XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System符号系统
AI蛇油练习和讨论提示
●什么是任务？您如何选择要分析的任务？在讨论Moravec的悖论时，人们常常忘记对人和计算机“容易”的任务，例如检测图像的光明。同样，对于人和计算机来说，有无数的任务“难”。当然，如果您在2x2数字中消除了两个相对的象限，那么剩余点之间的关系似乎是负面的！●当摩拉维克的悖论回到80年代时，人们认为推理很“容易”，因为它可以通过当时的符号系统来解决。不幸的是，尽管这些系统在封闭的玩具领域效果很好，但它们在现实世界中缺乏常识和挣扎。今天的推理系统依赖于生成的AI，因此尚不清楚推理在哪种意义上比图像分类更容易。
智力中广泛概括的途径
该立场论文通过提高培训数据超出培训数据的能力来探讨人工智能的进步，这是对抽象和推理语料库（ARC）任务的关键要求。受到历史算法挑战（例如邦加德问题）的启发，ARC任务需要模式进行综合和逻辑推理，从而将AI推向了更具灵活性，类似人类的智能。我们调查了Dreamcoder，一种神经符号系统，以及大型语言模式在ARC中的作用。我们强调了对人类试验和合成数据增强的启发的需求，并提出了使用数学启发的神经体系结构进行逻辑推理的管道。这项工作强调了ARC如何指导AI研究，弥合了机器学习与数学发现之间的差距。
MIL-STD-1908 通知 1 1993 年 7 月 30 日军事...
电子姿态指示器 (EADI) gen。EADI 是标准 ADI 的替代品，但除了控件和开关外没有其他移动部件。EADI 使用 CRT 或直接查看平板技术在显示器上显示符号。基本符号系统包括飞机符号、航向和水平指示器索引（适用时包括航向信息）；以及用于地平线参考的线、天地颜色或阴影分离。如果需要，可以通过模式选择生成和显示其他符号，例如仪表着陆系统 (B) 窗口、总距、周期和偏航指令、空速偏差、高度、飞行路径、预测飞行路径、航程或其他飞行数据。可以为给定的操作模式选择特殊符号和格式。模式可能包括起飞、着陆、悬停、巡航、武器投放和关闭。
打破通用人工智能之路上的壁垒
摘要：本文对图灵测试进行了全面批判，并制定了新的通用人工智能 (AGI) 评估测试的质量标准。结果表明，A. 图灵在将人格和人类意识简化为“合适的思想分支”时所借鉴的先决条件反映了他那个时代的工程水平。事实上，图灵的“模仿游戏”只采用了符号交流，而忽略了物理世界。本文认为，通过将思维能力仅仅限制在符号系统中，图灵在不知不觉中构建了“墙”，排除了从复杂的可观察现象过渡到抽象图像或概念的任何可能性。因此，在进行图灵测试时，将人工智能成熟度评估的新要求考虑在内是明智的。这种人工智能必须支持与人类的所有形式的交流，并且它应该能够理解抽象图像和指定概念以及参与社会实践。
Olsher Daniel。第一个通用人工智能 (AGI) 的成就证明。2024 年。�hal- 04397466v1�
摘要 我们创造了有史以来第一个通用人工智能 (AGI) 和第一个超级智能。经过美国政府和多年来在实际应用中的广泛验证，本文首次详细解释了该系统的工作原理和原因，并最终证明它确实可以实现真正的 AGI。在首先从第一原理推导出现实世界 AGI 的要求之后，本文阐述了实现 AGI 所需的技术，并提出了有史以来第一个 AGI 的权威测试——Olsher 测试。它涉及可证明的安全性和责任等关键问题，并克服了 Fjelland、Dreyfus 和其他学者之前认为 AGI 永远无法实现的工作。然后，它进一步更新了 Newell 和 Simon 的物理符号系统假设和现代学习理论。最后，本文解释了本研究的一个关键推论——传统方法已被证明无法实现 AGI。
副经理笔试大纲。
