XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System能力差
传感器 - 语义学者
摘要：由于四旋翼飞行器具有欠驱动、强耦合等特点，传统的轨迹跟踪方法控制精度低，抗干扰能力差。针对四旋翼无人机，设计了一种新的模糊比例-交互式微分（PID）型迭代学习控制（ILC）。该控制方法将PID-ILC控制与模糊控制相结合，继承了ILC控制对干扰和系统模型不确定性的鲁棒性。针对单纯的ILC控制容易受到外界干扰而产生抖动的问题，提出了一种基于PID-ILC算法的新型控制律。采用模糊控制对三个学习增益矩阵的PID参数进行设置，以抑制不确定因素对系统的影响，提高控制精度。利用Lyapunov稳定性理论验证了新设计的系统稳定性。Gazebo仿真表明，所提出的设计方法为四旋翼飞行器设计了有效的ILC控制器。
模仿缺陷的神经建模 - 信息科学
简介。失用症通常被定义为无法进行自主运动，且无法用基本运动、感觉或认知缺陷（不是由虚弱、共济失调、运动不能、神经传导阻滞、不注意命令或理解能力差引起）来解释。一些失用症患者无法模仿无意义的手势，这被认为可以测试从视觉感知到运动控制的直接路径的完整性，而不是通过语义表征或语言概念介导的。关于人体的知识也很重要，因为失用症患者无法将身体形态映射到自己的身体或人体模型上[2]。运动学研究表明，患者要么表现出完全正常的运动轮廓，但最终位置异常；要么表现出运动异常（运动方向缓慢和反复改变），但目标正确[4]。空间运用障碍似乎源于一种基本缺陷，这种缺陷可能与目标位置的心理表征和在线视觉控制策略的运动异常有关。
人工智能任务中的好奇心驱动学习
心理好奇心在人类智能中发挥着重要作用，它通过探索和信息获取来增强学习。在人工智能 (AI) 社区中，人工好奇心为高效学习提供了自然的内在动机，其灵感来自人类的认知发展；同时，它可以弥合人工智能研究与实际应用场景之间的现有差距，例如过度拟合、泛化能力差、训练样本有限、计算成本高等。因此，好奇心驱动的学习 (CDL) 变得越来越流行，其中代理自我激励学习新知识。在本文中，我们首先对好奇心的心理学研究进行了全面的回顾，并总结了一个量化好奇心的统一框架及其唤醒机制。基于心理学原理，我们进一步调查了强化学习、推荐和分类领域中现有 CDL 方法的文献，讨论了其优缺点以及未来的工作。因此，这项工作为未来的 CDL 研究提供了有益的见解，并为进一步改进提供了可能的方针。
生物技术在农业中的作用综述
摘要：全球人口的增长已成为粮食安全的主要威胁。生物技术是一个跨学科领域，专门涉及生活的方方面面，包括转基因药物、食品、全球变暖和能源生产。由于对食品、饲料、营养和其他基本必需品的需求不断增长，农业和园艺部门面临着巨大的压力，需要找到解决提高作物生产力所带来的问题的方法。与此同时，我们正在观察生物技术引发的革命的潜在优势，并且随着各种生物技术工具的利用，生物技术为实现可持续作物生产做出了重大贡献。传统和生物技术研究的投入有助于找到解决限制作物生产力的一些问题的方法。然而，作物改良计划受到诸如基因组复杂、遗传基础有限、生育能力差、易受生物和生物胁迫以及优良品种育种期长等因素的阻碍。在本次文献研究叙述性回顾中，我们旨在描述和阐述生物技术应用在农业领域的作用。
疫情期间本科生对在线学习的看法与挑战
COVID-19 疫情已影响到许多国家，并对全球教育产生了严重影响。约旦已采取严格的全国性措施来阻止病毒传播，其中之一就是关闭学校并转向在线学习。本研究的目的是调查学生对约旦大学在线学习的看法，并确定他们在从面对面学习转向完全在线学习环境后遇到的挑战。该研究采用定量方法，使用基于网络的问卷调查从约旦大学教育科学学院的 398 名本科生收集数据。使用描述性统计数据分析数据。结果表明，与面对面学习相比，学生更喜欢在线学习环境，并认为前者非常有用。然而，学生们也遇到了一些挑战，例如心理健康问题（焦虑和压力）、不可靠的互联网连接、缓慢的电子学习平台和服务、缺乏信息和通信技术技能、时间管理能力差以及干扰。这些发现强调了为学生提供心理健康咨询服务、技术支持和时间管理技能培训以改善他们的在线学习体验的重要性。
Revolutionin-科学技术部
