美方烟酒火器局的交战训练，机器常识计划（MCS）

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标题：美方烟酒火器局的交战训练

来源：cnn

摘要：

美方烟酒火器局的交战训练

实战训练开展于2019年1月，有25名执法人员参加

内容包括，治疗和疏散严重受伤警员。由Buckhannon警察局主持的演习还包括酒精，烟草，火器和炸药局（ATF）特工，美国副警长和Upshur郡治安官代表。

烟酒火器局驻克拉克斯堡外勤办公室说

烟酒火器局的许多行动都发生在偏远地区，受伤的警察可能需要一个小时或更长时间才能到达治疗中心，航空医疗人员有助于确保及时抢救

西弗吉尼亚州北部地区每年平均逮捕1000多名逃犯。其中许多案件涉及偏远地区的暴力逃犯，我们面临城市地区同行所没有的风险

这次培训可使我们能够保护我们的当地特遣部队官员。

在培训中，首先进行课堂培训，指导警察与飞机通信，设置着陆区，并安全地将直升机上的受伤病人装上飞机。

战术医生还为军官提供了关于出血控制，止血带使用和火灾医疗保健的基础知识的进修培训。

t航空医学飞行团队说：“作为西弗吉尼亚州首屈一指的重症监护运输机构，我们将为当地，州和政府机构提供足够的安全服务。”

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标题：机器常识计划（MCS）

来源：bing

摘要：

机器常识计划（MCS）

长期以来，机器常识一直是人工智能缺失的组成部分。

机器学习的最新进展，创造了新的功能，但这些应用程序的机器推理，仍然很窄，且高度专业化。

针对每种情况，必须编制特定的机器学习系统。

机器学习是指，对事物进行感知、理解和判断的基本能力

每个行动背后都存在这大量的常识。

这些常识包括，对物理世界一般理解、对人类动机和行为的基本理解、对普通成年人拥有的共同事实的了解 。

缺乏常识会妨碍智能系统了解他们的世界，会妨碍合理行事，会妨碍与人自然沟通，会妨碍从新体验中学习。

缺乏常识被认为是当今人工智能应用与未来人工智能系统之间的重要障碍。

常识推理存在模糊性和普遍性，难以表达和编码。

该计划的目的是，通过广泛的策略来应对机器常识的挑战。

第一个策略旨在创建一种服务，从经验中学习，如：构建模拟儿童认知对象（直觉物理），构建核心领域的计算模型。

第二种策略旨在开发一种服务，通过阅读网络学习，构建一个常识知识库，该知识库能够回答关于常识现象的自然语言和基于图像的问题。

结尾部分：

摘要：

1、美方烟酒火器局的交战训练，2、机器常识计划（MCS）

编译：朱川（zhuchuan_214@foxmail.com）

公众号名称：科学摘要 微信号：Sci-Abs

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