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智能监测体育锻炼对ADHD儿童执行功能的影响
患有多动症的孩子经常在执行功能（EF）和运动技能上挣扎，从而影响他们的学术和社交生活。尽管通常使用药物，但它们会产生副作用，导致对非药物治疗的兴趣。体育锻炼（PA）在改善多动症儿童的认知和运动技能方面表现出了希望。这项研究检查了三种PA干预措施的短期和长期影响：特定的技能培训组（EG1），一个低需求运动组（EG2）和一个对照组（CG）在12周内。eg1显示出运动任务和工作记忆的显着改善（改善15％，p <0.05），而EG2和CG显示出较小的变化。长期PA改善了工作记忆，但是短期PA对平衡和手动敏捷的影响有限。这些发现表明，技能培训对运动性能有直接的影响，而更复杂的运动技能需要更长的干预措施。智能设备跟踪了进度，确认了EG1的持续参与和改进。这项研究强调PA是对多动症的有希望的非药理治疗方法，需要进一步探索其对其他认知领域的影响。
使用认知负载测量来设计智能学习系统的新体系结构
1。简介教育中的人工智能（AIED）和辅助技术（AT）旨在开发适合学习者能力的用户特定解决方案。至关重要的方面是考虑到每个学习者的特殊性，以提出一个智能学习环境，利用学习者的互动行为。可以在AIED的背景下区分两种主要方法，这些方法是由计算机支持的学习（Kirschner和Gerjets，2006）和以学生为中心的学习（Calder，2015）。在计算机支持的学习中，学习内容的适应性很简单，因为它为实施适应算法提供了合适的背景（Spüler等，2016）。尽管有多种学习环境，例如Iweaver（Wolf，2003），Inspire（Papanikolaou等，2002）或Colcularis（Käser等，2013），试图实施学习过程适应的尝试表明结果不满意。在与学习者的互动中，这些系统本质上是基于所谓的教学剂（PA），这些教学剂（PA）以极大的自主权在学习者的互动中支持。关于学习者和PA之间可以进行的多相互作用，这些环境可以支持个性化和协作学习。这些环境中使用的共同体系结构基于四个模块（Moreno等，2001; Kim and Baylor，2006; Hooshyar等，2015），即域模块，学习者模块，教学模块和界面模块。在一般情况下，域模块代表特定领域的专家知识。（2）干扰？它不仅包含获得技能的专业知识，而且还提供了建立能力的内部代表。域模块必须能够在放置学习者的同一上下文中生成解决方案。这允许系统确定学习者和导师行动中的差异和对应关系。学习者模块提供了有关问题的学习者知识测量。这是专业知识，知识，认知概况和学习者历史的元组。教学模块允许定义调解以帮助学习者学习过程。它必须考虑每个教育，教学和心理原则。该模块的主要目的是回答三个问题（1）为什么要干扰？和（3）如何干预？交互模块是系统内部表示和学习者接口连接的负责。该模块与教育系统和学习者的评估技能永久合作。另一方面，它决定了系统用于传输信息的最终形式。
智能建筑中HVAC控制的强化学习：技术和概念评论
建筑物中的加热，通风和空调（HVAC）系统是全球运营CO 2排放的主要来源，这主要是由于它们的高能源需求。传统控制器在管理建筑能源使用方面显示出有效性。但是，他们要么难以处理复杂的环境，要么无法将经验中的学习纳入他们的决策过程，从而提高了计算要求。这些缺点的潜在解决方案是增强学习（RL），可以通过其多功能和基于学习的特征来克服它们。在这种情况下，本研究介绍了详尽的文献综述，重点是自2019年以来发表的研究，该研究将RL应用于HVAC系统控制。它桥接了理论概念和文献发现，以确定每个问题的合适算法并找到差距。发现，在实际建筑物中的RL部署有限（占研究的23％），常见的培训方法揭示了基本的技术问题，可以防止其安全使用：外在状态组件中缺乏多元化（例如，占用时间表，电价，电价和天气）在每种情节中在训练中在训练中以多样性或意外改变现实生活的方式收到的代理人在训练中接收。这需要重复的，广泛的再培训，然后在计算上很昂贵。未来的研究应专注于通过解决先前的问题将RL应用于真实建筑物。进一步的研究应探讨这个方向。META-RL作为概括功能的新兴解决方案而出现，因为它可以在各种任务上训练代理，从而使代理更适应性并降低了计算成本。
建模情绪以实现机器人的智能行为
摘要在过去的几十年中，认知和情感神经科学的研究强调，情感对于人类的智力至关重要，实际上与认知密不可分。同时，人们对在机器人和人造代理中模拟和建模与情绪相关的过程的兴趣越来越大。在本意见论文中，我们的目标是提供情感建模中当前景观的快照，并展示神经科学如何帮助推动当前的艺术状态。我们从研究三个领域的现有文献进行了有关情感建模的概述：情感计算，社会机器人技术和神经机构。简要概述了关于自然情绪的当前知识状态，然后强调了人工情感中现有的建议如何与神经科学证据充分接触。我们通过提供一系列原则来帮助指导人造情感和智能机器人技术的研究。总体而言，我们认为，在机器人模型中，与情绪相关的过程的更强整合对于智能，类人类行为的设计至关重要。这种整合不仅有助于发展能够解决现实世界问题的自动社会机器的发展，而且有助于促进对自然情绪的理解。
机器人伴侣，行业的智能互动机器人同事5.0
