摘要 - 我们为自动移动机器人提出了一个基于储层的Q学习模型。该模型是在强化学习框架上训练的,在该框架中,代理商根据环境给出的奖励执行反复试验。此模型中的储层在输入层上接收感官信号,并近似输出层上可能的操作质量。该模型是根据Q-学习训练的,Q学习是一种无模型的重新执行学习算法。Q学习是从最大程度地提高奖励对连续试验的期望值的意义上的最佳政策。我们使用2D机器人模拟器环境评估该模型,其中设备机器人从开始位置转移到目标位置,同时避免环境中的障碍。我们表明该模型正确地学习了适当的行为,并将机器人从开始位置到目标位置。目前的工作可能有助于开发类似脑型的人工智能。1。简介
越来越多的机器人和自动驾驶汽车与操作员一起工作。但是,标准化方面的新功能是什么?该领域的未来有什么影响?您想找出您自己的活动特别关注的标准吗?在联邦公共服务经济的支持下,Sirris启动了该行业4.0标准单元,以告知比利时企业(本质上是中小企业)现有标准和未决出版物。工业环境中机器人技术领域最相关的标准是由ISO协调的,特别是通过其技术委员会ISO/TC 299“机器人技术”和ISO/TC 199“机械安全性”。由ISO/TC110“工业卡车”开发的电力运营工业卡车领域的标准化本文档提供了对当前适用标准的见解及其预计的Evolution
开发用于监测有机化学物质(农药,激素)以及水,土壤和空气中的抗菌耐药性细菌和病原体的电子生物传感器;开发基于生物体的生物传感器来检测水和土壤中的有机和无机污染;研究发达生物和设备的环境性能;对污染区域留下的生物的宏基因组学分析,以便能够搜索多个基因簇的各种功能(例如EFSA),以评估发达生物对自然环境的影响。基于生物体的生物传感器将组成能够检测的转基化学发光细菌
授予,应用程序供应商不应就其技术和/或财务提案有关的任何事项与埃森哲日本有限公司联系。与提案评估和裁决建议有关的信息不得向任何其他不正式关注该程序的方披露,直到发布合同裁决信息。
We introduce phi-3-mini , a 3.8 billion parameter language model trained on 3.3 trillion tokens, whose overall performance, as measured by both academic benchmarks and internal testing, rivals that of models such as Mixtral 8x7B and GPT-3.5 (e.g., phi-3-mini achieves 69% on MMLU and 8.38 on MT-bench), despite being small enough to be deployed on a 电话。我们的培训数据集是用于PHI-2的扩展版本,该版本由大量过滤的公开可用的Web数据和合成数据组成。该模型还可以进一步符合鲁棒性,安全性和聊天格式。我们还提供了针对4.8T令牌训练的7B,14B型号的参数缩放结果,称为Phi-3-Small,Phi-3中,均比Phi-3-Mini(例如,MMLU上的75%,78%,在MT-Bench上的8.7,8.7,8.7,8.7,8.7,8.7,8.7)。为了增强多语言,多模式和长篇文化功能,我们在PHI-3.5系列中介绍了三个模型:Phi-3.5-Mini,Phi-3.5-Moe和Phi-3.5-Vision。与其他类似规模的开源模型相比,具有66亿个活动参数的16 x 3.8B MOE模型,在语言推理,数学和代码任务方面取得了卓越的性能,例如Llama 3.1和Mixtral系列,以及与GEMINI-1.5-FLASH和GPT-FLASH和GPT-FLASH和GPT-4O-MINI相比。与此同时,Phi-3.5-Vision是一个源自PHI-3.5- mini的42亿个参数模型,在推理任务方面表现出色,并且擅长处理单片图像和文本提示,以及多图像和文本提示。
Holding tank specifications: Freshwater Capacity (gallons) of freshwater tank: _______ Diameter of freshwater tank inlet: ______ Construction material of freshwater tank: ________________________________________ How will the freshwater inlet be protected when not in use?__________________________不使用时将用于填充淡水罐的软管会在哪里储存?____________ __________________________________________________________________________ Note: Water tank construction/materials must be safe, durable, corrosion-resistant and non-absorbent.用于输送饮用水的软管还必须具有抗蚀,碎屑,扑灭,刮擦,得分,扭曲和分解的软管。用光滑的内部表面完成;并清楚而持久地确定其使用,即使不是永久固定。废水罐的废水容量(加仑):废水罐排水的直径_____ _____描述如何清空废水罐:注意:注意:容量必须比淡水罐大15%。废物连接必须位于水入口连接以排除饮用水系统的污染。车辆上的所有连接用于维修废水箱,必须与用于向移动食品单元供应饮用水的尺寸或类型不同。
