优化问题是指在满足一定条件下，在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值，以使得某个或多个功能指标达到最优，或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。优化问题广泛地存在于信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域。优化方法是一种以数学为基础，用于求解各种优化问题的应用技术。各种优化方法在上述领域得到了广泛应用，并且已经产生了巨大的经济效益和社会效益。实践证明，通过优化方法，能够提高系统效率，降低能耗，合理地利用资源，并且随着处理对象规模的增加，这种效果也会更加明显。 在电子、通信、计算机、自动化、机器人、经济学和管理学等众多学科中，不断地出现了许多复杂的组合优化问题。面对这些大型的优化问题，传统的优化方法（如牛顿法、单纯形法等）需要遍历整个搜索空间，无法在短时间内完成搜索，且容易产生搜索的“组合爆炸”。例如，许多工程优化问题，往往需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或者准最优解。鉴于实际工程问题的复杂性、非线性、约束性以及建模困难等诸多特点，寻求高效的优化算法已成为相关学科的主要研究内容之一。 受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，人们发明了很多智能优化算法来解决上述复杂优化问题，主要包括：模仿自然界生物进化机制的遗传算法；通过群体内个体间的合作与竞争来优化搜索的差分进化算法；模拟生物免疫系统学习和认知功能的免疫算法；模拟蚂蚁集体寻径行为的蚁群算法；模拟鸟群和鱼群群体行为的粒子群算法；源于固体物质退火过程的模拟退火算法；模拟人类智力记忆过程的禁忌搜索算法；模拟动物神经网络行为特征的神经网络算法；等等。这些算法有个共同点，即都是通过模拟或揭示某些自然界的现象和过程或生物群体的智能行为而得到发展；在优化领域称它们为智能优化算法，它们具有简单、通用、便于并行处理等特点。 **
人工智能（简称：AI）对于很多人来说是一个很模糊的概念，只是知道这是很高大上的东西，其实我们现阶段已经经常和它在打交道了，下面我们一起来看一下我们生活中无时无刻不在的人工智能吧！
【新智元导读】IBM 中国研究院认知医疗研究总监谢国彤是新智元的老朋友。有感于“搞人工智能技术的人不知道医疗里重要又可解的问题是什么，搞医疗的人不知道技术究竟能帮到什么程度”，谢博士特别撰写了这部述评医疗 AI 应用场景、应用案例、关键技术和未来技术前景的“连续剧”。今天为大家带来第一集。 大咖小传： 谢国彤，IBM 中国研究院认知医疗研究总监、IBM 全球研究院医疗信息战略联合领导人。作为 IBM 中国研究院负责智能医疗方向的研究负责人，谢国彤博士在过去十年都在做医疗方向的研究，参与 IBM Watson
人工神经网络和深度学习（一种受大脑启发的机器学习方法）的先驱。2018年，本吉奥与Meta首席人工智能科学家杨立昆（Yann LeCun）、谷歌前研究员杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），因“概念和工程上的突破，让深度神经网络成为计算的关键组成部分”，共同摘得计算机领域的诺贝尔奖--图灵奖。如今，上述三位计算机科学家也被称为“人工智能教父”。
据国外媒体QUARTZ报道，目前最被忽视的性爱机器人市场是女性市场。 曾经多次出现在科幻小说中的性爱机器人，随着人工智能的发展，如今也开始逐渐受到现实世界的关注。与毫无生气的性玩具不同，性爱机器人能“栩栩如生”地展现硅胶材料与高科技的结完美合，逼真的模拟人类的活动。同时机器人的机械大脑中还会被植入人工智能，用来模仿人类有意识的行为。可见，性爱机器人非常接近于现实中的伴侣，而不是仅仅被当做真人大小的复制品来使用，它们不仅能对人类的行为做出相应的反馈，而且还能通过机器学习，逐渐习惯人类的生活习性并加以适应。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 众所周知，AlphaGo 完虐了李世石，但研究人员不断提升AI 能力可不是为了让它下一辈子围棋。未来人工智能技术 将在许多领域都会得到应用，客户沟通正是其中一项。不过它能否
以下是翻译Optaplanner创始人Geoffrey De Smet的一篇文章《Does A.I. include constraint solvers?》。 因为英语及中文表达习惯的差异，以该
很久以前，人工智能和AI被一部分人当作两种不同的东西。他们认为，应用在科技或生活的机器人身上的那些才配叫『人工智能』，而应用在游戏里的只配叫『AI』。 至于『很久以前』的『很久』到底是多久之前呢？嗯…
