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World File Search System第一人称
意识解释或描述？
意识是科学研究的一种不寻常的现象。它被定义为一种主观，第一人称现象，科学是客观的第三人称努力。手段（科文 - 结束）之间的这种错位 - 解释意识 - glave升至已成为生产力的解决方法：寻找“意识的神经相关性”（NCCS）（NCCS）。科学可以回避试图解释意识，而要专注于表征与意识可靠相关的神经活动的类型。但是，尽管我们在讨价还价中学到了很多关于意识的知识，但NCC方法最初并非旨在作为对意识的真实解释的基础。的确，它是为了避开试图找到一个的，可以说是徒劳的。那么，一个帐户如何以神经相关性而cou缩，理论应该做的工作是否：解释意识？答案是它不能，实际上，大多数现代意识记载都不会假装。因此，在这里，我们挑战了任何现代意识叙述是否实际上是理论。相反，我们认为它们是（竞争）意识定律。他们描述了他们无法解释的东西，就像牛顿在提供真正解释之前很早就描述了重力。我们使用各种现代叙述作为例子来阐述我们的论点，并继续争论，至少有一个现代意识叙述，注意模式理论，超出了描述与意识相关的大脑活动的描述，并将其作为一种解释性理论。
无人机保护事业
AGL 高于地面 AOI 感兴趣区域 ARF 即将起飞 ATC 空中交通管制 BEC 电池消除电路 B-VLOS 超视距 CAA 民航局 CHDK Canon Hack 开发套件 CMOS 互补金属氧化物半导体 CW 顺时针 CCW 逆时针 DSM 数字表面模型 DJI 大疆创新 ESC 电子速度控制器 FL 飞行高度 FLIR 前视红外雷达 FPV 第一人称视角 GIS 地理信息系统 GPS 全球定位系统 GNSS 全球导航卫星系统 IATA 国际航空运输协会 ICAO 国际民用航空组织 KAP 风筝航空摄影 LiDAR 光检测和测距 LiPo 锂聚合物 LRS 远程系统 MP 百万像素 NATS 国家空中交通服务 NDVI 归一化差异植被指数 NGO 非政府组织 NOTAM 飞行员通知 OPTO 光隔离器 OSD 屏幕显示 PfAW 空中作业许可 PNP 即插即用 PPK后处理运动学 RC 无线电控制 RGB 红色、绿色、蓝色 RPAS 遥控飞机系统 RTF 准备飞行 RTH 返回家园 RTK 实时运动学 RTL 返回发射 SfM-MVS 运动结构多视角立体 TLS 地面激光扫描仪 TOW 起飞重量 UAV 无人驾驶飞行器 UTM 无人驾驶飞机系统交通管理 VFR 目视飞行规则 VLOS 视觉视线
人类互动中的意图预测
人类推断他人意图的能力是天生的，对发展至关重要。机器应该获得与人类无缝互动的能力。我们提出了一个用于预测人类相互作用中参与者意图的代理模型。这需要在任何时候同时产生和认可互动，因为端到端模型很少。提出的代理通过一系列瞥见积极采样其环境。在每次采样时，模型会渗透观察类，并完成部分观察到的身体运动。它通过共同最大程度地减少分类和产生误差来了解身体位置的顺序以样品。模型在两个设置下的两孔相互作用的视频中进行了评估：（第一人称）一个骨架是建模的代理，另一个骨架的关节运动构成了视觉观察，并且（第三人称）是建模的代理，而两个相互作用的骨骼运动的关节运动构成了它的观察。使用基准数据集对实施注意机制的三种方法进行分析。其中一个是由感官预测误差驱动的，在两种情况下，通过对骨骼关节的50％进行采样，在两种情况下都达到了最高的分类精度，而在模型大小方面也是最有效的。这是从两人相互作用中学习意图预测的第一个已知的基于注意力的代理，其精度和效率很高。关键字：代理，意图预测，互动识别和产生，注意力，感知，本体感受。
展示从没有状态估计的像素飞行的敏捷飞行
摘要 - 次数是最敏捷的飞行机器人之一。尽管在基于学习的控制和计算机视觉方面取得了进步，但自动无人机仍然依赖于明确的状态估计。另一方面，人类飞行员仅依靠从板载摄像头的第一人称视频流将平台推向极限，并在看不见的环境中坚固地飞行。据我们所知，我们提出了第一个基于视觉的四摩托系统，该系统自动浏览高速的一系列门，而直接映射像素以控制命令。像专业的无人机赛车飞行员一样，我们的系统不使用明确的状态估计，并利用人类使用的相同控制命令（集体推力和身体速率）。我们以高达40 km/h的速度展示敏捷飞行，加速度高达2 g。这是通过强化学习（RL）的基于识别的政策来实现的。使用不对称的参与者批评，可以促进培训，并获得特权信息。为了克服基于图像的RL训练期间的计算复杂性，我们将门的内边缘用作传感器抽象。可以在训练过程中模拟这种简单但坚固的与任务相关的表示，而无需渲染图像。在部署过程中，使用基于Swin-Transformer的门检测器。我们的方法可实现具有标准，现成的硬件的自动敏捷飞行。尽管我们的演示侧重于无人机赛车，但我们认为我们的方法超出了无人机赛车的影响，可以作为对结构化环境中现实世界应用的未来研究的基础。
人机游戏中的人工智能：技术、挑战......
