XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemachines
旋转机
ge vernova专有信息 - 本文档包含ge vernova专有信息。It is the property of GE Vernova and shall not be used, disclosed to others or reproduced without the express written consent of GE Vernova, including, but without limitation, in the creation, manufacture, development, or derivation of any repairs, modifications, spare parts, or configuration changes or to obtain government or regulatory approval to do so, if consent is given for reproduction in whole or in part, this notice and the notice set forth on each page of本文档应全部或部分复制出现。本文档中包含的信息也可以由美国出口控制法控制。禁止未经授权的出口或重新出口。此演示文稿和此处的信息仅用于信息目的，并且可能会更改，恕不另行通知。
智能机器2035-机器人增长伙伴关系
智能机器在2035年的样子将取决于我们今天的动作。他们不会仅仅由技术发展而驱动，而是由智能机器和社会的相互作用所驱动。智能机器将融入工作和社会社区，甚至是看不见的。他们将与我们的设备，AIS，其他智能机器和我们进行交流和协作。他们将在物理世界中体现智力。他们可以整理我们的房屋，从当地商店提供杂货，并适应我们一生的需求，随着年龄的增长提供支持。他们可能会驱使我们上班，并完成商店地板上的重复日常任务。他们可以与那些确保我们安全的人合作。或可能悄悄地努力保护自然世界，耕种我们的农作物，监视，保护和修复环境或在太空中建造太阳能站。
大脑、思维和机器中的语言
长期以来，人们一直认为只有人类才能创造和理解语言。但现在，人工语言模型 (LM) 首次实现了这一壮举。在这里，我们调查了 LM 在语言如何在大脑中实现的问题上提供的新思路。我们讨论了为什么 LM 可能与人类语言系统具有先验相似性。然后，我们总结了证据表明 LM 以与人类足够相似的方式表示语言信息，从而能够在语言处理过程中实现相对准确的大脑编码和解码。最后，我们研究了哪些 LM 属性（它们的架构、任务性能或训练）对于捕捉人类对语言的神经反应至关重要，并回顾了使用 LM 作为计算机模型生物来测试语言假设的研究。这些正在进行的研究使我们更接近于理解我们理解句子和用语言表达思想的能力背后的表征和过程。
大脑，思想和机器中的语言
长期以来一直认为只有人类才能产生和理解语言。，但现在，人造语言模型（LMS）首次实现了这一壮举。在这里，我们调查了新的购买LMS在大脑中如何实现语言的问题。我们讨论为什么先验，LMS可能会与人类语言系统共享相似之处。然后，我们总结证据表明，LMS代表语言信息与人类的语言信息相似，以使相对准确的大脑编码和在语言处理过程中进行编码。最后，我们检查了哪些LM属性（您的架构，任务性能或培训）对于捕获人类对语言的神经反应至关重要，并审查了LMS的研究，例如在计算机模型生物体中，用于测试有关语言的假设。这些正在进行的调查使我们更加接近理解我们理解句子并用语言表达思想的能力的代表和过程。
数据驱动的加固学习，用于洗衣机最佳电机控制
摘要 - 在本文中，我们解决了为现代洗衣机开发先进的电机控制系统的挑战，这是在各种条件下运行所需的。传统系统的设计通常依赖于手动反复试验方法，从而限制了增强性能的潜力。为了克服这一点，我们提出了一种新型的持续增强钢筋学习框架，该框架是针对洗衣机的脱水周期期间的平衡维持而定制的。我们的方法引入了延迟的在线更新机制，该机制利用在线互动的某些时期利用了过渡数据。此方法有效地规避了在局部增强学习中通常遇到的分布转移问题。我们的经验结果表明，在各种任务中，包括涉及不同类型的洗衣店的载荷平衡效率的平均平均增加了近16％。这项研究不仅增强了工业环境中强化学习的适用性，而且还代表了智能设备技术开发的重要一步。
