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交互式经纪有限责任公司客户协议
ibkr，也没有任何代表：向客户提供投资建议或建议；就任何安全性，帐户类型，订单，交易或投资顾问或策略的适用性提供任何意见；征集任何订单或交易；监视客户帐户或投资，或客户帐户或服务水平的适当性；提醒客户对客户的投资，帐户或服务的任何建议更改；或提供法律，税收或会计咨询（总体上，“建议”）。IBKR网站上的任何内容均未被认为是购买或出售证券，期货或任何其他投资产品的建议或招标，或购买或出售这些产品的方式，或从事任何投资策略。客户不会寻求，接受或依靠IBKR或其代表的任何建议，或者可以解释的任何通信。讨论替代方案（例如客户可用的不同类型的投资产品）不是投资建议。由于IBKR不提供建议，因此IBKR对任何订单，贸易，投资，投资策略，顾问选择或客户的活动的适用性或适当性不承担任何责任。客户同意，IBKR提交或交易的任何命令都是客户自己的决定，并且基于客户对其个人财务状况，需求和投资目标的评估。3。通知要求和条款的修订。IBKR不认可，也不对第三方提供的任何建议，代表性，内容或其他信息负责，包括但不限于通过任何IBKR网站，应用程序或平台所引用或访问的任何此类信息或第三方，包括但不限于“ IBKR Investors Marketplace”。
Basatvat，Shaghayegh，Russell，J.M.，Saare，M.，Thurston，L.M。，Salumets，A。和Fazeli，A。（2021）。 的潜在先天免疫相关标记 评估糖尿病代谢失调与乳腺癌进展之间的联系 超临界二氧化碳的研究和技术发展的进步和前景热对流 Orpin，Joy，Rodriguez，Alison，Harrop，Deborah，Mills，Elizabeth，Campbell，Fiona，Fiona，Martin-Kerry，Jacqueline，Turner，Turner，James，Horsman，Janet，Janet，Painter，J 超越个人：妊娠糖尿病后影响活动的社会生态因素 金属的基于粉末的激光混合添加剂
在人类机器人交互环境中大脑的抽象建模功能需要实时了解机器人的每个部分（电动机，传感器，情感等）在与环境互动时，它们如何工作以及它们如何相互作用，以完成复杂的行为任务。人类的大脑非常有效，因为它们使用基于事件的冲动处理信息，也称为尖峰，这使生物非常有效，并且能够在几乎每个需要实时互动的任务中都超越当前主流机器人系统。近年来，神经科学家，生物学家，计算机科学家和工程师的共同努力使设计具有生物学现实的硬件和模型可以使机器人具有基于神经形态计算和尖峰神经网络（SNN）所需的类似人类的处理能力。然而，尽管已经进行了一些尝试，但仍缺少神经形态计算和机器人技术的全面组合。在本文中，我们介绍了针对社会互动机器人技术的神经形态计算应用的系统综述。我们首先介绍了神经形态计算的基本原理，模型和体系结构。根据其关注的应用程序对其余文章进行分类。最后，我们确定了完全整合社会互动性神经形态机器人的潜在研究主题。
出版详情：Gao, Z., & Lin, L. (2021). 基于人工智能与无线网络通信的交互式装置艺术的智能集成。无线通信和移动计算，2021 年，文章 3123317。https://doi.org/10.1155/2021/3123317
随着科技与时代的发展，新媒体技术与互动装置艺术的发展也慢慢走入了我们观众的视野。它简直就是“无声的艺术”。公众不再像传统那样“隐退”，而是参与其中，与艺术家一起畅游在艺术的世界里。本文旨在研究人工智能与无线网络通讯在互动装置艺术中的应用。通过各种通讯设备的优化，各种算法的不断进步，加强我们互动装置艺术之间的沟通与联系。本文提出，随着人工智能与无线网络通讯的加入，艺术家与观众之间的互动可能会更加有趣，让我们的生活更加丰富多彩。本文的实验结果表明，在进行无线网络通信时，加入人工智能的智能算法的通信延迟率比不加入人工智能的智能算法低很多，说明它们能够更好的将信息传递到控制端。当受到外界影响时，无线网络通信的误码率会上升，但是加入人工智能算法在他的影响范围内，他的误码率上升明显没有那么高。在无线网络通信过程中，改进后的算法在能耗、通信延迟、误码率等方面肯定要优于未改进的算法。通过信号的增强、通信设备材料的选择，这些都是在不断进步，在这方面也在不断探索。与其他算法相比，ML算法的定位精度提升了70%、65%、30%左右。增加传输信号的节点数量，可以大大减少节点间的跳数，相应减少跳距误差，相应减少距离估算误差，提高定位精度。可以更快解决互动装置艺术的技术壁垒。
srlm：具有大语言模型和深度强化学习
