XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System互动性
导电原子力显微镜中的MoiréFringes
moir e物理学在表征功能材料和物理特性的工程中起着重要作用，从应变驱动的运输现象到超导性。在这里，我们报告了在模型铁电ER（MN，TI）O 3上获得的导电原子力显微镜（CAFM）中Moir E条纹的观察。通过进行系统的研究，对关键实验参数对诸如扫描角度和像素密度等新兴的Moir e Fringes的影响，我们证明，观察到的条纹由于应用的栅格扫描和样本互动性的叠加而产生，并将测量的调节型对电导率进行分类，从而在扫描的Moir e vistanning scanning Moir e效应中分类。我们的发现对于CAFM对Moir E工程材料中当地运输现象的研究至关重要，这为将外在的和固有的Moir E效应区分开提供了一般指南。此外，这些实验提供了一种可能提高灵敏度的途径，通过通过更长期的MOIR E模式在空间分辨率限制下探测电导量的变化来推动局部运输测量的分辨率限制。
llm a*：循环中的人类大型语言模型启用了*搜索机器人
摘要 - 这项研究着重于大型语言模型（LLMS）如何以人为融合和互动方式为移动体现的代理（例如机器人）提供（路径）计划。一个名为llm a*的新型框架旨在利用LLMS的常识，并提出了公用事业 - 最佳的A*，以促进几乎没有最佳的路径计划。提示用于两个主要目的：1）向LLM提供环境，成本，启发式等基本信息。; 2）向LLMS传达有关中间计划结果的人类反馈。这种方法将人类反馈在船上，并将整个计划过程透明（类似于“白盒”）给人类。此外，它有助于无代码路径计划，从而促进了人工智能技术向社区的可访问性和包容性，较少精通编码。对A*和RL的比较分析表明，LLM A*在搜索空间方面表现出更高的效率，并且在表现优于RL的同时获得了与A*相当的路径。llm a*的互动性也使其成为协作人类机器人任务中部署的有前途的工具。可以在GitHub上找到代码和补充材料：https：//github.com/speedhawk/llm-a--。
2025 年教育课程、研讨会和圆桌会议指南
a. 对于教育课程，重点是清晰且结构良好的教学概述，概述已建立的方法和最新应用。课程必须具有教学性，并明确课程参与者的教育期望和目标。我们还要求观众参与教育课程，以便它们更具实践性和互动性（例如测验、讨论）。教育委员会成员对提交的提案进行评分，这些分数用于协助选择过程。b. 对于专题讨论会，涵盖讨论神经成像科学和应用主要主题的演讲，这些主题可能引起大多数 OHBM 成员的兴趣。演讲的新颖性和普遍的科学兴趣是最重要的因素。计划委员会成员对提交的提案进行评分，这些分数用于协助选择过程。c. 寻求使用其他格式（例如圆桌讨论或讨论和正式演讲的混合）的申请应在其申请中提供详细信息。d. 来自成员、SIGS 或委员会的非科学专题讨论会申请必须以圆桌会议的形式提交其提案以供评估。评估申请的依据不是科学依据，而是其对社区的潜在利益和整体质量。
新闻通讯
旨在建立我们星球的数字复制品的欧盟目的地（Destine）倡议已经进入了一个新阶段。ECMWF是Destine的三个主要参与者之一，以及欧洲的气象卫星剥削组织（Eumetsat）和欧洲航天局（ESA）。我们提供的前两个高优先数字双胞胎和Digital Twin Engine是Destine的核心。目的是实现可在决策中使用的气候发展和极端天气相关的事件的高度准确表示，并具有前所未有的互动性水平，并且有可能运行定制模拟来测试“何时”场景。为此，我们涉及到欧洲的90家机构，我们的成员和合作国家在当地人中扮演的领导角色。上个月，欧盟委员会激活了初始的命运系统。在第二阶段，我们的前两个数字双胞胎，ESA的核心服务平台和Eumetsat的数据湖正在逐渐运转。Destine有望通过与广泛的用户的应用程序共同设计扩展其操作并开发更多组件，从而不断发展。到2030年，它应该能够制作出可用的地球的完整交互式数字复制品。
