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通过随机镜下降的逆增强学习
2预序5 2.1简介。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 2.2规范和双重规范。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 2.3线性编程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 2.4拉格朗日功能。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2预序5 2.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2规范和双重规范。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.3线性编程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.4拉格朗日功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.5反优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.5.1成本函数的反相反优化。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.6马尔可夫决策过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.6.1线性编程公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10
高度敏感人群的情绪感染和镜像系统活动
摘要：日本最近精神疾病的发病率有所上升。被定义为“高敏感人群 (HSP)”。HSP 不是精神疾病的诊断，而是指个人气质。然而，这组特征与注意力缺陷/多动障碍和广泛性焦虑症具有共同特征。HSP 的核心特征是高度的同理心。对一个人的 HSP 状态的评估是通过心理问卷上的自我报告进行的，但由于这些测量依赖于测试者的自我意识，因此这些测量的分数可能不准确。因此，在本研究中，通过使用脑电图测量情绪感染和镜像系统活动来评估同理心。将结果与参与者在高敏感人群量表 (HSPS) 上的得分进行比较。我们发现 HSPS 分数为 100 或更高的参与者表现出 50% 或更高的事件相关去同步 (ERD)，表明镜像系统活动。此外，HSPS 评分为 100 或更高的参与者在看到快乐面孔的图像时表现出较低的 alpha 波段功率值。由于 alpha 波与放松的非唤醒状态有关，因此可以推断，快乐的面孔会引发快乐的感觉，增加唤醒并降低 alpha 节律。因此，研究发现 HSPS 评分越高，镜像系统活动和情绪感染的水平就越高。关键词：alpha 节律、情绪感染、ERD、高敏感人群、镜像系统活动 1. 引言
第 24 届年度镜子技术 SBIR/STTR 研讨会
1:00 PM MSFC UVO-FIR 镜系统技术 ISFM 1:00 PM MSFC UVO-FIR ISFM Phil Stahl MSFC 1:00 PM G 释放特性方法比较 Stephen Cheney MSFC 1:10 PM 低温重力下垂 Tomasz Lis MSFC 1:20 PM 定制刚度镜 Chris Hopkins MSFC 1:30 PM ALLVAR 模型验证和结构优化 Jagan Raganathan MSFC 1:40 PM 成本建模：X 射线 Phil Stahl MSFC 1:45 PM 成本建模：正入射的更新和体积模型 Phil Stahl MSFC 1:50 PM 近角散射 1:50 PM 误差预算 Phil Stahl MSFC 2:00 PM NESC 日冕仪近角散射评估 1 Phil Stahl MSFC 2:20 PM 散射光测量支持光学仪器开发 Georgi Georgiev GSFC 下午 2:40 基于物理的近角散射难题 (FRTS) 解决方法 Simon Tsaoussis KostaCLOUD Inc. 下午 3:00 咖啡休息
镜像神经元研究的进步及其对神经科学的影响：社论
镜像神经元是大脑中复杂的神经元电路，它们对我们在他人中观察到的动作做出了反应。镜像神经元构成了神经科学领域的革命性发现，它不仅重塑了我们对社会认知和同情行为的理解，而且还弥合了我们对人类大脑复杂工作的理解。本文旨在提炼这些开创性发现的症结及其对我们对人类相互作用的看法和神经康复技术的发展的变革后果。将非侵入性和以患者为中心的疗法的整合到临床实践中，强调了对镜像神经元的研究在增强患者结局和优质护理方面具有的巨大潜力。镜像神经元中的研究将对神经科学领域，特别是神经植物的领域产生重大贡献。镜像神经元中的研究将对神经科学领域，特别是神经植物的领域产生重大贡献。
Zoom：学习视频镜面检测，并具有极高的监督
