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贝叶斯和人工智能驱动的嵌入式感知和
2009-20 年，在贝叶斯感知、风险分析和人类环境中机器人导航决策方面的新发现的推动下。这些新发现促使我们完成了几项研发行动（在科学成果、软件和专利方面），并开辟了新的研究方向和新的合作伙伴关系（包括法国国家研发机构 CEA），朝着未来智能移动机器人和自动驾驶汽车所需的软件/硬件集成迈出了决定性的一步。1 我在 2002 年 3 月由欧盟研发计划“未来新兴技术”在布鲁塞尔组织的“头脑风暴日”上介绍了这一新研究议程的第一个大纲（这次头脑风暴研讨会的主要目的是准备一份新的欧盟提案征集，题为“超越机器人”）。然后，我制定了一个 10 年的研究议程，通过结合几何、概率和人工智能方法，逐步解决已确定的关键理论和技术机器人问题。 2 IRT：法国技术研究院 - SVA 计划：长期“自动驾驶汽车安全”计划。 3 Inria 项目团队“e-Motion”于 2004 年成立，最初的想法经过了一年的孵化期。该研究团队由 Inria Grenoble Rhône-Alpes 和格勒诺布尔-阿尔卑斯大学 (UGA) 的 LIG 实验室共同组成。在 2004-14 年期间，e-Motion 项目团队收到了多个国际评估小组的出色反馈：2009 年 3 月的 Inria 机器人评估研讨会、2010 年 2 月的法国 AERES 对 LIG 实验室的评估（e-Motion 项目团队得分为 A+）以及 2013 年 3 月的 Inria 机器人评估研讨会。
对生成文本人工智能的看法
Bean, JC & Melzer, D. (2021)。引人入胜的想法：教授在课堂上进行批判性思维和主动学习的指南（第 3 版）。Jossey-Bass。Kellog, RT (2008)。培养写作技能：认知发展视角。《写作研究杂志》，1 (1)。Slatcher, RB & Pennebaker, JW (2006)。我有多爱你？让我数一数这些字：表达性写作的社会影响。《心理科学》，8 (17) 660-664。
对欧洲右翼民粹政党的看法，怨恨，经济困扰和支持
摘要研究表明，对政治和对在文化和经济上受到移民威胁的看法的愤慨情感增加了对某些欧洲国家中民粹政党的支持，并使宏观的经济状况产生了这些观念和情感，并增加了民粹主义的支持。本文表明，家庭一级的经济状况也影响了移民对一个国家的文化和经济的威胁的看法。低收入和中等收入人口更容易受到宏观层次因素（例如进口冲击）的经济困扰，这会增加对民主的不满，以及他们对移民是一种文化和经济威胁的看法，因此增加了投票支持民粹主义党派的可能性。使用2002年至2018年欧洲社会调查数据进行的调解分析提供了这一论点的证据。
自然农业：对农民的看法和...
摘要：对化学肥料及其健康风险的越来越关注使政策的重点转移，并使自然农业成为可行的替代方案。自然农业已被证明可用于提高农作物产量，降低水和电的利用，牲畜整合以及增强土壤肥力和生物多样性。但是，由于缺乏科学研究，较少的接触和从传统的基于化学化学的习俗向自然农业转变的意愿，因此对采用这种农业方法存在怀疑。要了解农民的看法和影响，在比哈尔邦的加耶地区进行了一次现场调查；一直在尝试研究和了解农民实践自然耕作方法的人们的看法。本研究旨在填补农民采用自然农业实践的研究差距。研究表明，大多数采用自然农业实践的农民都满足。女性比男人采用这种做法更多。大多数农民都是小而边缘的农民，他们从这种农业方法中受益。这项研究还强调了在农民中采用和促进自然农业的主要挑战和方向。关键词：自然农业；斯里pkvy; bpkp; APCNF 1。简介印度通过绿色革命时代主导的政策实现了粮食自给自足和安全性。但是，考虑到自然资源的耗尽，生物多样性丧失和气候变化，这些资源密集型系统是不可持续的。耕种成本的上升也是一个重要的问题，需要解决印度农民社区的生计，该农民社区的生计占较少土地不到2公顷的小型和边缘农民中的85％。传统农业的主要挑战是确保越来越多的人口的食品和营养安全，以确保可持续利用可用的自然资源，同时降低环境影响并为子孙后代提供自然资源。根据工会农业和农民福利部的说法，在2017-18至2021 - 22年之间，每年使用约60,000吨化学农药。使用如此大量的农业中的化学物质增加了各种类型的水，空气和土壤污染，损害了生物多样性和人类健康。农业中使用的化学投入对农民和消费者的健康不利，对自然资源产生负面影响。自然农业被建议和实践作为该国基于化学的农业方法的替代方法。近2.7％的地区（100万公顷）已被带到印度的自然耕作，安得拉
教育者对人工智能的看法为...
