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探索大学级别对外语教育的潜力
警惕性是维持注意力并保持警惕的能力，以避免在几分钟到几个小时内的单调任务上的性能错误。空气官员，指挥中心人员，网络分析师和机场行李筛查人员通常从事单调的任务，其中绩效下降可能会导致个人后果（例如，生产力损失）或有害的组织能力（例如，工业事故或延迟的应急人员）。其他经验发现（例如，提高性能变异性，缓慢的响应时间）在推定的基础过程中与现实世界的效果相同（Parasuraman和Davies，1977; Doran等，2001; Dorrian and Dinges，2004）。这样的表现下降，即警惕性下降，可以追溯到越来越疲劳的认知状态（Davies和Parasuraman，1982; Warm等，1996）。在Boksem and Tops（2008）之后，我们将精神疲劳（以下简称为疲劳）定义为主观经验丰富的感觉，通常以疲倦，厌恶和认知能力下降，在长时间的认知活动期间或之后。此外，解释了长时间任务的影响的机制也与睡眠损失有关（Hockey，1997; Gunzelmann and Veksler，2018; Veksler and Gunzelmann，2018，2018），强调了对疲劳的全面理论的需求。一组突出的理论观点，统称为资源理论，将疲劳影响归因于认知资源的消耗（Caggiano和Parasuraman，2004年）。尽管仍在研究确切的因果因素，但表面上的疲劳表面上是由于复杂的认知过程之间的相互作用征税，使信息处理，动机和有效状态征税（Hockey，1997; Boksem and Tops，2008年）。This complexity becomes apparent when considering the myriad of observed and theorized fatigue effects including: induced stress and aversion to further task investment ( Warm et al., 2008 ), deterioration in cognitive function, e.g., sustaining attention, planning, strategy adaptation ( Boksem and Tops, 2008 ), reduced alertness and increasing lapses in central cognition ( Gunzelmann et al., 2009b; Veksler and Gunzelmann，2018年），代偿费用，例如以生理不适和有效菌株为特征的精神和同情优势（Hockey，1997，2011）。相应地，按任务耗尽的资源实施基本信息处理功能（例如，注意，工作记忆等）无法在可用的剩余时间补充（Harm等，2008）。但是，批评家认为
vidhi Jain -
2024年8月Anavi：使用室内室内视觉效果进行导航的音频噪声意识。Vidhi Jain，Rishi Veerapanini，Yonatan Bisk。在德国慕尼黑的机器人学习会议（CORL）会议上接受。纸|网站2024年3月FlexCap：在图像中生成丰富，本地化和灵活的字幕。Debidatta Dwibedi，Vidhi Jain，Jonathan Tompson，Andrew Zisserman，Yusuf Aytar。在加拿大温哥华的神经信息处理系统（Neurips）的会议上接受。纸|网站2024年1月VID2ROBOT：端到端的视频条件策略学习，跨注意变形金刚。Vidhi Jain , Maria Attarian, Nikhil J Joshi, Ayzaan Wahid, Danny Driess, Quan Vuong, Pannag R Sanketi, Pierre Sermanet, Stefan Welker, Christine Chan, Igor Gilitschenski, Yonatan Bisk, Debidatta Dwibedi, In Proceedings of Robotics: Science and Systems (RSS) 2024年，荷兰代尔夫特。纸|网站|视频2023年11月，如何提示您的机器人：用代码作为政策的操纵技巧的促进书。Montserrat Gonzalez Arenas, Ted Xiao, Sumeet Singh, Vidhi Jain , Allen Z. Ren, Quan Vuong, Jake Varley, Alexander Herzog, Isabel Leal, Sean Kirmani, Dorsa Sadigh, Vikas Sindhwani, Kanishka Rao, Jacky Liang, Andy Zeng.在国际机器人与自动化国际会议上（ICRA）2024年，日本横滨。2023年11月的纸张开放X-设备：机器人学习数据集和RT-X模型。开放X-授权协作。在国际机器人与自动化国际会议上（ICRA）2024年，日本横滨。