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提示Avanzado＆Machine Learning
语言模型是从一个简单的问题中诞生的：“我们可以教一台机器理解和生成人类语言吗？”1950 - 60年的十年：艾伦·图灵（Alan Turing）已经通过著名的图灵测试提出了这个想法，以测量机器是否可以模仿人类的智能。 div>1980-90：出现了第一个基本神经网络。 div>连接节点的层层用于解决数据分类或模式识别等问题。 div>2010年：由于计算能力和大量数据，深度学习繁荣。 div>示例：诸如Alexnet之类的深神经网络彻底改变了图像处理，激发了文本分析的改进。 div>2017年：革命性的变化带有文章“您需要的所有注意力”（Google），介绍了变形金刚，LLM的基础。 div>变形金刚允许关注最相关词的文本，从而大大提高了预测质量。 div>2018年至今：对GPT（OpenAI）和Bert（Google）等模型进行了培训，这些模型是使用大量数据培训的LLMS，可以理解和生成更精确的语言。 div>
Diffusion Models for Reinforcement Learning
在离线RL中，离线数据集通常是由策略的混合物收集的，行为策略可能会表现出：•强大的多模式，•偏度，•不同动作维度之间的依赖性，这不能由对角线高斯政策很好地建模。
介绍基于大脑的人工智能技术 Yuragi Learning
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报告 - Camden Learning 与 Google 合作......
1. 报告目的 1.1 本报告要求儿童与学习执行董事正式注意到 Camden Learning Ltd 已与 Google 达成合作协议，以实施 AI Campus 项目。 1.2 达成此合作协议的决定是由 Camden Learning 首席执行官 Stephen Hall 在其授权的决策权范围内做出的。该协议于 2024 年 2 月 8 日获得 Camden Learning 董事会批准。 1.3 Camden Learning Ltd 是一家担保有限公司。卡姆登市议会是该公司的成员，它委托 Camden Learning 代表其提供服务，包括管理和交付位于 Charrington 街的 Camden Learning 中心 (CLC) 内的服务。Camden Learning 的委托有效期至 2026 年。合作协议是与 Camden Learning 达成的，因此合作协议支持的项目交付治理属于 Camden Learning 的事务。 2. 建议和理由 2.1 建议儿童和学习执行董事注意，卡姆登学习区已与谷歌达成合作协议，在该行政区建立一个以教育为重点的人工智能园区，谷歌将提供 451,000 英镑的资金支持。 2.2 项目描述：谷歌正在与卡姆登学习区合作并支持其开发人工智能和数字技能学习计划。该项目旨在提供数字技能培训的教育孵化器并为学生（16 岁以上）创造机会，主要关注科学、技术、工程和数学（包括这些学科内成功创新所需的创造力）和人工智能（AI）相关学科。 2.3 合作协议规定：谷歌的贡献将包括：
Proprioceptive learning with soft polyhedral networks
抽象的本体感受是检测运动神经元的肢体姿势的“第六含义”。它需要在肌肉骨骼系统和感觉受体之间进行自然整合，这在现代机器人中具有挑战性，旨在以低成本的机械设计和算法计算，以轻巧，适应性和敏感设计。在这里，我们介绍了软性多面体网络，具有对物理相互作用的嵌入式视觉，能够通过学习动力学特征来适应性动力学和粘弹性本体感受。此设计使被动适应全态相互作用，这是通过嵌入内部的微型高速运动跟踪系统在视觉上捕获的。结果表明，软网络可以在动态相互作用中推断出具有0.25/0.24/0.35 N和0.025/0.025/0.025/0.025/0.025/0.034/0.006 nm的实时6D力和扭矩。我们还通过添加蠕变和放松修饰者来鉴定预测结果，在静态适应过程中将粘弹性纳入静态适应性。提出的软网络结合了设计，全型适应性和本体感受的简单性，具有高精度，使其成为机器人技术的多功能解决方案，以低材料成本，超过一百万个用于敏感和竞争性的和触摸基于触摸的几何形状重构等任务的循环超过一百万个。这项研究为自适应抓握，软操纵和人类机器人相互作用的软机器人提供了新的见解。
Nest Learning Thermostat Gen 3 Pro 安装指南
本文档适用于以专业身份使用 Nest 恒温器的任何个人，主要针对 HVAC 专业人士。但是，它对其他行业的专业人士也很有用，例如建筑商、家庭安全、定制集成、能源效率和电气。本文档为这些行业中的各种角色提供了有价值的信息，包括技术人员、安装人员、销售代表、经理、工程师、建筑师、支持人员、运营人员及其各自的批发合作伙伴。但是，当我们在本文档中使用术语“专业人士”时，我们特指 HVAC 技术人员或安装人员。
car damage detection using machine learning