项目建议
摘要：利用临床实践研究数据链接（CPRD），该博士学位项目将首先调查不平等1）访问NHS体重管理干预措施，以及2）肥胖与事件多发性多发性的关联。与该领域的现有研究不同，这项工作将基于交叉性，这是一种理论，解释了歧视和压迫系统如何互锁和互动性，从而造成无法孤立地理解的不平等现象。学生将完善并采用新的金标准多级方法来建模相交不平等。博士项目将研究与肥胖相关的多种病的交叉不平等的程度，可以通过访问NHS体重管理干预措施的差异来解释。这项工作可以根据学生的利益和职业计划使用定性和/或定量方法。一起，该博士的结果将提供全面的了解，以了解哪些部分的肥胖管理服务最少，并且（因此）遭受了与肥胖相关的疾病负担最大的负担。除了在高级医学期刊上的出版物外，这项研究还将传播给肥胖组织和理事机构，目的是将结果通过改变政策和实践来促进健康公平。
在阿拉伯学习中优化大脑可塑性：
摘要：本研究使用文献综述方法通过神经语言方法研究了阿拉伯语语言学习中大脑可塑性的优化。大脑可塑性是大脑通过学习和经验来适应和改变的能力，在语言获取中起着至关重要的作用。神经语言方法，它整合了诸如基于任务的学习和教育技术的技术，已被证明有效地增强了语言学习成果。文献分析表明，涉及各种感觉方式和教育技术的学习技术可以刺激新的神经通路，增强语言理解和记忆。研究的研究重点是阿拉伯语学习强调，与更具互动性和交流方法相比，传统方法的有效性较低。使用诸如移动应用程序和增强现实之类的技术的使用为学生提供了动态而引人入胜的学习经验。实际建议包括开发更多的交互式课程，利用教育技术以及神经语言技术的培训教育者。这项研究强调了多学科方法的重要性，以增强阿拉伯语学习的有效性，提供洞察力和策略，通过对大脑可塑性和神经语言学的了解来优化语言学习。关键字：大脑可塑性，神经语言学，阿拉伯语学习Ablastrak：Penelitian Ini Mengkaji Optimisasi Propareitas odak otak dalam dalam dalam dalam dalam dalam pembelajaran bahasa bahasa bahasa bahasa bahasa bahasa bahasa bahasa bahasa bahasa ab melalui pendekatan pendekatan pendekatan neurolinguistik，menggunakan metode studi studi studi studi tudi trutatur。pendahuluan大脑的可塑性，大脑通过学习和经验的适应和改变的能力在语言学习中起着重要作用。神经语言学方法结合了诸如基于学习的学习和教育技术的使用之类的技术，可有效地改善语言学习成果。文献分析表明，涉及各种感觉方式和教育技术的学习技术可以刺激新的神经道路，增强语言理解和记忆。研究重点是学习阿拉伯语，即传统方法不如一种更具互动性和交流方法有效。使用诸如移动应用程序和增强现实之类的技术为学生提供了更具动态和吸引人的学习体验。实践建议，包括更多互动课程的开发，教育技术的使用以及为神经语言技术的教师培训。这项研究强调了多学科方法的重要性，以提高阿拉伯学习的有效性，提供见解和策略，通过更好地理解大脑可塑性和神经语言学关键词来优化语言学习：大脑的可塑性，神经语言学，阿拉伯学习。
人机交互中的虚拟现实 - AIMS Press
