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情节和自传记忆的机器人模型
情节记忆是属于及时存在的自我的经历。我们回顾了有关人类情节记忆和自我意识以及这些在发展过程中如何出现的证据，并提出年轻的孩子经历了一种持久的自我，支持了一种主观的记忆经历。然后，我们探讨了机器人技术认知体系结构的最新研究，该研究研究了合成情节和自传记忆形式的可能性。我们表明，生成建模的最新进展可以支持对自我和情节记忆的出现的理解，并且包括语言能力在内的认知体系结构正在显示出具有自传性记忆能力的叙事自我的进步。我们通过考虑机器人技术中更完整的心理时间旅行模型的前景以及这种建模工作对理解人类情节记忆和自我的含义的含义。本文是主题问题的一部分，“情节记忆的要素：40年研究的教训”。
BPCI高级临床情节与质量度量相关表 - MY6上次更新：2024年7月
概述从2021年，型号4（My4）开始，参与者被要求选择临床发作线组（CESLG）而不是临床发作（CE）类别。在MY4及以后，参与者将通过选择“管理质量度量设置”或“替代质量度量”来评估质量的灵活性，对于他们承诺要承担责任的CESLG中的每个CE。为了帮助参与者选择，本文档确定了每个CESLG；与相应的Medicare严重性 - 诊断相关组（MS-DRGS），医疗保健通用程序编码系统（HCPCS）代码（HCPCS）代码或疾病的国际统计分类（ICD）第9或10次修订；对齐的行政/替代质量措施；国家质量论坛（NQF）或质量支付计划（QPP）编号（如果适用）；以及每个质量度量的数据源。
rimegepant（NURTEC）用于情节性偏头痛预防标准，用于2024年8月
以下建议基于医学证据，临床医生的意见和专家意见。文档的内容是动态的，并且随着新信息的可用性进行修订。本文件的目的是协助从业人员进行临床决策，标准化和改善患者护理的质量以及促进具有成本效益的药物处方。临床医生应使用此指南，并在个别患者的临床环境中进行解释。应根据其P＆T委员会和药房服务的政策和程序在当地设施中裁定排除和纳入标准的例外情况。应咨询产品信息以获取详细的处方信息。
Matplotlib 简介 - 不要失去情节
摘要 数据分析中，有多种工具和技术可用于创建信息图表，包括各种编程语言、库和软件包。本介绍将重点介绍 Matplotlib 库，特别是 Pyplot 模块，演示如何在 Python 中创建基本图表。我们将探索修饰和细化这些图表的技术，以提高其可视化和通信效果。主题将包括自定义绘图元素、使用不同的颜色选项以及添加注释和标签。目标是让与会者掌握制作清晰可视化的技能。
播客名称：ACM BYTECAST情节：Juan Gilbert
播客名称：ACM BYTECAST情节：Juan Gilbert-第55集欢迎来到ACM Bytecast Podcast，这是计算机机械协会系列的ACM Bytecast Podcast！播客在计算研究和实践的交集中与研究人员，从业人员和创新者进行对话，涉及其经验，经验教训以及计算未来的愿景。在这一集中，微软开发人员社区副总裁，播客汉塞尔米特的主持人Scott Hanselman采访了来宾Juan Gilbert。Juan是Andrew Banks家族的首位，佛罗里达大学的计算机和信息科学与工程系主任，他在那里领导了社会良好实验室的计算机。 开始，胡安·吉尔伯特（Juan Gilbert）获得了美国总统授予的国家技术创新奖，这是您可以在该领域获得的最高奖项。 他不知道有人提名他，并从蓝色的电子邮件中收到一封电子邮件，说大学必须批准它，但这是高度保密的。 他于2019年获得提名，但直到2023年才获得奖励。 他还解释了他的活跃项目，这是一个全面的投票系统。 