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如何从管理角度理解人工智能及其潜力
Media Sketch Inc. 首席执行官兼 Cyber University 专职讲师。作为支持IoT、AI、DX导入的技术顾问，参与各公司的产品开发及研发。除了在企业工作之外，他还担任地方政府的顾问和支持者，并从2021年4月起担任福井县产业支援中心的DX战略经理。他还在全国各地讲课并开设技术课程，并且担任日经商学院和日经 xTech 塾的讲师。其著作包括《AI教科书：从创业到最新技术的方方面面》（日经BP社）。他曾出演过各种电视节目，包括富士电视台的“Honmadekka!? TV”和 TBS 电视台的“林老师的初见”（出演时）。
EDFA杂志
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土地分割初步规划检查表
附近草图通常以 1 英寸 = 1,000 英尺的比例绘制，但如果没有这种地图，也可以接受 1:24,000 比例的美国地质调查局地图。附近草图应描绘所有相邻分区的地块线和名称、拟议分区地块约半英里范围内街道、公路、天然溪流和湿地的位置；约半英里范围内所有相邻公用设施系统的位置，流经拟议分区的溪流的自然排水路线，并在合理的情况下标明支流区域的边界。根据本小节提交的所有地图都应明确标明包含地图主题土地的区域、乡镇和范围。
长马机器人任务的编程编程
摘要。从演示中学习（LFD）的程序化学习的目的是学习一种编程语言的策略，该策略可用于从一组用户演示中控制机器人的行为。本文提出了一种新的程序化LFD算法，该算法针对长马机器人任务，该任务需要具有复杂控制流结构的合成程序，包括具有多个条件性的嵌套循环。我们提出的方法首先学习了一个程序草图，该程序草图捕获了目标程序的控制流，然后使用LLM引导的搜索步骤完成了此草图，该过程结合了一种新技术，以证明编程划分问题的不实现性。我们已经在一种名为Prolex的新工具中实施了我们的方法，并在涉及复杂任务和环境的120个基准上进行了全面的实验评估结果。我们表明，鉴于120秒的限制，Prolex可以在80％的情况下找到与示范一致的程序。此外，对于返回解决方案的81％的任务，Prolex只能通过一个演示找到地面真相计划。相比，CVC5是一种语法引导的合成工具，即使在给出了地面真相计划草图时，CVC5也只能解决25％的案例，而基于LLM的方法GPT-Synth无法解决由于环境复杂性而无法解决任何任务。
从大脑活动重建细粒度认知——ACT-R
我们描述了 Sketch-and-Stitch 方法，该方法将认知模型和 EEG 结合起来，以重建受试者的认知。该方法在视频游戏的背景下进行了测试，其中动作高度相互依赖且变化多端：只需在 30 分之一秒内改变是否按下某个键就会导致截然不同的结果。Sketch 级别识别游戏中的关键事件，Stitch 级别填充这些事件之间的详细操作。关键事件往往会产生强大的 EEG 信号，认知模型提供关键事件之间各种转换的概率以及这些事件之间的间隔分布。这些信息可以组合成一个隐式半马尔可夫模型，该模型可以识别最可能的关键事件序列及其发生时间。Stitch 级别从广泛的模型游戏库中选择详细操作来生成这些关键事件。从库中选择哪个动作序列的决定取决于它们产生 EEG 信号较弱方面的能力。最终的方法可以通过受试者的脑电图生成相当引人注目的实际比赛重播。
量子力学初步考试 2025 年 1 月考试题库 圣母大学物理与天文系
c.) 求出 x 的标准差 ( σ )。画出 | ψ | 2 的 x 函数图，并标记点 ( ⟨ x ⟩− σ ) 和 ( ⟨ x ⟩ + σ )。粒子出现在这个范围内的概率是多少？你可以将答案保留为积分形式