麻省理工

来源： CSDN 作者： ¥Zzzzz 链接： https://blog.csdn.net/weixin_45994391/article/details/104560666

原本看到NEET，就想起了它是 Not in Education, Employment or Trainning（啃老族）的缩写。现如今，在美国麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology，简称MIT）官网上推出另外一种教育类型： NEET- New Engineering Education Transformation：新工科教育转型。 从早起美国科学家William Barton R ogers（1804~1882）创建MIT之处，就将知识学习与操作训练相结合（Mind and Hand）作为学校校训，并不断进行改革创新，以提高工程人才培养的质量。 到了2017年，MIT实施了NEET计划，旨在培养一些高素质、高技能，有志于解决21世纪出现的各种困难工程挑战的人才。项目具有跨院系、高度集成 、基于项目训练的特点。 NEET中的threads主题方向是通过学校职员、学生、校友以及合作企业对全球主要工业标准进行分析提出的。 当前threads所包括的内容有:自动化机械（Autonomous Machines）、生活机械（Living Machines）、数字城市（Digital Cities、可再生能源机械（Renewable Energy Machines）、先进材料机械（Advanced Materials Machines）等.

　　我决定啃几个大块头，今天开始跟着公开课学习，一是巩固自己对算法理解，二是可以分享学习心得。 　　普林斯顿大学的算法课好像也讲完了，只有讲义，好像还没视频，下面我先学麻省理工的算法导论课。 　　 我是一个懒孩子，希望大家监督我。没有监督，俺继续不下去，呃哈哈 。谢谢。 　　 为什么学习算法？ 　　（1）什么比性能更重要？正确性，简洁，可维护性，成本开销，功能性，模块化，安全，可扩展性，用户体验等。 　　（2）如果算法和性能不重要，为啥关注呢？为什么学习？性能与体验关联，实时性，性能是其他的基础，性能就像货币，你用java来代替c，损失三倍性能，为的是其他方面的优越性，比如对象化，exception机制等。 　　 排序问题 　　 （1）插入排序（Insert Sort） 　　 插入排序分析：　 　 　　运行时间依赖于输入，比如输入的个数，输入的排序情况。移动、比较的次数可作为衡量时间复杂性的标准。 　　最大时间（最坏情况，是一个承诺，一个保证）：输入逆序。 　　 比较次数：(n+2)(n-1)/2 移动次数：(n+4)(n-1)/2 　　平均时间（时间的期望值）：n+假设的输入分布，比如均匀分布。 　　 　　最少时间（最好情况）：输入正序。 　　比较次数：n-1 　　移动次数：0 　　插入排序快不快？当n很小的时候，挺快，当n很大，就会很慢，通常n<=8。 　　 （2）归并排序

“人工智能（AI）与机器学习（ML）可能是执行企业日常运营任务的理想选择，但在创新性、或者说不可预见的一次性事务的处理方面，其表现仍然不尽人意。当然，我们承认企业级AI仍有很长的道路要走，而企业与IT领导者也有责任尽早启动试点并探索AI技术可能带来的诸多优势。” 以上内容来自麻省理工学院未来工作特别小组近期发布的一份报告。该报告将AI技术视为席卷就业市场以及工作场所的这波广泛变革中的重要组成部分。报告作者麻省理工学院经济学教授David Autor、工程与制造史教授David Mindell以及首席研究科学家Elisabeth Reynolds在报告中指出，“我们距离真正的AI系统还有很长的路要走，从业者应当阅读新闻、重新规划供应链，同时响应英国脱欧以及贸易纠纷等预期事件，并确保生产任务能够适应新的零件与原材料来源。” 首先，作为驱动AI决策的核心“燃料”，数据还没有完全做好准备。 迄今为止，大多数成功的AI项目都基于机器学习系统，这类系统则高度依赖于庞大的数据集资源。Autor及其他作者在报告中提到，“AI与其它相关技术确实在多个角度，表现出通过设计、测量以及材料创新等途径创造新产品与新型生产方式的巨大希望。尽管如此，我们在访谈当中发现，很多企业仍认为自己处于相关技术的早期采用阶段，正在摸索如何收集并构建数据，从而面向现有业务应用获得更加深入的见解

MIT许可证之名源自麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology, MIT），又称「X条款」（X License）或「X11条款」（X11 License） MIT内容与三条款BSD许可证（3-clause BSD license）内容颇为近似，但是赋予软体被授权人更大的权利与更少的限制。 被授权人有权利使用、复制、修改、合并、出版发行、散布、再授权及贩售软体及软体的副本。 被授权人可根据程式的需要修改授权条款为适当的内容。 在软件和软件的所有副本中都必须包含版权声明和许可声明。 此授权条款并非属copyleft的自由软体授权条款，允许在自由/开放源码软体或非自由软体（proprietary software）所使用。 此亦为MIT与BSD（The BSD license, 3-clause BSD license）本质上不同处。 MIT条款可与其他授权条款并存。另外，MIT条款也是自由软体基金会（FSF）所认可的自由软体授权条款，与GPL相容。 协议英文原文：http://www.opensource.org/licenses/mit-license.php 转载于:https://my.oschina.net/gal/blog/200217 来源： https://blog.csdn.net/chenlian2409/article

内容来源：ATYUN AI 平台 Max Tegmark是麻省理工学院的教授，基础问题研究所的科学主任，以及生命未来研究所（FLI）的联合创始人。 他也是AI领域最重要的人物之一。2015年，马斯克向FLI捐赠了1000万美元，用于推动对AI系统的道德，法律和经济影响的研究。Tegmark的最新著作《Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence》中，假定未来的神经网络可以重新设计自己的硬件和内部结构。包括探讨“superintelligent AI”的潜在含义，机器和人类的整合，改变的社会结构以及监视其创造者的算法。 Tegmark最近在IPsoft纽约市的数字劳动力峰会上谈到了AI的潜力及其危险性。 下面是VentureBeat的采访记录。 Q：在你的新书中，你展示了superintelligent AI最终可能融入我们生活的12种不同方式。我清楚地记得，其中一个是1984式的社会，另一个是AI作为征服者出现。AI似乎有很多消极的方面，特别是Peter Thiel和马斯克强烈认为AI是一种威胁，我们应该仔细考虑如何实施它。那么就智能而言，我们越来越可能看到什么情形？你认为它的形式会是什么样的？你是否认为它的一些负面被夸大了？ A：人们经常问我，是否支持或反对AI，我反问他们是否认为火是一种威胁

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