探索AI的奥秘：从基础到高级应用
【9月更文挑战第27天】本文将带你走进AI的世界，从基础概念开始，逐步深入到AI的高级应用。我们将通过实例和代码示例，让你对AI有更深入的理解。无论你是AI初学者，还是有一定基础的开发者，都能在这篇文章中找到你需要的信息。让我们一起探索AI的奥秘吧！
首篇《深度学习不确定性量化: 技术、应用与挑战》2020综述论文，61页pdf582篇文献
在优化和决策过程中，不确定性量化(UQ)在减少不确定性方面起着至关重要的作用。它可以用于解决科学和工程中的各种实际应用。贝叶斯逼近和集成学习技术是目前文献中使用最广泛的两种UQ方法。
在任何基于人工智能的系统中，以一种值得信赖的方式表示不确定性是非常可取的。通过有效地处理不确定性，这样的自动化系统应该能够准确地执行。不确定性因素在人工智能中扮演着重要的角色
万字长文 | 多目标跟踪最新综述（基于Transformer/图模型/检测和关联/孪生网络）（下）
随着自动驾驶技术的发展，多目标跟踪已成为计算机视觉领域研究的热点问题之一。MOT 是一项关键的视觉任务，可以解决不同的问题，例如拥挤场景中的遮挡、相似外观、小目标检测困难、ID切换等。为了应对这些挑战，研究人员尝试利用transformer的注意力机制、利用图卷积神经网络获得轨迹的相关性、不同帧中目标与siamese网络的外观相似性，还尝试了基于简单 IOU 匹配的 CNN 网络、运动预测的 LSTM。为了把这些分散的技术综合起来，作者研究了过去三年中的一百多篇论文，试图提取出近年来研究者们更加关注的解决 MOT 问题的技术。
「AIGC」Agent AI智能体的未来：技术、伦理与经济的交汇点
Agent AI智能体融合机器学习与深度学习，推动社会效率与创新，但也引发伦理、法律及就业挑战。技术上，它们能自我优化、积累知识，如自动驾驶汽车通过学习改善驾驶。伦理上，需建立AI准则，确保透明度和责任归属，如医疗AI遵循道德原则。经济上，AI改变就业市场结构，创造新职业，如AI顾问，同时要求教育体系更新。未来，平衡技术进步与社会影响至关重要。
人工智能中的Agent技术解析
【8月更文挑战第18天】总之，Agent作为人工智能领域的重要分支，将在未来发挥更加重要的作用。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，Agent技术将为我们带来更加智能、便捷和高效的生活体验。