XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System反复试验
在人工智能驱动的世界中利用 UDL 进行评估 - 汉博学院
同时权衡响应中的整个单词序列。通过反复试验（和人工反馈），它学会了如何以适当的语气和语境生成最有可能的响应（Lametti，2023 年）。• 同时，通用学习设计 (UDL) 告诉我们，我们需要
低成本双臂近距离界面的构建
问题描述：在此项目中，学生将采用深度强化学习（DRL）来发展机器人的操纵技巧，重点关注诸如接地操作和连接器插入等任务，这对于组装过程至关重要。选择特定的增强学习算法的灵活性允许探索各种DRL方法，例如基于价值的方法（例如DQN），基于策略的方法（例如PPO）或参与者 - 繁体架构。主要目标是设计一种控制策略，该策略使机器人能够通过与环境的互动来自主学习这些技能，从而通过反复试验和错误来提高其性能。
人类 - 装配任务的机器人技能转移
为机器人提供类似人类的物体操纵技能，对于改善制造自动化中的整体机器人性能至关重要。尽管大型制造公司的几乎每项任务都是自动化，复杂且非常灵巧的任务，例如约95％的汽车制造中的装配线流程仍是手工完成的。机器人可以通过反复试验学习和获取技能，但在没有指导的情况下掌握新技能是耗时和要求的。但是，由于人类和机器人之间固有的结构差异，从专家技术人员的明确示威中学习可能会面临挑战。
NASA科学激活底漆
“科学家的工作是提出问题。孩子是天生的科学家，但在他们失去的途中的某个地方。我们需要将其带回。”拉米雷斯（Ramirez）强调，STEM教育使我们能够建立“人类软技能”。其中包括好奇心，创造力，拥抱失败，使用类比和隐喻的能力，解决问题和想象力。，她强调了“失败结交朋友的重要性。”拉米雷斯解释说：“科学家一直失败。我们只是重新品牌并将其称为数据。反复试验是一种奇特的说法，可以说很多失败。”
利用AI和机器学习革新干细胞培养和分化
人工智能（AI）和机器学习（ML）的使用正在迅速改变生物医学研究的各个领域，而干细胞生物学也不例外。将干细胞培养和区分为特定谱系需要精确控制各种变量，包括细胞密度，养分浓度，温度和生长因子。手动优化这些条件是耗时，劳动力密集的，并且通常依赖于反复试验。但是，AI和ML具有通过确定干细胞培养和分化的最佳条件来加速这一过程的潜力，从而导致更有效，更一致的结果。高级计算技术和干细胞生物学的交集有望简化研究，降低成本并提高基于干细胞的疗法的质量。
Sphero Rover
1。完成Sphero的Mars活动使命。2。信号从地球到火星的时间为5-20分钟（取决于行星位置）。因此，火星的航天器需要自动操作。3。让学生在任务笔记本中画出障碍课程的照片。鼓励他们标记检查点，测量它们之间的距离，然后写下检查点之间旅行所需的标题。4。鼓励学生制定最佳代码，测试然后完善。尝试避免“反复试验”编码。5。一旦您到达最终检查点，请使用退出程序块（紫色）结束或停止程序。6。通过让学生在词汇表中定义术语来结束。
AI的Forceach和Learning AI进行教学和学习
•透明度（解释目的）*•分配现实世界的应用*•拥抱通用的学习*•需要社交知识构建*•专注于反复试验*•进行AI使用调查（请参阅Lance Eaton的此表格，以了解一个想法）•提供提示，以提示AI在问题过程中的生产性用途•需要对元认知（AP）•BRADNERNENNERNENNERNLENENLICES.PARNLINE•APENLICE）（AP）（AP）（PAR）（PAR）（PAP）（PAPE）（PAPE）（PAPE）。在其使用情况下完成桌子/列表•需要版本的历史文档•翻转您的教室•AI三明治（Ippolito）•AI大理石层蛋糕（Cardamone）•包括一些无法完全用Genai完成的任务