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添加剂制造的图像分析方法...
Figure 1- Flowchart of typical Additive manufacturing .............................................................. 1 Figure 2 – Schematic representation of the gas turbine [1]........................................................ 3 Figure 3 – Schematic explanation of the PBF process with Laser and Electron beam as the energy source [5]............................................................................................................................... 6 Figure 4 – Schematic explanation of DED [33]...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................粘合剂喷射[6] ................................................................................................................................................................... - 图像分析中的方法[11]。.................................................................................. 13 Figure 9 - Symbolic expression of Image processing................................................................ 14 Figure 10 - Flowchart of the Automated Image Analysis [11] ................................................. 18 Figure 11 - MIPAR software ......................................................................................................... 20 Figure 12 – Image J software ........................................................................................................ 22 Figure 13 – Grain size measurement objective .......................................................................... 23 Figure 14 – Defect Analysis Objective ........................................................................................ 23 Figure 15 – Manual measurement of defect Analysis ................................................................ 25 Figure 16 – MIPAR recipe ……................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... Defect Analysis measurement .................................................................................. 30 Figure 21 – Porosity defect analysis plot ..................................................................................... 31 Figure 22 – Stitched image of the entire sample.
使用大语言模型
符号任务计划是一种广泛使用的方法来强制机器人自主权，因为它易于理解和部署工程机器人体系结构。然而，符号任务计划的技术很难在现实世界中进行扩展，高度动态的人类机器人协作场景，因为在计划域中的性能不佳，在计划领域的效果不佳，在这种情况下可能不会立即进行效应，或者由于机器人工作空间中的情况而发生了频繁的重新计划。长期，计划长度和计划时间的计划有效性可能会阻碍机器人的效率，并对整体人类机器人互动的影响产生负面影响。我们提出了一个框架，我们将其称为Teriyaki，旨在弥合符号任务计划和机器学习方法之间的差距。基本原理是培训大型语言模型（LLM），即GPT-3，将与计划域定义语言（PDDL）兼容的神经成像任务计划师，然后利用其生成能力克服象征性任务计划固有的许多限制。潜在的好处包括（i）在计划领域的复杂性增加的情况下，可以更好地可伸缩性，因为LLMS的响应时间与输入和输出的总长度线性扩展，而不是超线性，而不是像符号任务计划者那样超线性，而在符号任务计划中，以及（ii）的行动，而不是依次实现行动，而不是依次进行动作，那么就可以实现行动，而不是依次进行动作，而不是依次实现。为了使整个计划可用，这又可以同时进行计划和执行。在过去的一年中，研究界致力于评估LLMS的整体认知能力，并取得了替代成功。取而代之的是，使用Teriyaki，我们的目标是提供与特定计划域中传统规划师相当的整体计划绩效，同时利用其他指标的LLMS功能，特别是与其短期和中期生成能力相关的指标，这些能力用于建立一个构建观察性预测性计划模型。选定域中的初步结果表明我们的方法可以：（i）在1,000个样本的测试数据集中解决95.5％的问题； （ii）与传统象征计划者相比，生产计划短多达13.5％； （iii）将计划可用性的总体等待时间减少高达61.4％。
短期数字感训练重现了长期……
图 1 短期训练 (STT) 和长期发展 (LTD) 研究概述以及 STT 的行为结果。 (A) STT 和 LTD 样本。在当前的研究中，我们将为期 4 周的训练研究 (STT) 中的训练诱导学习与 Schwartz 等人 (2021) (LTD) 中的儿童和青少年之间的神经发育差异进行了比较。 (B) STT 研究设计。首先，通过 Woodcock-Johnson-III (WJ-III；Woodcock 等人，2001) 的数学流畅性子测试评估儿童的算术流畅性。在另一天，孩子们接受了 fMRI 扫描，在此期间他们必须确定两个数量（以点阵 [或阿拉伯数字] 表示，用于非符号 [或符号] 条件）中的哪个更大。完成 fMRI 扫描后，儿童在导师的指导下接受了为期 4 周的一对一强化数字感知训练，重点是提高非符号和符号数值表示之间的映射。训练每周进行三次，每次约 60 分钟。训练结束后，儿童接受第二次 fMRI 扫描，并完成第二次 WJ-III 数学流畅度子测试。（C）fMRI 任务。在 fMRI 会话中，参与者在不同的运行中执行非符号和符号数字比较任务。该图描绘了非符号比较任务的示例试验。参与者在数量对呈现开始后和试验间隔结束前回答哪一侧的数量较大。计算了非符号和符号数字比较任务中数字距离效应（近—远距离）的大脑反应模式之间的神经表征相似性 (NRS)（详见方法）。（D）响应 STT 的行为表现改善。在非符号 (Nonsym) 和符号 (Sym) 格式的数字比较任务中，都观察到了更高的性能效率。性能效率是通过将准确度除以平均反应时间来衡量的，分数越高表示效率越高。p *** < 0.001。
基本数值技能中的纵向表现介导了社会经济地位与数学焦虑之间的关系：智利的证据
社会经济地位（SES）和数学表现似乎是儿童和成人的数学焦虑症（MA）的危险因素。但是，几乎没有证据表明这三个构造与数学学习的早期阶段，尤其是在数学学习的早期阶段。在本研究中，我们评估了学龄前和二年级学生的符号和非符号基本数值技能的纵向表现，以及二年级学生的MA。参与者是来自智利的12所学校的451名儿童（平均学龄前年龄= 5岁，6个月），在学校脆弱性指数（SVI）上有所不同，这是SES的指标。我们测试了MA的解释模型，其中包括SES和基本数值技能的纵向性能作为预测因子。结果表明，SES对MA的直接影响以及在学龄前儿童中符号和非符号比较任务中性能的中介作用。但是，在二年级中，符号比较中只有表现显着介导了SES-MA关系。这些发现表明，非符号比较的表现在解释MA的初始阶段起着重要作用，但是当儿童在二年级中获得正式教学时，其影响不再显着。相比之下，随着儿童在数学方面的正式教育经验的增加，MA主要与符号数字任务联系在一起。总的来说，SES会影响MA，这部分是由于SES对学前学数字学习发展的影响，这反过来又对随后的，更复杂的学习产生了影响，最终导致MA的差异。我们讨论了这些发现对预防和行动MA出现的含义。
水文建模和HBV模型和HBV模型的水文简介
