Journal·Voir | Capturer les derniers développements dans le domaine de l'intelligence artificielle ? Enregistrer Intelligence artificielle appliquée dans vos favoris

L'émergence de ChatGPT est une percée d'une grande importance historique dans la recherche sur l'IA. Le ChatGPT, apparemment omnipotent, a eu de nombreux impacts positifs sur la société humaine, mais il a également suscité des conflits qui suscitent la réflexion. Comment éviter les risques et les impacts négatifs provoqués par l’essor de l’intelligence artificielle est une question à laquelle les décideurs politiques et les professionnels du domaine de l’intelligence artificielle doivent réfléchir et discuter en profondeur.

Ce numéro de "Journal·See" vous présente Applied Artificial Intelligence, une revue de haute qualité dans le domaine de l'intelligence artificielle. En plus de présenter des revues, nous avons également sélectionné des articles avec de nombreuses citations au cours des trois dernières années et un volume de lecture élevé en 2022 pour que vous puissiez les lire

• Un cadre basé sur l'apprentissage par transfert pour classer les ravageurs des plants de tomates
• Universal Learning Equilibrium Optimizer : une nouvelle méthode de sélection de fonctionnalités pour la classification des données biologiques
• Review : Une enquête sur l'architecture de segmentation sémantique d'images 2D basée sur le deep learning
• Revue : La nouvelle menace des cyberattaques basées sur l'intelligence artificielle

Applied Artificial Intelligence est la publication officielle de la Société autrichienne pour la recherche cybernétique, visant à aborder les problèmes liés à la recherche appliquée et aux applications de l'intelligence artificielle, tout en fournissant une plate-forme d'échange de points de vue et d'idées pour des recherches influentes dans le domaine de l'intelligence artificielle. intelligence. La revue se concentre sur les domaines suivants, y compris, mais sans s'y limiter, les progrès des systèmes d'intelligence artificielle dans la résolution des travaux de gestion, de l'industrie, de l'ingénierie, de l'administration et de l'éducation ; l'évaluation des systèmes et outils d'intelligence artificielle existants, en se concentrant sur la recherche comparative et l'expérience utilisateur ; l'impact de l'intelligence artificielle sur les influences économiques, sociales et culturelles.

Ce journal a été inclus dans SCIE, Scopus, CSA, INSPECs, PsycINFO et d'autres bases de données.

Page d'accueil du journal : http://985.so/m1ug4

Facteur d'impact

Selon JCR, le facteur d'impact de l'Intelligence Artificielle Appliquée en 2021 est de 2,777, en

Ordinateur : Classement 82/145 dans le domaine de l'intelligence artificielle

Ingénierie : Classement du domaine électronique et électrique 134/276

CiteScore

Selon Scopus, l'intelligence artificielle appliquée

CiteScore (2021) est de 3,0

CiteScoreTracker (2022) est de 3,7

Classé 151/269 en Informatique : Intelligence Artificielle

Equipe éditoriale

Le rédacteur en chef d'Applied Artificial Intelligence est le professeur Robert Trappl de l'Institut autrichien d'intelligence artificielle et de l'Université de Vienne. Parmi les rédacteurs associés, le professeur Liu Peide de l'Université de finance et d'économie du Shandong est originaire de Chine. De plus, l’équipe éditoriale est composée d’experts et d’universitaires de nombreux pays.

Editeur

Professeur Robert Trappl

Le professeur Robert Trappl est directeur de l'Institut autrichien d'intelligence artificielle. Il est également professeur honoraire de cybernétique médicale et d'intelligence artificielle au Centre de recherche sur le cerveau de l'Université de médecine de Vienne. du Département de cybernétique médicale et d'intelligence artificielle de l'Université de Vienne et directeur du département pendant 30 ans.

Rédacteur adjoint de Chine

Professeur Liu Peide

Le professeur Liu Peide est doyen de l'École des sciences de gestion et d'ingénierie de l'Université de finance et d'économie du Shandong, directeur du Centre de recherche en économie et gestion marine de l'Université de finance et d'économie du Shandong et professeur exceptionnel en Chine. .

Ses principaux axes de recherche sont : la théorie de la décision et les méthodes d'optimisation ; l'économie et la gestion marines ;

Actualités intérieures

Actuellement, l'Intelligence Artificielle Appliquée sollicite des articles sur les sujets suivants.

