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基于标准化流量的上下文运动模型
抽象运动模型可以随着时间的推移预测玩家（或对象）的位置，因此对于分析时空数据是至关重要的，因为它经常在运动分析中使用。现有运动模型要么是根据物理原理设计的，要么完全由数据驱动。然而，前者遭受过多的简化，无法实现可行和可解释的模型，而从当前的角度来看，后者依赖于计算上的昂贵，非参数密度估计并需要多个估计器，每个估计值都负责不同类型的运动（例如，例如不同的速度）。在本文中，我们提出了一个基于归一化流量的统一上下文概率运动模型。我们的方法通过直接优化可能性来了解所需的密度，并仅维护一个可以在辅助变量上进行条件的单个模型。对所有观察到的运动类型同时进行训练，从而导致有效而有效的运动模型。我们对专业足球的时空数据进行经验评估我们的方法。我们的发现表明，我们的方法的表现超过了最高的状态，而相对于汇编时间和内存要求，数量级的效率更高。
量子理论中的边界和模拟上下文相关性
我们介绍了在广义上下文情景中的一组量子相关集的半限定性放松的层次结构。这构成了一个简单且通用的工具，用于界定量子上下文的大小。为了说明其效用，我们使用它来确定对以前最大违规行为的最大量子违规违规。然后，我们走得更远，并使用它来证明无法用纯净的状态来解释某些制备上下文的相关性，从而表明混合状态是上下文中必不可少的资源。在本文的第二部分中，我们将注意力转移到了一般操作理论中制备上下文相关性的模拟中。我们介绍了模拟制备上下文性的信息成本，该信息成本量化了在古典模型或量子模型中模拟上下文相关性所需的附加（否则禁止）的信息。在这两种情况下，我们都表明，使用我们半限制放松的层次结构的变体可以将模拟成本限制在有效的界限上，并且我们以奇怪的多样化的最简单上下文性场景进行了精确计算。
机器人情境意识的神经生物学模式模型
摘要 — 在多种环境下运行的机器人必须开发稳定且灵活的任务和环境相关表示。从神经生物学中汲取灵感，我们应用了图式和记忆巩固的神经网络模型来训练丰田人类支持机器人在室内环境中查找和检索物体。我们将图式定义为由共同上下文绑定在一起的物体集合。在这种情况下，机器人必须根据通常在这些房间中发现的物体来学习与学校房间相关的图式。由于该模型为每个房间开发了图式表示，因此机器人可以快速执行与熟悉图式相关的物体检索任务，并根据上下文消除任务歧义。我们的实验探索了该模型在具体环境中的效果，并展示了将记忆巩固研究应用于机器人情境感知的好处。索引词 — 记忆巩固、学习情境、认知机器人、神经调节、神经机器人、图式
供应链管理的上下文强化学习
由于模型优化和客观现实之间的潜在不匹配，供应链库存管理中的有效概括是具有挑战性的。很难知道现实世界是如何配置的，因此很难为其最佳地训练代理。我们通过结合离线培训和在线适应来解决此问题。代理进行了离线训练。在在线适应阶段，代理商搜索上下文最大化奖励。代理商在网上迅速适应，并在了解上下文A-Priori的情况下实现了表现。特别是，他们在不推断正确的上下文的情况下进行了最佳行动，而是找到适合奖励最大化的环境。通过使代理商能够利用离线培训和在线适应，我们提高了他们在未知环境中的效率和有效性。该方法具有更广泛的潜在应用，并有助于使RL算法在实际情况下有用。我们已根据https://github.com/abatsis/supply_chain_few_shot_rl发布了本文的代码。
上下文保护策略2021-2024 - 行动计划
调查和相关的反馈机制证明了专业人员有信心，并能够促进可用的服务范围并有效地标记为可用服务的路标会增加，年轻人可以获得支持4。在所有负责确保参加相关培训的机构的支持下，继续与早期帮助策略/工作计划集成，包括澄清专门针对青少年的途径，并确定差距的地方考虑如何最好地满足这些方法。
AFIS 上下文信息的偏差效应 - ePrints Soton
机器。在本文中，我们研究了使用自动指纹识别系统 (AFIS) 对人类决策者的影响。我们向 23 名潜在指纹检查员提供了 3680 份 AFIS 列表（共 55,200 次比较），作为他们正常案件工作的一部分。我们操纵了 AFIS 列表中匹配指纹的位置。数据显示，潜在指纹检查员在错误排除和错误不确定方面受到匹配指纹位置的影响。此外，数据显示，错误识别错误更有可能出现在列表顶部，即使正确匹配出现在列表的更下方，也会发生此类错误。需要仔细研究和考虑这些影响，以便在使用 AFIS 等技术时优化人类决策。
上下文的人类对象互动从pre ...
