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利用简单的交互进行复杂的学习
细胞自动机 (CA) 是数学的一个分支，它探索控制自主单元（称为细胞）行为的简单规则如何导致复杂的突发模式。计算领域的先驱约翰·冯·诺依曼在 CA 的发展中发挥了重要作用。尽管冯·诺依曼以现代计算机的基础架构（“冯·诺依曼架构”）而闻名，但他晚年对 CA 着迷不已。他死后出版的著作《计算机与大脑》深入探讨了他对简单、分散的规则如何产生类似于生物过程的智能行为的思考。
瓶装意图一种重新连接大脑的简单方法
1。爱与幸福2。接受并允许3。信心与确定性4。感激与人类5。丰富与繁荣6。对齐与和谐步骤1：这些不是随机的情绪；它们是创造深刻转变和持久变化所需的基本国家。充分体现这六个状态，您可以以有意义的方式改变现实。步骤2：准备瓶子：拿六瓶，每个瓶子都以这些强大的意图标记。这不仅是一种身体行为，而且是潜意识的印记过程。通过自己标记瓶子，您正在积极地编程自己的思想，以认识并期望这些情绪状态在您的日常生活中。步骤3：开始意识开始喝酒：每次您用瓶子喝酒时，都会与它所代表的意图联系起来。如果您是从感激瓶中喝酒的，请反思一下您真正感激的时刻，或者如果您努力回想起一个，请想象深切的感激，就好像它是真实的一样。随着时间的流逝，您的大脑将这些情绪状态作为自动响应而硬化，从而改变您的生活方式。
简单但有效：具身人工智能的 CLIP 嵌入
对比语言图像预训练 (CLIP) 编码器已被证明对从分类和检测到字幕和图像处理等一系列视觉任务有益。我们研究了 CLIP 视觉主干对 Embodied AI 任务的有效性。我们构建了非常简单的基线，称为 EmbCLIP，没有任务特定的架构、归纳偏差（例如使用语义图）、训练期间的辅助任务或深度图——但我们发现我们改进的基线在一系列任务和模拟器中表现非常出色。EmbCLIP 在 RoboTHOR ObjectNav 排行榜上以 20 分（成功率）的巨大优势名列前茅。它在 iTHOR 1-Phase Rearrangement 排行榜上名列前茅，击败了采用主动神经映射的第二佳提交作品，并且 % Fixed Strict 指标增加了一倍多（0.08 到 0.17）。它还击败了 2021 年 Habitat ObjectNav 挑战赛的获胜者，该挑战赛采用了辅助任务、深度图和人工演示，以及 2019 年 Habitat PointNav 挑战赛的获胜者。我们评估了 CLIP 的视觉表示在捕获输入观察的语义信息方面的能力——这些原语对于导航繁重的具身任务很有用——并发现 CLIP 的表示比 ImageNet 预训练的主干更有效地编码了这些原语。最后，我们扩展了我们的一个基线，生成了一个能够进行零样本物体导航的代理，它可以导航到训练期间未用作目标的物体。我们的代码和模型可以在 https://github.com/allenai/embodied-clip 获得。
E = MC2的最简单推导 - 斯坦福计算机科学
𝑐或（2）=𝑝𝑐上述方程的许多派生来自爱因斯坦的质量能量方程，导致圆形依赖性，这使得派生无效。相反，对光动量和压力的存在的识别和理论证实早于质量能量方程的发表，并以经验观察为基础。材料实体由带电的颗粒组成，当电磁波（包括可见的灯，入射在这种物体上）时，它们会根据Lorentz力在带电的颗粒上施加力。然后通过这些力传输电磁波的能量和动量，这些力在颗粒上发挥作用，从而增加了它们的能量。这构成了电磁波中动量和能量之间关系的基础。这是使用洛伦兹力的简化形式的方程（1）推导。另一方面，动量（p）定义为（3）𝑝=𝑚𝑣，其中m是实体的质量，v是其速度。在光子的情况下以光速（c）行驶，可以将定义重写为
一种简单而有效的可扩展多视图张量聚类
基于锚点的大规模多视图聚类因其在处理海量数据集方面的有效性而引起了广泛关注。然而，当前的方法主要通过探索锚点图或投影矩阵之间的全局相关性来寻找用于聚类的共识嵌入特征。在本文中，我们提出了一种简单而有效的可扩展多视图张量聚类（S 2 MVTC）方法，我们的重点是学习视图内和跨视图的嵌入特征的相关性。具体而言，我们首先通过将不同视图的嵌入特征堆叠到张量中并旋转它来构造嵌入特征张量。此外，我们构建了一种新颖的张量低频近似（TLFA）算子，它将图相似性结合到嵌入特征学习中，有效地实现不同视图内嵌入特征的平滑表示。此外，对嵌入特征应用共识约束以确保视图间语义一致性。在六个大规模多视图数据集上的实验结果表明，S 2 MVTC 在聚类性能和 CPU 执行时间方面明显优于最先进的算法，尤其是在处理海量数据时。S 2 MVTC 的代码已公开发布在 https://github.com/longzhen520/S2MVTC。
