XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPlications
从人脑解码语音和语言
能否从大脑活动中解码语音？#neu- ral2speech 项目将利用认知神经科学和自然语言处理方面的突破，通过强大的神经解码器来解决这个引人注目的问题。具体来说，脑转语音解码器将被设计用于从非侵入性脑记录（即功能性磁共振成像和脑磁图数据）重建感知和产生的语音。通过整合深度学习技术和大型语言模型，#neu- ral2speech 不仅寻求加深我们对人类大脑语言处理的理解（特别关注多语言处理），而且还旨在为开发可以帮助受言语障碍影响的个体的创新沟通辅助工具铺平道路。潜在的应用非常广泛，有望彻底改变临床神经科学和人机交互。索引词：脑机接口、神经语音解码、脑磁图、功能性磁共振成像
mxene复合材料
对具有高功率和较大能量密度的电池的需求不断增长，例如锂离子电池（LIBS）[1,2]。但是，由于锂离子电池中传统商业石墨阳极的容量仅为372 mA H g-1 [3]，因此至关重要的是，识别具有较高能量密度，功率能力，成本效益，安全性，安全性和稳定性的新的阳极材料对商业能量存储的储存[4,5]。MXENE材料具有潜力，但仍有一些缺点和挑战[6]。与其他负电极材料相比，MXENE具有较低的特定能量，这需要更多的材料提供相同的容量，从而导致电池量较大[7]。在充电和放电周期期间，由于结构降解和固体电解质界面（SEI）膜的不可估力的形成，MXENE的能力逐渐降低[8]。没有什么，Mxene材料也具有许多有利的特性，例如
跨环境高参数调谐用于增强学习
本文介绍了一种新的经验方法，即交叉环境超参数调谐基准，该方法使用单个超参数设置比较了环境之间的RL算法，从而鼓励算法开发对超级参数不敏感。我们证明，即使使用了很少的样品，这种基准对统计噪声具有鲁棒性，并且在重复的范围中获得了定性相似的结果。这种鲁棒性使得基准计算上的计算便宜，从而可以以低成本的统计良好见解。我们在一组六个小型控制环境（SC-CHTB）以及28个环境（DMC-CHTB）的整个DM控制套件上演示了CHTB的两个示例实例。最后，为了说明CHTB对现代RL算法的适用性，我们对连续控制文献中的一个开放问题进行了新的经验研究。我们充满信心地表明，Ornstein-Uhlenbeck噪声和不相关的高斯噪声在DMC-CHTB上使用DDPG算法探索没有有意义的差异。
预固化对热塑性 - 心理群的影响
摘要这项研究考虑了热塑性和热固性在界面处的延伸层压层之间的粘附。通过机械测试和显微镜研究了过程开始时热固性治愈程度的影响。提高初始治愈程度降低了层间断裂韧性和相间厚度。断裂韧性降低到相间厚度不成比例，这归因于相间形态的变化和界面处的表面接触降低。使用凝胶层厚度测量数据开发了一个简化的模型，以预测扩散水平，而初始治疗的初始度增加。与热固性 - 热固性共固化相比，在较低的初始治愈程度下具有优异的键强度，并且预测对初始治愈程度的敏感性提高，这表明过程变异性的影响更大。因此，对于特定财产的关键批判性，从半固定中潜在的制造效率提高与降低的效率之间的权衡将是一个重要的考虑因素。
探索车辆内外连续交互空间中智能车辆的应用机会
摘要。我们描述了在连续的交互空间中以与车辆的物理距离以及实现这些交互的智能设备为特征的驾驶员及其智能车辆之间实现交互的应用程序。特别是，我们展示了智能车辆近距离技术的原理，智能戒指，智能手表，智能手机和其他用于与车辆内置信息娱乐系统进行交互的设备，而驾驶员则越过五个明显可识别的可识别的可识别的可识别的可识别的区域，从车内到个人，近端，靠近距离，距离，距离，距离，距离车辆和封面区域。我们介绍了我们的工程详细信息，这些详细信息将资本利用标准化的Web技术（HTML，CSS，JavaScript），通信协议（WebSocket）和数据格式（JSON）（JSON），从而启用直接扩展以适应其他智能设备与智能车辆的新交互。我们还指出了从驾驶员及其车辆之间距离的距离和功能设计相互作用的未来机会。
多样化形象到图像 - 译-Via-disentangled- ...
摘要。图像到图像翻译旨在学习两个视觉域之间的映射。许多范围的主要挑战有两个主要挑战：1）缺乏对齐的训练对和2）来自单个输入图像的多个可能的输出。在这项工作中，我们提出了一种基于分离的表示形式的方法，用于生产带有配对的训练图像的各种输出。为了达到多样性，我们建议将信息嵌入两个空间：一个域 - 不变的内容空间，捕获跨域和域特异性属性空间的共享信息。使用分离的功能作为输入大大降低了模式崩溃。为了处理未配对的培训数据，我们引入了一种新型的跨周期同意损失。定性结果表明，我们的模型可以在各种任务上产生多样化和逼真的图像。我们通过广泛的评估来验证我们方法的有效性。
在线性代数教学中应用生成人工智能的应用
摘要。本文探讨了生成人工智能（GAI）在线性代数教学中的应用。具有强大的生成能力和创造力，为教育教学带来了新的可能性。This paper first introduces the concept of GAI and its application background in the field of education, then discusses various specific application scenarios of GAI in teach- ing linear algebra, including: assisting teachers in efficient text processing and teaching design, generating personalized learning resources, promoting deep in- quiry through smooth human-computer dialogue, constructing interactive learn- ing platforms, real-time evaluation of learning progress and effectiveness, dy- namic updating and优化教学内容，扮演虚拟教师的角色以及开发智能评估和反馈系统。这些局限性可以提高教学效率和学生的兴趣，还可以提高教育领域的创新思想和方法。
以人为本的人工智能设计在现实中的应用：开发者公司的实践研究
以人为本的人工智能 (HCAI) 提倡开发值得信赖、可用且基于人类需求的人工智能应用。虽然 HCAI 的概念基础在最近的文献中得到了广泛的讨论，但行业实践和方法似乎落后了。为了推进 HCAI 方法开发，需要了解人工智能开发公司的当前实践。为了了解 HCAI 原则如何体现在当前的人工智能开发实践中，我们对芬兰 12 家人工智能开发公司的从业者进行了访谈研究，重点关注人工智能应用开发的早期阶段。我们的主题分析揭示了当前的开发实践并确定了四个主要挑战：(i) HCAI 工作与技术开发脱节，(ii) 客户作为用户需求来源的核心作用，(iii) 人工智能的不确定性，以及 (iv) 缺乏基于价值观的对人工智能的理解。研究结果为 HCAI 方法的开发和 HCAI 原则在人工智能应用开发中的实施提供了参考。
地球系统治理
过去三十年来，全球各国政府未能有效推进可持续发展，这令人深感担忧。人工智能越来越多地被视为实现此类成果的解决方案，有时甚至不加批判。我们认为：1）要让人工智能改善公共决策，必须更好地理解和考虑影响公共决策的条件和因素；2）要让人工智能推动的见解成为主流，就必须改变这些条件和因素；3）必须解决有关这些转变的关键治理问题。为了发展我们的论点，我们借鉴了：确定影响公共决策因素的原创研究；正在进行的跨学科研究，探索影响人工智能用于可持续发展政策的条件；以及与转型、地球系统治理、杠杆点和政策创业有关的文献中的概念框架——所有这些都有共同的抱负，即理解变革性变化。通过这样做，我们寻求推进对人工智能在公共决策中潜在的变革性影响的批判性认识。