（最佳纸）纸|网站2023年6月，巴掌：空间关注政策。Priyam Parasher，Vidhi Jain，Xiaohan Zhang，Jay Vakil，Sam Powers，Yonatan Bisk，Chris Paxton。在美国亚特兰大的机器人学习会议论文集（CORL）2023年，论文|网站2023年6月：荷马植物：开放式摄影库移动操作。Sriram Yenamandra, Arun Ramachandran, Karmesh Yadav, Austin S Wang, Mukul Khanna, Theophile Gervet, Tsung-Yen Yang, Vidhi Jain , Alexander Clegg, John M Turner, Zsolt Kira, Manolis Savva, Angel X Chang, Devendra Singh Chaplot, Dhruv Batra, Roozbeh Mottaghi，Yonatan Bisk，Chris Paxton。在美国亚特兰大的机器人学习会议论文集（CORL）2023年。纸|网站|竞赛 @ Neurips 2023 2022年12月，变压器是适应性的任务计划者。Vidhi Jain，Yixin Lin，Eric Undersander，Yonatan Bisk，Akshara Rai。在新西兰奥克兰2022年机器人学习会议论文集（CORL）。纸|网站|视频|代码
测试分子云范式从SNR G106.3+2.7
R。Alpharo 1，C。Alvarez 2，J。C. Art 3，D。Avila Royals Cup 6 6，A。Carramañana7，St。Casanova8，U.Cotsi 3，J.Cotsomi 9，St.Leon 10，E Hernandez 7，E Hernandez 7，B.L.Dingus 14，B.L.Dingus 14，M。A。Duvernois 10，K。Duvernois 10，K。Endel 15，K。Ergina 5，C。escino 5，t.10，k。escino，c。esc. esc. c。esc。A. Gonzalez Garcia 16，F。Garf 6，M。M. Conccert 6，J。 A. Goodman 15，St.Groetsch 17，J。P。Hüntemeyer17，St.Kaufmann 18，D。Kieda25，W。Lee6 6 6 6 19，H。LeóVargas1，J。T。Linnemann J. Martin-Castro 20，J。J. J. A. Matthews 21，P。Miranda-Romagno 22，J。 A. Monttes 6，E。一起9，M。Mostafaá27，M。Najafi 17，L。Nellen 23，M。U. Nice 5，L。Olivera 12，N。Omodei 13，C。D. Rho 24，D。Rosary 7，H。Salazar 9，H。Salazar 9，D。Salazar-Gallo 5，D。Salazar-Gallo 5，A。Sandaval 1，M.Shandaval 1，M.Sm. Smith 1，J。 声音19，R。W。Springer 25，Wang 17，Z. Wang 15，I。J。Watson 19，E。Willox15，S。A. Gonzalez Garcia 16，F。Garf 6，M。M. Conccert 6，J。A. Goodman 15，St.Groetsch 17，J。P。Hüntemeyer17，St.Kaufmann 18，D。Kieda25，W。Lee6 6 6 6 19，H。LeóVargas1，J。T。Linnemann J. Martin-Castro 20，J。J. J.A. Goodman 15，St.Groetsch 17，J。P。Hüntemeyer17，St.Kaufmann 18，D。Kieda25，W。Lee6 6 6 6 19，H。LeóVargas1，J。T。Linnemann J. Martin-Castro 20，J。J.A. Matthews 21，P。Miranda-Romagno 22，J。 A. Monttes 6，E。一起9，M。Mostafaá27，M。Najafi 17，L。Nellen 23，M。U. Nice 5，L。Olivera 12，N。Omodei 13，C。D. Rho 24，D。Rosary 7，H。Salazar 9，H。Salazar 9，D。Salazar-Gallo 5，D。Salazar-Gallo 5，A。Sandaval 1，M.Shandaval 1，M.Sm. Smith 1，J。 声音19，R。W。Springer 25，Wang 17，Z. Wang 15，I。J。Watson 19，E。Willox15，S。A. Matthews 21，P。Miranda-Romagno 22，J。A. Monttes 6，E。一起9，M。Mostafaá27，M。Najafi 17，L。Nellen 23，M。U. Nice 5，L。Olivera 12，N。Omodei 13，C。D. Rho 24，D。Rosary 7，H。Salazar 9，H。Salazar 9，D。Salazar-Gallo 5，D。Salazar-Gallo 5，A。Sandaval 1，M.Shandaval 1，M.Sm. Smith 1，J。声音19，R。W。Springer 25，Wang 17，Z. Wang 15，I。J。Watson 19，E。Willox15，S。
