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列奥纳多·达·芬奇：运动中的机器
机器——以及他的发明如何影响着我们今天 康涅狄格州哈特福德——2016 年 1 月 25 日——“列奥纳多·达芬奇：运动中的机器”将于 1 月 30 日在康涅狄格科学中心首次亮相新英格兰。列奥纳多·达芬奇是发明之父，他的遗产在这场令人兴奋的新展览中重现生机。达芬奇的手稿统称为“抄本”，包含当今许多现代技术的设计图。从旋转起重机到装甲车，《运动中的机器》中介绍的所有 40 台互动机器都是按全尺寸建造的，设计真实、可用的模型，所用材料都是 500 年前达芬奇时代的材料。这些精心打造的机器是由一群科学家和技艺精湛的工匠与意大利佛罗伦萨的列奥纳多·达芬奇博物馆合作建造的。该展览此前曾在雅典的希腊文化中心基金会和伊斯坦布尔的 Rahmi M. Koc 博物馆以及美国各地的多个地方展出。《列奥纳多达芬奇：机器在运动》由全球博物馆活动部设计和制作，目前在康涅狄格科学中心展出至 2017 年 1 月 8 日。康涅狄格科学中心总裁兼首席执行官 Matt Fleury 表示：“我们非常高兴能够向康涅狄格州及其他地区的游客展示这次展览。自达芬奇诞生以来，技术已经取得了长足的进步，但我们仍然可以在我们日常使用的许多设备和工具中看到他的作品。这次展览让我们深入了解了人类历史上最伟大的创新头脑之一，以及将带领我们走向未来的创造性思维的鼓舞人心的力量。”游客可以触摸这些发明并启动它们，让参与者沉浸在发明之父的独创性中。手摇曲柄和杠杆使机器栩栩如生，让孩子和大人都感到高兴。图形显示和视频探索了达芬奇的生平和遗产，介绍了他的创造力，并解释了这些超前的发明如何继续影响我们今天享受的许多现代技术。康涅狄格科学中心的“列奥纳多达芬奇：运动中的机器”的亮点包括：
列奥纳多·达·芬奇：运动中的机器
机器——以及他的发明如何影响着我们今天 康涅狄格州哈特福德——2016 年 1 月 25 日——“列奥纳多·达芬奇：运动中的机器”将于 1 月 30 日在康涅狄格科学中心首次亮相新英格兰。列奥纳多·达芬奇是发明之父，他的遗产在这场令人兴奋的新展览中重现生机。达芬奇的手稿统称为“抄本”，包含当今许多现代技术的设计图。从旋转起重机到装甲车，《运动中的机器》中介绍的所有 40 台互动机器都是按全尺寸建造的，设计真实、可用的模型，所用材料都是 500 年前达芬奇时代的材料。这些精心打造的机器是由一群科学家和技艺精湛的工匠与意大利佛罗伦萨的列奥纳多·达芬奇博物馆合作建造的。该展览此前曾在雅典的希腊文化中心基金会和伊斯坦布尔的 Rahmi M. Koc 博物馆以及美国各地的多个地方展出。《列奥纳多达芬奇：机器在运动》由全球博物馆活动部设计和制作，目前在康涅狄格科学中心展出至 2017 年 1 月 8 日。康涅狄格科学中心总裁兼首席执行官 Matt Fleury 表示：“我们非常高兴能够向康涅狄格州及其他地区的游客展示这次展览。自达芬奇诞生以来，技术已经取得了长足的进步，但我们仍然可以在我们日常使用的许多设备和工具中看到他的作品。这次展览让我们深入了解了人类历史上最伟大的创新头脑之一，以及将带领我们走向未来的创造性思维的鼓舞人心的力量。”游客可以触摸这些发明并启动它们，让参与者沉浸在发明之父的独创性中。手摇曲柄和杠杆使机器栩栩如生，让孩子和大人都感到高兴。图形显示和视频探索了达芬奇的生平和遗产，介绍了他的创造力，并解释了这些超前的发明如何继续影响我们今天享受的许多现代技术。康涅狄格科学中心的“列奥纳多达芬奇：运动中的机器”的亮点包括：
优化的制造和施工现场机器...