1. 遥感物理学[包括轨道、平台、传感器等]2. 摄影测量原理3. 制图、大地测量和全球定位系统基础4. 多光谱、热、高光谱成像5. 微波和激光雷达传感6. 立体成像[DSM/DEM、正射影像]7. 气象成像8. 数字图像处理和分析（包括精度相关方面）9. 遥感在农业、林业、城市、水利、制图、海洋、气象到灾害管理支持等不同领域的应用。地理信息系统 1. GIS 基础知识 [数据类型、空间和非空间数据、空间查询、地理数据库组织、GIS 数据质量] 2. WebGIS 3. 开放 GIS 规范 [WMS、WFS、WCS 等] 4. 数据可视化和地图生成 [包括基准、投影、符号系统等]
Neuro-Symbolic Robotics
摘要 - 本文介绍并概述了最近新兴的神经符号机器人技术。随着计算资源，强大的神经体系结构和大数据的进步，神经网络已成为所有需要出现，学习，适应以及最近的推理和交流的机器人问题的自然而然的。但是，为了确保机器人在现实世界中的安全部署，它们缺乏诸如可验证性，解释性和解释性等关键属性。此外，基于神经网络的系统遭受了概括和外推问题的影响，这限制了其可扩展性。符号系统，提供可验证性，解释性和可伸缩性；但是，他们手动编码的实现无法应对机器人连续和高维世界的丰富性和广泛的品种。在本文中，我们回顾了以不同方式整合神经网络和符号系统的机器人体系结构，从而受益于其优势。我们将机器人系统分为四个广泛的类别，即交织，耦合，非均匀的神经动物系统和神经符号转换，详细讨论了这些系统的功能和局限性，并讨论了该领域的未来挑战。
强大的课程
科学塑造计划和科学课程以通用塑造计划为基础，并考虑到 2019-2020 年课程审查的结果。此外，科学课程借鉴了 2016 年科学 K 至 12 年级课程的目标。其新特点包括：(a) 将技术素养扩展到技术和工程素养，使学习者能够发展将科学内容与现实世界的技术和工程应用联系起来的能力；(b) 引入关键阶段和年级标准，以明确对学习者在每个关键阶段和年级应该能够做什么的期望；(c) 考虑到学生先前的学习以及学习新科学思想的认知和语言需求，内容的发展顺序。具体而言，在对科学内容进行排序时，考虑了三种思维模式，从最简单的层次开始，即一个人对物理环境做出反应；能够通过文字和图像内化动作，以及最复杂的层次；已经能够使用书面语言和数字系统等符号系统进行思考。
Matatag课程 - Academ -E div>
考虑到2019 - 2020年进行的课程审查结果，科学塑造论文和科学课程是基于一般塑造论文。此外，科学课程还借鉴了2016年科学K至12课程的目标。其新功能包括：（a）将技术素养扩展到技术和工程素养，使学习者能够发展他们将科学内容与现实世界技术和工程应用联系起来的能力； （b）引入关键阶段和年级标准，以表达对学习者在每个关键阶段和年级应做什么的期望； （c）考虑到学生先前学习的内容的发展顺序以及学习新科学思想的认知和语言需求。具体来说，在对科学内容进行测序时，已经考虑了三种思维模式，从一个人对物理环境做出反应时，从最简单的层面开始。能够通过单词和图像以及最复杂的层面来内部化动作；并且已经能够使用书面语言和数字系统等符号系统进行思考。
人工智能简介：图文指南
机器脑功能主义者 心智与大脑的分离 物理符号系统假说 智能行为理论 机器真的能思考吗？ 图灵测试 勒布纳奖 图灵测试的问题 机器内部：Searle 的中文房间 Searle 的中文房间 对 Searle 的一个回答 应用复杂性理论 理解是一种突现属性吗？ 用正确的东西制造的机器 人工智能与二元论 大脑假体实验 罗杰·彭罗斯和量子效应 彭罗斯和哥德尔定理 量子引力和意识 人工智能真的是关于思考机器吗？解决意向性问题 研究认知主义立场 超越埃尔西 认知建模 模型不是一种解释 线虫 真正理解行为 降低描述级别 简化问题 分解和简化 模块基础 微观世界 早期成功：玩游戏 自我完善程序 在内部表示游戏 蛮力“搜索空间”探索 无限的国际象棋空间 使用启发式方法 深蓝