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World File Search System层次模型
视觉系统的层次模型 - Serre 实验室
能够通过循环连接动态地重新进入处理阶段。反馈连接大致可分为处理阶段内的水平或横向连接，以及从较高处理阶段到较低处理阶段的自上而下连接。自从 Hubel 和 Wiesel（1962 年）的开创性工作以来，人们提出了各种分层模型，从相对小规模的初级视觉皮层模型到非常大规模的（系统级）物体和动作识别模型，这些模型解释了整个视觉流中的视觉处理。“视觉系统模型”一词通常用于在某种程度上受视觉系统解剖学和生理学约束的架构（具有不同程度的真实感）。深度卷积网络是架构相似的神经网络，已在从计算机视觉到自然语言处理以及更广泛的人工智能等广泛的工程学科中取得了令人瞩目的成果。
人类AI协作次目标优化在等级强化学习
层次结构的增强学习通常涉及人类在定义多个子目标中以将复杂的目标分解为相关子任务。但是，手动指定这些子目标是劳动密集型，昂贵的，并且容易引入偏见或误导代理商。为了克服这些挑战，我们提出了一个协作的人类委员会，该协作无缝地与层次模型无缝集成，以自动更新先验知识并优化CAN-DICATE-DIDATE子目标。我们的算法可以轻松地将其纳入广泛的目标条件框架中。与相关基线相比，我们评估了我们的方法，我们证明了算法在解决和预防因混淆或冲突的子目标引起的负面推论方面的有效性。此外，我们的算法在不同水平的人类知识中显示出巨大的性能，加速了趋于偏向最佳的亚目标空间和高级政策。
八个月大的婴儿通过减肥...
婴儿学会以出色的速度浏览物理和社会世界的复杂性，但是他们如何完成这项学习仍然是未知的。人类和人工智能研究的最新进展提出，实现快速有效学习的关键特征是元学习，即利用先前的经验来学习如何在将来更好地学习的能力。在这里我们表明，在接触新的学习环境后，在很短的时间内成功地从事荟萃学习。我们开发了一个贝叶斯模型，该模型捕获了婴儿如何将信息归因于传入事件，以及如何通过其层次模型在任务结构上优化该过程。我们在学习任务期间将模型与婴儿的凝视行为拟合在一起。我们的结果揭示了婴儿如何积极利用过去的经验来产生新的归纳偏见，从而使未来的学习速度更快。
价值链培训计划作者：Kanar Dizyee电子邮件
构建定性和定量SD模型交付方法 - PPT和类练习模块2.1-设置场景（1 - 1.5小时）模块2.2-系统动力学简介（1 HR）模块2.3-动态复杂系统的常见行为（1 - 2 HRS）模块2.4-延迟和非层次和非层次和非层次和非层次模型（1-2 HRENEARITY（1-2 HRE）模型（1 - 2 HR） process-validation-communication-why modelling (1 hr) Module 2.6 - case studies (1 – 2 hrs) Module 2.7 - Introduction to Group Model Building Module 3 – application and use of tools (1 – 2 days) : The purpose of this module is to familiarize participants to application of system dynamics approaches (supply chain management, focusing on livestock modelling using the iThink/Stella software.该模块还旨在向参与者展示如何使用和运行我们的SD值链工具。目标
层次结构融合为反应性机器人控制的推断
摘要 - 混乱，密集和染色环境中的运动产生是机器人技术中的一个核心话题，被视为多目标决策问题。当前的安全性和性能之间的权衡。一方面，反应性策略保证了对环境变化的快速响应，其风险次优行为。另一方面，基于计划的运动产生提供可行的轨迹，但是高计算成本可能会限制控制频率，从而限制安全性。为了结合反应性策略和计划的好处，我们提出了一种分层运动方法。此外，我们采用概率推理方法来形式化层次模型和随机优化。我们将这种方法视为随机，反应性专家政策的加权产品，在该策略中，计划用于适应任务范围内的最佳权重。这种随机优化避免了局部优点，并提出了可反应性计划，以发现混乱且致密的环境中的路径。我们在平面导航和7DOF操作中进行的广泛实验研究表明，我们提出的层次运动生成方法的表现优于近视反应性控制器和在线重新规划方法。其他材料可在https://sites.google.com/view/hipbi上找到。
增加需求响应计划的参与度
需求响应 (DR) 计划鼓励客户在高峰时段转移、削减、调整和调整用电，从而使客户在平衡电网需求方面发挥重要作用。收集非参与客户的见解可以提供关键的市场情报，以帮助发展现有的 DR 计划并为新的 DR 产品发掘尚未开发的市场机会。然而，住宅 DR 非参与研究很少。为了支持 DR 非参与研究，我们开发了一个 DR 客户参与模型，该模型以效果层次营销模型为基础。效果层次模型假设受众在购买商品、参与计划或获得服务的客户决策过程中，对广告和其他有说服力的营销信息的反应会经历各种变化。这个概念框架的基本假设是，客户首先意识到产品，然后对产品形成态度和信念，并因此采取行动。然而，对于需求响应计划而言，客户决策过程更为复杂，因为有两个关键的客户决策点——决定加入需求响应计划和决定改变其行为。在本文中，我们讨论了参与模型，并考虑了其作为需求响应非参与者研究概念框架的实用性。