“我想在有生之年见到一个外星人，”哥伦比亚大学创意机器实验室的机器人专家霍德·利普森(Hod Lipson)说：“我想认识一些非人类的智慧生物。”
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI自动生成的字幕，能离谱到什么程度？ 不仅把“螃蟹”（crab）误听成“废话”（crap），当场爆粗： 甚至还能把“玉米”（corn）给翻译成p*rn…… 关键在于，这些是AI给儿童节目自动生成的字幕。 被AAAI 2022收录的一篇新研究发现，在7013个儿童视频中，接近40%的节目出现了少儿不宜或脏话等词汇。 甚至在一个113集的儿童机器人学习栏目中，AI就“爆粗”了103次，平均接近一集一次！ 对此，油管（YouTube）在接受《连线》采访时
mark一下，感谢作者分享。当年在毕设的时候研究智能优化算法，工作中偶尔也会写些demo，今天看到这篇文章，赶紧收藏。
伊藤穰一，是世界最顶级跨学科实验室MIT Media LAB的前主任。《时代》周刊曾这样描述他：“退学三次，无学位，做过DJ，喜爱游戏魔兽世界。”
今年以来，随着 ChatGPT 的火爆出圈，各行各业愈加关注大型语言模型在垂直领域落地应用的进一步深入。
关于计算机能力是否可能赶上人类智能已经有了很多争论。我并不打算涉及这个问题。尽管存在争议，我相信智能计算机是可能的 - 虽然它可能是非常复杂，并且可能远远超出当前的技术。相反，我在这里探讨的问题是，是否有一套简单的原则可以用来解释智能？更具体地说，是有一个简单的智能算法？
[摘要] 最近几年，深度学习备受关注。在2016年的每一项人工智能成就背后，几乎都能看到深度学习的影子。数据的获取、存储、计算能力的增强，以及算法的进步等因素合力推动了深度学习技术的崛起。深度学习目前
【新智元导读】本文选自量子物理学家、著名科普作家 Michael Nielsen《神经网络和深度学习》最后一章，探讨智能能否用简单算法来表示。Nielsen 从人类大脑复杂的工作机制讲起，介绍了正反两方的观点及其原因：分子生物学认为大脑机制终能得解，以明斯基 “心智社会”理论为代表的观点认为，智能描述的现象包含了复杂的机制。Nielsen 本人认为，保持乐观，相信能找到解释大脑的简单机制并为此而努力是非常有价值的。 （文／Micheal Nielsen）本书关注神经网络的一些基本性问题：神经网络是怎样起作用
受人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发。 主要包括: (1)遗传算法: 模仿自然界生物进化机制 (2)差分进化算法: 通过群体个体间的合作与竞争来优化搜索 (3)免疫算法: 模拟生物免疫系统学习和认知功能 (4)蚁群算法:模拟蚂蚁集体寻径行为 (5)粒子群算法:模拟鸟群和鱼群群体行为 (6)模拟退火算法:源于固体物质退火过程 (7)禁忌搜索算法:模拟人类智力记忆过程 (8)神经网络算法:模拟动物神经网络行为特征
从许多用户使用这些工具的经验来看，人们看到 AI 为小说创造了极其有趣和引人入胜的想法，而个体作者独自一人永远无法想出这些想法。对 AI 的这一作用，人们普遍没有异议，无论是 Claude 还是 ChatGPT，皆是如此。
【新智元导读】简单的智慧算法存在吗？物理学家兼畅销书作者、Y Combinator Research的Michael Nielsen就此写了一篇文章。网易有道CEO周枫用有道机译 + 少量人工修正给出了下文。一起来看。 达到人的水平的，简单的人工智能/智慧算法是否有可能存在？这个是一个带有终极性的问题。尤瓦尔·赫拉利的畅销书《未来简史》（Homo Deus）中花了大量笔墨讨论智人的智能的来源，以及『意识』是否真实存在等问题，如果说这些是关于理解智慧的问题，那么『简单的智慧算法是否存在』就是一个关于能否创造智
导读：一些人类害怕人造人有一天会毁灭人类，这种末世焦虑是一种莫名的害怕，这种害怕比害怕的对象更令人害怕，因此没有缓解的可能。就连他们害怕的人造人也是他们的某种自我折射。 作者：徐贲，美国马萨诸塞州大学文学博士，加州圣玛丽学院英语系教授，复旦大学社会科学高等研究院兼职教授。 人工智能对人类未来的威胁已经成为即将过去的2017年里最引人关注的问题之一。不久前，一篇题为《今天，从美国惊爆凶讯：终结者，终于要来了！》的报道说，IBM宣布成功研制出了量子计算机原型机，“一台台式机电脑大小的量子计算机，或能达到今天
人工智能对人类未来的威胁已经成为即将过去的2017年里最引人关注的问题之一。不久前，一篇题为《今天，从美国惊爆凶讯：终结者，终于要来了！》的报道说，IBM宣布成功研制出了量子计算机原型机，“一台台式机电脑大小的量子计算机，或能达到今天最先进的中国天河一号超级计算机的计算能力”。 报道预言，“很可能，在不远的将来，人类在量子计算机+人工智能面前，就可能像蚂蚁面对人类一样无力和脆弱”。报道甚至联想到，“这也就是为什么近日，国家突然宣布：2030年一定要抢占人工智能全球制高点，还要在中小学设置人工智能课程！” 为
