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当人工智能协助无律师诉讼当事人时，法律伦理规则应如何适用？
10.Faretta v. California, 422 U.S. 806, 814 – 15 (1975)（引用 Adams v. United States ex rel.McCann, 317 U.S. 269, 275 (1942)）。11.ABA 手册，上文注 5，第 12 页。示范规则允许有限范围的代理：“如果限制在特定情况下是合理的并且客户给予知情同意，律师可以限制代理范围。” 职业行为示范规则 R. 1.2(c) (2018) [以下简称“示范规则”]。2002 年对第 6 条评论的修订澄清了财务考虑是决定寻求有限范围代理的合法基础：律师可以“排除客户认为成本过高的行为”。”示范规则 R. 1.2 cmt。6； LISA G. L ERMAN、P HILIP G. S CHRAG 和 R OBERT R UBINSON，《法律实践中的道德问题》199（第 5 版。2020 年）。12.L ERMAN、S CHRAG 和 R UBINSON，上文注 11，第 198 页。13.例如，律师和客户可能决定将代理限制在案件在法庭或仲裁中进行的部分。Eric W. Macaux，《限制私法时代的代理：探索有限论坛聘用协议的道德规范》，19 G EO。J. L EGAL E THICS 795，800（2006 年）。14.Ala. State Bar Disciplinary Comm.，Op.2010-01 (2010)（《法律服务的拆分和“代笔”》）；L ERMAN、S CHRAG 和 R UBINSON，上文注 11，第 199 页。15.Ed Walters，《自主行为的示范规则：律师和人工智能的道德责任》，35 G A。S TATE U. L. R EV。1073, 1090 (2019)。16.“软件”一词是指计算机程序。计算机程序可分为应用程序或操作系统程序。应用程序或“apps”——本说明讨论的软件类型——为用户执行特定任务，例如网页浏览或文字处理。同时，操作系统程序管理计算机的内部功能并方便用户使用应用程序。Apple Comput., Inc. v. Franklin Comput.Corp., 714 F.2d 1240, 1243 (3d Cir.1983)。17.法律服务通常以“一对一”形式提供，即一名或几名律师处理每个客户的案件。商业软件程序通常以“一对多”形式运行，即许多人可以同时使用该软件。18.如果法律服务是通过软件提供的，那么可以同时为更多的客户提供服务。参见 Walters，上文注 15，第 1091 页。参见下文第 I.A 部分。19.本说明使用术语“法律 AI”来表示使用 AI 执行传统上由律师执行的任务的软件。
使用快速嵌入式模型预测性机器人导航
摘要 - 预测计划是机器人有效，安全地浏览填充环境的关键能力。在密集拥挤的场景中具有不确定的人类运动预测，预测路径计划和控制可能会变得昂贵，因为维度的诅咒，实时计算。目的是在共享环境中实现积极主动和清晰的机器人运动，在本文中，我们提出了人类MPC，这是一种用于Hu Man Motion的计算有效算法，使用快速嵌入式M odel P Redictive c Ontrol进行了Ware n Vaine N。该方法由一种新型的模型预测控制（MPC）公式组成，该公式利用基于顺序二次编程实时迭代方案的快速状态优化后端，同时还提供可行性监视。我们的实验，在模拟和完全集成的基于ROS的平台上，表明该方法通过快速计算时间实现了出色的可扩展性，而不会惩罚所得的回避行为的路径质量和效率。
自upervision-Improves-diffusion-for-tabular- ...
