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World File Search System这太具
太空中的银行
我们研究了1980年代和90年代银行放松管制的银行的空间扩张。在此期间，大型银行迅速扩展，主要是通过在新地点添加新分支机构，而许多小型银行被退出。我们记录了大型银行分类为最浓的市场，但是随着大型银行扩展到更多边际市场，以相对丰富的零售存款，这会随着时间的流逝而削弱。这使大型银行能够减少对昂贵批发资金的依赖并进一步增长。为了合理化这些模式，我们提出了一个多分支银行的理论，该理论将其分为异质位置。我们的理论产生两种形式的分类。首先，跨控制分类激励顶级公司选择最大的市场，而较小的银行则更加边际。第二，不匹配分类激励银行定位在更边缘的位置，那里的存款相对于贷款需求丰富，以更好地对付其存款和贷款并最大程度地减少批发资金。一起，这两种形式的排序帐户很好地用于我们在数据中记录的分类模式。
具成本效益的创新咖啡馆设计大赛
NAST 正在举办一场具有成本效益的创新咖啡馆设计大赛，该大赛面向具有类似设计和建造具有成本效益结构经验的建筑/工程公司和个人建筑师征集参赛作品。这也将为不同的个人提供一个平台，展示他们在具有成本效益的创新咖啡馆方面的设计技能和创新理念。
具身人工智能的生成社交世界
我们提出了虚拟社区，一个旨在支持具身人工智能研究的社交世界模拟平台，具有源自现实世界的大规模社区场景。虚拟社区引入了两个关键特性，以生成人工智能来丰富虚拟社交世界：可扩展的 3D 场景创建，支持在任何位置和规模生成广阔的室内外环境，解决了具身人工智能研究缺乏大规模、交互式的开放世界场景的问题；具有扎实角色和社会关系网络的具身代理，这是第一个在社区层面模拟具有社交联系的代理，同时也具有基于场景的角色。我们设计了两个新颖的挑战来展示虚拟社区提供了试验平台来评估具身代理在开放世界场景中的社交推理和规划能力：路线规划和竞选活动。路线规划任务考察代理推理社区中的时间、位置和工具的能力，以便规划日常生活中快速、经济的通勤。竞选活动任务评估了代理作为社区新成员探索和与其他代理建立联系的能力。 。 我们对几个基线代理进行了这些挑战的评估，并展示了当前方法在解决开放世界场景中体现的社会挑战方面的性能差距，我们的模拟器旨在解决这些挑战。 我们计划开源这个模拟，并希望虚拟社区能够加速这个方向的发展。 我们鼓励读者在 https://sites.google.com/view/virtual-community-iclr 上查看我们的模拟演示。
是否张紧- | 救援索具
读者可能会对术语 DMDB（专用主、专用保护）的缺失感到好奇。我们第一次听到这个术语是在 2016 年新墨西哥州阿尔伯克基举行的 ITRS 上。介绍该术语的作者没有提供定义。术语 DMDB 也用于 2016 年 EMBC 报告中，但同样没有提供具体定义。使用专用一词意味着绳索救援系统中的停滞（即专门分配给或用于特定服务或目的）。十多年来，许多绳索救援队一直在通过在初始边缘过渡后向保护线添加下降控制来改变他们的 SMSB 系统。而这些救援队一直在他们的主线操作中加入一个自启动组件，比如普鲁士绳。本质上，SMSB 是一种混合系统或绳索救援线管理的连续体——我们将在本文后面更深入地探讨这些细节。
具身智能未来方向研讨会
具身智能 (EI) 是一个快速发展的领域，旨在解决有关机器智能本质的新想法。EI 模糊了人工智能和物理智能（分别为 AI 和 PI）之间的界限；它在系统的人工和自然组件之间创建了一个分散的界面。EI 旨在将自然生物中观察到的多模态和多尺度适应性融入机器中，从而为机器人技术提供一种全新的方法，让未来充满自主、有用和安全的机器。想象一个每台机器在形态和神经学上都是独一无二的世界。这样的技术将不受无意的意外（新环境）或有意的意外（对抗性攻击）的影响，因为没有两台机器会共享一个共同的致命弱点。想象一下，当机器一分为二时，会形成两个较小但不同的原始机器版本。想象一下，机器可以分解成独立组件群，并根据需要重新组合成一个物理整体。想象一下，在自主机器中，控制、驱动、感觉、通信、计算和动力之间没有明显的区别，这使得这些机器不受任何一个子系统完全失效的影响。这些机器可能还会包含生物和非生物组件，进一步结合生物和非生物世界的优点，模糊“我们”（人类）和“他们”（机器）之间的区别。
使用程序生成的大规模具身人工智能