本书中，我们聚焦在神经网络的实现细节上：神经网络工作的机制以及如何用来解决模式识别问题。这是有着直接实际应用的部分。不过，我们对其感兴趣的一个原因当然是希望有一天，神经网络可以超越这些基础的模式识别问题。可能神经网络或者其他基于数字计算机的观点，最终可以被用来构建可以媲美甚至超越人类智慧的思维机器？这个问题已经远远超出了本书要讨论的内容——或者说世界上其他任何人所知晓的认知。但是猜测一下也是很有意思的。 其实已经有了很多关于计算机最终是否能达到人类智慧的程度的争论。我并不想参与其中。相比现在的争论，我相信智
在通往“Python 技术殿堂“的路上，本书将为你编写健壮、优雅、高质量的Python代码提供切实帮助！内容全部有Python编码的最佳实践组成，从基本原则、惯用法、语法、库、设计模式、内部机制、开发工具和性能优化8个方面深入探讨了编写高质量Python代码的技巧与禁忌，一共总结出91条宝贵的建议。每条建议对应Python程序员可能会遇到的一个问题。本书不仅以建议的方式从正发两方面给出了被实践证明为十分优秀的解决方案或非常糟糕的解决方案，而且分析了问题产生的根源，会使人有一种醍醐灌顶的感觉，豁然开朗。
读者朋友大家好！我是过冷水，最近在学习的过程中遇到极值寻优问题，觉得寻优问题是很多人关注的一个知识点，于是就准备开一个新的连载和大家一起来解决极值寻优过程中遇到的问题。
受自然界和生物界规律的启迪，人们根据其原理模 仿设计了许多求解问题的算法，包括人工神经网络、 模糊逻辑、遗传算法、DNA计算、模拟退火算法、 禁忌搜索算法、免疫算法、膜计算、量子计算、粒 子群优化算法、蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼 群算法以及细菌群体优化算法等，这些算法称为智 能计算也称为计算智能( c o m p u t a t i o n a l intelligence, CI)。
已经十分热闹的信息流的战争看起来远没有停止的意思。11月22日的2017的头条创作者大会上，张一鸣宣布未来一年内今日头条平台上要扶持1000个拥有百万粉丝的创作者，即所谓的“千人百万粉计划”，此外，悟空问答明年也将拿出10个亿补贴答主。显然，在混战中，今日头条又加码了竞争的激烈程度。
前几篇解释了一些智能优化算法，今天才想到还有一个重要的给忘了，，言归正传，蚁群算法也是一种生物仿生算法，它是通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径行为而提出的一种基于种群的启发式随机搜索算法。自然界常理，蚂蚁可以通过群体行动在没有任何提示下从家找到食物源的最短路径，并能随着环境变化不断调整适应性地搜索出新的路径产生新的选择使得找到的路径最短。一般来说每个蚂蚁可以看成是独立的个体，相互交流的纽带是通过释放分泌信息素来实现的，所以这也是该算法模拟的核心地方，根据信息素的浓度进行下一个最优移动方向的选择，从而做到周游所有地点的最短路径，具体过程下面详述
导读：很多人认为，既然AI（人工智能）是最新的技术，那一定代表着进步。那么，AI真的带来了职场的性别平等和社会进步吗？
导读：本文将讲述可解释机器学习的研究背景，介绍黑盒模型存在的问题和风险，通过一些小故事让读者了解问题的严重性。
有标注大数据的使用以及显著提升的计算能力和云存储实现了人工智能在各行各业的应用，尤其是其中的深度学习子类别。在医学领域，人工智能开始在三个层面产生影响：临床（主要是通过快速、准确的图像解读）、健康系统（通过改善工作流程和降低医疗错误的潜力）、病人（让他们能处理自己的数据，从而提升健康状况）。本文也将会讨论当前的局限性（包括偏差/偏见、隐私和安全、缺乏透明）以及这些应用的未来方向。随着时间的推移，准确度、生产力和工作流程方面很可能能够实现显著的提升，但这会被用于改善医患关系还是导致其恶化，这一点还有待观察。
算法设计与分析是计算机科学领域中的重要课题，主要涉及设计高效的算法，并对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析。通过算法设计与分析，可以提高算法的效率和性能，从而解决实际问题。
从去年开始我看到好几起因为抓取数据而遭遇诉讼，有的锒铛入狱，有的被处罚金，从案件的模糊描述来看，我看得后背发凉，似乎每个爬虫选手都有被KO的风险。
所以赶紧趁考试周来临前，码出了这篇禁忌搜索算法解决VRPTW的文章，临时抱佛脚，假装自己今年学了一点东西。
启发式搜索在状态空间中对每一个要搜索的位置按照某种方式进行评估,得到最优的位置,再从这个位置进行搜索直到达到目标.常用的启发式算法包括:禁忌搜索/遗传算法/进化算法/模拟退火算法/蚁群算法/人工神经网络等等.
