XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGraphical
SiMAMT：基于策略的多智能体多团队系统的交互式三维图形仿真环境
多智能体多团队环境复杂而繁琐。通常的做法是简化结构，为每个智能体使用单一策略，例如在群集或群体算法中。虽然这种类型的模拟环境可以提供在系统内工作的多个智能体，但它们的交互是单维的，并且它们的群体行为很少。相比之下，SiMAMT 是一种分层的、基于策略的方法，它提供由独立智能单个智能体实现的大规模、复杂的战略计划。这些智能体是独立的，因为它们有自己的天赋、技能、能力和行为，这些都受到上层（例如团队）给它们的命令的影响。这些智能体可以都有自己的行为，或者几个智能体可以有类似的行为，或者整个团队可以共享一种行为，具体取决于场景。此外，SiMAMT 在各个层面都利用基于策略的行为，因此玩家会受到团队策略的影响，团队会受到单位策略的影响，单位会受到营策略的影响，等等。环境需要的任何层次结构（体育、军事、组织等）都可以由 SiMAMT 系统支持。模拟环境提供 3D 可视化环境，可以从整体角度和每个代理的第一人称视角查看模拟的进度。这种组合视图可以深入了解结构层次结构的每一层是如何执行的——代理、团队、整体交互等。此外，它还提供了每个团队正在使用的策略、每个代理的行为以及两者重叠的总体视图。模拟还在模拟运行时提供统计数据，以传递观察、转换、最有可能的策略（SiMAMT 框架提供战略推断来确定环境中其他团队最有可能采用的策略）和整体模拟结果。总体而言，模拟的目标是让多智能体团队在互动时间内发挥战略性，同时进行策略推理以提高其绩效。SiMAMT 模拟实现了这一目标，这将在实验中得到证明。
pGmax：离散概率图形模型的因子图和jax
概率图形模型（PGM）紧凑地编码一组随机变量的完整关节概率分布。PGM，并已成功地用于计算机视觉中（Wang等，2013），误差校正代码（McEliect等，1998），生物学（Durbin等，1998）等（Durbin等）等。在本文中，我们专注于离散的PGM。对具有可牵引因子1的离散PGM进行近似后验推断的标准方法涉及诸如循环信念传播（LBP）之类的消息通讯算法（Pearl，1988; Murphy等，1999）。lbp在变量和因子图的因子之间传播“消息”。，尽管过去进行了几次尝试（请参阅第2节），但没有建立良好的开源Python软件包可以实现效率和可扩展的LBP用于一般因子图。关键挑战在于设计和操纵Python数据结构，该数据结构包含LBP消息，用于支持具有任意拓扑的大型因子图和
维护支持系统的图形用户界面设计：使用原型设计和以用户为中心的设计
除非特殊情况，出版商将在互联网上保留本文档（或其可能的替代品），自出版之日起保留 25 年。文档的在线可用性意味着永久允许任何人阅读、下载或打印单份副本供自己使用，并将其不加修改地用于非商业研究和教育目的。后续版权转让不能撤销此许可。文档的所有其他用途均需征得版权所有者的同意。出版商已采取技术和行政措施来确保真实性、安全性和可访问性。根据知识产权法，作者有权在其作品被访问时被提及，如上所述，并受到保护以防止侵权。有关林雪平大学电子出版社及其出版程序和文档完整性保证的更多信息，请参阅其 www 主页：http://www.ep.liu.se/。© Daniel Axelsson
手势对驾驶舱中的相互意识有何影响？通过图形表示公开交互
摘要 本文介绍了一种使用触摸式交互来确保客机飞行员相互了解的方法。事实上，触摸屏正在进入驾驶舱，但基于触摸的手势不如物理控制上的手势有效，而且出于效率和安全原因，它们在飞机上的使用受到限制。为了让其他飞行员有更安全的感知，我们建议用图形表示来补充对所执行手势的感知。我们的假设是，表示手势的效果比表示手势本身更重要。我们介绍了基于活动和图形符号学分析构建相互意识表示的设计选择。我们报告了从客机飞行员的设计演练中收集的结果。这些结果证实，表示手势的效果是相互意识的有效手段。我们的工作展示了飞行员如何理解手势的效果，既是结果，也是印象。
UJ毕业计划草稿概念注释_GERS_2024_NB_24072024.DOCXCreative Coding @ UJ
Competencies for a fast-changing world, including computational thinking and creativity How to code and develop school-curriculum-related artefacts using the graphical programming language Scratch and OctoStudio Competencies for a fast-changing world, including computational thinking and creativity How to code and develop school-curriculum-related artefacts using the graphical programming language Scratch and OctoStudio How to code and operate educational robots How to teach编码和机器人技术作为主题
课程描述2024-2025
本课程提供了对机器学习的方法论，理论和实用介绍。Topics covered: - Learning problems: estimation, prediction, classification, regression - Pipeline: Experiment design, data collection and processing - Data analysis: generalisation, model selection, testing and simulation - Principles: loss minimisation, Bayesian inference - Algorithms: stochastic gradient descent - Models: nearest neighbours, neural networks, graphical models - Applications: healthcare, image processing, text prediction/generation - Python:熊猫，numpy，，matplotlib，scikitlearn，statsmodels
denis hadjivelichkov
Machine Learning: Self-Supervised/Unsupervised Learning, Graphical Models, Reinforcement Learning Robotics: Mechatronics, Simulation, Sensor Fusion, Control, Human-Robot Interaction Vision: Semantic Segmentation, Scene and Object Understanding, Projective Geometry Software: Python, C/C++, PyTorch, ROS, NVIDIA IsaacSim, Jax (basic), GoLang (basic) Languages:保加利亚语（本地），英语（C2，CAE认可），德语（C2，TestDAF认可）其他：数据分析，统计建模
集成的预赛暨电源测试系列2026 ...
•世界物理地理的显着特征。•在世界范围内分配主要自然资源（包括南亚和印度次大陆）； factors responsible for the location of primary, sec ondary, and tertiary sector industries in various parts of the world (including India) • Important Geophysical phenomena such as earth quakes, Tsunami, Volcanic activity, cyclone etc., geo graphical features and their location- changes in critical geographical features (in cluding water-bodies and ice-caps) and in flora and fauna and the effects of such changes.•时事
在机器学习春季季度，2025天/时间
教学大纲：1。图理论和网络科学背景（≈25％）A。基本定义和符号B.关键属性和概念C.网络分析基础D.应用 /激励示例2。< / div>图形模型（≈37.5％）A。图形模型的概述B.定向图形模型（贝叶斯网络）C。无向图形模型（马尔可夫随机字段）D。推理方法和不确定性E.图形模型中的学习。应用程序3。基于图的神经网络和几何深度学习（≈37.5％）A。为什么图形神经网络（GNN）？B.早期图形嵌入方法C.图形卷积网络（GCN）D. GNN体系结构的变体E.几何深度学习中的主题F.培训和实际考虑G.应用和成功故事