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设计体现数学学习的理论和实践
体现的数学学习是基于人类通过有目的的运动，感官的使用以及创造和利用工件与身体和社会环境互动的能力。作为一个田间范式，体现的学习源于认知科学的体现转弯，它坚持认为，感知和动作是我们思维的形式上是我们思维的组成型 - 认知是固有的模态和位置的活动（例如，Chemero，2013），它吸引了身体与世界与世界（Gibson，gibson，1986，1986年）的物理互动。因此，认知（包括学习和知识）源于感知和运动系统的活动，因此，依次是由身体的物理特性和运动能力塑造的（Glenberg，2010年）。这些想法为更新课程设计和学习和教学资源提供了强大的动力（Shapiro＆Stolz，2019年）。
系统审查
建筑物和建筑部门是最大的碳发射极，占全球年度排放的三分之一以上。排放可以分别分为与建筑物运营和建筑材料相关的操作和具体碳。为了实现碳中性建筑物，应在整个建筑物的生命周期中最小化操作和具体碳。然而，大多数气候研究和行动都集中在最小化碳的最小化，而减少体现碳的努力却滞后。本报告概述了在建筑物的每个生命周期阶段评估体现碳排放的方法。在美国背景下比较了为生命周期评估（LCA）设计的数据库和工具。评估还原碳策略的案例研究将特别着重于弹性设计，结构改造，结构系统选择和材料规范。此外，本报告还确定了知识不足的领域，并概述了对碳评估和减少的未来研究需求。最后，该报告概述了与建筑物碳相关的国际标准和建筑物代码。总体而言，该报告提供了宝贵的指导和见解，以支持建筑部门正在进行的脱碳工作。通过强调创新策略和最佳实践，它为寻求减少碳排放并减轻气候变化的行业专家，政策制定者和研究人员提供了有用的资源。
teledrive：基于AI的体现触发系统
摘要本文介绍了“ Teledrive”，这是一种具有体现AI功能的远程呈现机器人系统，可以使操作员能够在任何未知的远程远程位置导航，并以最少的人为干预。我们在将老年公民以及受传染性疾病影响的偏远的“养育”民主化的背景下构思。特别是，本文着重于导航到粗糙目标区域（例如“卧室”或“厨房”）的问题，而不是预期的目的地。这在一个独特的基于“区域”的导航功能中引入，在当代解决方案中尚未深入探索。此外，我们描述了基于基于WEBRTC的通信框架建立的基于边缘计算的软件系统，通过易于使用的基于语音的人类机器人的交互来实现上述方案。此外，为了增强远程护理人员的操作易于操作，我们结合了“遵循的人”功能，该功能可以按照操作员的指示在其房屋中关注一个人。此外，与现有解决方案不同，呈现的系统与特定的机器人硬件相结合。我们通过基线实验，用户研究和现实生活部署评估了所提出系统的效率。
外骨骼体验的体验-DRS数字图书馆
摘要：职业外骨骼的重要性正在增加，为身体苛刻的任务提供救济和改善幸福感。现有的采用框架 - 揭示了发展的关键因素（例如，舒适和任务适合）和实施（例如熟悉时间和组织的观点）。，主要通过人体工程学解决了身体方面。作为外骨骼技术固有地涉及身体，用户的看法和经验与身体经验有关。需要进一步的研究来全面了解人类的互动，并探讨用户体验如何展开以及外骨骼和用户的特征如何相互影响。我们的贡献是一个概念框架，利用了既定的用户体验框架和身体经验的概念，它通过使外骨骼研究中的身体背景下的背景来解决这一差距。我们研究了不断发展的人类外观体验的细微动态，以及其各个方面如何围绕用户的物质纠缠，影响用户与身体和自我感知的关系。
使用程序生成的大规模具身人工智能