摘要：随着AlphaGo的突破，人机博弈人工智能迎来了大爆发，吸引了世界各地越来越多研究者的关注。作为检验人工智能的公认标准，各种各样的人机博弈人工智能系统（AI）相继诞生，如Libratus、OpenAI Five，还有击败人类专业选手的AlphaStar。人机博弈人工智能的快速发展标志着决策智能迈出了一大步，目前的技术似乎可以处理非常复杂的人机博弈。那么，一个自然而然的问题出现了：目前的技术在人机博弈中可能面临哪些挑战，未来的趋势又是什么？为了回答上述问题，本文对近期成功的游戏AI进行了综述，涵盖了棋盘游戏AI、卡牌游戏AI、第一人称射击游戏AI和实时战略游戏AI。通过综述，我们1）比较不同类型游戏的主要困难以及实现人类专业水平AI的相应技术； 2）总结开发复杂人机博弈人工智能时可以适当依赖的主流框架和技术；3）提出成功人工智能中现有技术的挑战或缺点；4）尝试指出人机博弈人工智能的未来趋势。最后，我们希望这篇简短的综述可以为初学者提供入门知识，并为人机博弈人工智能领域的研究人员提供启发。
运动意象和双手协调的简要回顾
运动意象疗法在临床环境中的应用越来越广泛，例如神经康复和脑机接口 (BCI)。中风后，患者会失去上肢功能，必须重新学习日常生活活动所必需的双手协调技能。物理治疗师将运动意象疗法与物理康复相结合，以加速康复。在 BCI 中，用户通常被要求想象一个动作，通常带有稀疏的指令。与此认知任务相吻合的 EEG 模式被捕获，然后用于执行外部命令，例如操作神经假体装置。因此，BCI 依赖于对运动意象的有效和可靠的解释。虽然运动意象疗法可以改善患者的治疗效果并为 BCI 研究提供信息，但其背后的认知和神经生理机制尚不清楚。某些类型的运动意象疗法比其他类型的更有效。例如，关注运动提示和采用第一人称视角比关注视觉提示和采用第三人称视角更有效。随着运动想象在神经康复和 BCI 中变得越来越占主导地位，阐明这些技术有效的原因非常重要。本综述的目的是研究迄今为止专注于运动想象和双手协调的研究。对这两个主题的当前研究的评估可以作为科学家和临床医生寻求使用运动想象来帮助改善双手协调的有用平台，无论是通过增强物理治疗还是开发更有效的 BCI。
神经科学家对意识的看法和禁忌
可以公平地说，大多数神经科学家对于意识如何产生这个问题采取的方法是忽略它。尽管有积极的研究项目在研究意识的关联因素，并探索可能相关的神经集合的信息属性，但这些方法中隐含的意识机制是意识不知何故就产生了。这种对意识“神奇出现”的依赖并没有解决“客观上不合理”的命题，即没有属性或特性可以说与意识相关的元素以某种方式聚集在一起产生意识。神经科学已经提供了证据表明神经元是意识的基础；在精细和粗略的尺度上，我们的意识体验的各个方面都依赖于特定的神经活动模式——在某种程度上，神经元的连接性计算了我们体验的特征。那么，我们如何从知道某些特定的细胞结构会产生意识，到理解为什么会这样呢？电生理学家测量的电压和电流背后是一个极其复杂的电磁场系统——这是大脑中神经元和神经胶质细胞的基本物理学。大脑完全由从原子层面向上的电磁 (EM) 现象构成。EM 场实际上体现了由产生第一人称视角的连接细胞集合执行的计算、信号或信息处理/活动。在细胞尺度上对 EM 场的研究提供了从基本术语（物理学）识别机制的外在迹象的可能性，而不仅仅是描述我们对它的心理抽象的相关性。
主题卡