出于多种原因，例如数据收集中的人错误或隐私注意事项，不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。 人们希望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。 但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。 这是表格域固有的自然稀疏性，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。 在这项工作中，我们提出了一个名为S Elf Sumperiond Impation Diffusion M Odel（简短的SIMPDM）的高级差异模型，该模型是专门针对表格数据插图任务量身定制的。 为了减轻对噪声的影响，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正规化，以确保一致稳定的插定预测。 此外，我们在SIMPDM中引入了精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。 广泛的实验表明，在各种情况下，模拟PDM匹配或优于最先进的插补方法。不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。人们希望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。这是表格域固有的自然稀疏性，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。在这项工作中，我们提出了一个名为S Elf Sumperiond Impation Diffusion M Odel（简短的SIMPDM）的高级差异模型，该模型是专门针对表格数据插图任务量身定制的。为了减轻对噪声的影响，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正规化，以确保一致稳定的插定预测。此外，我们在SIMPDM中引入了精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。广泛的实验表明，在各种情况下，模拟PDM匹配或优于最先进的插补方法。
自我划分改善了表格数据插补的扩散模型
出于多种原因，例如数据收集中的人错误或隐私注意事项，不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。 人们会期望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。 但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。 这与表格域固有的自然偏差有关，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。 在这项工作中，我们提出了一个高级扩散模型，名为S Elf Subsuped Impation d iffusion M Odel（简短的SIMPDM），专门针对表格数据插图任务量身定制。 为了减轻对噪声的敏感性，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正常，以确保同意和稳定的插定预测。 此外，我们在SIMPDM中引入了一个精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。 广泛的实验表明，在各种情况下，SIMPDM匹配或优于最先进的插补方法。不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。人们会期望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。这与表格域固有的自然偏差有关，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。在这项工作中，我们提出了一个高级扩散模型，名为S Elf Subsuped Impation d iffusion M Odel（简短的SIMPDM），专门针对表格数据插图任务量身定制。为了减轻对噪声的敏感性，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正常，以确保同意和稳定的插定预测。此外，我们在SIMPDM中引入了一个精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。广泛的实验表明，在各种情况下，SIMPDM匹配或优于最先进的插补方法。
![arxiv：2404.00532v1 [CS.CV] 2024年3月31日](/simg/3\3ee124e8a4ce176f01eef2caffa0c7e8d3d8640d.webp)
arxiv：2404.00532v1 [CS.CV] 2024年3月31日
基于骨架的动作识别引起了很多研究的关注。最近，为了构建基于骨架的动作识别器，已经提出了各种作品。其中，有些作品使用大型模型架构作为其识别剂的骨干来提高骨架数据表示能力，而其他一些作品则预先培训其识别器对外部数据的认可，以丰富知识。在这项工作中，我们观察到在各种自然语言处理任务中已广泛使用的大型语言模型通常具有大型模型构成和丰富的隐性知识。以此为动机，我们提出了一个新型的LLM-AR框架，其中我们将其视为将L ange l Anguage M Odel视为一种ction r ecognizer。在我们的框架中，我们提出了一个语言的进程过程，将每个输入动作信号（即每个骨架序列）投射到其“句子格式”（即“ Action句子”）中。此外，我们还将框架与几种设计结合起来，以进一步促进这种语言投影过程。广泛的实验证明了我们提出的框架的功效。
低湍流风洞设计和风力涡轮机尾流特性
图 1. 近尾流湍流强度分布 [1] ...................................................................................................... 2 图 2. 远尾流湍流强度分布 [2] ...................................................................................................... 3 图 3. 2.06 倍叶片直径处的相对湍流强度 [3] ...................................................................................... 4 图 4. 近尾流轴向速度云图（左）和切向速度云图（右） [4] ............................................................. 5 图 5. 2.5 倍涡轮机直径处的实验和 CFD（LES）湍流强度 [6] ............................................................. 6 图 6. CFD（LES）湍流图 7. 基本风洞示意图 ...................................................................................................................................... 8 图 8. 蜂窝类型 [7] ...................................................................................................................................... 11 图 9. 湍流减少因子 [10] ............................................................................................................................. 15 图 10. 用于模型风力涡轮机的 NACA 4412 叶片 ............................................................................................. 23 图 11. 模型风力涡轮机轮毂 .............................................................................................