罗马共和国时代，卢比孔河是罗马的边界，将领不得带兵渡此河。公元前49年，罗马帝国的奠基者恺撒大帝破除这一禁忌，与政治对手庞培展开决战，最终大获全胜。
如何寻找一条合适的路径，几乎是一个永恒的话题。每个人、每天都会遇到。大到全国列车的运行规划，小到每个人的手机导航。其中一部分是关于“如何寻找两个位置间的最短距离”的，这一部分有较为成熟的理论与确切的解法，还有与之匹配的各种算法。
一 什么是禁忌搜索算法？ 禁忌搜索算法（Tabu Search Algorithm，简称TS）起源于对于人类记忆功能的模仿，是一种亚启发式算法(meta-heuristics)。它从一个初始可行解(initial feasible solution)出发，试探一系列的特定搜索方向(移动)，选择让特定的目标函数值提升最多的移动。为了避免陷入局部最优解，禁忌搜索对已经历过的搜索过程信息进行记录，从而指导下一步的搜索方向。 禁忌搜索是人工智能的一种体现，是局部搜索的一种扩展。禁忌搜索是在邻域搜索(local
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】谷歌被唱衰多日，劈柴终于出手了！他发备忘录鼓励员工：别怕，「迟到也能赢」是咱们公司老传统了。 谷歌CEO劈柴反击了！他告诉员工：别慌，咱们迟到也能赢。 最近，谷歌被黑得特别惨。 ChatGPT太过耀眼，而为了对抗微软，谷歌匆忙攒出一个发布会，但明显是肉眼可见的仓促、潦草。宣传片中Bard还爆出事实性错误，让股价瞬间暴跌千亿美元。 昨天更是曝出，谷歌的硬核人才也在光速流失。 不过，就在外界的一片唱衰声中，劈柴给全体员工发送了备忘录，试图稳住军心。
云计算已经进入了一个成熟阶段，其特点是标准化和更强的跨平台兼容性。那么，云计算在未来一年里会有什么发展呢?尽管该行业的发展速度可能快得令人发狂，但宏观的趋势和过去发生的事件为未来的预测提供了依据。 以
CSDN主办的SDCC大会干货满满地结束了。错过了？没关系，具体PPT及大会专题报道请见 http://special.csdncms.csdn.net/sdcc2016/ 【AI每日播报】专栏于11月1日正式上线，受到读者广泛好评。今日精选四篇CSDN精致博文，其中包括长篇系列连载《自动梯度求解》系列、苦口婆心的《推荐系统老司机的十条经验》、可以用来对照自省的《这11个观点可能会让你和深度学习擦肩而过》、以及总结非常全面的《深度学习应用大盘点》。话不多说，请看下文。 p.s. 直接下拉至文章底部点击阅读原
应用要出海？最显性的就是界面展示及内容的本地化。做好了本地化这个功课，应用能够更好地去触达当地用户。当用户打开应用，看到自己熟悉的语言，用到符合自身文化和思维习惯的内容，对APP的好感度和满意度提升的不是一点点。
论文地址：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08839514.2023.2254048
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【导读】2017 年医疗人工智能发展迅速，产业格局风起云涌。人工智能在医疗领域中的应用已非常广泛，包括医学影像、临床决策支持、语音识别、药物挖掘、健康管理、病理学等众多领域。本白皮书梳理和研究国际、国
人工智能的发展也给脑机接口技术带来了很广阔的空间，目前限制脑机接口技术的走出实验室的主要原因是脑电信号的因人而异性，在线脑机接口的信号传输率，准确率等。下面对目前在脑机接口领域运用的特征提取算法和模式分类算法作简要的总结：
Graphs, Constraints, and Search for the Abstraction and Reasoning Corpus
当然，玩耍过后也不能忘记学习。本着~造福人类~的心态，小编又开始干活，为大家带来 有 · 趣 的干货算法内容了！
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