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面向临床数据科学家的 AI 探索与创新
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对系统定量，定性和混合研究评论的系统评价在医疗保健研究中的评论：如何评估包括评论的方法论质量？
摘要 - 很长一段时间以来，电力需求与天气之间建立了关系，并且是运营和计划的负载预测的基石之一，以及行为和社会方面（例如日历或显着事件）。本文探讨了新闻中包含的社会信息的方式以及为什么可以更好地使用能源需求来理解总人口行为。这项工作是通过实验来分析从国家新闻对日前电气需求预测中提取的预测特征的影响的实验完成的。将结果与仅在日历和气象信息上训练的基准模型进行比较。实验结果表明，表现最好的模型将官方标准误差降低到4％，11％和10％的RMSE，MAE和SMAPE。表现最佳的方法是：识别与COVID-19相关的关键字的单词频率；主题分布确定了有关大流行和内部政治的新闻；全球词嵌入了有关国际冲突的消息。这项研究为传统的电力需求分析带来了新的观点，并确认了通过文本中包含的非结构化信息改善其预测的可行性，并在社会学和经济学中带来了潜在的后果。
信任人工智能：对公众看法的定性探索和对风险和福利的接受
本文旨在研究民众对人工智能（AI）的危险和优势的看法，以及这些看法对AI的信任和接受的影响。对来自加利福尼亚州旧金山的90名参与者进行了采访，并对他们的反应进行了定性分析，从而引起了积极和负面影响的有趣组合。虽然新机会被认为是有帮助的，尤其有助于使生活更加方便并帮助一方面解决世界的问题，但AI被认为会带来一些负面后果。大约有60％的人担心AI取代工作人员的可能性，有47％的人关心其偏见的可能性，而52％的人关心其侵犯Peo-Ple的隐私的可能性。关于特定素质，信托被确定为重要措施。58％的参与者质疑AI行动及其目标的开放性。此外，有62％的参与者在AI开发和使用方面的治理和披露方面表现出很高的兴趣。这项工作提供了有关以下事实的见解：有必要通过建立较高水平的透明度，道德标准来提高公众对AI的信任。所有这些见解都必须扩展有关AI治理的讨论，并强调我们必须在该领域中实现创新，同时考虑到某些关键价值观。
log k在集体树探索中通过树木开采
在集体树探索中，一组K移动代理团队的任务是尽可能快地浏览未知树的所有边缘。当一个代理与该边缘相邻时，将树的边缘揭示给团队。代理从根开始，并且所有代理都沿着每个回合的一个相邻边缘同步移动。代理之间的通信是不受限制的，因此，它们是由单个探索算法中心控制的。算法的保证通常与代理商所需的回合数量进行比较，如果他们预先知道树。此数量至少是最大{2 n/k，2 d}，其中n是节点的数量，d是树的深度。自[FGKP04]引入问题以来，出现了两种保证：第一个以r（k）（n/k）（n/k + d）表现为r（k），其中r（k）称为竞争比，另一个则为2 n/k + f（k，d），其中f（k，d）称为竞争力的竞争力。在本文中，我们介绍了第一个算法，该算法具有线性竞争性开销，从而核对这两种方法。具体来说，我们的界限为2 n/k + o（k log 2（k）-1 d），并导致o（k/exp（√
世界模型的几何形状对基于好奇心探索的影响
在人类的空间意识中，3-D投影几何结构结构信息整合和行动计划，通过视角在内部表示空间内采取。不同观点与世界模型相关的方式并改变了特定的感知和想象方案。在数学中，这种转换的收集对应于一个“群体”，其“动作”表征了空间的几何形状。将世界模型与群体结构相关联，可以捕获不同的代理人的空间意识和负担能力方案。我们将小组动作用作特殊的策略，以进行视角依赖控制。我们探讨了这种几何结构如何影响代理的行为，并比较了欧几里得与投射组如何在主动推断，好奇心和探索行为中对认知价值作用。我们正式演示并模拟了各组如何在简单的搜索任务中诱导不同的行为。根据框架的选择，投影组的非线性放大信息会转化认识价值，从而为感兴趣的对象产生了方法的行为。代理商世界模型中的投射组结构包含了射影的意识模型，该模型已知可以捕获意识的关键特征。另一方面，欧几里得群体对认知价值没有影响：没有动作比最初的闲置状态更好。在构造代理的内部表示形式时，我们展示了几何形状如何在信息集成和行动计划中起关键作用。关键字：几何世界模型；勘探;体现认知科学；认知建模；感知效果耦合
