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1简介。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 2索引机制。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 2.1索引分配和组成。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。4 2.2基础组件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.3分配提供商。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.4分配模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 3索引计算。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 3.1定义。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 3.2索引计算公式。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7 3.3停止损失事件。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 3.4计算数据。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 3.5数据舍入。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 3.6计算频率和解剖。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 4个指数治理。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 4.1索引管理员。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 4.2索引计算代理。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 4.3指数委员会 - 主管。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 5适用的方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 6方法变化 - 维护。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 7在专家判断中。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 8规则中未涵盖的案例。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 9 Libility。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 10免责声明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 div>
图2个单独的外套颜色对比降低了雪鞋野兔的存活。没有适应性,预测这些领域的成本将气候变化下的对比度预期增加导致人口增长率的预期下降。虚线表示95%可靠的间隔,而实线描绘了单个野兔及其背景之间给定颜色对比的平均存活率。[改编自M. Zimova,L。S。Mills和J. J. Nowak,气候变化引起的伪装不匹配的高健身成本,Ecol。Lett。,19(3):299–307,2016]
人工智能(AI)和机器学习(ML)的进步已经显着影响并促进了自适应和自主计算系统的发展,为应对系统的复杂性和不确定性,有助于或替换传统方法,例如对噪声和高级监控数据的分析,预测,可自修于工作,自修于工作,可应对系统的复杂性和不确定性,有助于或取代传统方法。采用这些方法及其在不同应用领域的现有云/边缘计算系统中的集成也提出了一些挑战,尤其是关于AI-drien自主系统的问责,准确性,可解释性,安全性,安全性,安全性,可扩展性和可持续性。所有这些问题都需要系统设计师和管理员的注意以及传统的功能和非功能要求。特刊要求在云和/或边缘计算环境的背景下对AI驱动的适应性和自主计算系统的设计,实施,管理和评估的基础,工程和技术方面进行高质量研究贡献。我们邀请了高质量的提交,涵盖了严格的实验支持的基础研究,经验报告,案例研究和未来派应用程序。
项目:项目 / cifar10#i t取决于数据集种子:9999#i t的变化,用于标准化的运行#均值和标准偏差的变化取决于数据集的不同。 :[0.24697121432552785,0.2433893940435022,0.2615925905215076]早期_Stopping_patience:10 num_epochs:10 num_epochs:100适应#使用L r:5E -4#优化参数EPS:1E − 16#优化器参数验证_Metric:F1#f1 -score i用作v a l i i d a t i o n t i o n t i o pretration:true#foricednet -foricednet -fifficitynet -forificitynet the t i f1 _ r a t i o:0.8 v a l i d _ r a t i o:无#自动获得t e s t e s t _ r a t i o:无#自动获得Ensemble_module_list:#在集合中包含l o c a l o c a l o c a l地址
摘要 — 物理人机交互 (pHRI) 在机器人中起着重要作用。为了使人类操作员能够轻松适应与机器人的交互,应实现 pHRI 中的最小交互力。本文提出了一种 pHRI 框架,使机器人能够自适应地调节其轨迹,以最小化交互力和较小的位置跟踪误差。首先通过性能评估指数更新的交互力来调整机器人的轨迹。然后,基于自回归 (AR) 模型预测人手运动以进一步调整轨迹。第三,开发了一种自适应阻抗控制方法,使用表面肌电图 (sEMG) 信号更新机器人阻抗控制器中的刚度,以实现机器人与环境的顺从交互。该方法允许人类操作员通过交互力、手部运动和肌肉收缩与机器人交互。通过研究所提出方法的性能,交互力降低,并实现了良好的位置跟踪精度。对比实验证明了所提出方法的增强性能。
Sanjeev Sanyal 是印度总理经济顾问委员会 (EAC-PM) 成员,Pranav Sharma 是印度国家科学院顾问 (科学外交),Chirag Dudani 是印度总理经济顾问委员会 (EAC-PM) 助理顾问。本文内容(包括所表达的事实和观点)由作者全权负责。EAC-PM 或印度政府不保证本文所表达的事实、数据或观点的准确性。作者要感谢 Bibek Debroy 博士(EAC-PM 主席)、Kris Gopalakrishnan(Infosys 科学基金会主席)、Ashutosh Sharma(IIT-坎普尔分校教授)、Uday B. Desai(IIT-海得拉巴分校名誉教授)、Santanu Chaudhury(IIT-焦特布尔分校主任)、Balaraman Ravindran(IIT-马德拉斯分校教授)、Joanna Bryson(Hertie 学院伦理与技术教授)、Sanghamitra Bandyopadhyay(印度统计研究所所长)和 Rahul Matthan(Trilegal 合伙人)。
摘要:借助技术进步,教育领域发生了显著的变化。教学过程现在更具互动性,不再局限于学生在课堂上的实际存在,而是利用专门的在线平台。近年来,提供根据学习者需求定制的学习路线的解决方案变得更加必要。在这方面,人工智能是一个很好的答案,它允许建立能够满足广泛学生需求的教育系统。通过本文,系统地介绍了基于人工智能的自适应学习的文献。通过对 2000 年至 2022 年期间发表的 93 篇文章的审查,可以得出几个结论,包括基于人工智能的自适应学习环境的数量、使用的人工智能算法的类型、这些系统的目标以及与适应相关的因素。本研究可作为进一步研究如何解决当前状况所引发的问题的跳板。关键词:自适应学习、人工智能、教育、AIED 类别:H.3.1、H.3.2、H.3.3、H.3.7、H.5.1 DOI:10.3897/jucs.90528
人机协作的安全性和效率通常取决于人类如何适当地校准对人工智能代理的信任。过度信任自主系统有时会导致严重的安全问题。尽管许多研究都关注系统透明度在保持适当信任校准方面的重要性,但在检测和缓解不当信任校准方面的研究仍然非常有限。为了填补这些研究空白,我们提出了一种自适应信任校准方法,该方法包括一个通过监控用户的依赖行为来检测不适当校准状态的框架和称为“信任校准线索”的认知线索,以提示用户重新启动信任校准。我们使用无人机模拟器在在线实验中评估了我们的框架和四种类型的信任校准线索。共有 116 名参与者使用无人机的自动检查功能执行了坑洼检查任务,其可靠性可能因天气条件而波动。参与者需要决定是依靠自动检查还是手动进行检查。结果表明,自适应地呈现简单提示可以显著促进过度信任期间的信任校准。
我们利用 OpenAI 的 GPT-4o 模型,使用多个大型语言模型代理提出了一个原型自适应学习框架。每个代理都专门针对自适应学习的一个特定方面。代理使用自动生成的多代理框架相互通信。群组通信以不受约束、半约束和完全约束的方式实现。不受约束的代理通信允许自动生成的 GroupChatManager 仅根据代理所擅长的描述来选择下一个要“发言”的代理。半约束代理选择使用了允许和不允许的转换。受约束的代理通信使用状态机来选择下一个代理。使用受约束的通信允许任务排序的可预测性,但在处理任意学生输入方面不太灵活。不受约束的通信偶尔会出现代理角色混淆。我们使用受约束通信的原型系统向学习者传授新材料并测试他们的掌握程度。实现实验的代码是开源的,可在 github 1 上找到。