海量数据集和大容量模型推动了计算机视觉和自然语言理解领域的许多最新进步。这项工作提供了一个平台，使具身人工智能能够取得类似的成功。我们提出了 P ROC THOR，一个用于程序化生成具身人工智能环境的框架。P ROC THOR 使我们能够对任意大的多样化、交互式、可定制和高性能虚拟环境数据集进行采样，以在导航、交互和操作任务中训练和评估具身代理。我们通过 10,000 个生成的房屋样本和一个简单的神经模型展示了 P ROC THOR 的强大功能和潜力。在 P ROC THOR 上仅使用 RGB 图像训练的模型，没有明确的映射，也没有人工任务监督，在 6 个用于导航、重新排列和手臂操作的具身人工智能基准测试中产生了最先进的结果，包括目前正在运行的 Habitat 2022、AI2-THOR Rearrangement 2022 和 RoboTHOR 挑战。我们还通过在 P ROC THOR 上进行预训练（无需在下游基准上进行微调）在这些基准上展示了强大的 0-shot 结果，通常击败了访问下游训练数据的以前最先进的系统。
RoboTHOR：一个开放的仿真到现实具象人工智能平台
视觉识别生态系统（例如 ImageNet、Pascal、COCO）在现代计算机视觉的发展中发挥了不可否认的作用。我们认为，在这些生态系统出现之前，交互式和具身视觉 AI 已经达到了与视觉识别类似的发展阶段。最近，各种合成环境已被引入以促进具身 AI 的研究。尽管取得了这些进展，但在模拟中训练的模型如何很好地推广到现实这个关键问题仍然基本上没有答案。为模拟到现实的具身 AI 创建一个可比的生态系统提出了许多挑战：（1）问题固有的交互性，（2）现实世界和模拟世界之间需要紧密结合，（3）复制可重复实验的物理条件的难度，（4）以及相关成本。在本文中，我们引入了 R OBO THOR 来使交互式和具身视觉 AI 的研究民主化。 R OBO THOR 提供模拟环境框架
认知作为形态学/形态发生学的体内体现计算
摘要：认知，历史上被认为是人类独有的能力，但最近发现它是所有生物体（从单细胞开始）都具备的能力。本研究从信息计算的角度探讨认知，其中自然界的结构被视为信息，过程（信息动态）被视为计算，从认知主体的角度来看。认知被理解为并发形态/形态发生计算的网络，它是物理、化学和生物主体的自组装、自组织和自创生的结果。当今以人为中心的认知观仍然在各大百科全书中盛行，存在各种未解决的问题。本文探讨了形态计算、形态发生、代理、基础认知、扩展进化综合、自由能原理、认知作为贝叶斯学习、主动推理和相关主题的最新研究，为旧计算主义认知模型固有的问题提供了新的理论和实践视角，这些模型基于抽象符号处理，没有意识到认知代理体现的实际物理约束和可供性。更好地理解认知对于未来的人工智能、机器人技术、医学和相关领域至关重要。
中西部上部的碳政策制定
二十年来，明尼苏达州可持续建筑指南（B3）中已经包括了体现的碳考虑和要求。最初，该计划致力于收集整个建筑物生命周期评估，以构建用于确定未来标准的数据集。随着运营碳排放量在2030年接近零净值，构造的碳排放越来越重要。因此，该程序正在发展为包括一种独特的体现碳的方法，该方法将整个建筑物生命周期评估整合到了前阶段，并在施工阶段收集了混凝土，钢，钢筋，沥青，沥青和其他材料的环境产品声明（EPDS）。这些材料必须遵守2026 - 2028年之间预期的体现碳限制，这是明尼苏达州购买清洁立法的一部分，该立法适用于垂直（建筑物）扇区物料采购和水平（道路和桥梁）建筑。这些准则包括政府，大学，工业和非营利组织的意见。过程和结果可以作为使业务案例扩大中西部上部碳结构的模型。
六种语言粒度的具身处理
语言处理受感觉运动体验的影响。在这里，我们回顾了语言处理中体现和扎根影响的行为证据，这些影响涵盖六个语言粒度级别。我们研究 (a) 子词特征，讨论扎根对图像性（词形和含义之间的系统关联）的影响；(b) 单词，讨论模拟颜色、感觉模态和空间位置的边界条件和概括；(c) 句子，讨论动作方向模拟的边界条件和应用；(d) 文本，讨论模拟教学如何提高初学者的理解力；(e) 对话，讨论多模态线索如何改善轮流和对齐；(f) 文本语料库，讨论分布式语义模型如何揭示扎根和体现知识在文本中的编码方式。这些方法正在汇聚成令人信服的语言心理学解释，但与此同时，对体现方法和特定实验范式也提出了重要的批评。最可靠的前进之路需要采用多种科学方法。通过提供互补证据，结合不同粒度级别的多种方法可以帮助我们更全面地了解语言处理中体现和基础的作用。