XiaoMi-AI文件搜索系统
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原文：社会复杂性影响鲻鱼的认知能力，但不影响其大脑结构
一些认知能力被认为是复杂社会生活的结果，这种社会生活使个体能够通过先进的策略实现更高的适应性。然而，大多数证据都是相关的。在这里，我们进行了一项实验研究，研究群体大小和组成如何影响孔雀鱼 (Poecilia reticulata) 的大脑和认知发育。在 6 个月的时间里，我们按照 3 种社会处理方法中的一种饲养性成熟的雌性：一个小的同类群，由 3 只孔雀鱼组成；一个大的异类群，由 3 只孔雀鱼和 3 只溅斑灯鱼 (Copella arnoldi) 组成——一种在野外与孔雀鱼共存的物种；以及一个大的同类群，由 6 只孔雀鱼组成。然后，我们测试了孔雀鱼在自我控制 (抑制控制)、操作性条件反射 (联想学习) 和认知灵活性 (逆向学习) 任务中的表现。使用 X 射线成像，我们测量了它们的大脑大小和主要大脑区域。 6 只个体组成的较大群体（包括同种群体和异种群体）表现出比较小群体更好的认知灵活性，但在自我控制和操作性条件反射测试中没有差异。有趣的是，虽然社交操纵对大脑形态没有显著影响，但相对较大的端脑与更好的认知灵活性相关。这表明，除了大脑区域大小之外，其他机制使来自较大群体的个体具有更大的认知灵活性。虽然没有明确的证据表明对大脑形态的影响，但我们的研究表明，生活在较大的社会群体中可以提高认知灵活性。这表明社会环境在古比鱼的认知发展中发挥着作用。
设计新叙事，打造一支 AI 就绪型劳动力队伍
更好的沟通策略支持与公众和商业行业的互动，这将增强国防部获得外部人才服务的能力。与此同时，愿意解决阻碍内部人才发展的文化障碍，将使人们能够采取持久的方法来留住这些非常有价值的人才，而不仅仅是强制性承诺。国防部应在负责任的人工智能部署方面发挥表率作用，必须重新思考如何吸引和留住有能力的人才。建议采取的行动包括为人工智能人才的入职创造更多机会，进一步促进已经在国防部工作的人工智能员工的职业发展，为这些员工提供使他们能够完成工作的技术，并与其他政府和私人组织合作。
设计超韧、超可拉伸液态金属-...
Shib Shankar Banerjee 1,#、Subhradeep Mandal 1、Injamamul Arief 1、Ramakanta Layek 2、Anik Kumar Ghosh 1、Ke Yang 3、Jayant Kumar 3、Petr Formanek 1、Andreas Fery 1、Gert Heinrich 1,4、Amit Das 1,5 * 1 德累斯顿莱布尼茨聚合物研究所 e。 V，Hohe Straße 6，德累斯顿，01069，德国 2 LUT 大学，拉赫蒂，Mukkulankatu 19，FI-15210，芬兰 3 马萨诸塞大学洛厄尔分校，先进材料中心，物理系，MA 01854，美国 4 德累斯顿工业大学，纺织机械和高性能材料技术研究所，Hohe Straße 6，德累斯顿，01069，德国 5 坦佩雷大学，工程与自然科学系，FI-33101，芬兰
与人机团队一起设计 AI 系统
但当错误决策的潜在后果很严重时，就需要更强的态势感知能力。在这种情况下，人类可以充当哨兵，依靠他们的经验来管理风险情况。虽然算法可能擅长识别定义不明确的过程，但也可能需要有经验的人来训练人工智能系统，担任教练的角色。在复杂程度和风险程度很高的情况下，人机交互的需求将达到顶峰，成为一种相互学习的关系。在这种情况下，人类专家是长期、点对点关系中的同伴。
产前孕产妇亲密伴侣暴力暴露与年轻婴儿的性别特定性变化有关：来自南非出生队列的证据
摘要人类机器人合作（HRC）是实现大众个性化趋势所需的灵活自动化的关键，尤其是针对以人为中心的智能制造。尽管如此，现有的HRC系统遭受了不良的任务理解和符合人体工程学的不良派系的困扰，这阻碍了善解人意的团队合作技能。为了克服瓶颈，在这项研究中提出了一种混合现实（MR）和基于视觉推理的方法，为人类和机器人的操作提供了相互认知的任务分配。首先，提出了一种启用MR的相互认知HRC体系结构，其特征是监视数字双胞胎状态，推理合作策略并提供认知服务。其次，引入了一种视觉推理方法，从每个代理商的行动和环境变化的视觉看法中学习场景解释，以使满足人类操作需求的任务计划策略。最后，提出了一种安全，符合人体工程学和主动的机器人运动计划算法，以使机器人执行生成的共同工作策略，而人类操作员则在MR环境中获得了直观的任务操作指导，以实现同情的协作。通过演示衰老电池的拆卸任务，实验结果促进了积极主动的HRC的认知智能，以进行灵活的自动化。
基于实时设计强大的四轴飞行器软件...
