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教人工智能玩 Minecraft
人工智能 (AI) 是设计为像人类一样思考和行动的机器。将 AI 放入虚拟世界，它们就被称为 AI 代理，它使用从训练中获得的知识在世界中执行任务。虚拟世界中的 AI 代理只能在复杂度和多样性有限的环境中使用专门的模型执行一组狭窄的任务。一个需要代理不断学习和适应各种开放式任务并使用先前获得的知识来确定下一步行动的丰富世界将使代理无能为力。为了研究用于指导代理执行 Minecraft 中的基本任务的 AI 教学方法，以确定哪种 AI 教学方法会产生最佳效果，进行了系统的文献综述，提取了 57 篇论文并确定了适合 AI 代理训练方法和功能的主题和子主题。这是为发现可以实施哪些 AI 训练方法，使代理能够在复杂而丰富的世界中执行任务，从而促进基于游戏的学习。研究发现，将强化学习 (RL) 方法与有效的奖励系统完美结合，可为代理提供必要的知识，使其能够在更复杂的层面上执行任务。RL 集成了一系列独特的方法，例如牛顿动作建议 (NAA)、行为克隆 (BC)、视频预训练 (VPT)、人类演示和自然语言命令，以实现特定目标。这意味着可以通过建立一个深思熟虑的框架来教导代理在复杂的环境中执行开放式任务，该框架涉及如何在各个领域教导代理，从而有可能通过基于游戏的学习将这些教导融入现实世界。关键词：基于游戏的学习；社会 5.0 教育；我的世界强化学习；AI 代理；训练 AI 代理
AI 简介（使用 Scratch）
人工智能简介：使用 Scratch 编写人工智能代码 1 学习目标 1 建议年龄或年级 1 持续时间 1 探索的平台和语言 1 材料 1 热身（10 分钟）1 那么人工智能到底是什么？它是如何工作的？（10 分钟）2 人类如何学习、数据收集和数据集 2 算法过程：训练和测试人工智能模型 3 人工智能训练过程：当它不起作用时 3 人工智能的优势和局限性 3 构建您自己的人工智能模型！(40 分钟)3 第 1 部分：训练图像识别模型以检测叉子和勺子 (20 分钟)4 第 2 部分：在 Scratch 中编写您的 AI 模型 (20 分钟)7 我们还能用数据训练的 AI 做什么？(5 分钟)11 AI 如何影响您的生活？(25 分钟)11 AI 在您的生活中处于什么位置？11 当今的 AI 12 体育 12 医疗保健 12 农业 12 总结！(10 分钟) 13 进一步了解 13 编码扩展 #1 - 姿势识别 (15 分钟)13
对用FRP加固的破裂钢板的疲劳性能进行了调查
疲劳裂纹是钢结构的常见缺陷，在不同的负载和各种环境因素的长期影响之后[1]。如果没有及时有效治疗，它最终可能导致结构性疲劳失败。维修和加固技术的出现提供了一种解决此问题的新方法。与更换损坏的结构部件相比，维修和加固技术在时间和成本方面都具有很大的优势[2，3]。在裂纹尖端上使用裂纹停止孔是最常用的临时控制技术之一。在过去的几十年中，许多学者研究了裂纹停止孔的工程应用[4，5]。结果表明，裂纹停止孔的形状，尺寸和姿势的合理设计可以有效地降低裂纹的生长速度并增加残留疲劳寿命。但是，当在疲劳裂纹尖端处理裂纹停止孔时，原始结构的机械强度被削弱，并创建了新的容易疲劳的区域。更重要的是，当裂纹从裂纹停止的边缘启动时，由于存在停止孔的存在，新裂纹的膨胀速率不会改变[6]。作为一种复合材料，纤维增强聚合物（FRP）材料具有高强度重量比，良好的耐腐蚀性和疲劳性能，并且几乎可以将其分为几乎所有所需的形状。在过去的几年中，关于结构缺陷大小的影响[7，8]，粘合剂的特性[9，10]和FRP键合法
附属楼裂缝咨询服务……
2.1 数据表中列出的采购机构打算按照数据表中指定的选择方法从邀请函中列出的顾问中选出一名顾问。符合条件的顾问将受邀提交数据表中指定的技术建议书和财务建议书，或仅提交技术建议书，以获得数据表中指定的任务所需的咨询服务。该建议书将成为与选定的顾问进行谈判并最终签署合同的基础。 2.2 顾问应熟悉当地情况，并在准备建议书时考虑到这些情况，包括参加数据表中指定的预建议书会议。参加任何此类预建议书会议都是可选的，费用由顾问承担。 2.3 采购机构将及时免费向顾问提供数据表中指定的顾问建议书准备所需的投入、相关项目数据和报告。 3. 利益冲突
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
用于实时检测颅内脑电图中高频振荡 (HFO) 的电子神经形态系统
嵌入式设备可以在本地实时处理生物医学信号，因此临床研究和治疗应用的生物医学信号分析可以受益匪浅。一个例子是分析癫痫患者的颅内脑电图 (iEEG) 以检测高频振荡 (HFO)，这是致痫脑组织的生物标志物。混合信号神经形态电路提供了构建紧凑、低功耗神经网络处理系统的可能性，该系统可以实时在线分析数据。在这里，我们介绍了一种神经形态系统，该系统在同一芯片上结合了神经记录头端和脉冲神经网络 (SNN) 处理核心来处理 iEEG，并展示了它如何可靠地检测 HFO，从而实现最先进的准确性、灵敏度和特异性。这是首次使用混合信号神经形态计算技术实时识别 iEEG 中相关特征的可行性研究。
飞机结冰手册 91-03901
在编写本手册的过程中，技术需要对过去和现在的程序以及现场经验进行审查。在这些程序中，需要简化假设才能进行分析，需要不完美的模拟，演示测试并不总是足够具体或相关性很好。因此，必须使用工程判断来提供设计、分析和测试所需的保守性，以补偿不确定性。由于该领域的持续研究和开发，预计未来 FAA 将定期更新本手册。这些更新将在可用时通过后续活页附录纳入，并按照联邦航空管理局的指示进行。