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六种语言粒度的具身处理
语言处理受感觉运动体验的影响。在这里，我们回顾了语言处理中体现和扎根影响的行为证据，这些影响涵盖六个语言粒度级别。我们研究 (a) 子词特征，讨论扎根对图像性（词形和含义之间的系统关联）的影响；(b) 单词，讨论模拟颜色、感觉模态和空间位置的边界条件和概括；(c) 句子，讨论动作方向模拟的边界条件和应用；(d) 文本，讨论模拟教学如何提高初学者的理解力；(e) 对话，讨论多模态线索如何改善轮流和对齐；(f) 文本语料库，讨论分布式语义模型如何揭示扎根和体现知识在文本中的编码方式。这些方法正在汇聚成令人信服的语言心理学解释，但与此同时，对体现方法和特定实验范式也提出了重要的批评。最可靠的前进之路需要采用多种科学方法。通过提供互补证据，结合不同粒度级别的多种方法可以帮助我们更全面地了解语言处理中体现和基础的作用。
中型翼身融合亚音速运输机设计
根据联邦航空管理局的研究，仅美国航空公司每年就燃烧 162 亿加仑的航空燃料，导致美国空气污染的 3% 以上，航空业贡献了全球空气污染的 1% 以上。与其他污染源相比，这些数字可能看起来微不足道，但航空业仅占世界贸易量的 0.5%，而全球能源消耗量为 2.2%。目前电池和电动机的进步并不能在不久的将来取代燃气涡轮发动机，特别是对于远程飞机而言。本文介绍了一种 BWB 飞机的概念设计，该飞机可载客 160 人，航程 9200 公里，巡航速度为 0.77 马赫数，可通过 FAR 25 认证。设计非常规配置的方法包括传统的飞机设计方法和新颖的方法。在任何航程方程中，升阻比都起着重要作用。对于 BWB 飞机来说，这个比率相当高，而且随着发动机效率的提高，每位乘客每公里的燃油消耗量可以大幅降低。与具有类似载客量和任务特征的传统飞机相比，BWB 飞机的一体式设计提供了较低的空重。
具身人工智能调查：从模拟器到研究任务
摘要 — 从“互联网人工智能”时代到“具身人工智能”时代，出现了一种新兴的范式转变，人工智能算法和代理不再从主要来自互联网的图像、视频或文本数据集中学习。相反，他们通过与环境的互动从类似于人类的自我中心感知中进行学习。因此，对具身人工智能模拟器的需求大幅增长，以支持各种具身人工智能研究任务。对具身人工智能日益增长的兴趣有利于对通用人工智能 (AGI) 的更大追求，但目前还没有对这一领域的当代和全面的调查。本文旨在为具身人工智能领域提供百科全书式的调查，从其模拟器到其研究。通过评估我们提出的七个特征的九个当前具象人工智能模拟器，本文旨在了解模拟器在具象人工智能研究中的用途及其局限性。最后，本文调查了具象人工智能的三个主要研究任务——视觉探索、视觉导航和具象问答 (QA)，涵盖了最先进的方法、评估指标和数据集。最后，通过调查该领域发现的新见解，本文将为任务模拟器的选择提供建议，并为该领域的未来方向提供建议。
意向性具身代理的神经动力学原理
情境化具身智能体如何利用知识实现目标是自然和人工智能的经典问题。生物体如何利用其神经系统实现这一目标是具身认知神经理论面临的核心挑战。为了构建这一挑战，我们借用了塞尔对意向性的分析中的术语，即其两个契合方向和六种心理模式（感知、记忆、信念、行动中的意图、先前意图、愿望）。我们假设意向状态由神经激活模式实例化，而神经激活模式由神经交互稳定。动态不稳定性为启动和终止意向状态提供了神经机制，对于组织意向状态序列至关重要。概念节点网络所表示的信念是自主学习的，并根据期望的结果被激活。意向智能体的神经动力学原理在一个玩具场景中得到演示，其中机器人智能体探索环境并根据学习到的颜色变换规则将物体涂成所需的颜色。
事故で亡くなった空军兵士の身元について - 三泽空军基地
w w w .m i s a w a .a f .m i l 第 35 战斗机联队 (DSN) 电话：315-226-3075 传真：315-226-9342 公共事务办公室 (COM) 电话：0176-53-5181，分机。226-3075 日本三泽空军基地 96319-5009 (COM) 传真：0176-53-5181，分机。226-9342
让Matrigel在4oC上解冻过夜（保持冷冻瓶...