人工智能促进政党内部民主
以及是什么让它们变得民主，通常称为党内民主 (IPD)。我们研究现有的 IPD 测量方法，质疑其有效性，并探索通过机器学习 (ML) 技术增强它们的潜力。然后，我们将注意力转向 ML 在测量 IPD 和帮助政党进行日常组织方面的作用。由于政治团体的不透明性、活力和内部异质性，测量 IPD 具有挑战性，这些因素长期以来阻碍了该领域的研究。定量文本分析的最新进展提供了新的见解。学者们分析议会演讲，仔细研究党内会议上的辩论，并仔细研究党内文件以评估意识形态多样性。此外，他们还对党员和官员进行调查和问卷调查（Ceron，2017 年；Bernauer 和 Bräuninger，2009 年；Benoit 和 Herzog，2017 年；Greene 和 Haber，2017 年；2017 年；Medzihorsky、Littvay 和 Jenne，2014 年；Bäck，2008 年）。数字技术和社交媒体网站为收集相关信息以监测和评估 IPD 提供了新途径。然而，它们也引发了新的问题，即它们如何重塑 IPD 本身的动态（García Lupato 和 Meloni，2023 年；Dommett 等，2021 年；Scarrow，2013 年）。现有的 IPD 测量方法显示出一些局限性。首先，对于一个政党内部的民主究竟是什么，存在一定程度的概念模糊性（Borz & Janda，2020）。其次，目前的衡量标准往往侧重于正式要素，例如政党章程，而忽视了非正式做法，例如政党派系的影响或工会等外部影响。第三，标准的经验工具（如调查和问卷）带来了多重实际挑战，包括数据可用性有限、社会期望偏差、无法定期更新以及运行成本高昂。在本文中，我们不关注概念模糊性，这是一个影响所有方法的问题。相反，我们在特定的政党组织框架下，为 IPD 测量中更实际的挑战提供解决方案。为此，我们探索并映射数据管理和各种 ML 技术在 IPD 实证测量和研究中的适用性。这些技术涵盖多种任务，从数据收集和预处理到模式识别和定量测量。我们考虑了几种 ML 技术，例如自动文本/数据挖掘和自然语言处理 (NLP)（例如情绪分析、零样本/小样本分类 1 ）、分类算法（例如逻辑回归）、集成方法（例如随机森林）和无监督学习（例如聚类算法）。接下来，我们分析政党如何利用 ML 来提高其内部组织和决策的公平性或有效性。最近的研究表明，尤其是在欧盟，政党越来越多地使用大数据和数字技术来竞选和运行其组织结构和功能（Barberà 等，2021 年）。传统的欧洲政党逐渐加强了其
大脑复杂性状背后的细胞类型的基因鉴定有助于深入了解帕金森病的病因
Julien Bryois＃1，Nathan G. Skene＃2,3,4,5，Thomas Folkmann Hansen 6,7,8 9,20，Lars Alfredsson 21，Tetsuya Ando 22，Ole Andreasen 23，Ole Andreasen 23，Jessica Baker，Jessica Baker 24,25，24,25 Uehren 35，Cynthia Buklik 1,9,16，Roland Bhardt Man 14,15，Rock 39，Philippe Courtet 40，Steven Crawford 34，Scott Crows 41，Oliver Davis 42,43 CE Desocio 47，Dimitris Dikeos 49 Esko 58,59，Xavier Estville 53,54,55,60，Angela Favaro 46，Fernando Ferndez-Aranda 61,62，Manfred Ficher 63,64，ManuelFöcker5 ，Fragiskos Gonidakis 73，Philip Gondoth 31,75，Monica Gratacos Mayora 53,54,55，Jakob Grove 76,77,78,7 0,81 0,81，Katherine Halmi 82，Ken Hanscom，Ken Hanscom，kentine Hatzikotoulas 32，Johannes Hebebrand 65，Sietske Hers hers sherp hers stepl 7，约翰·霍德（L. 98，
