学习系统关键词检索结果

IEEE 神经网络和学习系统汇刊,第 35 卷,第 5 期,2024 年 5 月

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Issue 5, May 2024

1) 特邀编辑:基于可解释表示学习的复杂系统智能检测与维护特刊作者:刘志刚、Cesare Alippi、陈洪天、刘德荣页数:5819 - 58232) 基于大规模电动汽车和风电并网的新型自动发电控制方法作者:席蕾、李浩凯、朱继忠、李彦英、王守祥页数:5824 - 58343) 基于自适应动态规划的自旋交换无松弛系统最优自旋极化控制作者:王瑞刚、王卓、刘思迅、李涛、李峰、秦博东、魏庆来页数:5835 - 58474) 具有输出饱和和扰动的不确定非线性系统的事件触发分数阶跟踪控制作者:舒逸Shao, Mou Chen, Sijia Zheng, Shumin Lu, Qijun Zhao页数:58

与 Dan McClure 和 Jenny Wilde 一起创新学习系统

Learning System Innovation with Dan McClure and Jenny Wilde

Dan McClure 和 Jenny Wilde 是系统创新专家,他们在创新生态系统中一起工作。他们与主持人 Mike Palmer 一起谈论学习生态系统、大思维和系统思维的新兴趋势。我们了解了 Dan 和 Jenny 各自如何参与他们的实践,以及是什么促使他们创立了创新生态系统。从那里,我们了解到系统思维如何在危机应对和产品创新中实现创新的现实例子。我们最后思考了系统创新如何帮助发展学习干预措施,以及教育如何成为重新构建问题和开放思想以接受这种新思维方式的好处的关键。订阅 Trending in Education,无论您在哪里获取播客。访问我们的 TrendinginEd.com,了解有

机器学习系统识别语音和物体

Система машинного обучения распознает речь и объекты

麻省理工学院的科学家开发了一种系统,可以根据图像的口头描述来学习识别图像中的对象。考虑到图像本身和音频伴奏,模型将实时突出显示图片中当前描述的对象和区域。

航空业关注

Aviation Industry Concerns

这是新世界吗?几天前,我还收到了另一封关于航空安全的信件。这是在Delta Check Airman表达他担心Delta已将其A330手册更改为FCOM的情况下的担忧之后不久的。 FCOM是将所有手册汇编成一本,其中很难访问信息。有人告诉我,该公司所做的一切都是提供一些在线信息,并计划培训所有人在重复进行时如何使用它。令人担忧的是,那些在9个月内再也看不到经常性的人将使用他们尚未接受过培训的产品。我在A350上首次使用FCOM,并且导航手册比学习系统更加困难。向我提供的解释是,我们应该根据我们的知识水平选择标签。如果您知道很多,请选择一个选项卡以获取缩写信息。如果您的平均知识,可以选择一个提供

新的研究揭示了大脑的学习方式与我们想象的不同

New Research Reveals the Brain Learns Differently Than We Thought

研究提供了有关大脑如何形成习惯的新见解,并解释了为什么它们很难破裂。 UCL塞恩斯伯里惠康中心(SWC)的神经科学家发现,大脑使用两个不同的系统通过反复试验来学习。这是第一次学习系统是[...]

一个异常检测框架任何人都可以使用

An anomaly detection framework anyone can use

博士生Sarah Alnegheimish希望使机器学习系统易于访问。

L&D中无代码自动化的ROI:2025年重要的指标

The ROI Of No-Code Automation In L&D: Metrics That Matter In 2025

发现无代码L&D自动化如何支持数字化转型,提高保留率,并建立了敏捷,可持续的学习系统,以取得长期成功。该帖子首次发表在电子学习行业上。

AI搜索优化:如何通过AI搜索引擎发现您的内容顶级电子学习数据收集指标以跟踪更好的结果

Top eLearning Data Collection Metrics To Track For Better Outcomes

本文说明了培训经理和L&D领导者如何促进自动电子学习系统数据收集和分析。该帖子首次在电子学习行业上发表。

修复扩散模型对镜子和反射的有限理解

Fixing Diffusion Models’ Limited Understanding of Mirrors and Reflections

自从生成AI开始引起公共利益以来,计算机视觉研究领域已加深了其对能够理解和复制物理定律的AI模型的兴趣。然而,教学机器学习系统模拟重力和液体动力学等现象的挑战一直是研究工作的重点,即[…]固定扩散模型对镜像和反射的有限理解的有限理解,首先是在unite.ai上出现的。