国会通过了立法，以帮助残疾人投票，但他们创造了一种单独但平等的方法。 他设计了一台通用投票机，旨在帮助人们与其他任何人在同一台机器上投票。 它具有带有多模式的无障碍设计，如果您盲目或视力障碍，可以与您交谈。 您可以使用语音或开关或按钮响应。 所以，他们创建了一个应用Juan是Andrew Banks家族的首位，佛罗里达大学的计算机和信息科学与工程系主任，他在那里领导了社会良好实验室的计算机。开始，胡安·吉尔伯特（Juan Gilbert）获得了美国总统授予的国家技术创新奖，这是您可以在该领域获得的最高奖项。他不知道有人提名他，并从蓝色的电子邮件中收到一封电子邮件，说大学必须批准它，但这是高度保密的。他于2019年获得提名，但直到2023年才获得奖励。他还解释了他的活跃项目，这是一个全面的投票系统。国会通过了立法，以帮助残疾人投票，但他们创造了一种单独但平等的方法。他设计了一台通用投票机，旨在帮助人们与其他任何人在同一台机器上投票。它具有带有多模式的无障碍设计，如果您盲目或视力障碍，可以与您交谈。您可以使用语音或开关或按钮响应。所以，他们创建了一个应用它还提供了隐私，因为选民可以为他们投票的人说“投票”，而不是该人的名字，因此他们的投票仅在他们和政府之间。在他为社会良好实验室计算的计算机中，想法是通过为现实世界中的问题构建创新的解决方案来改变世界。接下来，Juan和Scott讨论了AI的角色，以及它将带走工作还是工作的方面。胡安说，我们真的不知道AI会如何影响我们的社会。我们唯一可以说的是AI会改变事物。他们谈论了几年前政府如何克隆绵羊，他们认为他们不会复制人类。AI是开源的，社会决定我们不会将AI用于某件事并不那么容易。它被模仿到该国及其自身法规。在机场的面部识别被视为亚洲国家的一项非常出色的技术，但美国参议员说这不是一个好主意。每个文化和国家对同一技术都有非常不同的反应。我们也不知道AI在部署之前是否有效。ai具有面部识别的AI最终使用偏见，造成差异并误认为身份。我们不知道AI是否会真正起作用，直到我们部署它并认为它是成功的。在招聘决定中，胡安创建了应用程序任务（aq），这是消除种族，国籍，性别等的使用的技术。在许多不同属性的申请人之间具有整体多样性。此外，胡安博士谈到了他们如何决定要进行的实验室。该技术建议当申请人剩余担任该职位时，建议使用哪些申请人。他说，这些想法来自社会以及他们看到的问题和事件。例如，他的学生不高兴人们在例行交通停顿期间不断被枪击。
在机器人情节长期记忆中忘记
摘要 - 人工认知体系结构传统上依靠复杂的记忆模型来编码，存储和检索信息。但是，将所有数据从工作记忆（WM）转移到长期内存（LTM）的常规实践导致高度数据量和有效的信息处理和访问的挑战。确定在机器人LTM中保留或丢弃的信息尤其具有挑战性，因为缺乏有关未来数据利用的知识。从人类忘记本文中汲取灵感，并评估只有在遇到新信息时，才能在机器人的LTM中巩固新颖的遗忘技术。所提出的方法结合了在数据传输到机器人LTM期间的快速过滤，而较慢，更精确的遗忘机制，这些机制会定期评估LTM内部的离线数据删除。我们比较了不同的机制，利用指标，例如数据相似性，数据年龄和合并频率。通过比较两个ARMAR机器人在其LTM中搜索过去的对象位置中以情节为中心的自我图像和机器人状态数据中搜索过去对象位置的任务，可以评估忘记技术的功效。实验结果表明，我们的遗忘技术大大降低了机器人LTM的空间要求，同时保持其成功执行依靠LTM信息的任务的能力。值得注意的是，基于相似性的遗忘方法的表现优于基于频率和时间的方法。与使用单个遗忘策略相比，基于在线频率的，基于在线相似性，基于离线相似性和基于时间的衰减方法的组合显示出卓越的性能。
面向对象的分析是建立复合短期干旱和作物热应激的气候故事情节的基础
