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感知世界 - 英飞凌科技
依赖磁传感器 IC 的工业和消费应用数量也在增加，进一步推动了对我们产品的需求。我们的产品是实现高效、智能和舒适操作的关键组件。例如，我们的霍尔开关被视为无刷驱动器 (BLDC) 中电流换向的理想解决方案。许多应用需要传统的块换向 - 霍尔开关是这里的完美选择。通过使用我们的角度传感器系列直接测量转子角度，可以进一步提高效率水平。
感知您的世界... - 测量传感器
Measurement Specialties 为许多行业的 OEM 客户提供支持，包括工业、消费和商业。我们精心设计的传感解决方案可满足建筑产品、暖通空调、制冷、能源、过程控制、自动化、高度和深度测量以及饮料流量控制市场中各种应用的独特要求。我们广泛的技术组合和定制意愿使我们成为工业 OEM 的首选传感器供应商。从 VAV/HVAC 到过程控制、泳池和水疗中心到加油泵，我们了解传感器设计满足具有挑战性的 OEM 规格的需求。
第一人称内部感知的产生
要了解大脑，我们必须了解它的独特功能——产生第一人称内部感知、记忆和思维过程的感觉。两种刺激之间的联想学习预计会产生某些变化（在几毫秒内（请参阅常见问题解答）），从而使其中一个联想学习刺激（提示刺激）产生第二个刺激的内部记忆感觉（同样在几毫秒内）。要实现这一点，联想学习过程中的变化预计会发生在大脑内感觉刺激汇聚的位置。这里，我们需要问以下问题：“是否存在一个可能的细胞位置，通过联想学习的感觉输入信号到达的神经元过程可以在此汇聚并在学习过程中发生某些特征变化？”“如果联想学习可以在这个位置产生某些变化（在几毫秒内），那么它能否被其中一个刺激（提示刺激）用于产生对第二个刺激的记忆的内部感觉（在几毫秒内）？”“提示刺激在什么结构位置、通过什么机制激发作为第一人称属性的内部感觉？”“激发内部感觉的必要条件是什么？”“内部感觉的感觉特征或感质的基础是什么？”“是什么将系统保持在一起，以便从不同感觉刺激汇聚位置产生的内部感觉可以让提示刺激产生对第二个刺激的第一人称内部感觉？” “将系统结合在一起的机制与学习和记忆检索发生的细胞外电位振荡频率范围很窄（由脑电图结果证明）有什么关系？”“换句话说，是否存在一种机制，可以将在不同汇聚点诱发的内部感觉整合起来，以提供记忆？”“内部感觉产生的机制与行为运动活动有什么关系？”“衍生的机制是否可以扩展，以相互关联的方式解释不同的大脑功能？”如果我们仔细研究，我们有望找到一种机制，可以解释感觉输入信号汇聚位置的所有上述特征。当人们试图解决这个难题时，就有可能得出一个答案。这个可检验的假设被称为“相似假设”。
感知和行动的自由能量原理
自由能原理及其推论的主动推理构成了一种生物启发理论，该理论假设生物主体的行为会保持在一组有限的首选世界状态中，即它们会最小化其自由能。根据这一原则，生物主体会学习一个世界的生成模型，并计划未来的行动，以使主体保持满足其偏好的稳态。该框架适合在计算机中实现，因为它包含了使其在计算上可承受的重要方面，例如变分推理和摊销规划。在这项工作中，我们研究了深度学习工具来设计和实现基于主动推理的人工智能体，展示了面向深度学习的自由能原理，调查了与机器学习和主动推理领域相关的工作，并讨论了实施过程中涉及的设计选择。本文探讨了主动推理框架的新视角，将其理论方面应用于更实际的事务中，为主动推理新手提供了实用指南，并为想要研究自由能量原理实现的深度学习从业者提供了起点。
张量感知能量核算