Siruganur ,Trichy Abstract – Modern car insurance industries waste a lot of resources due to claim leakages, which determines the amount they pay. Currently,visual Inspections and Validations are done manually,which can delay the claim processes.Previous study have shown that classifying images is possible with a small data set,by transferring and re purposing knowledge from models trained for a different task. Our goal is to build a Car Damage classifier using a deep learning model that is able to detect the different damage types and give an accurate depiction given a car image. However, due to the limiting set of data, it can be result in being a determining factor.Training a Convolutional Network from scratch (with random initialization) is difficult because it is relatively rare to have a large enough dataset.In this project we explore the problem of classifying images containing damaged cars to try and assess the monetary value of the damage. Because of the nature of this problem,classifying this data may prove to be a difficult task since no standardized dataset exists and some of the clases utilized might not be discriminative enough. Utilizing a pretrained YOLOv8 model,we trained a classifier in order to categorize the dataset,testing 3 different cases: damaged or not (damage vs whole),damage location (front vs rear vs side),damage level (minor vs moderate vs severe). Index Terms - YOLO model,CNN
Nest Learning Thermostat（第 4 代）Pro 安装指南（...
智能计划会随着时间的推移从用户的温度调节和存在模式中学习，以创建自定义的温度计划。Nest Learning Thermostat（第 4 代）将建议更改用户的计划，以优化舒适度和节能效果。用户可以允许 Nest Learning Thermostat（第 4 代）自动应用这些更改，先查看，然后接受或拒绝建议，或完全禁用智能计划。智能计划在使用的第一周内会学习最多，但永远不会停止学习。即使选择了“自动应用”，当恒温器更改其计划时，用户也会始终收到通知。当恒温器从用户的手动温度调节中“学习”时，恒温器也会在恒温器和应用程序中以视觉方式指示。用户可以随时查看 Google Home 应用程序中的“历史记录”标签，查看何时进行了更改。如果用户的习惯或计划发生了重大变化，用户可以重置智能计划学习，从那时起，恒温器将开始学习他们的偏好。
Integrating Behavioral Cloning into a Reinforcement Learning pipeline
近年来，随着众多能够创造出具有智能剂的技术的兴起，增强学习（RL）的增长已经显着增长。每当我们提供合适的学习环境和明确定义的目标时，这些代理人就可以解决众多的顺序决策问题。尽管如此，在某些现实世界中应用这些算法仍然很困难：RL在很大程度上依赖奖励功能，并且这种信号的设计通常很麻烦。此外，RL的反复试验性质使其成为一种极其摄入的技术，在训练的第一个时期中具有接近随机的方式。这些限制使通过RL学习不适合现实世界环境，因为在这些情况下，低绩效行为是不可接受的，收集样本很昂贵（就时间或实际成本而言）。在某些情况下，专家们同意，要克服上面显示的challenges，它更容易演示DeSired行为，而不是手动设计它或尝试从头开始学习它。通过试图模拟给名的演示来进行学习过程称为模仿学习（IL）。此re-
Framework for TCAD augmented machine learning on multi
摘要：在一个数据对实现突破变得越来越重要的世界中，微电子是一个数据稀疏且难以获取的领域。只有少数实体具有自动化半导体设备的制造和测试所需的基础架构。该基础架构对于生成用于使用新信息技术的足够数据至关重要。这种情况在大多数研究人员和行业之间产生了乳沟。为了解决此问题，本文将引入一种使用仿真工具和并行计算创建自定义数据集的广泛适用方法。使用卷积神经网络同时处理了我们获得的多I-V曲线，这使我们能够通过单个推断预测一套完整的设备特性。我们通过两个使用生成数据训练的有用深度学习模型的有用的深度学习模型来证明这种方法的潜力。我们认为，这项工作可以充当数据驱动方法的最新技术与更古典的半导体研究之间的桥梁，例如设备启动，收益工程或过程监控。此外，这项研究为任何人提供了在微电子学领域开始进行深度神经网络和机器学习实验的机会，而无需昂贵的实验基础架构。