观看人类机器人“军队”的怪异视频自然游行,这要归功于AI升级

Watch eerie video of humanoid robot 'army' marching naturally, thanks to a major AI upgrade

图02的类人的步态是公司模拟的强化学习系统的产物,这只是使机器人更自然地执行物理任务的计划的开始。

加利福尼亚可以加强其教师劳动力;这是如何

California can strengthen its teacher workforce; here’s how

加利福尼亚教师证书委员会的任务应负责开发职业连续性和长期教育者学习系统。

在超过1fps

The Challenge of Captioning Video at More Than 1fps

机器学习系统识别视频中发生的事件的能力对于基于AI的视频生成的未来至关重要 - 尤其是因为视频数据集需要准确的字幕才能产生符合用户请求的模型,并且不会过分幻觉。在Unite.ai上首先出现在超过1fps上的标题视频的挑战的挑战。

AI并不是真正的“学习”,并且知道为什么会帮助您更负责任地使用它

AI doesn’t really ‘learn’—and knowing why will help you use it more responsibly

如果我们告诉您诸如chatgpt之类的人工智能(AI)系统实际上并没有学习怎么办?我们与之交谈的许多人真的很惊讶地听到此消息。甚至AI系统本身也经常会自信地告诉您他们是学习系统。许多报告甚至学术论文也是如此。但这是由于[…]邮政AI并没有真正“学习”,并且知道为什么会帮助您更负责任地出现在Knowridge Science报告中。

通过综合学习工具增强师级保障

Enhancing Divisional Sustainment Through Integrated Learning Tools

陆军定期引入和修改学习系统以应对危机,第 10 山地营的危机响应中就展示了这一点……

访谈:Ambi Robotics 创始人在新市场中看到“巨大机遇”

Interview: Ambi Robotics founder sees ‘huge opportunities’ in new markets

Ambi Robotics 的创立在历史的迷雾中有些模糊,但它始于地下室里一些被遗弃的机器人,以及 2018 年在加州大学伯克利分校举行的联合创始人会议。在大约一年的时间里,五位创始人在机器人模拟到现实的迁移学习系统方面取得了突破,称之为 Sim2Real AI,[…]

视频星期五:节日快乐!

Video Friday: Happy Holidays!

视频星期五是每周精选的精彩机器人视频,由 IEEE Spectrum robotics 的朋友收集。我们还发布未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA 2025:2025 年 5 月 19 日至 23 日,佐治亚州亚特兰大欣赏今天的视频!在 FZI,我们的机器人不仅要工作,它们还会参加我们的庆祝活动。我们害羞的机器人 Spot 偶然闯入了今年的 FZI 冬季市场……,这是机器人和人类共同的欢乐活动。他会找到自己的位置吗?我们当然希望如此,因为与喝热油的朋友碰杯后,Feuerzangenbowle 的味道会更好。[ FZI ]谢谢,Georg!弗劳恩霍夫

思想领袖问答:与 Aisling MacNamara 讨论后远程工作时代的入职培训和员工敬业度

Thought Leader Q&A: Discussing Onboarding In A Post-Remote Working World And Employee Engagement With Aisling MacNamara

这篇以 LearnUpon 的 Aisling MacNamara 为特色的问答探讨了如何通过学习系统进行扩展以及克服技能发展障碍的方法。本文首次发表于 eLearning Industry。

一切学习都很重要:为什么数据移动性是基于技能的人才管理的关键

All Learning Counts: Why Data Mobility Is the Key to Skills-Based Talent Management

我们有着共同的未来愿景,即数据移动性将开启一个真正敏捷的工作和学习系统,这个系统反映了劳动力不断变化的状况——几代人都希望以灵活的方式进行职业发展。文章《所有学习都很重要:为什么数据移动性是基于技能的人才管理的关键》首先出现在阿斯彭研究所。