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Cyberdemo：增强现实世界灵巧操纵的模拟人类示范
我们介绍了Cyberdemo，这是一种用于机器人模仿学习的新方法，该方法利用了模拟人类的策略来实现现实世界的任务。通过在模拟环境中纳入广泛的数据增强，CyberDemo在转移到现实世界中的传统现实世界中的表现优于传统的现实世界中的演示，从而处理了多样化的物理和视觉条件。无论其负担能力和在数据收集中的便利性如何，Cyberdemo Opper-pers-pers-pers-pers of-lip-term-term of基线方法在跨不同任务的成功率方面，并具有以前未见的对象的普遍性。例如，尽管只有人类的示范插入三瓣，但它仍可以旋转新型的四阀和五角谷。我们的研究证明了模拟人类示范对现实世界灵活操纵任务的重要潜力。更多详细信息可以在https://cyber-demo.github.io/
超人类的直觉和算法条件......
摘要 在图灵的“通用机器”之后，本文将直觉作为一个生成性概念和镜头来展现战后跨大西洋文化中人机关系的有效谱系。作为一种超越理性分析的感知、认识、预测和驾驭世界的方式，直觉对于适应我们当代的“算法条件”至关重要，在这种条件下，机器学习技术正在积极地重新分配人类和机器之间的认知，改变（非）人类经验的性质，并重新表达文化价值和欲望的问题。本文关注三个关键的历史时刻，使我们能够回顾性地瞥见英国和北美对我们与“新”技术不断变化的关系的兴趣和紧迫感的新兴凝聚—— 1） 20 世纪 50 年代：人工智能和控制论的诞生； 2）20 世纪 80 年代：个人电脑和软件文化的兴起；3）2010 年代：算法生活的开始。在每个时期，直觉的特定方面都表现出重要的作用，激发了我们与计算技术的情感和文化纠葛。虽然直觉在特定的历史关头获得了有效的牵引力，既是“人类”的本质定义，也是非人类的本质定义，但我认为，解决当前机器学习架构所引发的感官、社会政治、文化和伦理问题，需要适应内在的人机算法纠葛以及它们所居住和不断重塑的技术社会生态。
在马来西亚半岛的野生动植物攻击引起的人类野生动物冲突和人员伤亡的表征
在这项研究中，我们介绍了第一个有关人类野生动物冲突（HWC）的全面数据集以及由于马来西亚半岛的动物袭击而引起的相关人类伤亡，涵盖了HWC事件的2011 - 2018年期间，人类造成的2008- 2019年。这些数据集对于评估当前政策和各个机构和机构之间的合作努力的有效性是无价的。他们为增强HWC管理，野生动植物保护和降低该地区野生动植物袭击的伤亡风险提供了关键的基础。材料和方法进行了回顾性进行了回顾性，并从2011年至2018年收集了有关马来西亚半岛野生动植物和国家公园（DWNP）的HWC病例（DWNP）（本地称为Jabatan Perlindungan Hidungan Hidupan Hidupan Liar Liar Liar Dan Taman Taman Negara：Perhilitan）。这些HWC统计数据的一部分先前出现在Perhilitan年度报告（2011，2012，2013，2013，2015，2015，2016，2017和2018）8,12-17中，而其他（例如，2014年和2018年HWC中涉及HWC的物种的详细信息以及由于2008年至2019年的野生动物袭击而引起的伤亡人数）仅在这项研究中提供了。然后将这些原始数据处理，分析并将其列为表和条形图。结果从2011年到2018年总共报告了54,224例HWC病例（表I和图2）。这个数字在2011年（8,031）中最高，而最低的数字在2012年（5,602）记录。总体而言，报告的HWC病例显示从2012年到2018年的模式越来越高（5,602至7,967例，请参见图2）。
超人类主义作为法律范畴