抽象有效的维护预测对于确保工业机械的运行连续性和寿命至关重要。本文对机器维护预测的任务进行了对机器学习算法的比较分析。通过严格的实验和评估，我们评估了包括Adaboost，随机森林，梯度增强和Sup-Port Vector Machines（SVM）在内的算法的性能。此外，为了提高预测精度，我们将优化器算法（杜鹃搜索）集成到我们的框架中。此优化技术微调算法参数，进一步提高了准确性。我们的发现为优化机器维护预测提供了宝贵的见解，通过积极的维护策略赋予行业能力，以减轻停机时间并提高生产率。关键字：机器学习模型，随机森林，克雷鱼，优化器，维护。简介小节样本预测维护已成为希望优化其操作，最小化停机时间并降低维护成本的行业的关键策略。通过利用高级数据分析和Ma-Chine学习技术，公司可以预测何时可能发生设备故障，从而实现主动维护干预措施。开发的预测维护软件利用了从计算机数据集派生的四个选定功能的实时数据。这些功能是机器健康和性能的指标。此优化技术有助于微调模型参数，以证明其预测精度和整体性能。通过实时连续监视这些功能，软件可以评估机器的当前状态并预测是否需要维护。为了确保准确的预测，比较和评估了各种分类技术，以确定最有效的模型。这涉及分析不同算法的性能，例如神经网络，决策树，SVM和随机森林等。通过严格的测试和验证，选择了最高表现的模型以在预测维护应用中实现。除了选择最佳分类技术外，使用小龙虾优化器进一步提高了模型的效率。通过利用小龙虾运算层的功能，该软件可以在预测维护需求方面获得更高的精度和可靠性。
机器可以学习弱信号吗？
在回归分析中，具有非零系数的协变量被认为是真实信号，而系数为零的协变量被认为是错误信号。在人口模型中，这种区别是明确的，类似于“黑白”场景。然而，在有限样本中，微小的非零系数的存在引入了“灰色”区域，模糊了真和假信号之间的界线。1这个灰色区域代表弱信号，可以对结果变量产生可忽略的影响。对弱信号的调查对经济和财务决策具有切实的影响。通常，这些弱信号的集体影响推动了这些领域的结果。支持这一点，图1提供了一种经验的观点，展示了R 2值，从经济学和金融杂志汇编中收集了2022年发表的文章。这些R 2值的25％分位数的经济学为9.7％，金融为5.8％，这表明这些学科的模型经常依赖于具有适度解释力的协变量。此外，图1仅着眼于已发表的论文，这些论文可能偏向于由于选择偏差而引起的R 2值的研究。这表明弱信号的存在可能比这里指出的数据更为广泛。将弱信号纳入回归模型中的决定充满了过度拟合的危险，这会破坏预测性能。当与估计这些弱信号的系数相关的错误大于减少其包容性偏见的好处时，就会出现此问题。包括这些变量，或者不从而取决于偏见和差异之间的权衡。加剧了这一挑战是在数据丰富的环境中经常遇到的高维协变量的越来越多的流行率，这是由于样本量相对于协方差的维度而言，这种情况可能会进一步加剧预测错误。机器学习方法以强调可变选择和降低尺寸而闻名，已被证明有效地减轻了过度拟合和检测错误信号的真实信号，尤其是当真实信号很强时。这些方法采用正则化技术，例如惩罚模型参数的ℓ1或ℓ2规范，以实现这一目标。出现一个关键的问题：机器可以学习弱信号，换句话说，它们是否可以超过天真的零估计器？零估计器旨在忽略所有协变量，在弱信号的背景下用作被动基线。如果估算器设法超过了这一基线，则意味着它有效地学习了有价值的信号。相反，未能
有丝分裂染色体折叠机的调节
在识别分子机器（包括折叠有丝分裂染色体的冷凝剂和拓扑异构酶）方面取得了巨大进展。通过环挤出产生染色质环路的发现彻底改变了染色体折叠的领域。要了解这些机器如何用适当的尺寸折叠染色体，同时解散姐妹染色单体，需要确定如何调节和部署它们。在这里，我们概述了当前对这些机器和因素如何通过细胞周期依赖性表达，染色质定位，激活和非活性来调节，通过翻译后修改以及通过与其他因素以及染色质模板本身相互关联。仍然有许多关于如何调节冷凝剂和拓扑异构酶的开放疑问，但考虑到染色体折叠式折叠型的速度，似乎在未来几年中，其中许多可能会得到回答。
地球观测机的量子计算...