随着由深度学习 (DL) 支持的人工智能 (AI) 应用的快速增长，这些应用的能源效率对可持续性的影响越来越大。我们推出了 Smaragdine，一种使用 TensorFlow 实现的基于张量的 DL 程序的新型能源核算系统。Smaragdine 的核心是一种新颖的白盒能源核算方法：Smaragdine 能够感知 DL 程序的内部结构，我们称之为张量感知能源核算。借助 Smaragdine，DL 程序的能耗可以分解为与其逻辑层次分解结构一致的单元。我们应用 Smaragdine 来了解 BERT（最广泛使用的语言模型之一）的能源行为。Smaragdine 能够逐层、逐张地识别 BERT 中能耗/功耗最高的组件。此外，我们还对 Smaragdine 如何支持下游工具链构建进行了两个案例研究，一个是关于 BERT 超参数调整的比较能量影响，另一个是关于 BERT 进化到下一代 ALBERT 时的能量行为演变。
关于发展中国家用户感知的研究
简介：网络世界中的第一道防线很强，难以预测密码。但是，用户通常会根据个人信息，字典单词，出生日期等选择高度可预测的密码。目标：主要目标是确定发展中国家用户的密码选择和实践。方法：大多数现有研究都是在发达国家完成的，我们详尽的搜索未能在发展中国家的背景下找到类似的研究。在这里，我们对孟加拉国国民的基于密码的安全感进行了详细的调查审查，其中包括881名参与者，主要是学生和专业人士。结果：发现大多数用户的实践不佳，例如，拥有个人信息（56％），密码重复使用（69％），具有常用模式（81.3％）。与预期的非技术背景相比，来自技术背景的学生表现得很好。但是，一些专业人员（尤其是银行家）出人意料地选择了密码较弱，即使处理敏感数据。结论：我们还提出一些建议来提高意识。
大脑衰老与言语感知
言语感知可能很困难，特别是对于老年人而言。尽管言语感知在社交互动中非常重要，但这些困难背后的机制仍不清楚，治疗方法也很少。虽然一些研究表明皮质听觉区域的衰退可能是这些困难的标志，但越来越多的研究报告称，听觉处理网络以外的区域也出现了衰退，包括参与言语处理和执行控制的区域，这表明可能存在广泛的潜在神经紊乱，尽管对于潜在的功能障碍尚无共识。为了解决这个问题，我们进行了两个实验，研究了在操纵背景噪音和说话者变化时言语感知的年龄差异，这两个因素已知会对言语感知有害。在实验 1 中，我们研究了 88 名年龄在 19 至 87 岁之间的健康参与者的言语感知、听力和听觉注意力之间的关系。在实验 2 中，我们使用磁共振成像 (MRI) 检查了皮质厚度和 BOLD 信号，并使用简单的中介方法将这些测量值与实验 1 中的 32 名参与者的语音感知表现联系起来。我们的结果表明，即使考虑到听力阈值和两项听觉注意力指标，语音感知也会随着年龄的增长而显著下降。与年龄相关的噪声环境下语音感知下降与听觉和语音处理区域（包括颞上皮层、腹侧运动前皮层和下额叶）以及执行控制区域（包括背侧前岛叶、前扣带皮层和内侧额叶皮层）的皮质变薄有关。此外，我们的结果表明，与年轻人相比，老年人的语音感知表现与右侧颞上皮层的大脑反应减弱有关，与老年人的左侧颞前皮层对噪音的反应增强有关。与年轻人相比，说话者的多变性与老年人的不同激活模式无关。总的来说，这些结果支持了老年人噪音障碍的言语感知能力存在弥漫性而非局限性功能障碍的观点。
对感知界面理论的批判
客观现实及其与我们的感知的关系一直是哲学和认知科学中争论的重要话题。霍夫曼的“感知界面理论”断言我们的感知与现实不一致，这是现有理论中最新且有争议的理论。霍夫曼和普拉卡什使用进化博弈论和遗传算法制定和评估了他们的理论。本文研究了“感知界面理论”，引入了基于代理的模拟。利用霍夫曼模型的原理和假设，首先，我们重新生成并认可了他最初将界面视为制胜感知策略的说法。然后，我们继续在更现实的条件下评估他的模型并挑战界面感知模型。我们的研究结果表明，在环境发生剧烈变化的情况下，界面感知不再与现实相容，并将界面物种进一步推向灭绝。我们提出的模型将为未来在更现实的条件下研究感知策略铺平道路。
有感知网络的出现和革命性的......
• JSON-LD 1.1 目前是 W3C 建议的推荐标准 • 数据目录词汇表 (DCAT) 第 2 版，W3C 推荐标准 (2020 年 2 月) • Web of Things W3C 数字孪生抽象层推荐标准 (2020 年 4 月) • 在本体和 schema.org 词汇表的广泛部署方面开展了大量工作