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人工智能实现高效热舒适系统
在建筑物中，通常由一个或多个系统（例如中央暖通空调系统、吊扇、台扇、个人取暖器和暖脚器）为居住者提供热舒适度。虽然热舒适度因人而异且随时间而变化，但这些系统通常根据预先设定的设定值和操作时间表或根据每个人的要求/惯例进行操作。这会导致居住者不适和能源浪费。为了能够自主提高舒适度和能源效率，在本文中，我们描述了集成传感器系统（例如可穿戴传感器/红外传感器）、实现系统互操作性的基础设施、学习和控制算法以及执行器（例如暖通空调系统设定值、吊扇）在中央智能控制系统下工作的必要性。为了帮助那些很少或从未接触过人工智能 (AI) 的读者，我们描述了智能实体（理性代理）的基本原理及其解决问题过程的组成部分（即搜索算法、逻辑推理和机器学习），并提供了文献中的示例。然后，我们基于对文献的全面回顾，讨论了智能个人热舒适系统在建筑物中的当前应用。最后，我们描述了实现全自动系统应用以有效方式提供舒适感的未来方向。显然，需要改进智能系统的各个方面，以更好地确定要激活的正确系统组合以及激活多长时间以提高系统的整体效率并提高舒适度。
![arxiv：2311.01043v4 [CS.AI] 2024年8月12日](/simg/a\a68a1d0747cbe00cd43a8c917b786c95276654f3.webp)
arxiv：2311.01043v4 [CS.AI] 2024年8月12日
自主驾驶技术是彻底改变运输和城市流动性的催化剂，它倾向于从基于规则的系统过渡到数据驱动的策略。传统的基于模块的系统受级联模块和不灵活的预设规则之间的累积性限制。相比之下，端到端的自主驾驶系统有可能避免由于其完全数据驱动的训练过程而导致错误积累，尽管由于其“黑匣子”性质，它们通常缺乏透明度，从而使决策的验证和可追溯性变得复杂。最近，大型语言模型（LLMS）已证明了能力，包括理解上下文，逻辑推理和生成答案。一种自然的想法是使这些能力赋予自动驾驶能力。通过将LLM与基金会视觉模型相结合，它可以为开放世界的理解，推理和几乎没有射击的学习打开大门，而这些学习缺少了熟练的自主驾驶系统。在本文中，我们系统地回顾了有关（视觉）大型语言驾驶模型（（v）LLM4DRIVE）的研究行。这项研究评估了技术广告的当前状态，明确概述了该领域的主要挑战和前瞻性方向。为了方便学术界和学术界的研究人员，我们通过指定的链接：https：// github提供了有关该领域最新进展以及相关开源资源的实时更新。com/thinklab-sjtu/avesome-llm4ad。
大型语言模型是否反映认知语言处理？
大型语言模型 (LLM) 在文本理解和逻辑推理方面表现出了卓越的能力，这表明 LLM 学习到的文本表征可以促进其语言处理能力。在神经科学中，大脑认知处理信号通常用于研究人类的语言处理。因此，很自然地会问 LLM 的文本嵌入与大脑认知处理信号的对齐程度如何，以及训练策略如何影响 LLM-大脑对齐？在本文中，我们使用表征相似性分析 (RSA) 来测量 23 个主流 LLM 与大脑 fMRI 信号之间的对齐程度，以评估 LLM 对认知语言处理的模拟效果。我们通过实证研究了各种因素（例如，训练前数据大小、模型缩放、对齐训练和提示）对这种 LLM-大脑对齐的影响。实验结果表明，预训练数据大小和模型缩放与 LLM-大脑相似性呈正相关，1 而对齐训练可以显著提高 LLM-大脑相似性。明确的提示有助于 LLM 与大脑认知语言处理的一致性，而无意义的噪声提示可能会削弱这种对齐。此外，各种 LLM 评估（例如 MMLU、Chatbot Arena）的表现与 LLM-大脑相似性高度相关。
农业伦理的起源，基础和范围
摘要简介：需要探索农业的道德方面，从而区分农业的伦理和农业伦理。农业中的伦理传统上是基于通过逻辑推理提出的抽象道德理论，但由于其抽象性质和缺乏实际的可见性而发现农业中复杂的伦理挑战。相反，在从研究主题中得出的特定于上下文框架中，为了提供更量身定制的解决方案，农业伦理是在特定于上下文的框架内进行的。材料和方法：使用描述性分析方法对相关文献进行了全面综述，以提供理解农业伦理的概念框架。结论：本文强调了一个对全面的道德框架的关键需求，以应对农业部门中多方面的道德挑战。在农业的各个阶段分析和解决道德困境的重要性是为了使实践与人类理想保持一致，并确保参与农业的利益相关者的道德决策。关键字：农业；农业;道德问题；道德问题。如何引用：Abedi Sarvestani A.起源，农业伦理的基础和范围：一个概念框架，Int J Ethics Soc。2024; 6（1）：20-32。 doi：10.22034/ijethics.6.1.20
日期：2024 年 6 月 12 日 笔试更新大纲...