海量数据集和大容量模型推动了计算机视觉和自然语言理解领域的许多最新进步。这项工作提供了一个平台，使具身人工智能能够取得类似的成功。我们提出了 P ROC THOR，一个用于程序化生成具身人工智能环境的框架。P ROC THOR 使我们能够对任意大的多样化、交互式、可定制和高性能虚拟环境数据集进行采样，以在导航、交互和操作任务中训练和评估具身代理。我们通过 10,000 个生成的房屋样本和一个简单的神经模型展示了 P ROC THOR 的强大功能和潜力。在 P ROC THOR 上仅使用 RGB 图像训练的模型，没有明确的映射，也没有人工任务监督，在 6 个用于导航、重新排列和手臂操作的具身人工智能基准测试中产生了最先进的结果，包括目前正在运行的 Habitat 2022、AI2-THOR Rearrangement 2022 和 RoboTHOR 挑战。我们还通过在 P ROC THOR 上进行预训练（无需在下游基准上进行微调）在这些基准上展示了强大的 0-shot 结果，通常击败了访问下游训练数据的以前最先进的系统。
具身语义和语言的大脑特征
根据具身理论（包括具身、嵌入、扩展、演绎、情境和扎根认知方法），语言表征与我们与周围世界的互动有着内在联系，这反映在语言处理和学习过程中的特定大脑特征中。这篇共识论文从具身理论与非模态理论的原始竞争出发，探讨了一系列精心挑选的问题，旨在确定运动和感知过程何时以及如何参与语言过程，而不是是否参与。我们的研究领域非常广泛，从具身语义的神经生理特征（例如事件相关电位和场以及神经振荡）到语义处理和语义启动对具体和抽象词的影响，再到第一和第二语言学习，最后，使用虚拟现实来检查具身语义。我们的共同目标是更好地理解运动和感知过程在语言理解和学习所代表的语言表征中的作用。我们达成共识，基于该领域开展的开创性研究，未来的发展方向是通过承认具体和情境语言和语义过程的多模态性、多维性、灵活性和特质来提高研究结果的外部有效性。
具身语义和语言的大脑特征
根据具身理论（包括具身、嵌入、扩展、演绎、情境和扎根认知方法），语言表征与我们与周围世界的互动有着内在联系，这反映在语言处理和学习过程中的特定大脑特征中。从具身理论与非模态理论的原始竞争开始，这篇共识论文讨论了一系列精心挑选的问题，旨在确定运动和感知过程何时以及如何参与语言过程，而不是是否参与。我们的研究领域非常广泛，从具身语义的神经生理特征（例如事件相关电位和场以及神经振荡）到语义处理和语义启动对具体和抽象词的影响，到第一和第二语言学习，最后，使用虚拟现实来检查具身语义。我们的共同目标是更好地理解运动和感知过程在语言理解和学习所代表的语言表征中的作用。我们达成共识，基于该领域开展的开创性研究，未来的发展方向是通过承认具体和情境语言和语义过程的多模态性、多维性、灵活性和特质来提高研究结果的外部有效性。
六种语言粒度的具身处理
语言处理受感觉运动体验的影响。在这里，我们回顾了语言处理中体现和扎根影响的行为证据，这些影响涵盖六个语言粒度级别。我们研究 (a) 子词特征，讨论扎根对图像性（词形和含义之间的系统关联）的影响；(b) 单词，讨论模拟颜色、感觉模态和空间位置的边界条件和概括；(c) 句子，讨论动作方向模拟的边界条件和应用；(d) 文本，讨论模拟教学如何提高初学者的理解力；(e) 对话，讨论多模态线索如何改善轮流和对齐；(f) 文本语料库，讨论分布式语义模型如何揭示扎根和体现知识在文本中的编码方式。这些方法正在汇聚成令人信服的语言心理学解释，但与此同时，对体现方法和特定实验范式也提出了重要的批评。最可靠的前进之路需要采用多种科学方法。通过提供互补证据，结合不同粒度级别的多种方法可以帮助我们更全面地了解语言处理中体现和基础的作用。
人工智能在太空中的作用...
太空被认为是人类已知的最不适宜居住的环境。缺氧、微重力、极端温度、电离辐射和无法种植食物只是太空探索可能给那些有勇气前往太空的人带来的一些挑战。(1) 因此，宇航员面临着许多健康风险，主要是由于微重力和电离辐射的影响以及隔离和禁闭带来的心理影响。(2,3) 因此，必须密切监测宇航员的健康和福祉，以确保他们的安全。目前，这是通过远程医疗实现的，即地球上的医务人员与太空中的医务人员进行交流。然而，这并非没有局限性，例如无法对太空中的人进行身体检查，以及由于传输距离太远而可能遇到的通信延迟。如果通信中断或无法进行，宇航员可能会面临各种潜在的健康并发症。因此，需要一种冗余解决方案来监测宇航员的健康状况以及宇航员与地球的直接通信。这可以通过使用人工智能 (AI) 来实现。AI 可以自动监测宇航员的健康状况，并为宇航员遇到的一些生物和心理问题提供有效的解决方案。本文探讨了人工智能在宇航员遇到的一系列健康问题中的作用。