缺乏基础设施，文盲，不良的灌溉来源，传统和更少的载流裁剪系统是目标农民社区的主要问题。农民只从传统作物中获得消费者价格的10％至20％。除了将农业土地持有转换为非统治部门的严重趋势外，由于盈利能力差，还对农业生产和可持续性构成了严重威胁，因为麦内尔的每卡纳尔收入（如麦内/玉米（如玉米）的每卡纳尔收入将获得15000卢比的5000卢比，以15000卢比的价格兑换为15000卢比，以兑换20000卢比的工厂，以供培养工厂的工厂20000卢比。项目K-5000是JKST＆IC的旗舰倡议在最初的03年期间，在该地区不同偏远地区的州土地和财产土地上，未经文化/未利用的Kah Charie（UT Graze Land），最初的土地和财产土地。基于CSIR-LLIM技术的这些农作物的种植加工和价值也将提供
环境信息披露（TCFD）报告-2023
银行继续增加绿色信贷供应，增强了资产结构的绿色组成部分，并促进了绿色金融和关键领域的综合发展，例如农村振兴和包容性金融。支持减少碳排放的工具和清洁煤的特殊再融资适当且充分使用，并优先使用所有部门的污染减少，节能和减少碳排放。对可再生能源和生物多样性保护的支持得到了增强，并采取了强大的步骤，以阻止具有高能源消耗，高排放和生产能力差的项目的盲目发展。截至2023年底，该银行的绿色贷款余额超过3.88万亿元，相当于二氧化碳等效的降低量超过1.7亿吨；全年的绿色信用业务批准了32.22万亿元人民币，同比增长23.4％。同时，银行不断努力为推进绿色金融改革和创新，气候投资和融资试验等示威银行的发展以及开发创新绿色产品和服务的努力得到了加强。
STRIDE：用于战略和交互式决策的工具辅助法学硕士 (LLM) 代理框架∗
大型语言模型 (LLM) （如 GPT-4）彻底改变了自然语言处理，展现出卓越的语言能力和推理能力。然而，它们在战略多智能体决策环境中的应用受到重大限制的阻碍，包括数学推理能力差、难以遵循指令以及容易产生错误信息。这些缺陷阻碍了它们在战略和交互任务中的表现，这些任务需要遵守细致入微的游戏规则、长期规划、在未知环境中探索以及预测对手的动作。为了克服这些障碍，本文提出了一种新型的 LLM 智能体框架，该框架配备了记忆和专门的工具来增强其战略决策能力。我们将这些工具部署在许多具有经济重要性的环境中，特别是双边谈判和多智能体和动态机制设计。我们使用定量指标来评估该框架在各种战略决策问题中的表现。我们的研究结果表明，我们增强的框架显著提高了 LLM 的战略决策能力。虽然我们强调了当前 LLM 模型的固有局限性，但我们通过有针对性的增强展示了改进，为交互式环境中 LLM 应用的未来发展提供了一个有希望的方向。
视障人士的人工智能助手
I.简介 失明是世界上最常见的残疾之一。在过去的几十年里，因自然原因或事故而失明的人数有所增加。部分失明的人视力模糊，只能看到阴影，夜视能力差或视野狭窄。另一方面，完全失明的人没有视力。根据世界卫生组织的数据，全世界约有 22 亿视障人士或盲人 [1]。盲人传统上使用白手杖帮助他们在周围环境中导航，尽管这种方法无法提供远处移动障碍物的信息。此外，白手杖无法识别膝盖以上较高的障碍物。另一种帮助盲人的方法是使用经过训练的导盲犬。另一方面，经过训练的狗价格昂贵且难以获得。最近的研究 [2]-[9] 提出了几种可穿戴或手持电子旅行辅助设备 (ETA)。这些小工具中的大多数都包括各种传感器，可以绘制环境地图并通过耳机提供语音或声音警报。这些设备的可靠性受实时听觉信号质量的影响。许多当代 ETA 缺乏实时阅读辅助，用户界面差、成本高、便携性有限且没有免提访问。因此，这些小工具并不受盲人的欢迎，它们需要在设计、性能和可靠性方面进行改进，以便在室内和室外环境中使用。
AIM 周期：一枚硬币的两面
• 候选人的沟通能力。该官员是否及时回复电子邮件？他或她是否准时参加面试？他们在谈话中表现如何？这些都是专业和敬业的官员的指标。如果该官员有自我意识，他/她可能知道自己在某些方面有所欠缺，并正在努力解决这些问题，这是一个积极的指标。没有回复、迟到或口头沟通能力或写作能力差也可能是强烈的负面指标。 • 候选人的研究能力。当你问候选人是否对这个职位有任何疑问时，理想情况下他们会有很多深思熟虑的问题。这将表明官员是否研究过这个职位，以及他们对这个任务的认真程度。任何表示他们只是想排名的官员通常都不适合这个职位，这是他们专业性的一个指标。 • 候选人对这个职位的动机。最后一个直接来自书面和实际面试中的互动。一个经常联系以保持在招聘官员的关注范围内并对面试机会感到兴奋的官员显然是一个有动力的官员，值得更进一步的考虑。如果该官员看起来只是敷衍了事或对职位态度不好，那么招聘官员应该考虑将他们移到最底层。这并不是说该官员需要优先考虑职位。相反，即使该官员说这个职位在他们的前三名中，或者正在认真考虑这个职位，如果他们