促进多设备间的信息传输
图 3.7：模型工作流程 ............................................................................................................................................. 27 图 4.1：环境包含：2 台计算机、屏幕、打印机和打印在它们上方的二维码 ............................................................................................. 31 图 4.2：（A）上图显示第二台计算机的文件，其中包含 IP 地址 192.186.1.3 和 ...... 32 图 4.3：用户佩戴 VR 眼镜 ............................................................................................................................. 33 图 4.4：眼镜包含一个可放置移动设备的轨道 ............................................................................................................. 33 图 4.5：显示增强现实UI ................................................................................ 34 图 4.6：文件类型和图标 .......................................................................................................................... 34 图 4.7：通过手指编号，我们可以检查手是闭合的还是张开的 ................................................................................ 35 图 4.8：我们的系统检测到闭合的手和姿势，在顶部我们可以看到手指编号和
任何步骤动态模型都改善了未来的pre
基于模型的增强学习方法提供了一种有希望的方法来通过促进动态模型中的政策探索来提高数据效率。但是，由于自举预测，在动力学模型中准确预测的顺序步骤仍然是一个挑战，该预测将下一个状态归因于当前状态的预测。这会导致模型推出期间积累的错误。在本文中，我们提出了ny-step d ynamics m odel（adm），以通过将引导预测减少为直接预测来减轻复合误差。ADM允许将可变长度计划用作预测未来状态的输入，而无需频繁地引导。我们设计了两种算法，即ADMPO-ON和ADMPO-OFF，它们分别适用于在线和离线模型的框架中。在在线设置中，与以前的最新方法相比，ADMPO-ON显示出提高的样品效率。在离线设置中，与最近最新的离线方法相比，ADMPO不仅表现出优异的性能，而且还可以更好地使用单个ADM来更好地了解模型不确定性。该代码可在https://github.com/lamda-rl/admpo上找到。
促进多设备间的信息传输
屏幕 ................................................................................................................................................................ 25 图 3.7：模型工作流程 .......................................................................................................................................... 27 图 4.1：环境包含：2 台计算机、屏幕、打印机和打印在它们上方的二维码 ............................................................................. 31 图 4.2：（A）顶部图显示第二台计算机的文件，其中包含 IP 地址 192.186.1.3 和 ...... 32 图 4.3：用户佩戴 VR 眼镜 ............................................................................................................................. 33 图 4.4：眼镜包含一个可放置移动设备的轨道 ............................................................................................................. 33 图 4.5：显示增强用户界面的实际模拟 ................................................................................................................ 34 图 4.6：文件类型和图标 ................................................................................................................................ 34 图 4.7：通过手指编号，我们可以检查手是闭合的还是张开的 ................................................................................ 35 图 4.8：我们的系统检测到闭合的手和姿势，在顶部我们可以看到手指编号和
大脑信号可以揭示与人类语言的内部对齐吗？
大脑信号（例如脑电图（EEG））和人类语言已被广泛探讨了许多下游任务，但是，它们之间的联系并未得到很好的探索。在这项研究中，我们探讨了脑电图和语言之间的关系和依赖性。要在表示水平上研究，我们引入了MTAM，MTAM是一个最终的transformer a strignment m odel，以观察两种方式之间的协调表示。我们使用各种关系对齐的寻求对准技术，例如规范相关性分析和浪费stein距离，作为转化特征的损失函数。在下游应用程序，情感分析和关系检测上，我们在两个数据集中获得了新的最新结果，即Zuco和K-Emocon。我们的方法在K-Emocon上的F1得分提高了1.7％，对Zuco数据集的F1得分提高了9.3％，以进行分析，而Zuco的FON得分为7.4％。此外，我们还提供了性能改进的插入：（1）特征分布显示了对齐模块发现和编码脑电图与语言之间关系的有效性； （2）对齐权重显示不同语言语义和脑电图频率特征的影响； （3）大脑地形图提供了大脑区域连通性的直观演示。我们的代码可在https://github.com/ jason-qiu/eeg_language_alignment上找到。