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世界一流的卫生服务和最新...
Metro Hospitals＆Heart Institute（心脏病派）：X -1，部门-12，Noida +91-9871124095， +91-120-4366666 Metro Hospitals＆Heart＆Heart Institute（Multispeciality Wing）德里Preet Vihar社区中心21研究院+91 88001 97020 Metro RLKC医院与心脏研究所Pandav Nagar，Naraina Road，New Delhi +91-011-61316666，25891015f -1，Sec -6a，Sidcul，Sidcul，Haridwar，uttrakhand +91（1334）2390 40 42，42 43 Metro Mas Hospital Hospital Shipra Patra，曼萨罗瓦斋浦尔，拉贾斯坦邦，拉贾斯坦邦+91-8003995454，80039999995466 MERDORE HOUSTER PART TECHNECHS PARK Meerut City，UP +91 121-6672222，2665033 Metro Umkal医院和心脏研究所循环道路，Dharuhera Chungi，Rewari，Haryana，Haryana +91 1274 252433 Metro Hospital＆Research Institute＆Research Institute and Harni -Salvi -Salvi Road 2 265 +9 9601277020 Metro Health Sciences＆Research Greater Noida，UP +91 120-6272727
Andrei P. Kirilyuk。通用心智科学：基于复杂性的人工智能能否拯救危机中的世界？。2020 年。�hal-02882097�
尽管人工智能领域的实践努力呈指数级增长，但是传统科学框架仍然缺乏对智能和意识底层现象的真正科学和数学精确的理解。对于那些极其复杂的现象，不可避免地占主导地位的经验主义和反复试验的方法效率极低，最终只能从根本上有限地模仿智能行为。我们对大脑中未简化的多体相互作用过程进行了第一性原理分析，揭示了其新的定性特征，这些特征导致了严格定义的混沌、不可计算、智能和有意识的行为。基于获得的未简化动态复杂性、智能和意识的普遍概念，我们推导出适用于任何与环境交互的智能系统的普遍智能定律。我们最终展示了为什么以及如何这些从根本上得到证实且在实践中有效的智能系统动力学定律对于正确的人工智能设计和训练是不可或缺的，而这在全球朝着真正可持续发展迈进的关键变革时期是迫切需要的。
Huwo：建立物理互动世界...
强化学习已被证明对人形机器人的运动有效，但是在复杂环境中实现稳定的运动仍然具有挑战性。humanoid机器人必须在导航并不断适应与环境的相互作用时保持平衡。对这些机器人环境动力学的深入了解对于实现稳定的运动至关重要。由于有特权信息，即机器人无法直接访问，以扩展可用的空间，因此先前基于强化的学习方法是从部分观察结果中重建环境信息，或者从部分观察中重建机器人染色信息，但它们从完全捕获的机器人环境相互作用的动力学中却缺乏。在这项工作中，我们提出了一个基于HU Manoid Robots（HUWO）的物理互动模型的端到端增强学习控制框架。我们的主要创新是引入物理互动世界模型，以了解机器人与环境之间的动态影响。另外，为了解决这些相互作用的时间和动态性质，我们采用了变压器-XL的隐藏层进行隐式建模。所提出的框架可以在复杂的环境（例如斜坡，楼梯和不连续的表面）中展示强大而灵活的运动能力。，我们使用Zerith 1机器人（在模拟和现实世界部署中）验证了该方法的鲁棒性，并将我们的Huwo与基线与基线进行了定量比较，并具有更好的穿越性和命令跟踪。
“机器学习：算法和现实世界应用程序”
a。 K-均值聚类b。分层聚类c。主成分分析（PCA）d。自动编码器3。强化学习算法增强学习（RL）的重点是通过与环境互动来做出决策的培训模型。该模型通过根据其采取的行动获得奖励或处罚来学习。a。 Q学习b。深Q-Networks（DQN）4。深度学习算法深度学习涉及具有许多层次（也称为深神经网络）的神经网络，它用于解决涉及非结构化数据（例如图像，音频和文本）的问题。a。卷积神经网络（CNN）b。复发性神经网络（RNN）和长期记忆（LSTM）网络c。生成对抗网络（GAN）d。变压器网络（BERT，GPT）5。机器学习的现实世界应用这里是ML产生重大影响的某些领域：
第 10 届电气工程与计算机系统与科学世界大会 (EECSS 2024) 论文集
Jennifer G. Dy 是马萨诸塞州波士顿东北大学电气与计算机工程系的全职教授，她于 2002 年首次加入该系。她分别于 1997 年和 2001 年获得印第安纳州西拉斐特普渡大学电气与计算机工程学院的硕士和博士学位，并于 1993 年获得菲律宾大学电气工程系的学士学位。她的研究涵盖机器学习的基础及其在生物医学成像、健康、科学和工程中的应用，研究领域包括无监督学习、可解释模型、可解释人工智能、降维、特征选择/稀疏方法、向不确定专家学习、主动学习、贝叶斯模型、深度表示学习、持续学习和可信赖人工智能。她是体验式人工智能研究所的人工智能教员主任。她还是机器学习实验室主任，也是东北大学 SPIRAL（信号处理、成像、推理和学习）中心的创始教员。她于 2004 年获得 NSF 职业奖。她曾担任或正在担任 ICML 董事会 (前身为国际机器学习学会) 秘书、《机器学习研究杂志》、《机器学习》杂志、《IEEE 模式分析与机器智能学报》副主编/编委会成员、机器学习、人工智能和数据挖掘顶级会议 (ICML、NeurIPS、ACM SIGKDD、AAAI、IJCAI、UAI、AISTATS、ICLR、SIAM SDM) 的组织和/或技术程序委员会成员、SIAM SDM 2013、ICML 2018、AISTATS 2023 和 AAAI 2024 的项目主席。她是 AAAI 研究员
侏罗纪世界 侏罗纪营地
考虑到传统、数字和流媒体中流行文化广播对年轻人生活的影响，本研究调查了针对青少年观众的动画类型的视听作品。本研究采用定性方法，并使用纪录片分析技术，以 Netflix 播出的动画系列《侏罗纪世界：白垩纪营地》第一季单集为代表的视听文档为基础，旨在识别场景中传达的古基因组知识，作为构建最新古生物学知识的参考。根据分析，可以得出结论，所分析的电影作品是当前唯一涉及古基因组学主题的动画科幻系列，因此可用于高中课堂环境中，作为一种教学工具，以参与和激发辩论，促进学生熟悉的文化基础上的生物地球科学知识的构建。
B-orl年度国会2024
亲爱的同事，我很高兴地宣布，B-orl年度国会2024年的最终计划。会议“跨越生命，平衡和持续的ENT”的主题将涵盖小儿和成人患者在ENT领域的最新创新。该计划反映了我们在UZA的当地教师的努力，UZA邀请了来自不同的企业和其他学科的国家和国际同事。专业ENT协会将在周六早上为ENT受训者和学员计划的主人提供专业发展，绿色ENT和早餐会议。该行业的代表将渴望在咖啡和午餐休息期间为您提供有关新产品，工具和工具的最新信息。周五晚上的国会晚餐将在历史地点举行，具有出色的烹饪传统：餐厅Anthony van Dijck爵士在“ De Vlaaikensgang”中。，最后，年度国会是一个在友好氛围中与同事见面和聊天的绝佳机会，并参观了安特卫普。我期待在2024年B-orl年度大会上与您会面，我想鼓励您利用早期鸟类的注册费。最亲切的问候，教授。 Boudewyns总裁B-orl 2024