2.6拓扑保护的Qubits“在半导体纳米线中显着开发了受拓扑保护的量子，在其边缘托管Majora零模式但也在其他平台中追捕。虽然Majorana Fermions的存在似乎是在实验中建立的，但操作它们并满足Divincenzo的所有标准是目前的边界。人们认为，由于它们的拓扑稳定性，一旦满足了这一点，就可以在几乎没有开销的情况下达到高性能。正在追求其他几个用于拓扑保护量子的平台，包括锶，五酸盐，分数量子厅系统和约瑟夫森连接阵列。[QFS]“ Microsoft的量子团队正在基于所谓的“ Majorana零模式”（MZM）开发QC。量子门是通过将这些准颗粒在时间和空间上的运动编织而成的。编织使拓扑量表具有弹性的外部噪声，从而使未来的扩展相对简单。但是，目前该技术还很早，到目前为止尚无最终的MZM示威。但是，在其他QC平台上进行了MZM模拟[MI22，Quantinuum23]。 ）2.7非宇宙QC技术有几种基于上面提到的QC平台的技术，这些技术无法满足Divincenzo的第4个标准（通用门集），但是在非常具体的任务中具有有用的量子优势的潜力。
机器人技术和智能机器的博士课程
1。GóngoraAlonso，Susel等。 “衰老和痴呆症患者的社会机器人：对文学的系统评价。” 远程医疗和E-Health 25.7（2019）：533-540。 2。 Ghafurian，Moojan，Jesse Hoey和Kerstin Dautenhahn。 “护理痴呆症患者的社会机器人：系统评价。” ACM交易对人类机器人相互作用（THRI）10.4（2021）：1-31。 3。 Carmine T. Recchiuto和Antonio Sgorbissa。 “对会话机器人的文化意识云服务的可行性研究。” IEEE机器人技术和自动化信5.4（2020）：6559-6566。 Company name and link (for industrial projects): - Number of positions available: 1 Main Research Site Università degli Studi di Genova, DIBRIS, RICE lab, via all'Opera Pia 13, 16145, Genova Contacts: Email: carmine.recchiuto@dibris.unige.it Funding Scheme: This doctorate grant is fully funded by the Alzheimer's Association Project ARIA, Proposal number: 24AARG-NTF-1200708。 杯子scolarship：GóngoraAlonso，Susel等。“衰老和痴呆症患者的社会机器人：对文学的系统评价。”远程医疗和E-Health 25.7（2019）：533-540。2。Ghafurian，Moojan，Jesse Hoey和Kerstin Dautenhahn。“护理痴呆症患者的社会机器人：系统评价。”ACM交易对人类机器人相互作用（THRI）10.4（2021）：1-31。3。Carmine T. Recchiuto和Antonio Sgorbissa。“对会话机器人的文化意识云服务的可行性研究。”IEEE机器人技术和自动化信5.4（2020）：6559-6566。Company name and link (for industrial projects): - Number of positions available: 1 Main Research Site Università degli Studi di Genova, DIBRIS, RICE lab, via all'Opera Pia 13, 16145, Genova Contacts: Email: carmine.recchiuto@dibris.unige.it Funding Scheme: This doctorate grant is fully funded by the Alzheimer's Association Project ARIA, Proposal number: 24AARG-NTF-1200708。杯子scolarship：
建造与人学习和思考的机器
我们想要什么机器智能？我们设想的机器不仅是思想的工具，而且是思想中的合作伙伴：合理，有见地，知识渊博，可靠和可信赖的系统与我们一起思考。当前的人工智能（AI）系统在某些时候满足了其中一些标准。从这个角度来看，我们展示了如何将协作认知科学用于工程师系统，这些系统确实称为“思想合作伙伴”，旨在满足我们的期望并补充我们的局限性。我们制定了几种协作思想模式，其中人类和人工智能认为合作伙伴可以参与并提出Desiderata作为与人类兼容的思想伙伴关系。借鉴了计算认知科学的图案，我们激发了通过贝叶斯镜头围绕其使用的思想伙伴和生态系统设计的替代缩放路径，从而通过贝叶斯镜头来实现我们的合作伙伴，从而积极地建立和理性，而不是人类和世界的模型。
Seeing Machines 与 Collins 签署独家协议...
