应复关键词检索结果

军队赦免将使军方对 1 月 6 日的混乱反应复杂化

Troop Pardons Set to Complicate Military's Muddled Response to Jan. 6

在特朗普准备周一上任之际,他发誓要迅速兑现一项关键的竞选承诺,赦免许多(如果不是全部的话)试图阻止认证总统乔·拜登 2020 年大选胜利的暴乱参与者。

T-robotics 获得 540 万美元种子资金,并将 AI 应用于工业机器人如何理解、学习和适应复杂的制造环境

T-robotics Secures $5.4M Seed Funding and Applies AI to How Industrial Robots Understand, Learn, and Adapt to Complex Manufacturing Environments

该公司是 ABB AI 初创企业挑战赛的两名获胜者之一,被选中合作开发对话式 AI 和自适应学习机器人

旧金山州立大学U.为育儿学生和儿童开设家庭学习室

San Francisco State U. opens family study room for parenting students and kids

意见:这是其他机构应复制的亲家族价值观的令人耳目一新的例子。

犹他州的生态学家确认“蜂巢国家”符合其名称

Utah ecologists confirm that the 'Beehive State' lives up to its name

野生动植物保护对于维持地球的生物多样性和健康至关重要。但是制定保护计划是一个艰巨的任务。首先,您需要确定要保护的物种,以及它们的数量,栖息地需求,威胁以及它们如何适应复杂的生态系统。

受蝎子复合狭缝感器启发的仿生应力场调节策略可实现高精度、低功耗定位传感器,用于识别负载入射角

A Biomimetic Stress Field Modulation Strategy Inspired by Scorpion Compound Slit Sensilla Enabled High-Accuracy and Low-Power Positioning Sensor for Identifying the Load Incident Angles

受蝎子复合缝隙感器启发的仿生应力场调制策略实现高精度低功耗定位传感器识别载荷入射角摘要众多节肢动物进化并优化了传感系统,使它们能够有效适应复杂且竞争激烈的栖息地。通常,蝎子能够以无脊椎动物中最低的代谢率精确感知猎物的位置。这种生物现象与工程系统形成鲜明对比,后者通常将高精度与大量能耗联系在一起。受蝎子复合缝隙感器(SCSS)启发,采用应力场调制策略,首次开发出一种精度高、功耗低的仿生定位传感器,利用特殊的最小定位单元(MPU)有效定位振动信号。SCSS的单个MPU可以通过调节应力场分布来识别共线载荷的方向,进一步通过三个MPU的耦合作用实现平面全角度振动监测。实验表明,仿生定位传感器无需额外供

IEEE 人工智能学报,第 6 卷,第 1 期,2025 年 1 月

IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 6, Issue 1, January 2025

1) 基于行业的配对交易策略与新颖的配对选择技术作者:Pranjala G. Kolapwar、Uday V. Kulkarni、Jaishri M. Waghmare页数:3 - 132) 虚假新闻云中的一线希望:大型语言模型能否帮助检测错误信息?作者:Raghvendra Kumar、Bhargav Goddu、Sriparna Saha、Adam Jatowt页数:14 - 243) 强化学习的混合环境中的多智能体协作导航与关系图学习作者:Wen Ou、Biao Luo、Xiaodong Xu、Yu Feng、Yuqian Zhao页数:25 - 364) 使用深度循环的工业物联网流​​

EVS 移动智能视觉焊接/切割机器人:全面概述

EVS Mobile Intelligent Vision Welding / Cutting Robot: A Comprehensive Overview

EVS 提供先进的机器人焊接机和切割机器人,旨在提高各种焊接和切割应用的效率、灵活性和精度。配备 3D 视觉识别和 AI 等尖端技术,可无缝适应复杂场景或具有挑战性的任务。机器人焊接机系列概述 EVS-UW 系列:包括标准 EVS-UWS11V10 和 […]EVS 移动智能视觉焊接/切割机器人:全面概述首次出现在 EVS Robot。

重新思考 PPO 在 RLHF 中的作用

Rethinking the Role of PPO in RLHF

重新思考 PPO 在 RLHF 中的作用TL;DR:在 RLHF 中,奖励学习阶段(以比较的形式使用人类偏好)与 RL 微调阶段(优化单一的非比较奖励)之间存在矛盾。如果我们以比较的方式执行 RL 会怎么样?图 1:此图说明了绝对反馈和相对反馈的强化学习之间的区别。通过合并新组件 - 成对策略梯度,我们可以统一奖励建模阶段和 RL 阶段,从而实现基于成对响应的直接更新。大型语言模型 (LLM) 为功能越来越强大的虚拟助手提供支持,例如 GPT-4、Claude-2、Bard 和 Bing Chat。这些系统可以响应复杂的用户查询、编写代码,甚至创作诗歌。这些令人惊叹的虚拟助手背后的技术是带人类

Melanie Mitchell:概念、类比、常识和人工智能的未来

Melanie Mitchell: Concepts, Analogies, Common Sense & Future of AI

Melanie Mitchell 是波特兰州立大学的计算机科学教授,也是圣达菲研究所的外聘教授。她从令人着迷的角度研究和撰写了有关人工智能的文章,包括自适应复杂系统、遗传算法和 Copycat 认知架构,后者将类比过程置于人类认知的核心。从她与导师 Douglas Hofstadter 和 John Holland 一起攻读博士到今天,她为人工智能领域贡献了很多重要的想法,包括她最近的一本书,简称为《人工智能:思考人类的指南》。本次对话是人工智能播客的一部分。如果您想获得有关此播客的更多信息,请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、F

是否应该复制《德克萨斯州高级指令法》?

Should the Texas Advanced Directives Act be replicated?

罗伯特·D·特鲁格(Robert D.这种劳动的分裂反映了对自然主义谬论的认可,这是一个错误的观念,即某个人可以[...]邮政是否应复制《德克萨斯州高级指令法》?首次出现在偶然的经济学家中。