工程）、薪酬水平 - 06 部分 - A（一般）部分 - B（职位相关）1.数学与数字能力：平均值、利润和损失、时间和工作、单利、复利、小数、数字问题、平方根和立方根、时间和距离、简化、HCF 和 LCM 问题、数值计算等。（最高 10 年级）2.逻辑推理：数字系列汇编、缺失数字查找、连续模式系列、匹配定义、缺失字符查找、奇数、血缘关系、编码和解码、单词的逻辑顺序、算术推理、字母和符号系列、数字推理、数据推理和数据解释。等。3. 语言与理解：反义词、同义词、拼写检查、常见错误检测、单词替换、正确选项、语法错误、变声、叙述、习语和短语、英语语法、句子改错和完成、段落总结、阅读理解与推理、发现错误、句子改进、沟通技巧、句子形成。4. 一般知识和时事：印度历史、印度经济、印度文化、印度政体、印度宪法、印度地理、环境科学、奖项和荣誉、名人、日子和年份、基本常识、时事、政府计划等，最高 10 年级标准。5. 计算机基础、MS Word、MS Excel、Power Point、互联网、电子邮件系统等。
使用计算思维，划痕和python Turtle学习几何形状
本文研究了使用计算思维和编程使用Scratch和Python Turtle教授几何概念。计算思维是一种教育实践，致力于通过编程和算法模式来发展学生解决问题，抽象思维，模式识别和逻辑推理的技能。这一学习领域得到了各种举措的支持，例如“所有CS”和ISTE的计算思维学生标准，以及使用机器人技术，3D打印，微处理器和直觉编程语言等工具（Angeli，2020年）。计算思维通常与以算法方式解决问题有关，即定义问题并将其分解为较小的可解决的逐步部分，就像计算机代码的结构和目的一样（Barr，V。和C. C. Stephenson，2011年）。几项研究认为，编程可以激励学生学习数学并提高解决问题的能力（Barak，M。和M. Assal，2016年； Sinclair，N。和M. Patterson，2018年）。对于学生来说，重要的是要理解和掌握几何学的概念，包括角度，线条，形状，翻译和转换。但是，传统的教学几何学方法可能很难让当前的学生理解。通过使用计算思维和编程，学生可以更深入地了解几何概念。Scratch和Python Turtle是两种编程语言，通常用于教授计算思维和编程（Iskrenovic-Momcilovic，O。（2020）; Rahim，1997）。
专家系统：人工智能商业化
在本期杂志付印之时，有关大型科技公司商业使用人工智能（AI）的新闻和讨论 — — 特别是机器学习，尤其是在美国和中国 — — 已是家常便饭。彻底的商业人工智能成为地缘政治、军事、金融、劳工、健康和艺术等讨论的中心。本期年鉴特刊首先观察到，当今的商业人工智能以及有关其未来影响的热烈讨论有着悠久的历史。从 20 世纪 70 年代开始，一种与当今机器学习截然不同的人工智能形式发展起来并引起了广泛关注：专家系统。专家系统使用逻辑推理，根据大量“如果，那么”规则得出结论，这些规则旨在代表领域专家的知识。 20 世纪 80 年代，初创企业、私营企业以及美国军方及其承包商掀起了专家系统商业化的浪潮。在这十年中，伴随着这波商业化浪潮，科学家、工程师和评论员提出了关于商业专家系统对工业、军事和文化重要性的全面观点。尽管专家系统的商业化对人工智能的历史至关重要，并且与我们现在的时代有着明显的共鸣，但这段历史却没有得到充分的记录和研究。（有关这一观点的更多信息，请参阅 David C. Brock 的《从人工智能的先前觉醒中学习：专家系统的历史》，《AI Magazine》，第 39 卷，第 3 期，第 3-15 页，2018 年秋季。）