10％DMSO 50％50％您的细胞在我们中生长的任何介质我们现在都使用低温稳定器CS10（遵循制造商的说明）使其冷介质从Wells到冷冻到冻结细胞的选择方法（胰蛋白酶或EDTA）-spin -spin -Spin @ 1200rpm @ 1200rpm（在常规媒体中使用RI。，如果您不需要与EDTA旋转单元格脱离，除非您有很多井） - 使用P1000移液管（-Add -add冻结媒体量的冻结媒体量所需的冻结媒体） - 每次冻结小瓶需要冰冻的媒体） - 带有液体的液化介质） - 带有piftette -distertibute -distribute -distribute -distribute -distribute -distribute -distribute -distribute -distribute 1ml/freezing vial -pute -pute -put -pute -put -pute -pute -80 deg to -80 degre。- 一天（或一个月），将小瓶带到液氮饲料（MEF，原发性胚胎成纤维细胞， -irryradied）中，我们使用Life Technologies CAT＃A34181（MTI -Globalstem cat＃gsc -6001g）
Moderna covid -19疫苗瓶额外剂量-NY.GOV
•疫苗接种者可能会从单个10剂小瓶中撤出10剂。•不能将多个小瓶的额外疫苗液组合在一起以产生额外的剂量。这尤其重要，因为该疫苗不含防腐剂。•使用任何可以在注射器中轻松草拟的额外疫苗来满足0.5 ml剂量的需求。这可能是11剂。•输入所有给予NYSII的疫苗，包括给出的任何其他疫苗。•如下所示，如下所示和管理Nysiis中的清单。
综合的、具身化的代理来逆向工程自然智能
为什么要研究这个问题？从线虫到鱼类、啮齿动物和灵长类动物，进化一直都在实现我们尚未实现的目标，即能够灵活而稳健地与物理世界互动以确保其生存的具身代理。这种感觉运动回路是跨物种共享的智能的基础，我们更抽象的推理能力（包括语言）也依赖于此。然而，设计这种能力一直是人工智能（AI）面临的一项重大计算挑战，尤其是考虑到制造通用机器人一直是一个长期目标（但尚未实现）。尽管算法和数据集规模的进步使有效的表征学习成为可能[18]，但当前的人工智能仍难以理解
如何使用氮气给 1000 磅（454 千克）气瓶加压
尽管霍尼韦尔国际公司认为本文所含信息准确可靠，但本文不提供任何形式的担保或责任，也不构成霍尼韦尔国际公司的任何明示或暗示的陈述或保证。许多因素可能会影响与用户材料一起使用的任何产品的性能，例如其他原材料、应用、配方、环境因素和制造条件等，用户在生产或使用产品时必须考虑所有这些因素。用户不应认为本文包含了正确评估这些产品所需的所有数据。本文提供的信息并不免除用户自行进行测试和实验的责任，用户承担与使用本文所含产品和/或信息相关的所有风险和责任（包括但不限于与结果、专利侵权、法规遵从性以及健康、安全和环境有关的风险）。
具有具身人工智能的现实人形机器人的多模态图灵测试
艾伦·图灵开发了图灵测试，作为一种方法来确定人工智能 (AI) 是否能够通过以 30% 以上的置信度回答问题来欺骗人类询问者相信它具有感知能力。然而，图灵测试关注的是自然语言处理 (NLP)，而忽略了外观、交流和运动的重要性。本文的核心理论命题：“机器可以模仿人类吗？”既涉及功能性，也涉及物质性。许多学者认为，创造一个在感知上与人类无法区分的逼真的人形机器人 (RHR) 是人类技术能力的顶峰。然而，目前还没有全面的开发框架供工程师实现更高模式的人类模仿，而且目前的评估方法还不够细致，无法检测恐怖谷 (UV) 效应的因果影响。多模态图灵测试 (MTT) 提供了这样的方法，并为在 RHR 中创建更高水平的人类相似性以增强人机交互 (HRI) 奠定了基础