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密歇根州立大学发表了题为《可信赖人工智能：计算视角》的最新综述论文。

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简介：
在过去数十年间，人工智能技术经历了令人瞩目的飞速发展，它对我们日常生活的方方面面都产生了深远的影响，并对人类社会的发展轨迹带来了深刻的变革。人工智能的研发旨在通过降低劳动强度、提升生活便利性以及推动社会公益事业，从而为人类带来福祉。尽管如此，近期的研究以及人工智能技术的实际应用却揭示出一种令人担忧的可能性：人工智能可能对人类造成意想不到的损害，例如在关键安全场景下做出不可预测的决策，或者由于无意中的偏见而损害公平性，从而对特定群体造成不公正待遇。

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  • 密歇根州立大学新近《可信赖人工智能：计算视角》综述论文
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    这篇综述文章由密歇根州立大学的研究团队撰写，从计算角度全面探讨了可信赖人工智能领域的最新进展、挑战及未来方向。 在过去的几十年里，人工智能技术迅速发展，改变了每个人的日常生活，并深刻影响了人类社会的进程。开发人工智能的主要目标是通过减少劳动、增加生活便利以及促进社会公益来造福人类。然而，最近的研究表明，人工智能可能对人类造成意外伤害，例如，在安全关键的情况下做出不可靠的决定或无意中歧视某些群体而破坏公平性。
     
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    本论文为最新的人体姿态估计研究提供全面综述，深入探讨了基于深度学习的方法在该领域的应用与进展。 人体姿态估计的目标是通过图像或视频数据来定位人体部位，并构建人体表征（如人体骨架）。在过去十年里，这一领域受到了越来越多的关注，并被广泛应用于人机交互、运动分析、增强现实及虚拟现实等众多场景中。
     
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    本课程大作业聚焦于撰写一篇关于当前人工智能领域关键议题与发展趋势的文献综述，旨在帮助学生掌握该领域的核心概念和最新进展。 本段落回顾了国内外人工智能技术的发展历程，并介绍了其研究现状、领域及当前发展水平与分类。文章还简要探讨了一些热门的研究方向，如深度学习和数据挖掘，并概述了目前的人工智能研究方法及其应用情况。最后，对人工智能的未来发展前景进行了展望。
     
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    本文为一篇关于人脸识别技术的人工智能领域综述性论文，旨在总结并分析当前模式识别领域的研究成果与应用现状。 人脸识别技术是一种重要的生物识别手段，在安全认证、身份验证等领域有着广泛应用。近年来，随着深度学习的发展，人脸识别的精度得到了显著提高。本段落综述了当前人脸识别的主要方法和技术进展，并探讨了其在实际应用中的挑战和未来发展方向。 文章首先回顾了传统的人脸识别算法，包括基于特征的方法与统计模型的应用。然后重点介绍了最近几年利用卷积神经网络（CNN）等深度学习技术进行人脸检测、对齐以及面部关键点定位的新成果。此外还讨论了一些最新的研究趋势如对抗生成网络在数据增强方面的应用。 最后，文章分析了当前人脸识别面临的一些主要问题和挑战，比如跨域识别性能下降及隐私保护等问题，并提出了未来可能的研究方向和技术路线图以期进一步推动该领域的发展。
     
  • 从演化密码到量子人工智能密码的综述
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    本文全面回顾了密码学的发展历程，重点探讨了从生物进化中的信息保护机制启发的新一代安全协议，并深入分析了量子计算与人工智能技术在现代加密体系的应用前景。 密码学是信息安全领域的重要组成部分，它涉及加密与解密技术以保护信息传递过程中的安全。从演化密码到量子人工智能密码的研究综述显示了在人工智能和量子计算领域的进展如何推动了密码学的发展来应对新的挑战。 演化密码学的概念结合了生物进化原理与传统密码学方法，通过模拟自然选择、遗传及变异等机制生成高质量的加密算法。这种方法可以显著减少攻击者所需的搜索空间大小，并提高算法的安全性和效率。具体而言，利用基于生物进化的演算设计和优化密码技术能够自动发现最优的构造方案，在对称加密、非对称加密以及侧信道攻击等领域已成功应用于高效S-box的设计。 实践表明，演化密码学在后量子密码如NTRU中的应用可以将密钥搜索空间减少2至3个数量级。此外，当与椭圆曲线密码（ECC）结合时，该方法还能生成超出美国国家标准技术研究院(NIST)公布的安全范围的新曲线。这不仅提高了设计效率，也增强了安全性。 演化密码学的特点体现了部分人工智能在密码领域的应用特征。进一步融合量子计算能力后，演化的加密算法能在量子计算机的指数级加速下获得最佳结果，并有助于自动化地开发新的量子加密协议。 此外，研究还探讨了利用机器学习和深度学习技术来分析现有系统并设计更安全高效的新型加密方案的可能性。这代表了一个长期目标：通过人工智能的力量大幅提高密码系统的复杂度与效率。 这篇综述展示了演化密码学及量子人工智能在推动密码学创新中的作用，并预示着未来的方向，即如何利用量子计算环境下的自适应学习能力来创建更为复杂的、安全的系统设计。这一领域不仅对学术界意义重大，对于实际的信息安全保障也有深远影响。