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recore：正式化对比度表示世界模型
虽然最近的无模型增强学习（RL）方法已经证明了人类水平在游戏环境中的有效性，但它们在视觉导航等日常任务中的成功受到了限制，尤其是在很明显的外观变化下。此限制来自（i）样本效率不佳和（ii）对培训方案的过度效果。为了应对这些挑战，我们提出了一种世界模型，该模型使用（i）对比不受监督的学习和（ii）干预不变的统治者学习不变特征。学习世界动态的明确表示世界模型，提高样本效率，而对比度学习隐含地实施不变特征的学习，从而改善了概括。，随着对比的损失与世界模式的na'整合还不够好，因为基于世界模型的RL方法独立地优化表示表示和代理策略。为了克服这个问题，我们提出了一种干预 - 不变的正规剂，其形式是辅助任务，例如深度预测，图像DeNoising，图像分割等，以明确执行不变性以进行样式的干预。我们的方法优于当前基于最新的模型和不含模型的RL方法，并显着改善了IGIBSON基准测试中评估的分数范围内导航任务。仅使用视觉观察，我们进一步证明了我们的方法超过了最近的语言引导导航基础模型，这对于在计算功能有限的机器人上部署至关重要。最后，我们证明了我们提出的模型在吉布森基准上其感知模块的SIM到真实传输方面表现出色。
选择您需要的东西：删除的表示场景文本识别和编辑
场景文本图像不仅包含样式信息（字体，背景），还包含内容信息（字符，纹理）。不同的场景文本任务需要不同的信息，但是以前的表示学习方法 - 在所有任务中使用紧密耦合的功能，从而导致次优性能。我们提出了一个旨在解开这两种功能的分解表示学习框架（亲爱的），以改善适应性，以更好地解决各种下游任务（选择您真正需要的内容）。具体来说，我们合成具有相同样式但内容不同的图像对数据集。基于数据集，我们通过监督设计将两种类型的功能分解。很明显，我们将视觉表示形式直接分为样式和内容功能，内容特征是通过文本识别损失来监督的，而对齐损失使图像对中的样式特征保持一致。然后，样式功能用于通过图像解码器重新构造对应图像的提示，以指示对应方的内容。这样的操作根据其独特属性有效地将功能分解。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。 我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。
人机交互中的用户表征
摘要 光标、头像、虚拟手或工具以及其他渲染的图形对象使用户能够与 PC、游戏机或虚拟现实系统等计算机进行交互。我们从用户的角度在“用户表征”的统一概念下分析这些不同对象的作用。这些表征是虚拟对象，它们人为地延伸了用户的身体，使他们能够通过执行不断映射到其用户表征的运动动作来操纵虚拟环境。在本文中，我们确定了一组与不同用户表征相关的概念，并对用户表征的控制和主观体验背后的多感官和认知因素进行了多学科回顾。这些概念包括视觉外观、多模态反馈、主动感、输入法、近体空间、视觉视角和身体所有权。我们进一步为这些概念提出了研究议程，这可以引导人机交互社区从更广泛的视角了解用户如何通过他们的用户表征进行感知和交互。
从私法角度的摘要中，在元法中对化身的法律地位 - 化身或我们自己的数字表示
从私法角度的摘要中，化身的法律地位 - 化身或我们在荟萃分析中的数字表示形式通常被视为虚拟世界的有趣而独特的方面，但是它们使用的法律含义以及潜在的滥用 - 仍然很大程度上没有探索。在本文中，我解决了个人在在线虚拟平台中利用化身有关的各种问题，强调了它们的潜在收益优势和潜在问题。在这种情况下，我非常需要澄清元评估的内容，并提出了一个以私人法律为导向的框架来思考和调节数字化头像的某些方面，以合法的可行方式进行思考。Sumario - Los Avatares, o las representaciones de nosotros mismos en el Metaverso, con frecuencia son vistos como aspectos divertidos y únicos de los mundos virtuales, no obstante, las implicaciones jurídicas de su uso —y abuso— aún son un área mayormente inexplorada.En este artículo presento varias de las dificultades