方法：我们分析了4月至6月至7月的美国中北部地区短期干旱和农业热应激。我们在独立斜率模型（PRISM）上使用了4公里参数高程回归进行观测，汇总到25公里网格和两个25公里的区域气候模型版本4（REGCM4）使用GFDL-或MPI-GCM边界条件。我们选择了1981 - 2000年作为当代时期，而2041- 2060作为我们的场景时期，它使用了代表性的集中途径8.5排放场景。，我们使用面向对象的分析来识别符合指定标准的时空域中的对象，例如超过热压力温度阈值，以识别观测和模拟中感兴趣的事件。事件诊断允许分析化合物事件，当温度和干旱物体重叠时发生。
未来的南极气候：中纬度喷气的故事情节加强和转移从CMIP6
摘要：区域气候变化不确定性的主要来源是模拟大气循环响应对全球变暖的响应时的巨大差异。使用耦合模型对比项目（CMIP6）的第六阶段的全球气候模型套件（CMIP6），采用故事情节方法来得出2070 - 99年南极气候变化的物理上合理的情况，根据共享的社会经济途径SSP5-8.5-8.5.5。这些故事情节对应于模拟季节性海冰损失量的差异，并且（i）夏季平流层极性涡流（SPV）崩溃或（ii）冬季SPV加强的延迟，这共同构成了对未来气候变化的反应模式的强大驱动因素。此类变化的组合众所周知可以对南半球中纬度喷射流进行强有力的控制，我们将其量化为共同解释了夏季喷气响应方差的70％，冬季量化了35％。在夏季，对流层喷射流的预期增强和位移在a之间变化； 1和2 m s 2 1增加和； 2 8 - 4 8分别跨故事情节。在两个季节中，射流的更大加强与南极变暖较少相关。相比之下，降水中的反应更加一致，但仍然被大规模动力学削弱。我们发现，南极周围的高纬度降水量的增加对于故事情节的特征更为明显。我们的结果突出了故事情节方法在说明模型不确定性并理解确定预计南极区域气候响应中传播的过程中的实用性。
经验重播算法和情节内存的功能
1伦敦经济学和政治科学学院哲学，逻辑和科学方法摘要：情节记忆是过去事件的记忆。它特征在于在思想中“重播”自己的经历的经历。这种生物学现象激发了AI中几种“经验重播”算法的发展。在本章中，我询问经验重播算法是否可能揭示出关于情节记忆功能的难题：情节记忆有什么促进发现它的认知系统？我认为，经验重播算法可以作为情节记忆的理想化模型，以解决这个问题。以DQN算法为案例研究，我建议这些算法为助记符帐户提供了一些支持，在哪些情节内存的功能中，信息在存储，编码和检索信息。通过扩展和适应经验重播算法，我们可能会进一步了解情节记忆的操作和对认知的贡献。关键字：情节内存；经验重播；人工智能;认知角色功能；模型
情节提交政策和指南
绘图器纸张尺寸：请使用标准的建筑纸张尺寸，例如18“ x24”，24“ x36”，30“ x42”和36“ x48”。也可以接受的是24“ x24”和24“ x48”，因为这些是建筑构建中显示器的尺寸。不要将长横幅文件作为情节提交。绘图仪可靠地打印最多48英寸。长度除此之外，有图像被删除或在完成之前切断图像的风险。可以为比赛的情节提交纸张尺寸的例外。在提交的所有适当纸张大小的PDF文件后，都可以拒绝和/或打印任何其他大小的尺寸图提交。媒体实验室不会打印8.5“ x 11”或11“ x 17”。D1中提供的 RICOH打印机必须用于打印图像/第11英寸x 17英寸及较小的印刷图像。 将多个8.5“ x 11”或11“ x 17”页面安排到较大的页面上以绘制绘图不是可以接受的工作，而是使用风条别打印机。RICOH打印机必须用于打印图像/第11英寸x 17英寸及较小的印刷图像。将多个8.5“ x 11”或11“ x 17”页面安排到较大的页面上以绘制绘图不是可以接受的工作，而是使用风条别打印机。