摘要。目前，制造可靠的无人机（无人机）是科学和技术的一项重要任务，因为此类设备在数字经济和现代生活中有很多用例，所以我们需要确保它们的可靠性。在本文中，我们建议用低成本组件组装四轴飞行器以获得硬件原型，并使用现有的开源软件解决方案开发具有高可靠性要求的飞行控制器软件解决方案，该解决方案将满足航空电子软件标准。我们将结果用作教学课程“操作系统组件”和“软件验证”的模型。在研究中，我们分析了四轴飞行器及其飞行控制器的结构，并提出了一种自组装解决方案。我们将 Ardupilot 描述为无人机的开源软件、适当的 APM 控制器和 PID 控制方法。当今航空电子飞行控制器可靠软件的标准是实时分区操作系统，该系统能够以预期的速度响应来自设备的事件，并在隔离分区之间共享处理器时间和内存。此类操作系统的一个很好的例子是开源 POK（分区操作内核）。在其存储库中，它包含一个四轴飞行器系统的示例设计，使用 AADL 语言对其硬件和软件进行建模。我们将这种技术与模型驱动工程应用于在真实硬件上运行的演示系统，该系统包含一个以 PID 控制作为分区过程的飞行管理过程。使用分区操作系统将飞行系统软件的可靠性提升到了一个新的水平。为了提高控制逻辑的正确性，我们建议使用形式验证方法。我们还提供了使用演绎方法在代码级别以及使用微分动态逻辑在信息物理系统级别验证属性的示例，以证明稳定性。
人工智能的认知元元 - Synk ai
Synk AI引入了一个针对人工智能互动和进化的开创性平台，这是为AI代理设计的荟萃分析。通过提供程序生成，空间和社会环境，Synk AI推进了AI行为研究和发展。此白皮书概述了平台的技术架构，实施方法和不同的应用，为AI互动和增长提供了新的范式。
人工智能自动车牌识别和...
• 按时间和日期、管辖区、命中类型、用户、地理围栏等进行超快速搜索和过滤 • 在现场检测到热门列表匹配时管理电子邮件和/或短信警报 • 创建和发布自定义热门列表以供整个组织跨平台使用 • 轻松将报告数据导出为 CSV 以用于其他数据库平台 • 安全、可靠且有保障。即时部署。高度可扩展 • 与 Aero Ranger Capture、Checkpoint 和 Chariot 系统完全集成
社会认知和思想理论
在鸟类和哺乳动物中出生后脑发育继续进行。然而，由于两个主要区别，这种发展的结果与人类的结果显着不同。首先，人类独特地体验了脑外脑中最长的大脑时期，持续至18岁。新生的黑猩猩的大脑重量的60％的成人形式，而人类新生儿的大脑仅占成年人类大脑大小的24％。第二个区别在于一个事实，即大脑和心理发展发生在始终后数千年和世代积累的文化环境中。一个延长的童年时期推断神经囊突触发生过程和以下突触修剪，特别是在前额叶叶片中，是根据生活经验来塑造的。这是在社会影响下发生神经发展的证据。3在延长的童年时期，大脑发育受到外部影响，微调大脑对其社会环境的敏感性。这个过程是通过出生后以各种形式积极地传播社会历史文化的。由于这两个因素，人脑完全是“社会大脑”。
设计人工智能聊天机器人
● 计算机科学家（和应用程序设计师）赋予聊天机器人独特的个性。● 人工智能聊天机器人在聊天时还可以“表达情绪”，如快乐、悲伤或兴奋。聊天机器人被教导去理解这些情绪，以便它能够用正确的词语做出回应，即使它实际上无法感受到这些情绪。● 人工智能聊天机器人有记忆。它们可以记住你与它们的对话，并利用这些对话以像与朋友聊天一样的方式做出回应。