现有的人类对象互动（HOI）检测方法已经引入了零拍的学习技术来认可看不见的相互作用，但是它们在理解上下文信息和全面的重新构成方面仍然存在局限性。为了克服这些局限性，我们提出了一个新型的HOI学习框架ContexThoi，它是一种效率的上下文HOI探测器，以增强上下文的理解和零拍的推理能力。所提出的contexthoi的主要贡献是一种新颖的上下文挖掘解码器和强大的互动推理大语言模型（LLM）。上下文挖掘解码器旨在从预先训练的视觉模型中提取语言上下文信息。基于提取的上下文信息，提出的相互作用推理LLM通过利用丰富的语言知识进一步增强了零拍的推理能力。广泛的评估表明，我们所提出的框架在HICO-DET和SWIG-HOI数据集上优于现有的零射击方法，在未看到交互的情况下高达19.34％的映射。
超越不可分离和语境相对论的关系量子纠缠
在本文中，我们讨论了量子纠缠正统定义的相对主义视角性质（从优选因式分解的角度）。我们还在 Barnum 等人 [6,7] 提出的广义纠缠定义中从优选可观测量的角度考虑了这一方面。更具体地说，我们将讨论正统纠缠定义所隐含的不可分离相对主义、其广义化所隐含的语境相对主义以及目前专业文献中讨论的一些其他严重问题。在本文的第二部分，我们讨论了最近提出的客观不变纠缠定义，该定义被理解为有效和强度关系的实际和潜在编码 [32]。通过推导两个定理，我们将明确展示这种新的客观纠缠定义如何能够摆脱不可分离相对主义和语境相对主义。根据这些定理，在所提出的关系定义中，所有可能的可观测量子集以及所有可能的因式分解都可以全局视为指代同一（潜在）事态。结论是，与正统定义不同，这种新的客观关系纠缠概念从一开始就能够绕过相对主义，为现实理解量子相关性打开大门。
特刊 - Energies
摘要：本文介绍了定量能源平衡评估框架的目标和组成部分，以在三个重要的背景下表达阳性能源区（PED）的定义：该地区密度和当地可再生能源供应（RES）潜力，区域的上下文，一个地区的环境以及诱导的行动性和未来环境的环境以及其未来环境和碳化的环境或供应量或富含碳化的环境的背景。首先要引入这种定义方法的实际目标：可实现但有足够的雄心勃勃，与大多数城市和农村奥地利地区类型的巴黎2050年隔绝。继续确定定义定义的主要设计部分 - 系统边界，平衡权重和平衡目标 - 并论证如何将它们详细链接到定义目标。特别是，我们指定了三个级别的系统边界，并论证了它们的个人必要性：操作，流动性和体现的能量和排放。认为，当使用精心设计的，精心设计的，依赖时间的转换因子时，可以用一单位能量平衡的单一度量来评估所有三个PED支柱，能量效率，现场可再生能源和能量的能力。最后，讨论了如何将平衡目标解释为周围能源系统的信息和要求，我们将其视为“背景因素”。最后，提议的定义框架应用于奥地利的七个不同地区类型，并根据其设计目标进行了讨论。列出了这些上下文因素的三个示例，每个示例与先前定义的系统边界之一的平衡目标相对应，呈现：密度（作为操作的上下文），部门能量平衡和位置（作为移动性的背景）以及对个人排放预算的外观（作为实施情况的上下文）。
对话系统中TTS模型的上下文交互式评估
文本到语音（TTS）模型的评估目前由均值开放得分（MOS）听力测试所统治，但MOS的有效性越来越受到质疑。mos测试将听众置于被动设置中，其中他们不会与TTS积极互动，通常会评估孤立的话语而没有上下文。因此，它没有表明TTS模型适合诸如口语对话系统之类的交互应用程序的迹象，在对话中，在对话环境中生成适当语音的能力至关重要。我们旨在通过评估几种最先进的神经TTS模型来解决这一缺点的第一步，其中包括一种在定制的口语对话系统中适应对话环境的模型。我们提出系统设计，实验设置和结果。我们的工作是第一个在上下文对话系统交互中评估TTS的工作。我们还讨论了拟议的评估范式的缺点和未来企业。索引术语：文本到语音，口语对话系统，评估方法，人类计算机互动