Thème 1 : Les systèmes multiagents à l'ère d'une intelligence artificielle digne de confiance

Système multi-agent fiable à l'ère de l'intelligence artificielle

Date limite de soumission : 23 août 2023

Thème 2 : Applications de l'intelligence artificielle dans l'industrie 4.0

L'intelligence artificielle dans l'industrie 4.0

Date limite de soumission : 31 août 2023

Sujet 3 : Recherche appliquée opérationnelle et applications sur l'apprentissage automatique explicable pour une prise de décision améliorée

Recherche d'applications d'apprentissage automatique explicables et applications pour améliorer la prise de décision

Date limite de soumission : 30 octobre 2023

Distribution Auteur

Selon JCR, parmi les pays qui ont publié des articles sur l'intelligence artificielle appliquée au cours des trois dernières années, les trois premiers pays sont :

• Inde
• 中国
#l'Iran#

Pour des recommandations d'articles, vous pouvez aller sur [TandF Academic] pour lire : http://985.so/m1ug6

刊内高被引文章

Article complet : Cadre basé sur l'apprentissage par transfert pour la classification des ravageurs des plants de tomates (tandfonline.com)

基于迁移学习的框架，为番茄植株上的害虫分类

作者：Gayatri Pattnaik et al.

Le concept d'apprentissage par transfert

文章摘要：

Les ravageurs dans la plante constituent un enjeu majeur dans le secteur agricole. Par conséquent, une détection et une classification précoces et précises des organismes nuisibles pourraient contribuer à prendre des mesures de précaution tout en réduisant considérablement les pertes économiques. Les développements récents dans le domaine des réseaux neuronaux convolutifs profonds (CNN) ont considérablement amélioré la précision des systèmes de reconnaissance d'images. Dans cet article, nous avons présenté un apprentissage par transfert d'un cadre pré-entraîné basé sur CNN profond pour la classification des ravageurs dans les plants de tomates. L'ensemble de données de cette étude a été collecté à partir de sources en ligne et comprend 859 images classées en 10 classes. Cette étude est la première du genre dans laquelle : (i) un ensemble de données comprenant 10 classes de ravageurs de la tomate est impliqué ; (ii) une comparaison exhaustive des performances de 15 modèles CNN profonds pré-entraînés a été présentée sur la classification des ravageurs de la tomate. Les résultats expérimentaux montrent que la précision de classification la plus élevée de 88,83 % a été obtenue en utilisant le modèle DenseNet169. De plus, les résultats encourageants des modèles basés sur l'apprentissage par transfert démontrent leur efficacité dans les tâches de détection et de classification des ravageurs.

Article complet : Optimiseur d'équilibre d'apprentissage général : une nouvelle méthode de sélection de fonctionnalités pour la classification des données biologiques (tandfonline.com)

通用学习均衡优化器：一种新的用于生物数据分类的特征选择方法

作者：Jingwei Too & Seyedali Mirjalili

Concept de base de la stratégie générale d'apprentissage

文章摘要：

Trouver des informations pertinentes à partir de données biologiques est une question cruciale pour l'étude du diagnostic des maladies, en particulier lorsqu'un grand nombre de caractéristiques biologiques sont impliquées. Intentionnellement, la sélection des fonctionnalités peut être une étape de prétraitement impérative avant l’étape de classification. L'optimiseur d'équilibre (EO) est un algorithme métaheuristique récemment créé, inspiré du principe des modèles dynamiques de source et de puits lors de la mesure des états d'équilibre. Dans cette recherche, une nouvelle variante d’EO appelée optimiseur d’équilibre d’apprentissage général (GLEO) est proposée comme méthode de sélection de fonctionnalités wrapper. Cette approche adopte une stratégie d'apprentissage générale pour aider les particules à échapper aux zones locales et améliorer la capacité de trouver des régions prometteuses. Le GLEO proposé vise à identifier un sous-ensemble de caractéristiques biologiques informatives parmi un grand nombre d’attributs. Les performances de l'algorithme GLEO sont validées sur 16 ensembles de données biologiques, dont neuf d'entre eux représentent une dimensionnalité élevée avec un plus petit nombre d'instances. Les résultats obtenus montrent les excellentes performances de GLEO en termes de valeur de fitness, de précision et de taille des caractéristiques par rapport à d'autres algorithmes métaheuristiques.

