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研究视力缺陷的Millirobot Telemanipulation中的触觉反馈
摘要 - 由于其非传统运动学和动态架构以及它们频繁使用次优成像方式，因此磁性驱动的millirobot的演变引起了独特的远程操作挑战。最近对Millirobot的触觉接口的调查显示了希望，但缺乏为未来发展辩护所必需的临床动机任务情景。在这项工作中，我们调查了在视觉不足条件下磁性驱动的millobot的双侧远程作用的触觉反馈的效用。我们在动脉瘤盘绕的过程中进行了N = 23个用户研究，该程序要求参与者通过Maze在几乎完全黑暗的迷宫中导航，以在模拟的荧光镜检查下操纵珠子到目标。我们假设用户将通过触觉反馈更好地完成远程接管任务，同时与无反馈条件相比，用户可以减少周围环境的过多力量。我们的结果表明，参与者的珠子评分提高了40％以上，平均力量降低了近10％，并且具有触觉反馈的最大力量降低了13％，并且其他指标的显着改善。结果表明，当删除触觉反馈时，保留了触觉反馈的好处。这些发现表明，触觉反馈有可能显着改善传统视力不足的任务中的Millirobot远程注射和控制。
有关拟议的生物多样性足迹方法的反馈问题
方法和工具对您有用，因为您认为它们与与性质相关的评估和报告活动的相关性？大型公司现在拥有漫长而复杂的供应链，对于投资者而言，对于公司本身而言，要确切知道其供应商所在的位置以及受潜在生物多样性损失风险影响的地区的规模。鉴于此，我们基于自然的评估的最有用的工具/方法可能是供应链可追溯性工具。这将使我们在生物多样性方面处于敏感领域时，可以在供应商站点的地理位置更精确。这样的工具还可以帮助获得准确的数据并避免近似值。明确的定义是什么构成敏感区域和一个数据库来识别最脆弱的站点，这也可能对在该地点运营的公司进行生物多样性损失问题也很有用。4。鉴于现有足迹方法的优势和局限性，应
从人类反馈（RLHF）学习的强化学习
https://www.youtube.com/watch?v=xwukx- ayirs＆list = pljv_el3uvtsmhtsmhtt7_y6sgthghghphghp1vb2p2p2j＆index = 29
主张针对人与世系统应用的反馈控制
摘要 - 本文提出了针对人地球系统（HESS）的反馈控制，它本质上是捕获人与自然之间相互作用的复杂系统。HES研究中最近的关注是针对制定旨在实现环境和社会目标的降低气候变化和适应策略的。但是，现有方法在很大程度上依赖于HES模型，HES模型本质上由于系统的复杂性而遭受了不准确的损失。此外，对于优化任务，过于详细的模型通常被证明是不切实际的。我们提出了一个从反馈控制策略继承的框架，即对模型错误的鲁棒性，因为使用从现场检索的测量结果减轻了不准确性。该框架包括两个嵌套的控制回路。外循环计算HES的最佳输入，然后由在内部循环中控制的执行器对其进行实现。还确定了应用程序的潜在字段，并提供了一个数值示例。
通过一致反馈抑制控制酶活性*
最近的研究-4关于微生物中天冬氨酸家族氨基酸生物合成的最终产物调节的研究揭示了存在几种神经控制模式。本报告描述了在光合细菌中观察到的一种现象，该现象为一个控制方案提供了一个基本元素，即，在分支的生物合成途径中，通过两种氨基酸源产物的同时作用。我们认为，这种效应可能被认为是一致的反馈抑制，它将被证明具有一般意义，尤其是在分支或相互连接的生物合成途径中。Materials and Methods.-Growth of bacteria: The strain of Rhodopseudomonas capsulatus used was a new isolate, with properties closely corresponding to those described by van Niel.5 It was grown photosynthetically in a synthetic medium identical to that specified by Ormerod et al.,6 except that the nitrogen source was 0.1 per cent L-glutamate instead of ammonium sulfate, and thiamine添加盐酸盐（1 mg/L）代替生物素。细胞，以制备提取物。酶制备：提取物是通过悬浮在0.05 m磷酸钾 + 0.02 m的声音破坏（10-kc示波器）中制备提取物，在氩气的大气下，磷酸钾 + 0.02 m，F-磁乙醇缓冲液pH 7.2。通过以18,500 x g离心30分钟来阐明Sonicate，然后在30,000 rpm下进行第二个离心16小时（Spinco RotorN1O。30）。饱和硫酸铵溶液，
从答案中学习的加固学习
检索增强的生成（RAG）是一种证明大语言模型（LLMS）的准确性和可靠性的方法，以进行开放域问答（ODQA）。传统的AP-PARACHES依赖于监督学习，这可能导致误导用户意图和系统输出。从人类反馈中学习（RLHF）通过使用人类偏好反馈训练奖励模型来解决此问题。在这项工作中，我们介绍了一个新颖的RLHF框架，用于ODQA，利用现有的大规模答案重新计算数据集用于培训重新模型。特别是，我们对ODQA的奖励模型扮演两个互补的角色：（i）将排名分数作为PPO的重新分配，以及（ii）检索相关事实，使ODQA系统能够提出事实答案。实验性媒介表明我们提出的框架对RLHF有效，从而导致ODQA的近乎专家性能。索引术语：检索效果的一代，加强学习，人类反馈，回答reranking
宪法人工智能：人工智能反馈带来的无害性
此图显示了根据众包工作者的模型比较计算出的无害性与有用性 Elo 分数（分数越高越好）。它显示了帕累托改进（即双赢局面），其中宪法 RL 比标准 RLHF 更有帮助，也更无害。
人工智能在反馈中的应用：定性分析
反馈，尤其是形成性或“前馈”类型的反馈，对于高等教育的学生了解自己的错误、改善表达和清晰的想法非常重要。虽然技术辅助反馈模式（例如音频或视频）很普遍，但确保其有效性和简洁性（尤其是对于非英语背景 (NESB) 教育者而言）可能具有挑战性。本研究调查了皇家墨尔本理工大学工程学院 NESB 教育者的态度和经验，重点关注他们使用人工智能辅助工具为高等教育环境中的学生提供反馈的情况。研究人员利用一项调查，研究了个人和语言属性如何影响反馈策略，并探讨了教育者对将人工智能工具（如 ChatGPT 和 BARD）整合到教学实践中并提高学生对收到的反馈的参与度的看法。通过主题分析，研究结果表明，个人背景和语言能力显著影响了反馈的提供。此外，尽管教育工作者对人工智能辅助工具的熟悉程度不同，但人们普遍认为这些工具有助于改善反馈。这需要有针对性的员工培训、仔细的人工监督以确保质量并避免偏见，以及定制的人工智能培训以使反馈与个人教学风格保持一致。