jurídicas que plantea el uso de los avatares en el en las plataformas del Metaverso, resaltando tanto sus potenciales beneficios como problemas.Para ello, ofrezco una muy necesaria aclaración de lo que es el Metaverso, y propongo un marco para analizar lo que podría ser una regulación de los Avatares de forma jurídicamente viable, especialmente desde el punto de vista del Derecho Privado.标题：UnRégimenJurídicopara los avatares en el Metaverso desde la Perspectiva del derecho privado。- 关键字：元文书，化身，私法，民事责任，法定人格，数字资产，NFT，产品责任，人工智能。关键字：元弗罗索，阿凡达，私法，法律人格，民事责任，数字资产，NFT，对产品有缺陷的责任，人工智能。 div>- doi：10.31009/indret.2024.i2.03
投资者介绍
本演示文稿包含与 Energy Plug Technologies Corp.（及其附属公司，统称“Energy Plug”或“公司”）相关的前瞻性陈述和信息。非纯历史性的陈述都是前瞻性陈述，包括关于未来的信念、计划、展望、期望或意图的任何陈述，包括“预期”、“目标”、“可能”、“将”、“或许”、“应该”、“可以”、“可以”、“打算”、“期望”、“相信”、“估计”、“预测”、“潜在”、“计划”、“旨在”、“预计”、“持续”等词语或短语，或类似表达，暗示未来结果或其反面结果或类似变化。前瞻性陈述可能包括但不限于以下陈述：我们的业务战略；我们的战略合作伙伴关系，包括与马拉哈特民族的拟议合作伙伴关系；潜在收益估计；与马拉哈特民族共同建设和运营超级工厂；监管部门批准；我们对我们的费用、销售和运营的期望；我们未来的客户集中度；我们预期的现金需求；有关我们资本需求的估计；我们对额外融资的需求；我们预测客户未来需求的能力；我们对未来产品的计划；我们未来的增长战略和增长率；对我们知识产权的保护；以及我们经营所在市场的预期趋势和挑战。前瞻性陈述由我们的管理层编制，旨在提供我们活动和业绩的展望，可能不适用于其他目的。我们的管理层认为，前瞻性陈述是在合理的基础上编制的，反映了管理层的最佳估计和判断。投资者在阅读本演示文稿时应理解，我们的实际未来结果可能与我们的预期存在重大差异。此类陈述和信息基于对当前和未来业务战略以及 Energy Plug 未来运营环境的众多假设。尽管 Energy Plug 认为这些陈述背后的假设是合理的，但它们可能被证明是不正确的。鉴于这些风险、不确定性和假设，您不应过分依赖这些前瞻性陈述。由于 Energy Plug 的业务性质，Energy Plug 的证券被认为具有高度投机性。
解释基于深度学习的静息状态功能连接数据表示：重点解释自闭症中的非线性模式
背景：静息态功能性磁共振成像 fMRI (rs- fMRI) 已广泛用于研究精神疾病的大脑功能，从而深入了解大脑组织。然而，rs-fMRI 数据的高维性给数据分析带来了重大挑战。变分自动编码器 (VAE) 是一种神经网络，在提取静息态功能连接 (rsFC) 模式的低维潜在表示方面发挥了重要作用，从而解决了 rs-fMRI 数据的复杂非线性结构。尽管取得了这些进展，但解释这些潜在表示仍然是一个挑战。本文旨在通过开发可解释的 VAE 模型并使用 rs-fMRI 数据在自闭症谱系障碍 (ASD) 中测试其效用来解决这一差距。
5键进行战略规划演示-NACO（1）.pdf
2。大多数代理商都做得很好，但许多机构在执行他们的计划方面做得很差。我们看到了一个机会，不仅可以重新发明计划的创建和传达方式，还可以重塑代理商如何管理其计划的执行。
介绍 BANGA PET
● 吸附杂质：活性炭具有很强的吸附能力，这意味着它可以去除我们产品中的杂质和毒素。这确保了我们为消费者提供更纯净、更安全的最终产品。● 除臭性能：活性炭还具有除臭性能，有助于消除难闻的气味。● 延长保质期：活性炭可以帮助延长我们产品的保质期，因为它可以减缓氧化和变质。