Syfte -Med utveckling av maskininlärning tekniker, artificiell intelligens system såsom crowd nätverk blir mer och mer autonoma och smarta. Därför finns det en växande efterfrågan på att utveckla en universell intelligensmätning så att intelligensen hos artificiella intelligenssystem kan utvärderas. Syftet med detta dokument är att föreslå en mer formaliserad och exakt metod för mätning av maskinintelligens. Design / metodologi / approach -Denna uppsats föreslår en kvalitet-tid-komplexitet universell intelligens mätning metod för att mäta intelligensen hos agenter. Fynden -Genom att observera interaktionsprocessen mellan agenten och miljön, vi abstract tre viktiga faktorer för intelligens mäta som kvalitet, tid och komplexitet i miljön. Praktiska implikationer -I ett crowd nätverk, ett antal intelligenta agenter kan samarbeta med varandra för att avsluta en viss typ av sofistikerade uppgifter. Det föreslagna tillvägagångssättet kan användas för att fördela uppgifterna till agenterna inom ett crowd-nätverk på ett optimerat sätt. Originalitet/värde -Detta papper föreslår en beräkningsbar universell intelligent mätmetod genom att överväga mer än två faktorer och sambanden mellan faktorer som är involverade i en intelligent mätning.
REF påpekade att det intelligenta ämnet inom crowd network kan vidta IJCS samarbetsåtgärder för att utföra uppgiften och ge återkoppling till miljön.
Quality-time-complexity universal intelligence measurement
{'venue': 'International Journal of Crowd Science', 'journal': 'International Journal of Crowd Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}