摘要 - 交互式社交机器人助手必须在复杂而拥挤的空间中提供服务，同时根据实时人类语言命令或反馈来调整其行为。在本文中，我们提出了一种新型的混合方法，称为社会机器人计划者（SRLM），该方法集成了大型语言模型（LLM）和深度强化学习（DRL），以浏览人体充满的公共空间并提供多种社会服务。srlm实时从人类中的命令中注入全球计划，并将社会信息编码为基于LLM的大型导航模型（LNM），以进行低级运动执行。此外，基于DRL的计划者旨在维持基准测试性能，该性能由大型反馈模型（LFM）与LNM混合，以解决当前文本和LLM驱动的LNM的不稳定性。最后，SRLM在广泛的实验中表现出了出色的表现。有关此工作的更多详细信息，请访问：https：//sites.google.com/view/navi-srlm。
Albrecht Schmidt、Fosca Giannotti、Wendy E. Mackay、Ben Shneiderman、Kaisa Väänänen。人工智能造福人类：关于如何为个人和社会创造真正互动和以人为本的人工智能的小组讨论。第 18 届 IFIP 人机交互会议 (INTERACT)，2021 年 8 月，意大利巴里。第 335-339 页，10.1007/978-3-030-85607-6_32。hal-03603481
AI 有望在我们生活的许多领域带来革命。过去几年，我们观察到机器学习 (ML) 算法取得了重大进展，并催生出令人印象深刻的系统，例如图像理解和自然语言识别。数据被大规模收集，可用数据集（公共或公司内部）的数量正在迅速增长，因为许多人都了解数据的基本价值。然而，许多应用程序并不关注人，它们不是以人为本的。下面，我们将讨论为什么先进的 AI 和 ML 算法和技术是不够的，以及为什么这不足以创造 AI 革命。为了取得对人类、个人和社会都有意义的真正进步，我们必须了解如何利用 AI 的新潜力和能力从根本上改变交互系统的设计。
spt：交互式图像分割的序列提示变压器
摘要 - Interactive分割旨在根据用户提供的点击从图像中提取感兴趣的对象。在现实世界应用中，通常需要分割一系列具有相同目标对象的图像。但是，现有方法通常一次处理一个图像，未能考虑图像的顺序性质。为了克服这一限制，我们提出了一种称为序列提示变压器（SPT）的新方法，该方法是第一个利用顺序图像信息进行交互式分割的方法。我们的模型包括两个关键组成部分：（1）序列提示变压器（SPT），用于从图像，点击和掩码序列中获取信息以提高准确的信息。（2）TOP-K提示选择（TPS）选择SPT的精确提示，以进一步增强分割效果。此外，我们创建ADE20K-SEQ基准测试，以更好地评估模型性能。我们在多个基准数据集上评估了我们的方法，并表明我们的模型超过了所有数据集的最新方法。索引项 - 计算机视觉，交互式图像分割
电网支持互动式逆变器符合性证明
1. 根据 UL 1741（第三版，日期为 2023 年 5 月 19 日），合规性要求满足 UL 1741 补充 SA 和 SB 中详述的规范，以及源要求文件 (SRD) 中概述的智能逆变器要求。此外，该产品已根据 UL 1741 补充 SB 和 IEEE 1547.1-2020 进行了验证，确保与 IEEE 1547-2018、IEEE 1547a-2020、IEEE 1547:2018 勘误表中规定的 SRD 以及以下机构制定的 SRD 保持一致：a. 加州电气规则 21。b. 具有必需 URP 的夏威夷电气规范（SRD-V2.0，日期为 2022 年 11 月 18 日）。c. 技术互连要求 NEPR-MI-2019-0009（2022 年 5 月 19 日）d. ISO-NE 的默认 IEEE 1547-2018 设置要求（2022 年 12 月 13 日）e. 新墨西哥州（EPE、PNM 和 Xcel Energy (SPS) TIIR）（2023 年 6 月 30 日，电网支持功能的评估按照 IEEE 1547.1-2020 进行，并通过针对 IEEE 2030.5-2018 通信协议的验证来确认互操作性。
基于 Web 的交互式 3D 建模和可视化...
摘要 如今，3D 医学图像可视化已成为医学教育的重要工具。基于 Web 的 3D 教学工具已被证明是传统系统的有效替代方案。在这项工作中，我们的目标是使用 3D Web 技术对人脑进行建模和基于 Web 的 3D 交互式可视化，并改进虚拟现实教育环境开发方法（MEDEERV，西班牙语缩写）。20 名本科医学、牙科、老年医学和计算机科学专业的学生进行了大脑模型可用性测试（9 名女性；11 名男性，平均年龄 = 22.1 岁，SD = 0.70）。为此，我们使用了一份带有李克特量表答案的后测问卷，其 Cronbach 的 alpha 值为 0.93。我们在本研究中开发的大脑模型的概念验证提供了该系统可用作基础神经解剖学学习的网络工具的可行性证据。这项工作的主要贡献集中在实现 MEDEERV 来建模 3D 人脑，以及用于重新设计反馈的可用性测试。这种建模、可视化和评估方法可用于人体解剖学教学的其他领域。虽然实验结果显示良好的用户体验、功能和可用性，但有必要生成一个新版本，并对具有大脑解剖学知识的更大、更具体的人群进行研究。