注释。作者认为，与人类身体权利相关的超人类主义具有以下特点：首先，相信人类自身能够创造性地改造人体和自然；其次，相信能够并允许使用最新技术改善人体和自然；第三，坚信需要使用最新技术来解决一系列与人类健康有关的问题。由于科学技术进步而产生的人类新可能性成为人类学危机的根源。超人类主义运动正是在这种危机形势下出现的。同时，创新、创新过程和创新活动需要彻底理解。这尤其适用于专注于人体和自然急剧变化的创新。同时，一方面，我们有意传播生物医学技术以“改善”人类，这也意味着从建立公正和受监管的社会的角度来看，但另一方面，这些技术本身却成为实现这一目标的障碍，产生了新的不平等和不公正形式。
JRDB-Panotrack：一个开放世界的全景进行分割和跟踪拥挤的人类环境中的机器人数据集
自主机器人系统近年来引起了越来越多的关注，在这种环境中，环境是机器人导航，人类机器人互动和决策的关键步骤。现实世界机器人系统通常会从多个传感器中收集视觉数据，并经过重新识别以识别许多对象及其在复杂的人拥挤的设置中。传统的基准标记，依赖单个传感器和有限的对象类和场景，无法提供机器人对策划导航，互动和决策的需求的综合环境理解。作为JRDB数据集的扩展，我们揭开了一种新颖的开放世界式分割和跟踪基准，介绍了一种新型的开放世界式分割和跟踪基准。JRDB-Panotrack包括（1）各种数据室内和室外拥挤的场景，以及
RE：HF9FromdFrec-明尼苏达州众议院 人类服务财务和政策委员会的权限 明尼苏达州公开会议法 风向氢氨飞行项目 H.F. 9主席Swedzinski和委员会成员 明尼苏达州温室气体排放的摘要 WLSSD H.F. 4177-明尼苏达州众议院 联邦基础设施基金（IIJA，IRA，芯片）更新 Menaandawiwe健康校园 Wright技术中心资本设施项目概述 建议包含铅的产品，镉... 什么是项目回声*？ - 明尼苏达州众议院 MNDOT计划文件摘要 战略设施计划，代理概述和2025年州长的预算建议 房屋气候和能源财务委员会房屋文件9 在商业周期中平衡预算是一种明智的策略 MN350 HF 9证词 - 明尼苏达州众议院 国家成本（储蓄） - 明尼苏达州众议院 Centerpoint Energy的创新计划 Amara的定律是常识： 2025年2月10日明尼苏达州立法机关主题：HF 9，第2节 - 碳捕获和封存国家政策亲爱的众议院能量成员
RE：HF9，2025年2月9日，Swedzinski主席和众议院能源，金融和政策委员会成员，DFL环境核心小组自2015年以来一直是DFL的社区核心小组。我们的使命是教育和动员明尼苏达州的公民解决气候危机，并保护，保存和恢复自然环境。我们写了反对HF 9的文章，我们认为这将不利于我们国家成功过渡到碳自由能的努力。HF 9急剧削弱了明尼苏达州的2040年100％无碳法律。第2节中的规定使电力公司无法通过提高费率反复遵守标准再遵守该标准的需求变得太容易了。公共公用事业委员会已经能够根据Minn Stat下延迟实施。216b.1691 subd。2b。简单地说，我们没有另外3，6年或更长时间来减少排放以防止最严重的气候影响。我们有达到2040年100％无碳目标的技术。缺少的只是政治意愿。HR9提高了长期以来对新的核电的暂停。明尼苏达州不需要我们也不可能负担新的核电站。我们具有丰富的风能和太阳能电位，当与智能电网，高效率传输线和存储空间合作时，可提供较低的成本能量。其他州的核项目已被证明花费的时间太长，无法以太阳能和风能高得多的成本允许和建造。HR9防止未使用的退休发电厂被拆除。我们没有生产核反应堆所需的燃料，也没有在数十万年前安全地存储废物的地方。这阻碍了利用土地清洁可再生能源的巨大机会。考虑明尼苏达州贝克尔的退休舍科工厂的现场发生了什么。该地点正在建设的大型太阳能项目预计将为他们的经济贡献约2.4亿美元。此外，这些基于化石燃料的发电厂经常被放置在不成比例地应对这些行动附近生活的影响的地区。居民应该看到这些地点是净化和重新利用的，以实现有益用途。HR9有利于昂贵的，效率低下的碳捕获和固存。不需要将这种做法作为优先方法，实际上可能与其他将为明尼苏达州带来好处的解决方案使用。减少昂贵的化石燃料的使用是我们环境和健康的双赢。真诚的，DFLEC执行委员会dflenvironmentalcaucus@gmail.com dflenvironment.org