入学课程奖学金测试2025
1。数学（40个标记）： - 数字系统，多项式，两个变量中的线性方程，二次方程，算术进展，坐标几何学，三角测定，三角形，概率，三角形，三角形，四边形，四边形，四边形，圈子，圆，统计，统计。2。科学（60分）:: a）物理学（20分）： - 光反射和倒置，电力，电流的磁效应。人类的眼睛和丰富多彩的世界，能源的来源。b）化学（20分）： - 原子和分子，原子结构，反应和方程，酸，碱和盐，金属和非金属，碳及其化合物，元素的定期分类。c）生物学（20分）： - 植物和人类的有性繁殖（生物如何繁殖），控制与协调，生命过程，遗传和进化，我们的环境。3。英语（20分）： - 时，语音，词汇和错误校正，介词，标签问题，文章和确定词以及语音的部分。4。心理能力测试和推理（30分）：-1。逻辑推理： - 陈述和结论，参数和假设，三段论，数字序列和模式； 2。数学推理： - 数字和操作，代数表达式和方程，几何和月经，数据分析和解释； 3。非语言推理： - 视觉难题和图案，镜像图像和反射，立方体和骰子，纸张折叠和切割； 4。言语推理： - 类比和关系，单词形成和模式，编码和解码，分类和分类； 5。批判性思维： - 确定偏见和假设，评估论点和证据，得出推论和得出结论，解决道德或道德困境。
深层视觉引导和深层增强学习算法，用于用于功率分配的多人孔组装任务，实时运行robo
摘要功率分销网络的检查和维护对于有效地向消费者提供电力至关重要。由于电源分配网络线的高电压，手动现场直线操作很难，有风险和不足。本文研究了一个具有自主工具组装功能的功率分配网络实时运营机器人（PDLOR），以替代各种高风险电气维护任务中的人。为了应对PDLOR的动态和非结构化工作环境中工具组装的挑战，我们提出了一个框架，该框架包括深层视觉引导的粗糙本地化以及先验知识以及模糊逻辑驱动的深层确定性策略梯度（PKFD-DPG）高级装配算法。首先，我们提出了基于Yolov5的多尺度识别和本地化网络，该网络使PEG-HOLE可以快速接近并减少无效的探索。第二，我们设计了一个主要的合并奖励系统，其中主线奖励使用事后的经验重播机制，而辅助奖励基于模糊的逻辑推理机制，解决了学习过程中无效的探索和稀疏奖励。此外，我们通过模拟和物理实验来验证提出算法的有效性和优势，并将其性能与其他组装算法进行比较。实验结果表明，对于单芯组装任务，PKFD-DPG的成功率比具有功能的奖励功能的DDPG高15.2％，比PD力控制方法高51.7％。对于多工具组装任务，PKFD-DPG方法的成功率比其他方法高17％和53.4％。
推进PDSB的教育创新
●人工智能（AI）计划利用AI来个性化学习，支持数据驱动的教学，并提供自适应工具来增强学生的参与度和表现。●机器人机器人的计划激发了好奇心和创造力，同时通过动手体验培养工程，批判性思维和解决问题的技能。●编码和计算思维编码程序为学生提供了解决问题的问题，逻辑推理和未来就绪的技术技能，从而促进了对数字工具的深入了解。●播客和数字讲故事的播客和数字故事讲述使学生能够增强沟通，创造力和数字素养，提供平台来分享其独特的观点。●制造空间和设计思维创造者空间提供协作环境，学生可以在其中使用电路板，手工制作材料和设计软件等工具来解决现实世界中的挑战。●3D打印和原型3D打印向学生介绍制造概念，设计思维和原型制作，使他们能够将概念从概念带到现实。●增强现实（AR）和虚拟现实（VR）AR和VR技术可用于使学生沉浸在交互式模拟中，使抽象的概念有形并增强体验式学习。●基于游戏的学习和游戏化结合了教育游戏和游戏化策略，这些项目在增强关键概念的同时增加了学生的动力和参与度。