一个简单的指南：气候过渡计划
这个简单的气候过渡计划指南是由我们的可持续发展咨询专家戴维·地平线（Davy Horizons）开发的，作为帮助我们的客户计划较低排放未来的工具。与我们的其他客户计划保持一致，该文件指导公司考虑测量其碳足迹，确定可以采取的关键措施来减少排放并制定透明的成本和投资计划，以支持短期和长期脱碳。这种有用的工具可以帮助爱尔兰企业塑造自己的可持续发展计划，同时也提供有关如何与主要利益相关者沟通的指导。Boi和Davy Horizons很高兴推出另一种实用工具，以支持各种规模的企业，这些工具指导管理团队确定风险和机会。
Schindler 1000电梯 - 简单，可靠和紧凑
您的电梯设计如何补充您的突出和舒适的弹性r ange为建筑物内部提供建筑物可以增强租户对升降机内饰的保护。我们对整体装饰概念的实际反应。，我们提供了一系列的剧烈融合，与我们的颜色范围无缝融合，以实现您的建筑物的内饰设计。潜力。
简单多甲基的热耐用性表征...
抽象的聚甲基丙烯酸酯（PMMA）基于光学波导是简单且低成本波导的良好候选者。但是，尚未探索热性能。工作的目的是研究基于PMMA的波导的热性能。波导制造过程是在三个阶段进行的，这些阶段正在对PMMA覆层，核心材料合成和核心材料应用到覆层进行构图。横截面面积为1×1 mm 2的核心图案刻在4厘米长的PMMA板上。不饱和聚酯树脂（UPR）用作核心材料。对温度依赖性损失（TDL），温度工作范围和长期暴露耐用性的表征。用于TDL表征，温度从30°C到75°C不等。同时，对于温度工作范围，波导暴露于循环加热。通过将波导在40°C的温度下浸入蒸馏水288小时来完成热耐用性表征。结果表明，由于温度变化，TDL为0.0235 dB/°C，输出强度的变化很小。温度的最大极限为70°C。长期暴露于40 O C的温度，结果表明波导的性能良好。可以得出结论，对于低于70 O C的温度，波导性能不会受到环境温度的强烈影响。需要进一步的研究以增强其热稳定性并进一步降低温度灵敏度。Jurnal Penelitian Fisika Dan Aplikasinya（JPFA）。关键字：波导；聚甲基丙烯酸酯（PMMA）;不饱和聚酯树脂（UPR）；热耐用性如何引用：Yulianti I，Insan SMK，Putra NMD，Purwinarko A，Widiarti N和Ngajikin NH。基于光甲基丙烯酸酯（PMMA）的光学波导的热耐用性表征。2024; 14（2）：113-124。doi：https：//doi.org/10.26740/jpfa.v14n2.p113-124。
量子随机访问代码的简单和一般界限
量子随机访问代码（RAC）是量子信息科学中广泛有用的工具。除了以自己的优点研究（例如，参见[ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 ]), an incomplete list of their broader relevance includes protocols for quantum contextuality [ 9 ], information-theoretic principles for quantum correlations [ 10 ], tests of quantum dimension [ 11 , 12 ], quantum cryptography [ 13 ], famous open problems in Hilbert space geometry [ 14 ] and certification of measurements [ 15 , 16 , 17 ] and instruments [ 18 , 19]。这种广泛的使用导致量子RAC是许多实验的重点，例如，请参见例如[9，20，21，14，22，23，24]。为了证明和最大化RAC在大多数任务中的实用性，必须找到最佳的量子RAC策略，或者至少在最佳性能上找到相对紧密的界限。这是因为需要一个紧密的上限，例如为了使用量子RAC进行认证[25，26]，而近似范围可以导致申请，例如量子键分布[13，27]。找到这种普遍的界限恰恰是这项工作的目的。考虑一种通信方案，其中发送者将私人数据编码到发送给接收者的消息中，该消息希望恢复原始数据集的一些自由选择的部分。RAC是此类任务的特别自然类别。在RAC中，私有数据可以由n个独立和统一分布的经典变量组成，x：= {x 1，x 2，。。。，x n}。。。，d}对于i = 1，2，。每个变量都是从带有d不同符号的字母内选择的，xi∈[d]：= {1，2，。。。，n。数据集X然后由发件人编码，