逐步：Artemis计划和NASA通往人类对月球，火星和以后的探索之路
在2004年，乔治·W·布什总统和美国国家航空航天局管理员肖恩·奥基夫（Sean O'Keefe）发布了对太空探索的愿景，该景观试图“在2020年之前人类重返月球，以准备人类的探索火星和其他目的地。” 3该计划还提供了一个普遍的愿景，即管理员可以用来“实施具有可衡量的里程碑的集成，长期机器人和人类勘探计划，并根据可用资源，累积的经验和技术准备就绪执行。”同年，国会通过了2005年的《美国国家航空航天局授权法》，该法指示NASA“建立一项计划，在月球上发展持续的人类存在，以促进太空中的探索，科学，商业和美国的优势，并作为对未来对火星和其他
Coniagas 与 Laurentia 勘探公司合作，在 Graal 的近地表和广泛的 Ni-Cu-Co-PGM 块状硫化物矿化带进行钻探计划
涉及未来事件和条件，受各种风险和不确定性的影响。除历史事实陈述外，涉及多伦多证券交易所创业板的 Coniagas 交易、资源潜力、即将开展的工作计划、地质解释、矿产产权的接收和保障、资金可用性等的评论均为前瞻性的。不能保证上述任何内容都会实现。前瞻性陈述并非未来业绩的保证，实际结果可能与这些陈述存在重大差异。一般商业条件是可能导致实际结果与前瞻性陈述存在重大差异的因素。除非法律要求，否则公司不承诺更新本新闻稿或其他通讯中的任何前瞻性信息。
具有生物学启发的高维入住网格图的可推广的增强学习，用于探索和目标导向路径计划
摘要 - 真实的时间自主系统利用多层计算框架来执行关键任务，例如感知，目标查找和路径计划。传统方法使用占用网格映射（OGM）实施感知，并通过概率信息将环境分为离散的单元。这种经典方法是完善的，并为下游过程提供了一个结构化输入，例如目标查找和路径计划算法。最近的方法利用了一种以生物学启发的数学框架，称为矢量象征体系结构（VSA），通常称为高维计算，以在高维空间中执行概率的OGM。这种方法（VSA-OGM）与尖峰神经网络提供了兼容性，将VSA-OGM定位为常规OGM的潜在神经形态替代品。但是，对于大规模集成，与已建立的OGM方法相比，评估VSA-OGM对下游任务的性能含义至关重要。本研究研究了VSA-OGM对传统的OGM方法，贝叶斯·希尔伯特·地图（BHM）的功效，基于强化学习的目标找到和路径计划框架，在受控的探索环境中，以及受到第10 f1 f1挑战启发的自主驾驶场景。我们的结果表明，VSA-OGM保持在单一和多幕科培训配置之间的可比学习绩效，同时将看不见的环境的性能提高了约47％。索引术语 - 占用网格映射，高维计算，概率学习，增强学习，脑启发的学习这些发现强调了通过BHM培训的政策网络的普遍性提高，从而增强了其在不同环境中现实部署的潜力。
D'Arcy, Samantha & Gonzalez, Luis Felipe (2022) 用于地球和行星探索应用的火箭发射折叠无人机的设计和飞行测试
本文介绍了一种低成本、3D 打印、折叠式无人机的设计和开发，该无人机使用商用现货 (COTS) 组件用于陆地和行星外探索应用。飞行系统的设计方式是，无人机可以自行武装、根据需要重新定位，并在降落到预定的 GPS 位置之前获得稳定的悬停姿势。除了使用 GPS 导航进行着陆外，无人机不需要任何外部输入。本文还将介绍部署系统的设计和开发，该系统使用小型高功率火箭来模拟无人机的大气部署。测试旨在证明在大气注入期间从有效载荷罐部署无人机的可行性。该项目的独特之处在于它采用了一种新颖的方法，在弹道下降时从运载车辆部署无人机，从而允许将多架小型无人机插入大气层以进行行星探索。