航空维修专家专业活动中的人为因素作为飞行安全的一个要素
摘要。本文的目的是考虑人为因素对航空维修专家专业活动影响的特殊性。通过对这一问题进行理论分析，发现了这一活动领域专家人为因素发展的先决条件和最新趋势，并确定了上述现象的结构成分。据此，作者描述了人为因素在航空维修专家专业活动中表现的特征：员工的心理生理特殊性、开展此项活动的专业要求以及这些专家的工作条件。作者认为，所有这些都是航空维修专家人为因素表现的决定因素之一。关于该领域专家专业活动水平的提高，确定了航空维修专家人为因素表现的以下水平及其发展的精确层次结构：感觉-知觉水平（人为分析系统的工作）、个人水平（从事专业活动的价值动机方面）和专业水平（人员专业能力的发展）。在此基础上，作者阐述了航空维修专家人为因素的功能三阶段层次模型。为了降低专家在解决任何级别的专业问题时犯错的风险，提出了一些改善航空维修专家专业活动中人为因素的活动，这些活动旨在发展感觉-知觉、个人和专业水平。
大脑行为和免疫力
不寻常的环境或遭受损害的环境可能需要数年的时间才能收集。标记以注释测量值也可能是有限的或昂贵的，需要域专家的投入。这种不完整的数据激发了相似资产之间的共享信息；具体而言，具有全面数据（或已建立模型）的系统是否可以为那些提供不完整信息的人提供支持。从一台机器到另一种机器的知识转移概念导致了基于人群的发展（Bull等，2021； Gardner，Bull，Bull，Gosliga等，2021； Gosliga等，Gosliga等，2021）或车队监控（Zaccaria et al。，2018）。初步研究（主要）考虑系统之间相似性的序列化（Gosliga等，2021）和用于传输数据和/或模型从源到目标域的工具（Bull等，2021; Gardner，Bull，Bull，Dervilis等人，2021; Michau＆Fink＆Fink＆Fink，2019）。这里考虑了一种替代方法，从而鉴于收集到的系统组的测量值进行了合并的分解（Dhada等，2020）。具体来说，考虑到收集的人群记录的信息，学会了一组相关的层次模型。提出了两个案例研究：对操作风电场的操作卡车舰队和风能预测的生存分析。人口级模型是使用近阶贝叶斯建模（Gelman等，2013; Wand，2009）学习的，与独立模型和两个基准相比，提供了稳健的预测和差异。多任务学习（MTL）方法（Murphy，2012; Wand，2009）自动共享相关域（即子组）之间的信息，从而使信息稀疏的资产从数据富含数据的人那里借鉴了统计强度（通过相关变量）。
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抽象的预测处理已被提出为所有认知基础的单个统一计算，支持者认为所有心理现象都可以解释为这种机制的后果。该理论启发了许多认知科学家和神经科学家，但目前没有发育机制可以解释婴儿如何开始感知和了解世界。相反，它将人类认知视为存在于具有观察和世界知识史的完全发达的成年人中。在目前的表述中，预测处理仅允许根据以前的经验存在期望的感知，因此不允许婴儿永远进行第一个观察。在本文中，我们提出了一个可能的起点，婴儿可以从中开始开发预测模型，以及使婴儿能够对学习所需的预测模型进行一系列认知操作所需的工具包。我们提出的起点是一组低精度，低水平的细节预测，几乎没有分层结构，这是非常迅速的更新以反映婴儿的早期环境。该工具包包含一系列操作，称为结构学习，这些操作适用于模型，以允许构建类似成人的层次模型。这些修改是发展科学家能够采用预测处理框架并从其优势中受益的必要条件，也需要预测性处理，以便能够解释所有人类认知，这些认知本质上必须包括发展。
人工智能及其对传统模型的影响...
这项研究通过调查智能工具通过创造，分散和记者消费所带来的极端主义过渡来分析AI对传统新闻业务模型的影响。该研究重点是智能自动化如何适应传统媒体的布置，该媒体对线性和层次模型具有时间信任，对更加分散和协同的标准结构进行了信任。研究首先要指定智能自动化及其在过去十年中的进步，从机器学习和深度学习到最先进的生成模型的状态。然后，它按系统的顺序分析了与新闻学的数字适应性有关的理论，例如数字决定论和广播的政治经济学，以分析AI对常规新闻机构的系统影响。此外，该研究还考虑了新闻行业智能自动化的可行目标，包括通过新闻实践自动化满意度的自动化，检查重要信息以进行满足的个性化以及受众的消费流程。它还调查了与这种过渡相关的学术和光荣的挑战，例如失去创新的个性，假新闻的扩散以及系统的歧视，这些歧视会重组论坛的互动形式。因此，研究得出的结论是，在MLP的产生中引入广播强调了进行监督程序的必要性，以保持愉快的自主权并提高智能结构的透明度，以确保数字突破和良性广播程序之间的一致性。