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SpotlessMind - 引出分享神经反馈态度的设计探索
通过分享和解读内心状态实现相互理解具有社会意义。先前的研究表明，人们认为脑机接口 (BCI) 是一种隐性交流认知状态的合适工具。在本文中，我们进行了一项在线调查（N=43），以确定隐性共享认知状态的系统的设计参数。为了实现这一目标，我们设计了一个名为“SpotlessMind”的研究探测器，以艺术的方式与他人分享大脑占用情况，同时考虑旁观者的体验来引出用户反应。结果显示，98% 的人希望看到该装置。人们会将其用作一种开放的姿态和一种沟通的媒介。抽象视觉、听觉和体感描述是在可理解性和用户隐私保护之间的良好权衡。我们的工作支持设计引人入胜的原型，以促进个人之间的同理心、认知意识和融合。
治疗非特异性腰痛的数字技术
2.3 本次评估的目标人群是 16 岁及以上患有非特异性腰痛的人。该病症可能是急性的（即持续时间少于 3 个月），也可能是慢性的（即持续时间 3 个月或更长时间）。NICE 关于 16 岁以上腰痛和坐骨神经痛的指南建议考虑几种非药物干预措施来治疗腰痛。这些措施包括自我管理、锻炼、手法治疗、心理治疗、身体和心理相结合的计划以及重返工作岗位的计划。它建议根据个人的具体需求、偏好和能力量身定制这些干预措施。
5G Mokki™ Tech Space 服务站 - 背景介绍
Start North 网络加速了新技术的学习和应用，以应对全球可持续发展的挑战。该网络由世界领先的大学、公司和非营利组织组成，例如 Ambitious Africa，这是一项将非洲和北欧青年聚集在一起，将非洲推向新高度的倡议。除了 5G Mokki 科技空间外，Start North 网络还提供各种类型的活动、计划和方法，以补充当前的教育体系。5G Mokki 是 Start North 的商标。
rlaif vs. rlhf：通过AI反馈从人类反馈中缩放加强
Harrison Lee，Samrat Phatale，Hassan Mansoor，Thomas Mesnard，Johan Ferret，Kellie Lu，Colton Bishop，Ethan Hall，VictorCărbune，Abhinav Rastogi，Sushant Prakash Prakash ICML 2024 div>Harrison Lee，Samrat Phatale，Hassan Mansoor，Thomas Mesnard，Johan Ferret，Kellie Lu，Colton Bishop，Ethan Hall，VictorCărbune，Abhinav Rastogi，Sushant Prakash Prakash ICML 2024 div>
反馈引导的自主驾驶-CVF Open Access
虽然行为克隆最近已成为自主驾驶的非常成功的范式，但Humans很少学会通过单独的模仿或行为克隆来执行复杂的任务，例如驱动或行为。相比之下，人类的学习通常涉及在整个交互式学习过程中的其他详细指导，即通常通过语言的反馈提供详细的信息，以详细信息，以进行审判的哪一部分进行，不正确或次要地进行。以这种观察的启发，我们引入了一个有效的基于反馈的框架，用于改善基于行为克隆的传感驱动剂培训。我们的关键见解是利用大语模型（LLM）的重新进步，以提供有关驾驶预测失败背后的理由的纠正良好的反馈。更重要的是，我们引入的网络体系结构是有效的，是第一个基于LLM的驾驶模型的第一个感觉运动端到端培训和评估。最终的代理在Nuscenes上的开环评估中实现了最新的性能，在准确性和碰撞率上的表现优于先前的最新时间超过8.1％和57.1％。在卡拉（Carla）中，我们的基于相机的代理在以前的基于激光雷达的AP摄入率上提高了16.6％的驾驶得分。
最终版 - 17/07/24 国王演讲 2024 背景简报最终版 GOV.uk.docx
首相致辞 4 陛下向议会两院发表的隆重演讲 7 经济稳定与增长 11 预算责任法案 11 国家财富基金法案 12 养老金计划法案 14 规划与基础设施法案 17 就业权利法案 20 英国权力下放法案 23 客运铁路服务（公有制）法案 26 更好的巴士法案 28 铁路法案 30 银行处置（资本重组）法案 33 仲裁法案 34 产品安全与计量法案 37 数字信息与智能数据法案 39 高速铁路（克鲁至曼彻斯特）法案 42 审计改革与公司治理法案草案 44 英国能源和清洁能源超级大国 46 英国能源法案 46 英国皇家地产法案 48 可持续航空燃料(收入支持机制) 法案 50 水 (特别措施) 法案 52 边境安全、打击反社会行为、夺回我们的街道 54 边境安全、庇护和移民法案 54 犯罪和警务法案 56 恐怖主义 (场所保护) 法案 59 受害者、法院和公众保护法案 61 打破机会障碍 63 儿童福利法案 63 英格兰技能法案 66 租户权利法案 68 足球治理法案 71 租赁和共同持有改革法案草案 74 平等 (种族和残疾) 法案草案 77 转换实践法案草案 79 健康 81 烟草和电子烟法案 81 精神健康法案 83 国家安全和服务国家 86 希尔斯堡法律86 武装部队专员法案 88 北爱尔兰遗留立法 90
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摘要本文重点介绍了自动驾驶车辆的控制问题之后的路径。旨在增强鲁棒性和衰减现象，基于Lyapunov理论开发了一种超级扭转的滑动模式控制算法（STA），其中通过应用倒退技术来提供控制系统稳定性的证明。此外，进行MATLAB/SIMULINK和CARSIM之间的共模拟以验证控制性能后的路径。在这项研究中，Stanley控制器，常规滑动模式控制（SMC）和模型预测控制（MPC）用作评估提出的STA性能的基准控制器。在模拟中考虑了两种驾驶场景，包括正常驾驶和猛烈驾驶。全面评估控制绩效和控制工作（即转向的大小），新颖地提供了一个集成和加权性能评估指数。仿真结果表明，在正常驾驶情况下，所提出的STA的𝐼𝑊𝑃𝐸𝐼可以减少40.5％，25.8％，10.9％；与斯坦利控制器，常规SMC和MPC相比，在激烈的驾驶情况下，在激烈的驾驶情况下有62.5％，24％，6.8％。结果还表明，所提出的STA在颤动的衰减方面优于常规SMC，从而导致前方向盘角度输入更平滑，并且更平滑。与MPC相比，所提出的STA的优点在于其计算复杂性较低。此外，通过更改车辆质量和轮胎参数来验证控制器的鲁棒性。与基准方法相比，所提出的STA可以将𝐼𝑊𝑃𝐸𝐼的波动减少22.6％，22.3％和5.9％。这些结果表明，对系统扰动的考虑对于超级扭转滑动模式控制器的设计至关重要，这可以改善系统后自动驾驶汽车路径的鲁棒性。