摘要 - 借助人工智能技术破坏了许多技术先进的国民经济的现状，教育工作者应面临挑战，以利用其潜力而没有对学习者的风险。这项探索性混合方法研究旨在增加越来越多的研究，重点是教育者对AI的态度，他们对教育的适用性的看法以及发展AI能力的必要性。这项研究涉及完成问卷调查的132次服务和服务前教育者； 9名参与者还参加了后续采访。结果表明，大多数教育者认为AI是一种有前途且有用的工具，尽管有时复杂，风险并且不是很聪明。大多数教育者都报告说，AI的能力水平较低，并且很少使用培训。研究结果表明，迫切需要设计和实施专业发展和教师培训课程，这些课程揭穿了有关人工智能的神话，并建立了实用技能，以在各种教育中应用AI。
基于基础设施的协作感知：概述和挑战：预印本
交通交叉点在运输网络中是至关重要的，具有挑战性的节点，其中多个车道和行人汇聚。大约四分之一的交通死亡人数，大约有四分之一的交通损伤发生在交通交叉点（1）。这些交叉路口的有效管理对于确保所有用户的安全性和效率至关重要，包括车辆，行人，骑自行车的人和脆弱的道路使用者（VRUS）（2，3）。随着传感器感知技术的进步，例如雷达，光检测和范围（LIDAR）和相机，交通交集正在发展为动态和数据富的环境。通过使用这些数据创建一个实时数字双胞胎，我们可以实现实时数据驱动的决策以及一系列应用，例如向连接的车辆（CVS）（CVS）和连接的自动驾驶汽车（CAVS）（CAVS），安全性信号传导以及限制优化的优化和提高效率和提高安全性（4-7）。
机器学习在改善机器人感知和决策中的作用
机器学习，特别是通过卷积神经网络（CNN）和增强学习（RL）显着增强了机器人感知和决策能力。本研究探讨了CNN的整合以提高对象识别精度，并通过综合多个感官输入来解释传感器融合来解释复杂的环境。更重要的是，RL可用于完善机器人实时决策过程，从而减少任务完成时间并提高决策准确性。尽管有潜力，但这些高级方法需要广泛的数据集和大量的计算资源才能有效实时应用程序。该研究旨在优化这些机器学习模型，以提高效率并解决自主系统中涉及的道德考虑因素。结果表明，机器学习可以大大提高各个领域的机器人功能，包括自动驾驶汽车和工业自动化，从而支持可持续的工业增长。这与联合国的可持续发展目标相吻合，特别是SDG 9（行业，创新和基础设施）和SDG 8（体面的工作和经济增长），通过促进技术创新并增强工业安全。结论表明，未来的研究应着重于提高这些技术在机器人技术中的可扩展性和道德应用，从而确保广泛，可持续的影响。
大众媒体信息对
大众媒体在塑造人们对所有社会问题的看法中起着至关重要的作用。这是通过大众媒体内容和用于向受众传播信息传播的各种渠道实现的。基于这种关键的影响和主导地位，媒体被认为是对受众群体的享受，一项混合方法研究采用了探索性顺序设计。肯尼亚邦戈马县的Elgon子县。这项研究旨在建立大众媒体信息对目标社区中患者权利产生的看法。许多研究从政策和公共卫生的角度关注患者的权利，而不是通过大众媒体角度进行交流。大规模培养基的议程制定理论和创新理论的扩散指导了研究。分别对定量数据和定性数据分别进行了描述和主题分析。数据是从Kaptama和Chemoge子分离的成年居民那里收集的。在两个子位置的13104名居民中，随机选择了130名成年居民的样本参加该研究。此外，还参与了肯尼亚领先媒体部门的6位关键知情人士和6位从肯尼亚领先的媒体中吸引的卫生记者。数据是借助问卷，采访指南（一个针对政策专家，另一个针对媒体从业者）以及焦点小组讨论时间表收集数据。可信赖性用于验证定性数据，而定量数据通过Cronbach Alpha共计算验证。研究表明，有关患者权利的大众媒体信息过于笼统地关注零星事件，而不是尤其不是患者权利。因此，对该主题传播的信息无法将登记悲观主义的研究受访者的心态转移到大众媒体信息的潜力，以塑造对患者权利的有利看法。记者需要从一般报告中挑出有关患者权利的消息，以提高其知名度，以获得媒体受众的所需感知。
高中生关于