在课程结束时，学生将能够：分析从文艺复兴文学到现在，在文学和文化中的非对比度经历的历史和文化背景；批判性地评估非异性经验和身份的文学表现，重点是种族，丧亲，艾滋病经验，痛苦的幽默和可见性/隐形/隐形/隐形/不可见性；理解并应用酷儿理论和性别研究方法，包括基于朱迪思·巴特勒，夏娃·科索夫斯基·塞奇威克，杰克·哈尔伯斯塔姆等的作品的方法，以及文学文本和文化文物；了解对文学和文化文本中强制性异性恋和性别二进制的第一人称讲故事和系统性批评的重要性；分析文学和文化中的非二元经历，重点是Aphra Behn的诗歌和弗吉尼亚·伍尔夫（Virginia Woolf）的小说；批判性地评估性别理论与生态学，种族和后殖民研究的交集； CE开发高级批判性阅读和写作技巧，以及对LGBTQIA文学和文化的更深入的了解；特别是，艾德丽安·里奇（Adrienne Rich），奥德尔·洛德（Audre Lorde），莉莲·法德曼（Lillian Faderman），詹姆斯·鲍德温（James Baldwin），克里斯托弗·伊瑟伍德（Christopher Isherwood I Tony Kushner）；探索在考虑与更广泛的社会和文化问题有关的非构象经验和身份时开放的关键可能性。
沉浸式脑机接口在运动意象过程中的功能连接评估
脑机接口 (BCI) 设计的新趋势旨在将这项技术与沉浸式虚拟现实相结合，从而为用户提供真实感。在本研究中，我们提出了一种实验性 BCI，使用运动想象 (MI) 来控制沉浸式远程呈现系统。该系统具有沉浸感，因为用户可以以第一人称视角 (1PP) 控制 NAO 人形机器人的运动，也就是说，机器人的运动就像是他/她自己的运动一样。我们使用图论属性（例如度、中介中心性和效率）分析了 BCI 控制过程中 1PP 和 3PP 之间的功能性大脑连接。在 1PP 的情况下以及在传统的第三人称视角 (3PP) 的情况下，这些指标的变化都是在用户可以看到机器人的运动作为反馈的情况下获得的。作为概念验证，在两个受试者进行 MI 来控制机器人运动时，记录了他们的脑电图 (EEG) 信号。图论分析应用于通过部分定向相干性 (PDC) 获得的二元定向网络。在初步评估中，我们发现 1PP 条件下 α 脑节律的效率高于前额叶皮层的 3PP。此外，在 1PP 条件下，EEG 通道 C3（初级运动皮层）测量的信号对其他区域的影响更大。此外，我们的初步结果似乎表明，1PP 条件下 α 和 β 脑节律在前额叶皮层具有较高的入度，这可能与自主感的体验有关。因此，在沉浸式系统中控制远程呈现机器人时使用 PDC 结合图论可能有助于理解这些环境中大脑网络的组织和行为。
近视自行车和打招呼：与近视患者共情的游戏
近视是一种常见的视力问题，患者能清楚看清近处的物体，但看远处的物体却模糊不清 [29]。近视是由于眼球形状导致光线弯曲（折射）不正确，使图像聚焦在视网膜前方而不是视网膜上 [29]。一般来说，低度近视小于 3.0 屈光度（<-3.0 D），中度近视小于 6.0 屈光度（-3.0 D 至 -6.0 D），高度近视通常大于 6.0 屈光度（>-6.0 D）。近视是全世界最常见的眼部问题之一。例如，中国约有 6 亿居民患有近视 [53]，美国有 4% 的人口患有高度近视 [41]。对于非近视人群来说，通常很难体会不同程度的近视，因此，很难感受到近视患者的痛苦和不适[4]。我们认为，缺乏对近视人群的同理心可能会导致在为近视人群设计产品时考虑不周，并无意中造成可访问性问题。最近，虚拟现实（VR）游戏作为一种以非评判性但引人入胜和有趣的方式培养同理心的媒介显示出巨大的潜力[39]。VR 可以为玩家提供具象的第一人称视角，通过使用虚拟环境来体验不同严重程度的近视[2]。与手机或显示器上的传统显示不同，VR 为用户提供了深度体验，在这种不存在的场景中带来最多的基于视觉而非触觉的反馈[26]，这对患者体验的同理心有益，有利于情景模拟和沉浸式体验。