Seeing Machines Limited（“Seeing Machines”或“公司”）2023 年 5 月 16 日 Seeing Machines 与 Collins Aerospace 签署独家协议 - 联合开发航空业先锋眼动追踪解决方案的独家许可 - 作为协议的一部分，Seeing Machines 将在三年内获得 1000 万美元的许可费 - Collins Aerospace 是全球最大的一级航空电子公司 Seeing Machines Limited（AIM：SEE，“Seeing Machines”或“公司”）是一家先进的计算机视觉技术公司，设计人工智能驱动的操作员监控系统以提高运输安全，已与位于明尼苏达州伯恩斯维尔的柯林斯航空航天实体（“柯林斯”）签署了独家永久许可协议（“协议”）。柯林斯是雷神技术公司 (NYSE: RTX) 旗下企业，是全球航空航天和国防工业技术先进和智能解决方案的领导者。根据协议，两家公司将共同努力，向全球航空业推广和提供创新的人工智能眼动追踪解决方案，通过任务关键型疲劳检测解决方案提高安全性并更好地支持飞行员。该协议建立在两家公司于 2021 年 11 月 15 日宣布的成功合作基础之上，旨在在未来 20 年内获得超过 7 亿美元的飞机和模拟器领域的重要机遇，并开发革命性的疲劳管理技术解决方案，以提高整个航空航天领域的安全性。作为 Seeing Machines 授予 Collins 在航空航天领域永久独家使用权的回报，Collins 将向该公司支付 300 万美元的预付款，并在接下来的两年内支付额外的 700 万美元。此外，Collins 将向 Seeing Machines 支付非经常性工程 (NRE) 费用以开发解决方案，随着船舶组发布给客户，这些费用将演变为潜在的未来特许权使用费。Collins 正在通过整合两家公司在导航、通信、传感器技术、飞行控制和航空系统设计方面的集体专业知识来加速创新。飞行员支持解决方案有助于监控和缓解疲劳并降低人为失误的可能性。Collins Aerospace 航空电子总裁 Troy Brunk 表示：“与 Seeing Machines 达成的这项协议使 Collins Aerospace 能够进一步增强我们的解决方案。Seeing Machines 的尖端技术加上我们在航空电子和飞行控制方面的专业知识将有助于提供创新产品，满足客户不断变化的需求。这证明了我们致力于确保飞行员、机组人员和乘客的安全。”Seeing Machines 继续在航空业的眼动追踪解决方案领域处于世界领先地位，与飞机、模拟器和控制台运营商达成了商业协议。该协议进一步加强了公司在该领域的领先地位，因为 Collins 利用其广泛的能力将这项技术集成到其解决方案套件中，以解决面临的安全关键问题
让人工智能机器在 FoW 中为人类服务
1. 我们的愿景 未来工作（FoW）正在经历一场人工智能系统（广义上是机器或企业）为人类谋福利的演变。这里的工作指的是由人工智能系统实现的物理和虚拟工作场所中所有形式的有偿和无偿劳动。这包括众包平台（如 Amazon Mechanical Turk）、在线劳动力市场（如 TaskRabbit 和 Qapa），也包括物理工作场所的常规工作。将人类带回 FoW 的前沿将增加他们对人工智能系统的信任，改变他们的看法，将其作为自我提升的源泉，确保更好的工作绩效，并积极影响社会和国家的社会和经济成果。为实现这一目标，物理和虚拟工作场所需要捕捉人类的特征、行为和不断变化的需求，并为所有人提供就业机会。