赫布学习是大脑最成熟的原理之一,它催生了神经组装的理论概念。在此基础上,许多有趣的大脑理论应运而生。Palm 的工作通过二元联想记忆实现了这一概念,该模型不仅具有广泛的认知解释能力,而且还能做出神经科学预测。然而,联想记忆只能与对数稀疏表示一起工作,这使得将该模型应用于真实数据极其困难。我们提出了一个生物学上合理的网络,将图像编码为适合联想记忆的代码。它被组织成专门研究局部接受场的神经元组,并通过竞争方案进行学习。在对两个视觉数据集进行自关联和异关联实验后,我们可以得出结论,我们的网络不仅超越了稀疏编码基线,而且接近使用最佳随机代码实现的性能。
Haven(Gregory Chatonsky,2024)摘要机器视觉系统和生成AI模型的扩散最近改变了我们的视觉文化的一部分,从而引起了移动图像的新类型,这些图像需要我们重新检查某些关键概念。由Lira(Laboratoire International de Recherches en Art)和Ircav(Ircav Institut de Recherche surLeCinéma等人)在Sorbonne Nouvelle大学举行理论,分析和手势及其在生成图像领域中的形式和技术。自2010年代初以来就呼吁论文,在整个视觉文化范围内的机器视觉系统和生成AI模型的开发具有其效果,是移动图像的新类型的出现。一方面,使用视频和多媒体装置来分析机器视觉所带来的挑战的艺术家探索了这些系统的算法,非人类目光的各种方式,并安排了来自培训数据集的大量图像。另一个
下一章将深入探讨实现与人工智能的细微接触的基础要素。本章还探讨了有关人工智能影响的当前知识状态。第 3 章介绍了瑞士未来人工智能在经济、社会和环境价值链中的作用的框架条件、具体挑战和应用领域。第 4 章总结了定量调查的结果,强调了人工智能为解决瑞士的核心挑战提供的潜在机会,并对人工智能的未来影响进行了展望,包括关于其对经济、社会和环境影响的高级论文。最后一部分提出了行动和设计的总体建议,这些建议为塑造瑞士的未来和积极指导下一阶段的人工智能参与奠定了基础。
其中包括腐烂的食物、处理过的生物医学固体废物等。这基本上是一个先进的过程,由于我们不需要使用化石燃料,因此发电成本也得到了节省。它还包括市政公司收集的所有废料,还有燃料、煤炭或任何其他成本高昂的原材料,与其他发电方法相比,它产生的有害气体也更少。大量废物可以在受控的庄园中燃烧,从而产生大量热能。在这个过程中,我们通过燃烧挨家挨户收集的废物(主要是家庭废物)来发电。此方法中使用的主要组件是加热板、升压线圈、二极管、LED、电容器、电阻器、电池、PCB 板等。电力需求日益增加,因此有必要找出可用作电力生产投入的不同类型的能源,尤其是对于印度这样的发展中国家。这种方法是发电的最佳方法之一。该项目的最大优势是除了废物之外不需要任何其他燃料。
摘要 中国古典诗歌的自动生成一直是人工智能领域的难题。近年来,编码器-解码器模型为诗歌生成提供了一些可行的方法。但回顾以往的方法,仍存在两个主要问题:1)大多数都是单阶段生成方法,没有进一步的润色;2)它们很少考虑诗歌本身的限制,如声调、韵律。直观地看,一些中国古代诗人倾向于先写一首粗诗,然后再考虑其语义;而另一些人则先写一首语义诗,然后再细化其美学。在此基础上,为了更好地模仿人类的诗歌创作过程,我们提出了一种两阶段方法(即受限润色生成方法),其中每个阶段关注诗歌的不同方面(即语义和美学),从而可以生成更高质量的诗歌。这样,两阶段方法就发展成为两种对称的生成方法,即美学到语义的方法和语义到美学的方法。具体来说,我们设计了一种采样方法和一个门来制定声调和韵律的限制,这可以进一步改善生成的诗歌的节奏。实验结果表明,我们提出的两阶段方法在自动评估指标和人工评估指标方面都优于基线,特别是在声调和韵律方面取得了持续的改进。
市政太阳能装置还可以包括储能,该存储具有重要的弹性和节省成本的好处。在极端热量或寒冷事件中,弹性电力供应很重要,尤其是随着更多建筑物使其加热系统电气化。市政当局应考虑在用于加热和冷却中心的用户中添加储能,以在系统中断期间提供干净的弹性电源。电池存储可以通过使用电池减少总体电力需求的程序来节省大量的节省(Mass Save,n.d.)。对于大型电力消费者,电池存储可以通过减少最大电力需求和使用时间费用(Soluect Energy,2020)来降低电力输送成本,从而节省额外。储能成本可能因规模和技术而有所不同,但选项通常会节省下来。直接购买时,马萨诸塞州平均每千瓦时(kWh)的存储费用超过$ 1,400(Energy Sage,2023年)。与PV系统一样,市政当局可以通过直接购买或通过PPA实施电池存储。PPA的前期成本较低,如果开发商可以要求税收优惠,则可以降低总体成本。