XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用脑电图和游戏化的神经反馈环境来...
From chess (De Groot, 2014; Simon and Chase, 1988; Chase and Simon, 1973) to air-pistol shooting (Cheng et al., 2017), going through other massive (like foot- ball (Savelsbergh et al., 2002)) or non-massive sports (like squash (Abernethy, 1990)) have been object of research aiming a double goal: (a) Identify and iso- late psychological, cognitive以及最佳性能者（专家）和（b）尝试通过培训程序将这些特征实施到非专家中的运动特征。对于那些跟随认知能力的研究人员而言，运动在运动中的表现与熟练的观察和熟练的动作的结合具有传统性（Craig and Watson，2011; Williams et al。，1999）。此外，诸如决策（Chamberlain and Coelho，1993; Araujo等，2006）或风险（Pain and Pain，2005; Kontos，2004）等其他心理学观点（Coeldlain and Coelho，1993; Araujo等人，2004年）。
heroz 选择 supermicro superblade 来增强 ai 推理......
简介 HEROZ 专注于作为各行业价值创造源泉的“核心业务”，并在核心业务中实现高价值的现实世界 AI 技术。HEROZ 的 AI 工程师开发了著名的 AI-Shogi，该游戏击败了专业的 Shogi 选手。他们继续每天致力于开发其他 AI 工具，包括机器学习，最终开发了 Shogi Wars、CHESS HEROZ 和 BackgammonAce 等游戏。HEROZ 已经连续三年参加世界计算机 Shogi 锦标赛。HEROZ 曾多次获得冠军和亚军。HEROZ 还作为日本深度学习协会 (JDLA) 的成员正在开发一种新的 AI 系统。HEROZ 也是日本人工智能学会的支持成员，他们紧跟 AI 的前沿趋势。除了智力游戏之外，HEROZ 开发的 AI 在包括主要金融机构在内的许多其他行业中发挥着关键作用。
通过语言模型通过外部和内部计划掌握棋盘游戏
虽然大型语言模型在一系列复杂的任务（例如文本生成，问答，摘要）上表现良好，但强大的多步计划和推理仍然对他们来说是一个巨大的挑战。在本文中，我们表明，基于搜索的计划可以显着提高LLM在多个棋盘游戏中的表现力量（国际棋盘，Fischer Random / Chess960，Connect Four和Hex）。我们介绍，比较和对比两种主要方法：在外部搜索中，该模型指导蒙特卡洛树搜索（MCTS）的推出和评估，而无需呼叫外部引擎，并且在内部搜索中，该模型直接生成了潜在的潜在期货的线性化树，并产生了最终选择。两者都建立在相关领域知识上预先训练的语言模型上，从而捕获这些游戏中的过渡和价值功能。我们发现，我们的预训练方法可以最大程度地减少幻觉，因为我们的模型在国家预测和法律行动方面非常准确。此外，内部和外部搜索确实改善了针对最先进的机器人的胜利率，甚至在国际象棋中达到了大师级的表现，同时按类似的举动计数搜索预算与人类大师的搜索预算相似。我们将搜索与域知识相结合的方式并非特定于棋盘游戏，这表明将直接扩展为更通用的语言模型推论和培训技术。
平衡难度任务查找器：基于心流状态概念的自适应学习任务推荐方法
摘要 本文提出了一种自适应任务难度分配方法，我们称之为平衡难度任务查找器 (BDTF)。其目的是通过平衡学习者的技能和任务难度来向学习者推荐任务，使学习者在学习过程中体验到心流状态。心流是心理学家指某人完全沉浸在某项活动中时的一种心理状态。心流状态是一个多学科的研究领域，不仅在心理学领域，而且在神经科学、教育、体育和游戏中都有研究。本文背后的想法是尝试以类似于 Elo 的国际象棋技能评级（Glickman 在 Am Chess J 3:59–102 中）和 TrueSkill（Herbrich 等人在 Advances in neuro information processing systems, 2006 中）的方式实现匹配游戏玩家的流畅状态，其中“匹配的玩家”应拥有类似的能力和技能，以保持游戏的积极性和参与度。 BDTF 将选择合适的对手或合适的游戏级别与自动选择学习任务的适当难度级别进行了类比。 作为一种智能辅导系统，该方法可用于从在线学习环境和电子学习到传统方法中的学习和记忆技术（例如调整延迟匹配以进行样本和间隔检索训练）的广泛应用，这些训练可用于患有痴呆症等记忆问题的人。
英国美术馆展示中国文化的过去和现在
从左上角开始顺时针方向：英国曼彻斯特博物馆李启鸿中华文化馆藏有大量彰显中华文化的藏品，包括中式屏风、象牙棋子、经络图（图片来自曼彻斯特市议会图书馆）、华工队赠送给英国军官的雨伞、麋鹿标本、针灸模型、鱼形吊坠等。图片由曼彻斯特博物馆李启鸿中华文化馆提供给《中国日报》
粉笔流恢复策略2021主要报告...