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xi Zhu A，B，Yoojean Kim B，Orren Ravid-，Sicg-Mino-Mano，Amit Lazarov A.教练，Inga K. Lebois，Li，以色列Liberzon BB，Guang Ming Lu，Vincent A. Magnotta BD，Steven M. Nelson，Richard W.J.转到Wee Bt，Steven J.A.去Werff Bt，Theo G.M.van Erp，Sanne J.H.van Erp，Sanne J.H.成立，Jack B，M。Leary，Olatunji BK，Miranda Olff，BM，BN的Ivan Rector，Kerry Ressler AY。 Pavel Riha BN，美丽的Ross，Isabelle M. Rosso，AZ，Lauren E Alan N. Simmons BQ，Raluca M. Sophia I. Thomas，Nic J.A.罗伯特·R.J.M.Xin Wang Q，Carissa Weis W，The Winteritz AR，Hong Xie，Zhu BA，Melanie Wall A，B，Yeval Neria， *， *， *
人工智能与人类交互舒适度研究
[1] Michael Ahn、Anthony Brohan、Noah Brown、Yevgen Chebotar、Omar Cortes、Byron David、Chelsea Finn、Keerthana Gopalakrishnan、Karol Hausman、Alex Herzog 等人。2022 年。尽我所能，不要照我说的做：为机器人可供性奠定语言基础。arXiv 预印本 arXiv:2204.01691 (2022)。[2] Chris Baker、Rebecca Saxe 和 Joshua Tenenbaum。2011 年。贝叶斯心智理论：建模联合信念-愿望归因。在认知科学学会年会论文集，第 33 卷。[3] Chris L Baker、Noah D Goodman 和 Joshua B Tenenbaum。2008 年。基于理论的社会目标推理。在认知科学学会第三十届年会论文集。 Citeseer，1447–1452。[4] Chris L Baker 和 Joshua B Tenenbaum。2014 年。使用贝叶斯心理理论对人类计划识别进行建模。计划、活动和意图识别：理论与实践 7 (2014)，177–204。[5] Andreea Bobu、Marius Wiggert、Claire Tomlin 和 Anca D Dragan。2021 年。特征扩展奖励学习：重新思考人类输入。在 2021 年 ACM/IEEE 人机交互国际会议论文集上。216–224。[6] Andreea Bobu、Marius Wiggert、Claire Tomlin 和 Anca D Dragan。2022 年。通过学习特征在奖励学习中诱导结构。国际机器人研究杂志 (2022)，02783649221078031。[7] Mustafa Mert Çelikok、Tomi Peltola、Pedram Daee 和 Samuel Kaski。2019 年。具有心智理论的交互式人工智能。arXiv 预印本 arXiv:1912.05284 (2019)。[8] Aakanksha Chowdhery、Sharan Narang、Jacob Devlin、Maarten Bosma、Gaurav Mishra、Adam Roberts、Paul Barham、Hyung Won Chung、Charles Sutton、Sebastian Gehrmann 等人。2022 年。Palm：使用路径扩展语言建模。arXiv 预印本 arXiv:2204.02311 (2022)。[9] Harmen De Weerd、Rineke Verbrugge 和 Bart Verheij。 2013. 了解她知道你知道的事情有多大帮助？一项基于代理的模拟研究。人工智能 199 (2013)，67–92。[10] Jacob Devlin、Ming-Wei Chang、Kenton Lee 和 Kristina Toutanova。2018. Bert：用于语言理解的深度双向变压器的预训练。arXiv 预印本 arXiv:1810.04805 (2018)。[11] Prafulla Dhariwal 和 Alexander Nichol。2021. 扩散模型在图像合成方面击败了 gans。神经信息处理系统进展 34 (2021)，8780–8794。[12] Prashant Doshi、Xia Qu、Adam Goodie 和 Diana Young。2010. 使用经验主义交互式 POMDP 对人类的递归推理进行建模。在第九届自主智能体和多智能体系统国际会议论文集：第 1 卷-第 1 卷。1223–1230。[13] 段佳飞、余志强、谭辉、朱宏远和陈志东。2022 年。具身人工智能调查：从模拟器到研究任务。IEEE 计算智能新兴主题汇刊 (2022 年)。[14] 段佳飞、余志强、谭辉、易立和陈志东。2022 年。BOSS：对象上下文场景中人类信念预测的基准。arXiv 预印本 arXiv:2206.10665 (2022 年)。[15] David Engel、Anita Woolley、Lisa Jing、Christopher Chabris 和 Thomas Malone。