真MI来了；AI 假冒MI不灵了

最新推荐文章于 2025-10-23 15:36:48 发布
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#机器智能，人工智能

本文探讨了人工智能（AI）与机器智能（MI）的区别，指出二者常被混淆的现象，并分析了这种误解产生的原因，认为图灵测试是导致这一全球性误解的重要因素。

wikipedia 说：Artificial intelligence (AI, also machine intelligence, MI)
is intelligence demonstrated by machines。
某国的战略报告中，将AI直接称为MI。
这种误解几乎遍及全球，这都是图灵测试误导的结果。
Ubit
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DeepSeek：人工智能领域的新星与挑战
qq_57128262的博客
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1月20日推出的大模型DeepSeek - R1同样表现出色，作为一款开源模型，R1在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能能够比肩OpenAI o1模型正式版，并采用MIT许可协议，支持免费商用、任意修改和衍生开发等，这为开发者和企业提供了极大的便利，加速了人工智能应用的开发和部署。与谷歌的BERT模型相比，BERT在自然语言处理的基础任务如文本分类、情感分析等方面表现稳定，但DeepSeek - R1在多任务处理的通用性和对复杂代码生成的能力上更胜一筹，能满足开发者在不同场景下的多样化需求。
可解释人工智能技术在食品数据集解读中的应用
栖客
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人工智能（AI）已成为分析复杂数据和解决高挑战性任务的重要工具。它被广泛应用于计算机科学以外的众多学科，包括食品工程，在那里对准确和可信预测的需求日益增加以满足严格的食品安全标准。然而，这需要越来越复杂的AI模型，引发了对其可靠性的担忧。为此，可解释人工智能（XAI）应运而生，通过提供对AI决策过程的洞察来帮助开发人员和用户理解模型。尽管如此，XAI在食品工程中的应用仍然不足，限制了模型的可靠性。例如，在食品质量控制中，使用光谱成像的AI模型可以检测污染物或评估新鲜度水平，但其不透明的决策过程阻碍了其采用。
文献阅读笔记electra: pre-training text encoders as discriminators rather than generators
ljp1919的专栏
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17、智慧城市、智能合约、智能医疗与物联网：机遇与挑战
gitlab7runner的博客
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HLW8112芯片系统集成：下一代智能电表的构建指南
下一代智能电表的构建指南](https://media.licdn.com/dms/image/D5612AQHZSD32_c4KcA/article-cover_image-shrink_720_1280/0/1688989945032?e=2147483647&v=beta&t=mI4Dpak_b1jBRZ-qQGlV7bPHGQmAWVEVE_4kUb9UJlk) ...
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基于模型预测控制(MPC)的超宽带(UWB)技术研究（Matlab代码实现）
最新发布
01-05
基于模型预测控制(MPC)的超宽带(UWB)技术研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于模型预测控制（MPC）的超宽带（UWB）技术展开研究，结合Matlab代码实现，探讨了MPC在UWB系统中的应用，旨在提升定位精度与系统动态响应性能。文中可能涉及UWB信号特性建模、状态估计、多传感器融合（如UWB-IMU融合定位对比研究）以及MPC算法的设计与仿真验证，通过优化预测模型和控制策略，实现对目标轨迹的高精度跟踪与鲁棒控制。此外，文档还展示了大量相关技术方向的Matlab仿真实例，涵盖电力系统、路径规划、信号处理等领域，体现出较强的技术综合性与工程实践价值。; 适合人群：具备Matlab编程基础，从事通信、控制、自动化、机器人或信号处理等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究MPC在超宽带定位系统中的建模与控制实现方法；②对比分析UWB与UWB-IMU融合定位性能；③学习MPC算法在实际系统中的仿真设计流程，提升对预测控制与多源信息融合技术的理解与应用能力。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注MPC控制器的设计逻辑与UWB系统建模细节，同时可参考文中其他相关案例以拓宽技术视野，强化综合仿真能力。
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