摘要 - 为了克服所谓的行业4.0的局限性，重点是大规模生产和充分的自动化，最近引入了一种新颖的范式，即行业5.0，旨在增加人类和机器之间的合作，尤其是机器人，而不是将前者替换为后者。这个挑战需要新颖的互动智能机器人能够轻松有效地执行复杂的任务，并在需要时与人类合作，无论是进行培训还是工作。在这项工作中，引入了机器人同伴，这是该范式的新颖示威者。它结合了机器人技术，人工智能，软件工程和嵌入式系统技术，并针对工业组装任务。首先测试表明，该机器人可以自主地或与人类操作员合作有效地组装代表性齿轮系统。
重点介绍智能人类 - 抛光协作和互动的应用
随着机器人技术和人工智能的快速发展，人类机器人的协作和互动已成为研究和技术发展的基石。机器人系统与人类合作伙伴的无缝整合对于提高不同应用程序领域的效率，适应性和安全性至关重要。本专注的部分重点介绍了人类 - 机器人协作和互动技术的最新突破，展示了对共享自治，适应性控制，环境系统以及工业，医疗保健和互动环境的共同自主权，适应性控制，人类融合系统的新贡献。本专注的部分收到了80篇论文提交，通过严格的同行评审过程从中选择了9篇论文。这些论文被组织为三个关键主题：（1）辅助应用中的人与动物的相互作用，（2）安全且智能的人类 - 动物统计的高级方法，以及（3）人类与机器人交流的创新界面和技术。每个贡献都为构成了下一代人类与机器人协作和互动所面临的挑战和解决方案提供了宝贵的见解。
lissi-实验室图像，信号和智能系统
单元的表征 - 名称：实验室图像，信号和智能系统 - 首字母缩写：Lissi-标签和数字：EA 3956-团队数：四个团队 - 管理团队组成：Yacine Amirat先生，董事； SénartScienceand Technologies ST6信息和通信科学和技术的SénartScientificCanel站点的副主任Kurosh Madani先生 - Lissi的主题主题主题是在信息和通信技术领域进行多学科，理论和应用研究，主要介绍了计算机视觉，医学远景和通信网络。其主要针对的申请领域是健康和福祉的领域，重点是诊断和治疗监测，老龄化，对受抚养人或残疾人的帮助以及电子健康的帮助。LISSI在四个研究团队（35个永久性），一个行政服务（永久性）和技术和计算机服务（永久性）中构建。LE LISSI单位的历史和地理位置是巴黎最佳克雷蒂大学（UPEC）的接待团队（EA 3956）。是在2005年1月合并了三个UPEC研究单元的合并：Liia（EA 1613），Leriss（EA 412）和I2S（I 2353）。Lissi Coes是系统的竞争力集群的六个枢纽之一，其UPEC是成员。单位有效：在12/31/2023的自然人中四个研究团队是1/ SIMO（信号，图像和优化）：优化学习；计算机视觉和医学成像；元硫代主义（9个永久性），2/ Synapse（人工认知系统和生物启发的感知）：人工认知和感知；生物识别和医学诊断（9个永久性），3/ Sirius（智能，环境和服务机器人技术）：机器人流动性援助和康复系统；识别上下文和环境智能（11个永久性）和4/ CIR（网络中的智能控制）：网络的控制/控制；经验质量；包含方向的网络；由软件管理的网络；强大的动态网络（6个永久性）。他在两个UPEC站点上托管：1/ Vitry-Sur-Seine University University Campus（1140平方米），该部门的主要位置，该站点还设有部门的管理以及行政和技术服务以及2/SénartUniversity Campus（50m²），位于Vitry-Sur-Serine Site Site的45公里，该活动的研究是Welly Cann的一部分。LISSI部门的研究环境为贸易和资格校园（CMQ）做出了贡献，“健康，自主权，衰老良好”，由UPEC携带的PIA 3，以及Erasmus Project（教育和研究以通过委员会提高社会任务）在2021年在2021年在2021年获得了pia of Project of Pia pia for Pia 4 call of Project。
智能制造是否促进了绿色创新的突破？来自中国的证据
绿色创新的突破在引领绿色技术方面日益突出，而智能制造为制造业的绿色发展提供了全新的技术范式。然而，由于对绿色创新衡量的局限性，现有关于智能制造和绿色创新的研究被忽视了。本文设计了一种开创性的绿色创新方法，将智能制造试点示范项目作为一个理想的准自然实验，研究了智能制造对绿色创新的影响。我们的研究结果表明，智能制造可以有效地促进绿色创新，并通过一系列严格的检验进一步验证了这一结论。进一步的机制分析表明，挤入研发资源、加强绿色开放式创新和缓解机构冲突是连接智能制造和绿色创新的潜在途径。异质性分析表明，智能制造有可能破坏高污染和高能耗行业的技术路径依赖。进一步的研究表明，智能制造可以与环境规制形成联合效应，促进绿色创新。以IM为驱动力的BGI还可以提高企业的经济和环境、社会和治理（ESG）绩效，从而实现经济绩效和绿色发展的“双赢”。我们的研究证实，在新兴国家推广IM对于提升BGI是必不可少的，而BGI是绿色发展的新动力。
财务和控制的演变：SAP和智能系统
近年来，我们目睹了组织如何管理其财务和控制职能的显着发展，尤其是通过实施SAP和智能系统。我们的研究研究了从传统的手动流程到复杂的自动化解决方案的重大转变，揭示了这种转变如何彻底改变了金融运营。我们不仅探讨了效率和准确性的实质性提高，而且还探讨了这些系统提供的战略决策能力的增强能力。通过详细的分析和现实世界的案例研究，我们研究了组织在采用这些智能系统时面临的机会和复杂性。通过将常规方法与现代解决方案进行比较，我们为财务专业人员提供实用的见解。我们的发现表明，技术创新不仅仅是重塑财务管理和控制，还从根本上重新定义了该领域的可能性。