在具有部分知名语义的环境中的奖励机和政策联合学习
我们研究了由奖励机器编码的任务的加强学习问题。在环境中的一组属性（称为原子命题）中定义任务，并由布尔变量代表。文献中常用的一个不切实际的假设是，这些命题的真实价值是准确的。在实际情况下，这些真实价值观尚不确定，因为它们来自不完美的传感器。同时，奖励机可以很难明确地建模，尤其是当它们编码复杂的任务时。我们开发了一种增强学习算法，该算法会渗透到奖励机器，该奖励机器在学习如何执行它的同时编码了基本任务，尽管命题的真实价值是不确定的。为了解决此类不确定性，该算法对原子命题的真实价值保持了概率估计；它根据环境探索到达的新感官测量结果来更新此估算。另外，该算法维护了一个假设奖励机，该奖励机是对编码要学习的任务的奖励机器的估计。在代理商探索环境时，该算法根据获得的奖励和原子命题的真实价值的奖励和提议来更新假设奖励机。最后，该算法对假设奖励机的状态使用Q学习过程来确定完成任务的最佳策略。我们证明，该算法成功地侵入了奖励机，并渐近地学习完成各自任务的政策。
理解机器的“思维”：探索心理学在促进人工智能发展中的作用
抽象人工智能（AI）已成为当代人类生活不可或缺的一部分。它几乎在每个领域都有申请，例如医疗保健，教育和安全。虽然它继续蓬勃发展，但AI并不完美。AI系统的日益复杂性导致了一个批判性问题的出现，称为“黑匣子问题”，其中这些系统的内部工作仍然不透明且难以解释。这种不透明度阻碍了我们对AI决策过程的理解，并提出了对问责制，透明度和可信度的担忧。此外，在某些领域，人工智能仍然远远落后于人类认知。心理学源于人类的认知，行为和情感，提供了一种复杂的镜头，可以通过该镜头使AI设备更具透明度和清晰度。本文探讨了人工认知的跨学科领域，该领域吸收了现代AI中的认知心理原理。通过对人工认知技术的全面分析及其对人工智能的影响，本文旨在为缓解黑匣子问题的持续讨论做出贡献，并推进负责任的AI技术的负责发展和部署。本文提供的更大的目标是介绍心理学学科在以人工智能为主的世界中如何相关甚至必要。
关注机器在刑事法律领域的价值观和人工智能
主要是缓刑，但也有假释——学者们称这种现象为“大规模监督”。[10] 美国国家司法研究所认为，人工智能有机会促进对这一人群的风险和需求的实时评估，以及移动服务的提供和该机构所称的“个人智能追踪”。该研究所的 Eric Martin 和 Angela Moore 提供了以下生物识别用例来说明这种潜力：“人工智能可穿戴设备可以监测生物数据，评估个人的压力和情绪，并向社区监督官员发送警报，告知该人可能处于危险境地。”他们认为，这将使缓刑官员能够“在犯人最有可能重犯的时候，以外科手术般的精准度”集中有限的资源。作为对目前基于 GPS 的电子监控设备的补充，他们宣称人工智能增强型设备有潜力在官员对通知做出反应之前“与个人互动，以缓解危险局势”。例如，人工智能可能会进行干预，“通过鼓励人们离开危险地点或参与认知行为疗法等程序。” [11]
使用物联网技术开发实时电池监控解决方案，以提高电动机的安全性和性能
该研究的目的是证明如何将基于IoT的电池性能监控系统用于任何机器，尤其是用于汽车电池。通过利用最新的物联网（IoT）技术，本研究提出了一个用于共享电池状态监视参数的概念。获得此类指标后，可以通过采取纠正措施来增加电池寿命。这个建议的框架可以通过将传感器安装在电池上，将电池参数数据传输到云数据库中。用户可以咨询此数据库，以跟踪电池的整体健康状况。这将提高电池使用效率并延长电池寿命。当它为整个系统提供动力时，众所周知，电池是任何设备中最关键的部分。因此，必须关注电池电压水平，因为不当或过度充电或放电可能会导致电池损坏或系统故障。为该研究项目构建基于IoT的电池监控系统，将使我们能够跟踪电池的充电和放电状态以及其电压和百分比。电池管理系统（BMS）是电机中的单独系统，可以跟踪电池组的所有特性，包括电压，电流，温度等。它还确保了锂电池的处理和安全性。之前，电池监视系统只是跟踪电池的健康状况，并通过机器的电池指示器提醒用户。多亏了技术进步，现在可以利用物联网（IoT）来远程警报电池状态。