2014 年。从眼睛读懂心思还是从字里行间读懂心思？心智理论在线上和面对面时同样能预测集体智慧。PloS one 9 (12 2014)，e115212。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0115212 [16] Dylan Hadfield-Menell、Stuart J Russell、Pieter Abbeel 和 Anca Dragan。2016 年。合作逆强化学习。神经信息处理系统的进展 29 (2016)。[17] Yanlin Han 和 Piotr Gmytrasiewicz。2018 年。使用交互式 POMDP 在多智能体环境中学习他人的意向模型。神经信息处理系统的进展 31 (2018)。 [18] 何开明、张翔宇、任少卿和孙健。2016 年。深度残差学习在图像识别中的应用。IEEE 计算机视觉与模式识别会议论文集。770–778。[19] Jonathan Ho、Ajay Jain 和 Pieter Abbeel。2020 年。去噪扩散概率模型。神经信息处理系统进展 33（2020 年），6840–6851。[20] Kyriaki Kalimeri 和 Ingvar Tjostheim。2020 年。人工智能与对未来的担忧：挪威案例研究。在《分布式、环境和普适交互》中，Norbert Streitz 和 Shin'ichi Konomi（编辑）。Springer International Publishing，Cham，273–284。 [21] Max Kleiman-Weiner、Mark K Ho、Joseph L Austerweil、Michael L Littman 和 Joshua B Tenenbaum。2016 年。协调合作或竞争：社交互动中的抽象目标和共同意图。《认知科学》。[22] Yann LeCun、Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton。2015 年。深度学习。《自然》521，7553（2015 年），436–444。[23] Maria D. 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为什么加拿大制造的Laribee吉他好？ Laribee吉他于1968年在加拿大多伦多开始制造，并于1977年搬到加拿大环太平洋沿岸的不列颠哥伦比亚省维多利亚，创造了我们独特的吉他。声音使用来自高森林的优质云杉和雪松。 当它于 20 世纪 70 年代末传入日本时，其高品质令人惊叹，并获得了想要像 Martin 和 Gibson 那样细腻声音的用户的支持。精美的镶嵌作品是Larrivee吉他的特色之一，是由Gene Larrivee的妻子Wendy创作的。今天十年级的情况仍然如此。 20 世纪 70 年代末，包括他的妻子 Wendy 在内的 8 名工匠每月生产约 30 瓶葡萄酒。 这一时期的吉他据说是Laribee的黄金时代，抵达日本的少数10级吉他售价超过了Martin的D-45。我想可以说，这为Somogi这样的手工吉他今天被日本乐迷所接受奠定了基础。 除了产品的质量和声音的质量之外，还应该考虑民族主义的方面。虽然他们的销量不如Martin和Gibson，但他们很早就在努力表达自己的加拿大特色，并且一直讲究在加拿大生产产品。他们融入了当时不符合美国时尚的东西，例如“木质装订”、“制作精美的玫瑰花饰”、“透明护板”和“具有欧洲文艺复兴风格的镶嵌设计”。这种叛逆精神吸引了那些厌倦了美国文化消极方面（例如越南战争和全球化）的人们。有一个轶事，在吉他发展的早期，一位美国自由主义音乐家在听到有关Laribee吉他的谣言后，在多伦多的街道上徘徊，寻找一把Laribee吉他。 2001 年 9 月，Larrivee 搬迁至加利福尼亚州的一家新工厂，以进一步扩张。由于美国市场是他们最大的客户，该公司自然希望降低出口成本。然而，这让粉丝们非常失望，他们认为这是一把值得骄傲的加拿大吉他，而不是前面提到的美国吉他，这一事实是有意义的。日本粉丝也是如此。如果您想要一把来自美国西海岸的吉他，泰勒吉他就足够了。未能立即提高加州工厂的质量也增加了现有粉丝的失望。 目前，创始人吉恩·拉里维（Gene Larrivee）、他的妻子温迪（Wendy）、次子马修（Matthew）和女儿克里斯汀（Christine）在加利福尼亚州的一家工厂工作。长子吉恩·拉里维 (Gene Larrivee Jr.) 负责加拿大温哥华的工厂。独自留在加拿大的他对于在工厂度过的时光有何感想？ 我无从了解他个人的挣扎，但他回应了我的评论“加拿大制造的10级吉他很好”，并为《LAST GUITAR》的开场制作了一把吉他，我不禁认为有。这不仅仅是简单地接受请求。熟练的工匠在一条单独的生产线上工作。 是的，我想他想证明这一点。自豪地在加拿大制造。第一批已经到了。使用温迪的镶嵌物，图案为留在加拿大的阿拉丁和神灯精灵，以及 AAA 级核心。
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