视觉解码从逆转人类视觉系统
在这项工作中，我们提出了梦想，这是一种fMRI到图像的方法，用于重建从大脑活动中查看的图像，基于人类Vi-Sual System的基本知识。我们制作的反向途径模仿了人类如何看待视觉世界的高度和平行性质。这些量身定制的途径专门用于fMRI数据的解密语义，颜色和深度线索，反映了从视觉刺激到fMRI录音的前进途径。这样做，两个组件模仿了人类视觉系统中的反向过程：反向Vi-Sual Toalsosis Cortex（R-VAC）逆转了该大脑区域的途径，从fMRI数据中提取语义；反向平行的PKM（R-PKM）组件同时预测fMRI信号的颜色和深度。实验表明，从外观，结构和语义的一致性方面，我们的方法优于最新模型。代码将在https://github.com/weihaox/dream上提供。
与人类共同进化的下一代人工智能技术开发项目 项目介绍
人工智能技术赋予计算机智能能力，正在彻底改变传统的信息处理框架，给医疗保健、护理、健康、制造、药物研发、金融等各个领域的行业、科技研究和社会运作方式带来重大变化。 AI技术正在成为DX超越单纯数字化、引发社会重大变革的必备技术。 另一方面，在人工智能应用于社会的过程中，人们越来越认识到人工智能与人类智能存在很大差异。人工智能并非取代人类，相反，将两种互补的智能结合起来解决问题正变得越来越重要。 共同进化项目的目的是创造一个“两种智能协同工作”的合作框架，并更进一步，创造一个“以螺旋式的方式相互增强彼此智能”的框架。 在团队合作框架中，挑战在于两个智能实体之间的相互理解和沟通。这将把可解释人工智能（XAI）、白盒人工智能和人机交互（HCI）的研究纳入更广泛的技术框架中。 到目前为止，专家（人类）在特定领域的知识和经验都是通过一个狭窄的渠道传达给人工智能的：训练数据的构建。共同进化人工智能的另一个挑战是扩展这一渠道，并开发将人类知识财富系统地嵌入人工智能系统的方法。 同时，协同进化人工智能还旨在通过人工智能将人类专家和技术工人所掌握的隐性知识显化，从而发现新知识并将其反映在教育中，从而增强人类的智力能力。 当然，人类与人工智能的共同进化是一个开放而又雄心勃勃的挑战，不可能一蹴而就。随着我们不断进行各种尝试，这个概念的本质变得越来越清晰。我们希望本小册子中提出的研究将成为实现这一目标的第一步。
人类智能（HUMINT）：
人力情报 (HUMINT)：全人类、全心全意、无时无刻 Robert David STEELE Vivas 自 20 世纪 70 年代以来，人力情报 (HUMINT) 在美国一直处于停滞状态，因为美国急于用技术取代思考（情报生产者），用党派之争取代言论（情报消费者）。我对人力情报的定义包括反情报 (CI)、安全、分析师和消费者。在过去的几十年里，我们摧毁了秘密的人力情报，同时也忽视了反情报和安全，贬低了开源情报 (OSINT)1（占人力情报可收获基础的 80%2），也忽视了我们的士兵、3 分析师和消费者的教育需求。今天，可以合理地认为，只有美国总统从每年 750 亿美元的美国情报界 (US IC)4 获得决策支持（充其量也只是平庸之作），而内阁官员和国会委员会则一无所获。国防官员从秘密来源和方法中获得的信息“最多”5 为他们需要了解的 4%，对四年期国防评估 (QDR) 或其他整体政府规划几乎没有用处。在本文中，我只关注 HUMINT 作为一项广泛的多学科工作，而不是关注已知的美国 IC 缺陷或全球数据病理和美国 IC 或美国政府 (USG) 尚未解决的信息不对称。HUMINT 被定义为十五个不同的子学科专长
气候变化可能会改变人类的体育锻炼模式
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