摘要目的：进行研究是为了确定高中生护理专业的隐喻看法。方法：这项研究是在最终的高中学生中的8所提供教育的高中生中进行的。共有346名学生自愿参加了研究并提供了数据。使用半结构化问卷收集了研究的数据，并通过内容分析进行了分析。结果：研究的结果表明，属于Z世代的大多数高中生对护理专业的看法积极看法。他们将护理描述为一种情感，家庭成员，指南，信任的来源，患者的帮助，救生员，治疗师，必不可少的，勤奋的，解决问题的，补充，保护性，保护性和滋养来源。学生主要将护理与母亲，医学，艰难时期的朋友，家人，水，天使，英雄和光明的灯塔相提并论。一小部分学生对护理有负面看法，描述为毫无用处，毫无价值和医生的助手。他们还将护理与超级英雄的助手，右手，一匹马，奴隶和劳动者比作。结论：属于Z世代的高中学生对护理的积极看法令人鼓舞。有必要增强这些积极的看法并在积极方向上改变负面看法。yöntem：AraştırmaFarklıTürdeEğitimVeren 8 LiseseeeeğitimGörenlise lise sonsınıförenceerindeGerçekekleştirilmiştir。关键词：高中生，隐喻，护理，职业知觉自我目标：进行研究以确定高中高中生在护理专业方面的隐喻感知。346名自愿进行研究的学生可以收到数据。使用半结构的问题形式收集研究数据，并通过内容分析进行分析。RESULTS: As a result of the research, the majority of high school students in the Z generation are positive for the nursing profession, the nursing profession is more of a feeling, family member, guiding, source of trust, helpful, life -saving, life -saving, remedial, indispensable, hardworking, problem solving, complementary, protective and food to the mother, It was determined that they likened to water, the angel to shelter, the hero and the灯塔。 很少有学生认为护理专业是负面的，描述了该行业，更无用，毫无价值和医生的助手，并且该职业被比作超级英雄助理，右臂，马，奴隶和契据。 结论：根据研究的结果，令人高兴的是，高中生对护理专业的看法是积极的。 应加强这些积极的看法，并应对关键的负面看法进行积极的改变：护理，高中生，职业知觉，隐喻RESULTS: As a result of the research, the majority of high school students in the Z generation are positive for the nursing profession, the nursing profession is more of a feeling, family member, guiding, source of trust, helpful, life -saving, life -saving, remedial, indispensable, hardworking, problem solving, complementary, protective and food to the mother, It was determined that they likened to water, the angel to shelter, the hero and the灯塔。很少有学生认为护理专业是负面的，描述了该行业，更无用，毫无价值和医生的助手，并且该职业被比作超级英雄助理，右臂，马，奴隶和契据。结论：根据研究的结果，令人高兴的是，高中生对护理专业的看法是积极的。应加强这些积极的看法，并应对关键的负面看法进行积极的改变：护理，高中生，职业知觉，隐喻
MVP基础：大型视力语言模型能否像人类一样进行多层次的视觉感知？
为了研究LVLMS和人类之间的感知差距，我们引入了MVP-Bench，这是第一个视觉语言基准系统地评估LVLMS的低水平和高级视觉感知。我们在自然图像和合成图像上结构MVP基础，以研究操纵的结合如何影响模型感知。使用MVP-Bench，我们诊断了10个开源的视觉感知和2个封闭源LVLM，表明高级感知任务显着挑战了现有的LVLM。“ gpt-4O”状态仅在“是/否”问题上仅能达到56％的准确性，而低水平场景中的准确性为74％。此外，自然图像和操纵图像之间的性能差距表明，当前的LVLM并不像人类那样理解合成图像的视觉语义。我们的数据和代码可在https://github.com/guanzhenli/mvp-bench上公开获取。