记录显示,“手机依赖症”一词最早出现在 21 世纪。《牛津英语词典》发现的第一例“手机依赖症”出现在 2008 年的《每日邮报》(伦敦)上。大学生频繁使用互联网社交媒体平台,这可能会对他们生活的方方面面产生不利影响。这项研究是印度和其他国家开展的最大规模研究之一,旨在了解传统文化如何向数字文化转变,并评估大学生因使用互联网而对社交网站产生成瘾问题的发生率。患有失去与手机连接恐惧症的人被称为“手机依赖症”或“无手机恐惧症”。社交媒体成瘾的特点是,人们无法满足地需要使用或登录社交媒体,对社交媒体过度关注,并在社交媒体上花费大量时间和精力,以至于干扰了生活中的其他重要方面。根据多项民意调查,各大学的每个学生都拥有一部智能手机,并经常在家里和校园里使用它。由于过度定期使用任何东西(包括数码设备)都会导致上瘾,研究人员决定将智能手机成瘾归类并定义为“手机依赖症”。这项研究使用基于手机的自我评估调查研究来评估各大学生是否存在手机依赖症以及存在到何种程度。本研究的目的是确定 15 至 35 岁印度人的手机依赖症程度。根据这项研究,我们的“身体、精神和社会健康”存在严重问题,并且存在中度至重度的手机依赖症。关键词:智能手机成瘾;手机依赖症;移动学习;青少年;焦虑;抑郁;压力
在本文中使用了纯追求算法(PPA)来解释四个轮子的汽车如何移动。MATLAB环境具有广泛的模拟功能,可以准确地代表复杂的机器人行为。是这些部署的是对机器人操作动力学的扩展分析。在MATLAB/SIMULINK框架中,从不同算法获得的航路点定义了机器人轨迹。一个里程表传感器有助于本地化机器人,从而在其位置上提供了准确的实时信息。在批判性地评估了几个性能指数之后,很清楚该控制算法的工作状况如何,因为它将机器人从初始状态顺利移动到其目标,几乎完全没有振荡。模拟的发现确认,如果选择了适当的lookahead距离,那么机器人可以有效地跟踪航路点并沿着轨迹保持最佳路径,直到终于到达目标点
摘要这项研究是为了分析在手机上接触不同媒体时幼儿的行为变化。,我们对140位父母进行了封闭式调查,以在1-3岁之间的儿童行为中观察到手机暴露在身体,言语,心理,情感和心理变化方面。每个调查都提交30个回答,因为上面提到的六个类别包含五个问题。可以推断,只有2.85%的幼儿从未使用过手机,而34.1%的幼儿经常使用的电话媒体。我们使用Z检验来统计分析数据,并报告说,父母在心理上有25.4%的言语,32.2%的口头,心理34.1%,情绪23.2%和身体上的身体变化为24.7%。结果得出的结论是,长时间的手机暴露会导致幼儿的行为变化,从而影响他们在社会上不活跃,交流延迟,缺乏集中,缺乏表达和身体弱点。我们还得出结论,接触手机的儿童更社交,并且具有适当发展的认知能力。关键字:幼儿,手机媒体,行为效果,PVMEP。引言这项研究是在巴哈瓦尔布尔地区进行的,以研究手机暴露对幼儿行为的影响。手机是时间和娱乐的必要性,尤其是对于孩子而言。虽然手机缓解了我们的生活,而大约有60亿人正在积极使用全球手机媒体(Bernritter,2022),但它也是一个诅咒。使用媒体的负面后果是,它会损害幼儿的心理,因为他们变得越来越不社交,并且不会与年龄的其他孩子互动。研究表明,1-3岁的幼儿对社交媒体应用程序的接触百分比更高。它可能引起健康问题并影响其心理学,这对他们的未来生活很危险(Divan,2008)。这可能会影响幼儿不关注周围环境,从而导致儿童由于注意力较少而无法进行批判性思考。另一个必不可少的事情是由于使用手机而剥夺睡眠。要获得适当的幼儿增长,他们必须完成睡眠周期,这比其他年龄段更多。根据美国儿科学会(AAP),智能手机,笔记本电脑,电视或电子设备,不应放在儿童房间中。AAP建议让幼儿参与户外活动和其他体育活动。不同的研究表明,更多地接触手机的幼儿面临健康生活方式,建立关系和表现出较低社交互动的较高风险。研究还表明,长期接触社交媒体会影响幼儿的社会心理行为,这导致
在全球范围内,青年中1型糖尿病(T1D)的患病率正在增加。手机,尤其是MHealth应用程序,可能会改善青年对这种慢性病的管理。但是,这些服务的设计很少对低收入和中等收入国家(LMIC)的用户说明。在本文中,我们研究了影响手机在肯尼亚农村和城市中使用手机来管理T1D的因素。我们的分析借鉴了与T1D青年(11至18岁之间),他们的照顾者以及其他重要的利益相关者(包括医生和学校老师)进行的58次访谈。我们的发现引起了人们对MHealth应用程序优先级的手机功能与参与者使用惯例的重大不匹配的关注。我们讨论了这些发现对MHealth设计和用户研究的实际含义。
