间”动作镜头，尽管如此，它仍然是一部令人兴奋和困惑的艺术作品。

4.黑客帝国重装上阵 The Matrix Reloaded (2003)

凯瑞-安妮·莫斯在2003年的《黑客帝国重装上阵》中饰演崔妮蒂，她在这部电影中的打斗场面与《黑客帝国三部曲》中的相当。尽管它并没有那么好，而且随着时间的推移，它仍然比批评者所说的要好。

5.黑客帝国革命The Matrix Revolutions (2003)

与《黑客帝国：革命》同一年上映，令人遗憾的是，整个系列都失去了动力。在一个相当公式化的场景中，人类与“机器”战斗，它给观众一种令人作呕的印象，沃卓斯基兄弟紧随《星球大战》之后，几乎立即推出了《幽灵的威胁》。但重温这部三部曲，品味莫斯的毒磁力仍然令人振奋。

6.2001 太空漫游 2001: A Space Odyssey (1968)

关于人工智能最著名的电影之一是《2001太空漫游》《2001：A Space Odyssey》，阅读本文的每个人都应该将其标记为必看影片。曾执导过《闪灵》和《发条橙》的斯坦利·库布里克执导了这部电影。

在著名科幻作家阿瑟·c·克拉克的短篇小说的神秘版本中，一座巨大的黑色建筑充当了过去和未来之间的桥梁。

观众期待的是清晰的故事情节和简单的娱乐线索，但这两者在电影中都没有出现。影片结尾的场景令人费解，宇航员神秘地发现自己在木星外的一间卧室里。

其余的人类角色基本上都是跑龙场的，除了威廉·西尔维斯特(William Sylvester)，他扮演的科学家宣布了一项探索其他星球上生命可能性的任务。

7.AI 人工智能 AI Artificial Intelligence (2001)

布莱恩·阿尔迪斯的《玩转整个夏天的超级玩具》是斯坦利·库布里克1999年去世前一直计划改编成电影的科幻短篇故事。这个故事的版权后来被史蒂文·斯皮尔伯格(Steven Spielberg)获得，他计划继续库布里克最初的设想。《人工智能》是一部关于大卫的电影，他是一个少年赛博人机器人，被创造出来帮助一对夫妇应对生病儿子不在身边的情况，这部电影基于一个尚未实现的概念。大卫是第一个能够感受到人类情感的人，故事围绕着他探索自己到底是谁，以及他是如何成为现在这个样子的真相展开。使用人工智能开发类人系统给观众带来了更深层次的问题，随之而来的是集体责任。

8.她 Her (2013)

通过使用人工智能操作系统或Siri、Alexa和Bixby等虚拟助手，我们的生活可以变得更简单、更有条理，但如果技术发展到甚至让你爱上它的程度呢？电影《她》的情节是一个孤独的男人爱上了一个非常复杂的人工智能系统萨曼莎。

《她》是一部有趣的人工智能电影，因为它围绕已经在使用的技术展开，它只是一种更复杂的形式，她的讨论还包括人类如何越来越多地使用人工智能。

它将吸引一群忠实的追随者，华纳兄弟公司只希望他们能有足够的热情和热情，让这部电影成为任何对任何不寻常的东西感兴趣的人的必看影片，这部电影在很多方面都与其他即将上映的电影不同。

9.月球 Moon (2009)

宇航员山姆·贝尔(Sam Bell)在月球上呆了三年，即将结束时，他有了一次独特的亲密经历，他将一种解决了我们星球电力问题的资源包裹送回地球，同时与他的计算机GERTY合作。

在这部人工智能电影中，可能会出现协助维护月球前哨的人工智能“GERTY”。GERTY象征着人工智能的潜力，它可以成为管理设施的资源，也是安慰和友谊的源泉。此外，它还为主角、唯一的团队成员Sam Bell提供了一些陪伴。

在《月球》中，新月球站的内部装饰灵感来自于《2001》飞船，一种小型的、四处移动的HAL 9000，负责运行空间站。

10.终结者 The Terminator (1984)

作为有史以来最受欢迎的科幻电影之一，这部充满动作元素的阿尼电影可能是人们对人工智能普遍不信任的罪魁祸首。在这部电影中，阿诺德·施瓦辛格饰演一名生化杀手，由智能电脑天网从2029年派往1984年暗杀一名女性，该女性有一天将生下一名英雄，保护人类免受机器人威胁。詹姆斯·卡梅隆这部关于机器统治的未来主义电影探讨了超级智能、人工智能意识和技术伦理等问题。