刊内2022年高阅读量文章

Article complet : Une enquête sur les architectures basées sur le Deep Learning pour la segmentation sémantique sur les images 2D (tandfonline.com)

综述：基于深度学习的2D图像语义分割体系架构的调查

作者：Irem Ulku & Erdem Akagündüz

Un exemple d'image et son annotation pour les segmentations d'objets, d'instances et de pièces séparément, de gauche à droite

文章摘要：

La segmentation sémantique est l'étiquetage d'une image au niveau des pixels. Boosté par l'extraordinaire capacité des réseaux de neurones convolutifs (CNN) à créer des caractéristiques d'image sémantiques, de haut niveau et hiérarchiques ; plusieurs approches de segmentation sémantique 2D basées sur l'apprentissage profond ont été proposées au cours de la dernière décennie. Dans cette étude, nous nous concentrons principalement sur les développements scientifiques récents en matière de segmentation sémantique, notamment sur les méthodes basées sur le deep learning utilisant des images 2D. Nous avons commencé par une analyse des ensembles d'images publiques et des classements pour la segmentation sémantique 2D, avec un aperçu des techniques utilisées dans l'évaluation des performances. En examinant l’évolution du domaine, nous avons classé chronologiquement les approches en trois périodes principales, à savoir l’ère pré- et précoce de l’apprentissage profond, l’ère entièrement convolutionnelle et l’ère post-FCN. Nous avons analysé techniquement les solutions proposées en termes de résolution des problèmes fondamentaux du domaine, tels que la localisation fine et l'invariance d'échelle. Avant de tirer nos conclusions, nous présentons un tableau des méthodes de toutes les époques mentionnées, avec un résumé de chaque approche qui explique leur apport au domaine. Nous concluons l'enquête en discutant des défis actuels du domaine et dans quelle mesure ils ont été résolus.

Article complet : La menace émergente des cyberattaques basées sur l'IA : une revue (tandfonline.com)

综述：人工智能驱动的网络攻击的新威胁

作者：Bénédiction Guembe et al.

Organigramme PRISMA illustrant le processus d'examen systématique et la sélection des articles à différentes étapes

文章摘要：

Les cyberattaques sont de plus en plus sophistiquées et omniprésentes. Les cybercriminels adoptent inévitablement des techniques d’intelligence artificielle (IA) pour échapper au cyberespace et causer des dégâts encore plus importants sans se faire remarquer. Les chercheurs dans le domaine de la cybersécurité n’ont pas suffisamment étudié le concept derrière les cyberattaques basées sur l’IA pour comprendre le niveau de sophistication que possède ce type d’attaque. Cet article vise à étudier la menace émergente des cyberattaques basées sur l’IA et à fournir un aperçu de l’utilisation malveillante de l’IA dans les cyberattaques. L'étude a été réalisée selon un processus en trois étapes en sélectionnant uniquement les articles basés sur des critères de qualité, d'exclusion et d'inclusion axés sur les cyberattaques basées sur l'IA. Des recherches dans ACM, arXiv Blackhat, Scopus, Springer, MDPI, IEEE Xplore et d'autres sources ont été exécutées pour récupérer les articles pertinents. Sur les 936 articles répondant à nos critères de recherche, 46 articles au total ont finalement été sélectionnés pour cette étude. Le résultat montre que 56 % des techniques de cyberattaque basées sur l’IA identifiées ont été démontrées respectivement dans la phase d’accès et de pénétration, 12 % dans la phase d’exploitation et dans la phase de commandement et de contrôle ; 11 % ont été démontrés en phase de reconnaissance ; 9 % ont été démontrés lors de la phase de livraison de la kill chain de cybersécurité. Les résultats de cette étude montrent que les infrastructures de cyberdéfense existantes deviendront inadéquates pour faire face à la vitesse croissante et à la logique décisionnelle complexe des attaques basées sur l’IA. Par conséquent, les organisations doivent investir dans les infrastructures de cybersécurité de l’IA pour lutter contre ces menaces émergentes.

审稿周期

• 从提交稿件到获取初审意见，平均需要61天
• 获取个同行评审决定，平均需要62天
• 稿件一旦接受后，在线出版平均需要15天

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