镜像检测是计算机视频中的一个主动研究主题。但是，所有现有的镜像探测器都从大规模像素的数据集中学习镜像代表，这些数据集乏味且获得昂贵。尽管在相关主题中广泛探索了弱监督的学习，但我们注意到流行的弱监督信号（例如，边界框，涂鸦，点）仍然需要用户的一些努力来定位目标对象，并以强烈的假设是，注释的图像始终包含目标对象。这样的假设可能会导致miror子的过度分割。我们对这项工作的关键思想是，在一段时间内，伴侣的存在可能是较弱的监督，以训练镜像探测器，原因有两个。首先，如果网络可以预测镜子的存在，则可以从本质上找到镜子。第二，我们观察到镜子的反射内容往往与相邻帧中的内容相似，但与遥远框架的区域形成了鲜明的对比（例如，非MIRROR框架）。在本文中，我们提出了Zoom，这是从视频中人均零镜像指示器的极度弱势注释中学习强大镜像表示形式的第一种方法。缩放的关键见解是在时间变化中对相似性和对比度进行建模，以定位和分割mir or。为此，我们提出了一种新颖的融合策略，以利用镜像定位的时间一致性信息，以及一个新颖的时间相似性对比模型模型用于镜像分割。我们构建了一个新的视频镜数据集，以进行培训和评估。在新的和标准指标下的实验结果表明，Zoom对现有的全面监督镜像检测方法的性能有益。
社会可供性、镜像神经元以及如何理解社交大脑
吉布森的可供性概念是指环境提供的、生物体能够采取行动的机会。整整十年后，在恒河猴身上发现的镜像神经元 (MN) 表明，运动序列最好被视为动作（抓握），因为它们是由高级目标（如吃食物）而不是效应器的物理特性来组织的。可供性的概念可能会引起 MN 研究人员的共鸣，因为它符合以下观点：运动被组织为整体，而这种整体最好由代理的意图而不是独立于代理的物理属性来定义。最近，Bonini 等人 [1] 将 MN 研究（关于物理世界中的工具性行为）扩展到社会互动，并将 MN 与社会可供性框架联系起来，将同种（“他人”）的感知置于中心。 MN 和社会可供性理论因缺乏清晰度而受到批评 [ 2 ]：将它们结合起来是否有望在理解社会大脑方面向前迈进一步？
低压高输出电阻电流镜设计
如今，尤其是对于便携式设备而言，低功耗是延长电池寿命的基本约束。在这种情况下，传统电路无法满足要求。需要重新设计采用较低技术的电路，使其在减少供电的情况下也能正常工作，这是设计师的主要关注点。虽然规模化技术有助于通过要求低供电来降低功耗，但同时，如果设计是模拟的，二阶效应就会变得突出。在数字中，这种影响不会使性能下降太多。在任何 IC 中，性能都由用于构建它的组件决定。如果 IC 中使用的子块消耗的功率较低，则意味着整个系统的性能会更好。对于模拟 IC，电流镜是广泛用于大多数电路的基本块之一。电流镜的理想特性包括大动态范围、宽带宽、低输入电阻和高输出电阻。然而，在纳米技术中，
CGHS 黑洞模拟动镜及其... - DR-NTU
摘要：Callan–Giddings–Harvey–Strominger 黑洞的光谱和温度与平坦时空中的加速反射边界条件相对应。beta 系数与移动镜模型相同，其中加速度在实验室时间内呈指数增长。黑洞中心由完全反射的规律性条件建模，该条件使场模式发生红移，这是粒子产生的源头。除了计算能量通量外，我们还找到了与黑洞质量和引力模拟系统中的宇宙常数相关的相应移动镜参数。推广到任何镜像轨迹，我们推导出自力（洛伦兹-亚伯拉罕-狄拉克），一致地将其和拉莫尔功率与纠缠熵联系起来，从而引发了对信息流加速辐射的解释。将镜面自力和辐射功率施加到特定的CGHS黑洞模拟动镜上，揭示了渐近热平衡过程中视界信息的物理特性。
添加剂制造的立方体镜，结合了一种新型的圆形晶格
添加剂制造（AM; 3D打印）是一种制造方法，它可以从数字设计文件中创建一个对象层。AM的最新进展现在还允许实现功能组件，除了早期采用原型制作。AM的主要优点是设计自由，它通过减法，形成性或织物制造方法促进了无法或实用的结构的使用。航空航天和医疗行业将AM纳入其生产链中，领导了。但是，天文学界的吸收速度很慢。2017年，一个多机构的欧洲欧洲团队开始在A2IM（添加剂天文学综合组件制造）上合作，这是一个较大的Opticon框架（天文学的光学红外协调网络）中的工作包，并由欧洲委员会委员会2020计划。Schnetler等人在此会议上介绍了A2IM工作包的概述。（2020），1在Farkas等人的论文中讨论的其他A2IM原型贡献。（2020），2 Vega等。（2020）3和Roulet等。（2020）。4本文介绍了针对纳米 - 卫星应用的轻量级镜像技术的A2IM原型开发。
大型语言模型是否反映认知语言处理？
大型语言模型 (LLM) 在文本理解和逻辑推理方面表现出了卓越的能力，这表明 LLM 学习到的文本表征可以促进其语言处理能力。在神经科学中，大脑认知处理信号通常用于研究人类的语言处理。因此，很自然地会问 LLM 的文本嵌入与大脑认知处理信号的对齐程度如何，以及训练策略如何影响 LLM-大脑对齐？在本文中，我们使用表征相似性分析 (RSA) 来测量 23 个主流 LLM 与大脑 fMRI 信号之间的对齐程度，以评估 LLM 对认知语言处理的模拟效果。我们通过实证研究了各种因素（例如，训练前数据大小、模型缩放、对齐训练和提示）对这种 LLM-大脑对齐的影响。实验结果表明，预训练数据大小和模型缩放与 LLM-大脑相似性呈正相关，1 而对齐训练可以显著提高 LLM-大脑相似性。明确的提示有助于 LLM 与大脑认知语言处理的一致性，而无意义的噪声提示可能会削弱这种对齐。此外，各种 LLM 评估（例如 MMLU、Chatbot Arena）的表现与 LLM-大脑相似性高度相关。