sybolic（数学）符号（数学） - 量表 - /模拟 /模拟模型模型经验经验经验的经验概念概念性概念性概念性物理物理物理经验经验 - 概念性概念性 - 物理 - 物理线性线性线性 - 非 - 非线性线性 - 非线性线性 - 无线性线性 - 分散的隆起的动态 - 确定的 - 确定的stiticativatient-确定的stiticativation-statigation确定性stiticativation 时间时间ariant ariant ariant时间ariant in ariant in ariant时间变化变体 - 时间不变的时间不变基于事件的事件基于事件 - 连续持续完整 - 部分partial-partial-partial-partisial center-pential General-特殊用途特殊用途
神经符号人工智能：一类新兴的人工智能工作负载及其特征
摘要 — 神经符号人工智能是人工智能研究的一个新领域，旨在将传统的基于规则的人工智能方法与现代深度学习技术相结合。神经符号模型已经证明了在图像和视频推理等领域超越最先进的深度学习模型的能力。它们还被证明能够以比传统模型少得多的训练数据获得高精度。由于该领域出现的时间较晚，且已发表的结果相对稀少，这些模型的性能特征尚不清楚。在本文中，我们描述和分析了三种近期神经符号模型的性能特征。我们发现，由于复杂的控制流和低操作强度运算（例如标量乘法和张量加法），符号模型的潜在并行性低于传统神经模型。然而，在它们明显可分离的情况下，计算的神经方面主导着符号部分。我们还发现数据移动会造成潜在的瓶颈，就像在许多 ML 工作负载中一样。索引术语 — 神经符号、机器学习、性能、推理
迭代变量重新排序：驯服庞大的系统家族*
对于使用模型检查技术进行的系统验证，基于二元决策图 (BDD) 的符号表示通常有助于解决众所周知的状态空间爆炸问题。基于符号 BDD 的表示也被证明可以成功分析出现的系统族，例如，通过可配置参数或遵循面向特征的建模方法。此类系统族的状态空间面临参数或特征数量的额外指数爆炸。众所周知，有序 BDD 中变量的顺序对于模型表示的大小至关重要。特别是对于从现实世界系统自动生成的模型，由于变量顺序错误，族模型甚至可能无法构建。在本文中，我们描述了一种称为迭代变量重新排序的技术，它可以构建大规模的族模型。我们通过一个具有冗余机制的飞机速度控制系统来证明我们的方法的可行性，该系统以概率模型检查器 P RISM 的输入语言建模。我们表明，标准重新排序和动态重新排序技术分别由于内存和时间限制而无法构建系列模型，而新的迭代方法则成功生成了符号系列模型。
利用深度神经网络进行本体推理
进行逻辑推理的能力是人类智能行为的一个基本方面，因此也是实现人类水平的人工智能的一个重要问题。传统上，知识表示和推理领域的基于逻辑的符号方法已用于为代理配备类似于人类逻辑推理能力的能力。然而，最近，人们越来越有兴趣使用机器学习而不是基于逻辑的符号形式来解决这些任务。在本文中，我们采用最先进的方法来训练深度神经网络，以设计一种新模型，该模型能够学习如何以基本本体推理的形式有效地执行逻辑推理。这是一项重要且非常自然的逻辑推理任务，这就是为什么所提出的方法适用于大量重要的现实问题。我们展示了几个实验的结果，这些结果表明我们的模型能够在非常大、多样化且具有挑战性的基准上学习执行高精度的本体推理。此外，事实证明，所建议的方法较少受到基于逻辑的符号推理的各种障碍的影响，同时从生物学的角度来看，它是令人惊讶的合理。
使用 Tamarin 对后量子信号协议进行形式化验证
摘要。数十亿人使用 Signal 协议在 Facebook Messenger、Google Messages、Signal、Skype 和 WhatsApp 等应用程序中进行即时通讯。然而，量子计算的进步威胁到该协议基石的安全性：Diffi-Hellman 密钥交换。实际上存在抗性替代方案，称为后量子安全，但用这些新原语替换 Diffi-Hellman 密钥交换需要对相关的安全性证明进行深入修订。虽然当前 Signal 协议的安全性已经通过手写证明和计算机验证的符号分析得到了广泛的研究，但其抗量子变体缺乏符号安全性分析。在这项工作中，我们提出了 Signal 协议后量子变体的第一个符号安全模型。我们的模型专注于 Signal 的两个主要子协议的核心状态机：X3DH 握手和所谓的双棘轮协议。然后，我们利用 Tamarin 证明器的自动证明，使用 PKC'21 中的 Hashimoto-Katsumata-Kwiatkowski-Prest 后量子 Signal 握手和 EUROCRYPT'19 中的 Alwen-Coretti-Dodis KEM 双棘轮实例化，由此产生的后量子 Signal 协议具有与其当前经典对应协议相同的安全属性。
联结主义与认知架构：批判性分析
• 民间心理学怀疑论者：这些哲学家认为，符号人工智能系统中的意向性/“目标”和“信念”等概念过于抽象，无法在计算机系统中有意义地实现。他们喜欢联结主义，因为它提供了一种更严格的数学/计算/“科学”方法来建模认知。计算心理学怀疑论者：另一方面，这些哲学家认为当时的符号人工智能系统太像计算机、计算性太强、太僵化（即没有符号基础）。他们喜欢联结主义，因为它通过直接计算感官数据来解决认知“基础”问题。他们认为，与串行人工智能方法相比，感官数据的分布式并行计算更有可能让认知“浮现”。