自动化行业、机器人操纵器臂、机器学习方法、实际操纵任务和机器学习应用是该论文的关键词，并对最近的发展趋势进行了综述。

Sep, 2023

本文总结了 2022 年 MECC 会议上，产业、学术界和政府专家围绕如何更好地将人工智能整合到制造系统中展开的讨论，并从无缝人机集成、基础设施缺口以及大学、产业和政府机构之间的协调改进三个方面阐述了目前人工智能在制造系统中取得成功的挑战和机遇。

Mar, 2023

利用机器学习（ML）技术生成工业工作流程的关键绩效指标（KPIs），提高工人的生产力，通过可解释的 ML 技术区分工作流程中的专业工人和非专业工人，从而提高工业工作流程的效率。

Jun, 2024

机器学习的研究应更加关注数据集、评估指标、以及研究结果在学科领域中的传播，作者提出了 6 个目标挑战以促进机器学习的实际应用。

Jun, 2012

该论文探讨了人工智能的发展带来的挑战，提出了在系统、架构和安全方面的研究方向，以解决 AI 技术存储和处理数据量的限制，并提高数据隐私保护，以便这一技术能够更好地改善人们的生活和社会。

Dec, 2017

人工智能在科学、工业和日常生活中经历了技术突破，小型数据的机器学习在数据科学和应用中扮演着重要角色，机器学习在小型数据的工业应用面临五个关键挑战：无标签数据、不平衡数据、缺失数据、不足数据和稀有事件。

Nov, 2023

本文介绍机器学习技术的发展以及为了应对更加复杂的应用而需要分布式系统来分担机器学习的工作负担，但分布式系统带来的挑战在于高效地并行训练过程和创建一个连贯的模型。文中提供了分布式机器学习领域当前的最新进展和系统概述。

Dec, 2019

为了实现强人工智能，机器学习系统需要现有因果推断任务所使用的现实模型等形式来进行指导，以克服当前系统以统计或无模型方式运行时的理论性局限和性能障碍。该论文总结了现有系统无法完成的七个任务，并说明了现实模型对机器学习系统的必要性。

Jan, 2018

这项研究旨在考察不同信息流分类下个体对人工智能的感知，结果揭示了参与者对人工智能的定义和第四次工业革命的关键主题，包括人类智能的复制、机器学习、自动化和数字技术的整合。参与者对工作替代、隐私侵犯和人工智能提供的不准确信息表示担忧，但他们也认识到人工智能的好处，如解决复杂问题和增加便利性。对政府在塑造第四次工业革命方面的看法各不相同，有人主张严格监管，而其他人则支持和发展。第四次工业革命带来的预期变化包括自动化、潜在的就业影响、社会疏离和对技术的依赖。了解这些感知对于有效地管理与人工智能相关的挑战和机遇在不断变化的数字景观中至关重要。

Jul, 2023

这篇论文通过对人工智能生成艺术的分析，从后工业革命的历史角度出发，探讨了其带来的潜在影响以及与工业革命时期出现的问题相似之处，进而反思人工智能艺术革命带来的挑战。

Jan, 2023