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机器人技术和智能机器的博士课程
描述：神经形态传感和计算可用于设计机器人的低延迟感知。为了充分利用低延迟和低功率范式，我们旨在设计端到端的尖峰机器人系统，依靠事件驱动的感觉编码，神经形态计算和尖峰运动控制，所有这些都在神经形态硬件[1]上实现。为此，我们计划使用受脑启发的计算原始剂，以有限且嘈杂的资源来生成可靠的行为[2]。我们将基于最近的工作，展示了通过三联尖峰触发的可塑性，基础神经节启发的抑制作用和竞争性竞争力网络[1]的研究，并通过平衡的混乱动力学吸引力来产生稳定的轨迹[3,4]。作为玩具问题，我们将使用ICUB机器人并使用开发的网络进行笔迹。
支持向量机和情感科学
支持向量机（SVM）是一种分类方法和机器学习算法，该算法越来越多地被情感科学家使用，它们为情感和行为研究中通常使用的传统统计方法提供了一种重要替代方法。SVM提供了一种功能强大的经验驱动的方法，可以对数据进行分类，生成预测并探索高度复杂的多元数据集中的结构。在这篇综述中，我们为研究人员提供了一个框架，以了解SVM的当前方法和程序，回顾使用SVM在情绪和情感障碍的行为和神经研究中使用SVM的开创性研究，并建议SVM在情感Sci-ence中的未来方向和应用。有关SVM方法的介绍，我们将读者推荐给Casella，Fienberg和Olkin（2015），其中包括R.其他可用统计包装中的实际教程和练习，包括MATLAB工具FITCSVM（Mathworks，2017年，2017年，2017年，2017年，Release 2017b），Python wools sklearn.svm（Pedregsos libs libs libs and pedegreg and and and pedegreg and and and and and pedegreg and and and and and and and and and pedegreg and and and and and and and and and and and and and and and。 （Chih-Chung＆Chih-Jen，2011年）。
让机器更贴近人类——SONAR
REPLY 专注于设计和实施基于数字媒体和新通信渠道的解决方案。通过其高度专业化的公司网络，Reply 与电信和媒体、工业和服务、银行和保险以及公共管理领域的欧洲主要公司合作，设计和开发基于大数据、云计算、数字媒体和物联网新范式的商业模式。Reply 的服务包括：咨询、系统集成和数字服务。
机器人技术和智能机器的博士课程
描述：在不受约束的情况下与人相互作用的机器人中，人类的观察至关重要。这包括根据人类跟踪，行动识别，凝视跟踪，手跟踪的意图理解，并以截然不同的时间和空间尺度进行动作[1]。事件 - 摄像头提供了稀疏的感知，可降低适应不同闪电条件的计算成本和高动态范围，并适应观察到的现象的内在动力学。当前的最新模型不能完全利用事件 - 面膜特征及其优势，需要探索新的模型和方法[2,3]。这些模型需要利用时间分辨率和信息frome通风型相机，实时稳健工作并减少培训数据集，并能够迅速适应数据集中未很好地代表的各种受试者。
思维和机器的三种复杂性
摘要：在这篇观点文章中，我们表明，基于信息理论措施的形态空间可以是将生物学剂与人工智能（AI）系统进行比较的有用构造。该空间的轴标记了三种复杂性：（i）自主神经，（ii）计算和（iii）社会复杂性。在这个空间上，我们绘制了细菌，蜜蜂，秀丽隐杆线虫，灵长类动物和人类等生物学剂；以及AI技术，例如深神经网络，多代理机器人，社交机器人，Siri和Watson。基于复杂性的概念化为识别定义特征和有意识和智能系统的类别提供了有用的框架。从评估意识和清醒的意识的认知和临床指标开始，我们询问AI和合成工程的生命形式如何衡量同源指标。我们认为，意识和清醒源于计算和自主性复杂性。此外，从认知机器人技术中挖掘见解，我们研究了意识在进化游戏中的功能作用。这表明描述意识的第三种复杂性，即社会复杂性。基于这些指标，我们的形态空间提出了除生物学以外的其他意识的可能性。即合成，基于组和模拟。这个空间提供了一个常见的概念框架，用于比较特质和突出设计原理。
将数据库转变为生成式人工智能机器
数据是现代企业的差异化因素，而 Snowflake、BigQuery、Synapse、RedShift 和 Databricks 等新时代数据库则提供高度复杂的按需数据处理。然而，将这些数据库中的数据转化为洞察需要使用大量数据建模、管道、仪表板等工具，这是一项复杂、手动且繁琐的工作，需要大量时间和专业知识。随着 ELT 架构越来越流行，情况变得更加糟糕，因为数据加载速度很快，而转换则留给数据分析师或分析工程师以后再做。因此，最终用户需要等待数周甚至数月才能获得洞察，做出数据驱动的决策，随着专家和最终用户之间的差距不断扩大，这种情况是不可持续的。正如云使数据基础设施民主化一样，现在是时候使数据智能民主化了。生成式人工智能在自动化繁琐的手动任务方面显示出很大的潜力，例如编写副本和代码或构建图像和视频。对于数据分析，很多重点都集中在从自然语言生成 SQL 查询，即文本到 SQL [ 16 ]。然而，这只是触及了理解用户问题的表面，而不是底层数据。更重要的是，它很容易出错，准确率在 50-85% 之间，而且越来越难以发现