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E = MC2的最简单推导 - 斯坦福计算机科学
𝑐或（2）=𝑝𝑐上述方程的许多派生来自爱因斯坦的质量能量方程，导致圆形依赖性，这使得派生无效。相反，对光动量和压力的存在的识别和理论证实早于质量能量方程的发表，并以经验观察为基础。材料实体由带电的颗粒组成，当电磁波（包括可见的灯，入射在这种物体上）时，它们会根据Lorentz力在带电的颗粒上施加力。然后通过这些力传输电磁波的能量和动量，这些力在颗粒上发挥作用，从而增加了它们的能量。这构成了电磁波中动量和能量之间关系的基础。这是使用洛伦兹力的简化形式的方程（1）推导。另一方面，动量（p）定义为（3）𝑝=𝑚𝑣，其中m是实体的质量，v是其速度。在光子的情况下以光速（c）行驶，可以将定义重写为
MAGGOT生产的简单技术
抽象搜索具有良好营养价值的MAGGOT的更便宜且不那么乏味的方法将是一种实用的方法，可以解决牲畜饲料不安全感的问题，从而增加农民的收入。已经进行了几次尝试，以找到廉价且相对丰富的营养底物来部分或完全取代昂贵的组件，其中包括水果残留物，啤酒厂副产品，羽毛，羽毛，屠宰场产品，孵化场和奶牛浪费这些浪费，尽管需要这些技能，劳动力，劳动，劳动，劳动力，资本，资本，资本，资本，资本，竞争，可访问性对公司的生产。本文强调了简单的技术，即从不得详细的材料中生产定性和定量的magot，而无需详细阐述。从地点选择岩石，基材储罐（通过使用200个垃圾桶的使用），可用的底物和吸引剂的选择，收获技术，加工和保存的技术涉及的技术。照片1-6提供了所涉及的技术的实践证明。MAGGOT生产的简单技术将节省成本，劳动力和最小化牲畜废物的威胁，从而对现有的环境和人类健康施加严重的污染问题。关键字：技术，mag和生产。
航空航天工业中的数字孪生：简单介绍
摘要 数字孪生 (DT) 主要是任何可想象的物理实体的虚拟复制品，是一项具有深远影响的高度变革性技术。无论是产品开发、设计优化、性能改进还是预测性维护，数字孪生都在通过多种多样的业务应用改变各个行业的工作方式。航空航天业（包括其制造基地）是数字孪生的热衷者之一，他们对数字孪生的定制设计、开发和在更广泛的运营和关键功能中的实施表现出前所未有的兴趣。然而，这也带来了一些对数字孪生技术的误解，以及对其最佳实施缺乏了解。例如，将数字孪生等同于智能模型，而忽略数据采集和可视化的基本组成部分，会误导创建者构建数字影子或数字模型，而不是实际的数字孪生。本文揭示了航空航天界和其他领域数字孪生技术的复杂性，以消除影响其在安全关键系统中有效实现的谬误。它包括对数字孪生及其组成元素的全面概述。阐述其特征性的最新组成以及相应的局限性，航空航天领域未来数字孪生的三个维度，第三
简单但有效：具身人工智能的 CLIP 嵌入
对比语言图像预训练 (CLIP) 编码器已被证明对从分类和检测到字幕和图像处理等一系列视觉任务有益。我们研究了 CLIP 视觉主干对 Embodied AI 任务的有效性。我们构建了非常简单的基线，称为 EmbCLIP，没有任务特定的架构、归纳偏差（例如使用语义图）、训练期间的辅助任务或深度图——但我们发现我们改进的基线在一系列任务和模拟器中表现非常出色。EmbCLIP 在 RoboTHOR ObjectNav 排行榜上以 20 分（成功率）的巨大优势名列前茅。它在 iTHOR 1-Phase Rearrangement 排行榜上名列前茅，击败了采用主动神经映射的第二佳提交作品，并且 % Fixed Strict 指标增加了一倍多（0.08 到 0.17）。它还击败了 2021 年 Habitat ObjectNav 挑战赛的获胜者，该挑战赛采用了辅助任务、深度图和人工演示，以及 2019 年 Habitat PointNav 挑战赛的获胜者。我们评估了 CLIP 的视觉表示在捕获输入观察的语义信息方面的能力——这些原语对于导航繁重的具身任务很有用——并发现 CLIP 的表示比 ImageNet 预训练的主干更有效地编码了这些原语。最后，我们扩展了我们的一个基线，生成了一个能够进行零样本物体导航的代理，它可以导航到训练期间未用作目标的物体。我们的代码和模型可以在 https://github.com/allenai/embodied-clip 获得。
使用简单封闭的新对流方案
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利用简单的交互进行复杂的学习
细胞自动机 (CA) 是数学的一个分支，它探索控制自主单元（称为细胞）行为的简单规则如何导致复杂的突发模式。计算领域的先驱约翰·冯·诺依曼在 CA 的发展中发挥了重要作用。尽管冯·诺依曼以现代计算机的基础架构（“冯·诺依曼架构”）而闻名，但他晚年对 CA 着迷不已。他死后出版的著作《计算机与大脑》深入探讨了他对简单、分散的规则如何产生类似于生物过程的智能行为的思考。
科学人工智能：简单问题与困难问题
人工智能科学方面的许多经典著作（主要是 Simon、Langley 及其合作者 3，但最近也有 Schmidt & Lipson、4 Udrescu & Tegmark 5 等人的作品）都集中在简单问题上。对于 Simon 和 Langley 来说，这种方法以心理学论点为前提，即科学认知本质上与常规问题解决相同，只是应用于一组不同的（有时更具挑战性的）问题。因此，他们开发了模拟人类解决问题的算法，并将其应用于科学发现。Chalmers、French 和 Hofstadter 6 批评了这种方法，因为它赋予算法一种问题的表示，而这种表示已经具有最终理论所需的基本原语。换句话说，它回避了表示问题：原语从何而来，我们如何知道我们是否拥有正确的原语？西蒙（与波普尔相反）坚持认为科学发现存在逻辑，但他的逻辑实际上是一种科学问题解决（即优化）的逻辑，而不是问题创造意义上的发现。后者涉及表征学习，但也涉及更深层次的东西，正如我在下面所论证的那样。