有几十个非常著名的粉笔溪流：汉普郡的测试，伊申是最明显的，可以说是粉笔流冠上的珠宝。但是，Frome，Piddle，Allen，Wylye，Avon和Kennet以及在约克郡Driffield Beck都是可比的。Amongst and between these, however, are dozens of less well-known streams that are every bit as precious, given that together these amount to most of the chalk streams in the world: the Meon, Ebble, Pang, Wye, Chess, Mimram, Beane, Ivel, Cam, Nar, Babingley, Burn, Great Eau, Foston Beck and Gypsey Race, to name just a few.此外，几乎无数的是沿着粉笔向北的山脊，尤其是从苏塞克斯唐斯（Sussex Downs），通过奇尔特恩斯（Chilterns）和北部通过林肯郡（Lincolnshire）和约克郡（Lincolnshire）和约克郡（Yorkshire）向北的陡峭陡峭的弹簧：一个春天的粉笔rills组合，这也是一种独特而珍贵的资源。
英国表面土壤水分干燥的多求表征
摘要：降雨后土壤水分的持久性或记忆具有重大的环境影响。已经为原位和卫星数据分别研究土壤水分干燥已做出了许多工作。在这项工作中，我们介绍了多种英国土壤水分产品的干燥特性的比较，包括卫星合并（即TCM），原位（即cosmos-uk）（即cosmos-uk），水文模型[即Grid-to-Grid to-Grid（G2G）]生态研究支持系统（国际棋）]数据。所有网格产品的干燥衰减时间尺度（T）以1 - 2 km的前所未有的分辨率计算，该分辨率与天气和气候模型有关。由于诸如感应深度等差异，它们的t范围有所不同（SMUK和国际象棋除外），但它们的空间模式与土地覆盖率和土壤类型相关。我们进一步分析了Cosmos-UK站点干燥事件的发生。我们表明，土壤水分干燥状态表现出强烈的季节性依赖性，因此，夏季，土壤比冬季更快地干燥。这些季节性依赖性在模型基准测试和评估过程中很重要。我们表明，基于宇宙和LSM的拟合t良好，cosmos的偏差为较低的t。我们的发现有助于越来越多的文献来表征T，目的是开发一种方法，以系统地验证一系列尺度的模型土壤水分产品。
2021：深技术的一年。
仅举几个里程碑：在2019年Google（与NASA一起）获得了“量子至上”，仅在2020年被中国以100亿美元的价格超越中国。CRISPR-CAS9基因组编辑技术于2020年获得诺贝尔奖，而CRISPR Therapeutics的市值为110亿美元。DeepMind解决了一个主要的蛋白质折叠挑战（Alphafold），而Muzero程序标志着自我学习的AI中的另一个里程碑（Muzero可以教会自己参加比赛，国际象棋和Atari游戏）。OpenAI发布了GPT-3，该语言模型使用深度学习来产生类似人类的文本。，列表还在继续。
人工智能将如何改变教育格局？
• 20 世纪 50 年代：阿兰·图灵发表了“图灵测试”，对计算机和机器智能进行测试，以确定这种智能是否与人类智能难以区分；“人工智能”一词首次被提出 • 20 世纪 80 年代：“深度学习”技术得到开发，使计算机能够从错误中学习并做出独立决策 • 20 世纪 90 年代：人工智能进入日常生活（Roomba、语音识别软件）；深蓝击败人类国际象棋冠军 • 21 世纪 20 年代：常用人工智能激增：虚拟助手、搜索引擎；深度学习和大数据的出现 • 2020 年：OpenAI 推出 GPT，它使用深度学习创建几乎与人类创建的内容难以区分的内容