我们提出了虚拟社区,一个旨在支持具身人工智能研究的社交世界模拟平台,具有源自现实世界的大规模社区场景。虚拟社区引入了两个关键特性,以生成人工智能来丰富虚拟社交世界:可扩展的 3D 场景创建,支持在任何位置和规模生成广阔的室内外环境,解决了具身人工智能研究缺乏大规模、交互式的开放世界场景的问题;具有扎实角色和社会关系网络的具身代理,这是第一个在社区层面模拟具有社交联系的代理,同时也具有基于场景的角色。我们设计了两个新颖的挑战来展示虚拟社区提供了试验平台来评估具身代理在开放世界场景中的社交推理和规划能力:路线规划和竞选活动。路线规划任务考察代理推理社区中的时间、位置和工具的能力,以便规划日常生活中快速、经济的通勤。竞选活动任务评估了代理作为社区新成员探索和与其他代理建立联系的能力。 。 我们对几个基线代理进行了这些挑战的评估,并展示了当前方法在解决开放世界场景中体现的社会挑战方面的性能差距,我们的模拟器旨在解决这些挑战。 我们计划开源这个模拟,并希望虚拟社区能够加速这个方向的发展。 我们鼓励读者在 https://sites.google.com/view/virtual-community-iclr 上查看我们的模拟演示。
本研究对客机机舱模型中飞机加速引起的体积力对气流和污染物扩散的影响进行了数值模拟。六氟化硫 (SF 6 ) 被用作机舱内污染物,并代替粒径为 1.6 至 3.0 mm 的咳嗽颗粒。研究发现,这些体积力对污染物扩散现象和浓度有显著影响,尤其是在爬升阶段,在大部分模拟时间内,两个监测位置的时间积分浓度是稳定水平(巡航)飞行情况下的时间积分浓度的 2.4 到 2.8 倍。然而,在下降阶段,污染物的暴露量并没有明显变化。另一方面,空气速度在爬升和下降阶段明显增加,导致气流模式、气流循环幅度以及某些位置的气流循环方向发生明显变化。当前研究存在局限性,需要进行详细计算并考虑参数变化。研究结果值得进一步研究飞机加速产生的体力对各种客机客舱内气流和污染物扩散的影响。
具身智能 (EI) 是一个快速发展的领域,旨在解决有关机器智能本质的新想法。EI 模糊了人工智能和物理智能(分别为 AI 和 PI)之间的界限;它在系统的人工和自然组件之间创建了一个分散的界面。EI 旨在将自然生物中观察到的多模态和多尺度适应性融入机器中,从而为机器人技术提供一种全新的方法,让未来充满自主、有用和安全的机器。想象一个每台机器在形态和神经学上都是独一无二的世界。这样的技术将不受无意的意外(新环境)或有意的意外(对抗性攻击)的影响,因为没有两台机器会共享一个共同的致命弱点。想象一下,当机器一分为二时,会形成两个较小但不同的原始机器版本。想象一下,机器可以分解成独立组件群,并根据需要重新组合成一个物理整体。想象一下,在自主机器中,控制、驱动、感觉、通信、计算和动力之间没有明显的区别,这使得这些机器不受任何一个子系统完全失效的影响。这些机器可能还会包含生物和非生物组件,进一步结合生物和非生物世界的优点,模糊“我们”(人类)和“他们”(机器)之间的区别。
柯林斯航空继续走在冰检测技术的前沿。我们的磁致伸缩冰检测技术提供灵活、坚固的设计,可在各种结冰环境中检测冰。该技术能够检测到小至 0.001 英寸的积冰,同时对各种类型的污染不敏感。我们的传感元件具有高收集效率,相对于飞机表面具有出色的灵敏度。针对冰检测和结冰严重程度的优化设定点可在早期检测和最小化防冰操作之间取得平衡。冰检测器的结冰严重程度和液态水含量测量值可提供给防冰控制器,以调节和优化防冰系统的控制。
本文的主要目的是全面概述和分析物质制品与具身心智之间的各种关系。本文的第二个目标是确定制品设计和使用中的一些趋势。首先,根据其功能特性,我确定了具身心智所采用的四类制品,即 (a) 具身制品、(b) 感知制品、(c) 认知制品和 (d) 情感制品。这些类别可以重叠,因此一些制品属于多个类别。我还确定了我们在与制品交互时使用的一些技术(或技能)。确定这些制品和技术类别使我们能够绘制出具身心智与制品世界之间关系的图景。其次,在确定了人工制品和技术的类别之后,本文概述了人工制品设计和使用的一些趋势,重点关注神经假体、脑机接口和个性化算法,引导用户走向特定的信息消费认知路径。
美国陆军指定的 M- 143 直升机空中数据系统 (HADS) 可满足直升机 3 轴数据的所有要求,总空速精度优于 ±3 节,海平面压力高度任务重复性为 5 英尺。低成本、简单、旋翼机身下方安装使宝贵的旋翼桅杆区域可用于其他重要功能,例如防冰、夜视和武器瞄准设备。
美国宇航局艾姆斯研究中心在 20 世纪 90 年代初对超音速商用客运斜翼全翼概念进行了设计研究。这项研究的参与者包括美国宇航局艾姆斯研究中心在斜翼设计方面拥有丰富经验的工作人员,以及来自西雅图波音商用飞机公司和加州长滩道格拉斯飞机公司的工程师,以及斯坦福大学的研究团队。行业合作的目的是确保将现实世界的设计约束纳入研究,并获得行业设计专业知识。斯坦福大学的团队建造并试飞了一架 17 英尺跨度的斜翼全翼无人机,展示了 3% 负静态稳定性的飞行。设计研究最终产生了两种机翼设计,称为 OAW-3 和 DAC-1。OAW-3 机翼由美国宇航局艾姆斯研究中心的团队设计,代表了基于配置约束和任务性能指标的高度优化设计。DAC-1 机翼由道格拉斯飞机公司的团队设计。它是一种经典的椭圆形平面形状,具有高度的气动形状优化,但设计并未根据整体任务性能指标进行优化。虽然两个机翼都在 9 x 7 超音速风洞中进行了测试,但只有 OAW-3 机翼拥有完整的控制面和发动机舱。本报告中描述的风洞数据仅在 NASA OAW-3 配置上获得。
亮点 过去 12 个月投资额为 59 亿美元(22 年第四季度为 69 亿美元) 第一季度投资额为 14 亿美元(22 年第四季度为 8.01 亿美元) Seraphim 投资指数排名第 233 位(22 年第四季度排名第 272 位) Seraphim 交易指数排名第 281 位(22 年第四季度排名第 257 位) 第一季度完成的最大交易为 1.65 亿美元(Isar Aerospace) 第一季度平均交易规模为 1,430 万美元(22 年第四季度为 970 万美元) 第一季度交易规模中值为 450 万美元(22 年第四季度为 350 万美元) 宣布成立 1 家太空相关 SPAC(第四季度为 0 家)