摘要：虚拟现实（VR）技术越来越多地应用于人机交互（HRI）研究，以增强交互的沉浸感和真实感。然而，VR 融入 HRI 也带来了新的挑战，例如延迟、虚拟与现实环境不匹配以及对人类用户的潜在不利影响。尽管存在这些挑战，但在 HRI 中使用 VR 仍有可能带来许多好处，包括改善沟通、提高安全性以及加强培训和教育。然而，学者们对 VR 在人机交互中应用的最新进展进行回顾的研究很少。为了弥补这一差距，本文概述了在 HRI 中使用 VR 的挑战和好处，以及该领域的当前研究和未来发展方向。研究发现，机器人变得比以往任何时候都更加个性化、互动性和吸引力；随着虚拟现实创新的普及，我们或许能够预见到 VR 将被广泛用于控制机器人，以完成医院、学校和工厂的各种任务。尽管如此，仍存在一些挑战，例如需要更先进的 VR 技术来提供更逼真、身临其境的体验，开发更像人类的机器人模型来改善社交互动，以及需要更好的方法来评估 VR 在人机交互中的有效性。
MoMusic：一种运动驱动的人机协作音乐创作和表演系统
过去几年，人工神经网络架构的重大发展促进了自动音乐创作模型的广泛应用。然而，大多数现有系统都采用基于硬代码和预定义规则的算法生成结构，通常不包括交互式或即兴行为。我们提出了一种基于运动的音乐系统 MoMusic，作为 AI 实时音乐生成系统。MoMusic 具有部分随机谐波排序模型，该模型基于音调和弦进展的概率分析，通过音乐集合论进行数学抽象。该模型针对二维网格呈现，通过姿势识别机制产生结果声音。摄像头捕捉用户手指的运动和轨迹，创造出连贯的、部分即兴的和声进程。MoMusic 集成了多个音色音域，从钢琴等传统古典乐器到使用语音转换技术创建的新型“人声乐器”。我们的研究证明了 MoMusic 的互动性、激发音乐家灵感的能力以及使用各种音色音域生成连贯音乐材料的能力。MoMusic 的功能可以轻松扩展，以结合不同形式的姿势控制音色变换、节奏变换、动态变换甚至数字声音处理技术。
Ken Déguernel、Mathieu Giraud、Richard Groult、Sebastien Gulluni。从旋律到结构，个性化 AI 实现共同创作音乐。声音与音乐计算 (SMC 2022)，2022 年，法国圣艾蒂安。第 314-321 页，�10.5281/zenodo.6573287�。�hal-03618015�
共同创造是一种独特的艺术情境，人与计算机互动，对互动性、可操控性和个性化提出了挑战。我们提出了一种新的共同创作音乐创作方法，我们在参加“2021 年人工智能歌曲大赛”时采用了这种方法，这是一项涉及人工智能 (AI) 的国际音乐比赛。我们对人工智能创作方法进行了个性化，以适应作曲家的需求和期望。作曲家与不同人工智能方法之间的互动贯穿整个作曲过程，包括通过基于机器学习的人工智能的数据共享和基于规则的人工智能的知识共享来生成旋律、和弦进行、整体结构和纹理变化。我们描述了这些人工智能方法以及作曲家如何与它们互动：人工智能方法的个性化使作曲家能够在保持原有风格的同时探索新的音乐领域，人工智能音乐生成“听起来就像是专门为他生成的”。歌曲“The last moment before you fly”在本次比赛中排名第三，评委强调了这首歌的“个人感觉”。我们在这里讨论这些方法如何为使用人工智能和个性化的新共同创作方法开辟道路。
有人类参与者的网络物理系统的安全性
信息物理系统 (CPS) 是一种大型系统，通过一个支持连接、传感和数据处理的网络层无缝集成物理和人为因素。CPS 的主要示例包括智能电力系统、智能交通系统和物联网 (IoT)。这种大规模信息物理互连带来了各种运营优势，有望将城市、基础设施和网络系统转变为更高效、互动性更强、互连性更强的智能系统。然而，这种无处不在的连接性使 CPS 容易受到严重的安全威胁，最近发现的 Stuxnet 蠕虫和 Mirai 恶意软件以及最近报道的电网和物联网等多个 CPS 应用领域的安全漏洞就是明证。应对这些最终的安全挑战需要对 CPS 安全性进行全面分析，这需要：1) 确定可能对 CPS 的攻击的影响以及任何已实施的防御机制的有效性，2) 分析 CPS 中发生的多代理交互（人类和自动化系统之间）对系统的安全状态有直接影响，3) 认识到人类及其决策过程在 CPS 安全中的作用。基于这三个原则，本论文的中心目标是通过开发万无一失的防御策略来增强具有人类参与者的 CPS 的安全性