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World File Search System体现
通过体现能量
*作者对本手稿的概念和写作也同样贡献了康奈尔大学，机械和航空航天工程。B哈佛大学，工程与应用科学学院。 c ku Leuven，生产工程。 d空军研究实验室，材料和制造局。 e陆军研究实验室，能源和生物技术部。 f陆军研究实验室，自治系统部。 g Max Planck智能系统研究所，机器人材料部门。 h佛蒙特大学，计算机科学。 i剑桥大学，工程系。 前言：自主机器人由驱动，能量，感觉和控制系统组成，该系统由不一定要用于多功能性的材料和结构构建。 然而，机器人努力模仿的人类和其他动物在细胞，组织和器官水平上包含高度复杂和相互连接的系统，这些系统允许同时执行多种功能。 在这里，我们研究了自然如何建立具有具体能量的自动驾驶机器人的新范式。 目前，大多数不受限制的机器人都使用电池来存储能量并为其操作供电。 为了延长其操作时间，必须与支撑结构同时添加其他电池块，从而增加其体重并降低其效率。 能源储能技术的最新进步使化学或电能源可以直接体现在用于创建机器人的材料和机械系统中。B哈佛大学，工程与应用科学学院。c ku Leuven，生产工程。d空军研究实验室，材料和制造局。e陆军研究实验室，能源和生物技术部。 f陆军研究实验室，自治系统部。 g Max Planck智能系统研究所，机器人材料部门。 h佛蒙特大学，计算机科学。 i剑桥大学，工程系。 前言：自主机器人由驱动，能量，感觉和控制系统组成，该系统由不一定要用于多功能性的材料和结构构建。 然而，机器人努力模仿的人类和其他动物在细胞，组织和器官水平上包含高度复杂和相互连接的系统，这些系统允许同时执行多种功能。 在这里，我们研究了自然如何建立具有具体能量的自动驾驶机器人的新范式。 目前，大多数不受限制的机器人都使用电池来存储能量并为其操作供电。 为了延长其操作时间，必须与支撑结构同时添加其他电池块，从而增加其体重并降低其效率。 能源储能技术的最新进步使化学或电能源可以直接体现在用于创建机器人的材料和机械系统中。e陆军研究实验室，能源和生物技术部。f陆军研究实验室，自治系统部。g Max Planck智能系统研究所，机器人材料部门。h佛蒙特大学，计算机科学。i剑桥大学，工程系。前言：自主机器人由驱动，能量，感觉和控制系统组成，该系统由不一定要用于多功能性的材料和结构构建。然而，机器人努力模仿的人类和其他动物在细胞，组织和器官水平上包含高度复杂和相互连接的系统，这些系统允许同时执行多种功能。在这里，我们研究了自然如何建立具有具体能量的自动驾驶机器人的新范式。目前，大多数不受限制的机器人都使用电池来存储能量并为其操作供电。为了延长其操作时间，必须与支撑结构同时添加其他电池块，从而增加其体重并降低其效率。能源储能技术的最新进步使化学或电能源可以直接体现在用于创建机器人的材料和机械系统中。这种观点突出了体现能量的新兴例子，重点介绍了持久的自主机器人的设计和制造。
体现的碳排放
联合国（2023）预测，到2050年，有25亿人将居住在城市，高于今天的44亿。在不断增长的全球人口中，大多数人将来自撒哈拉以南非洲和南亚低收入国家和中等收入国家的城市地区（ODNI 2021），目前，撒哈拉以南非洲城市目前已经每年看到4.1％的人口增长（Makeka和Sharma 2022，2）。非洲城市需要建造一个估计的5600万个住房单元才能满足需求（Makeka and Sharma 2022，2）。2015年，印度政府宣布了到2022年建造2000万个住房单元的野心（Livemint.com 2015）。在全球范围内，需要将另外2410亿m 2的新地板区域添加到全球建筑库存中，相当于每个月建造新的纽约市，直到2060年（Architecture2030 2023）。
体现摊位：检索和生成的一般非参数体现记忆
图1：体现抹布方法概述。（a）记忆是通过将拓扑图的节点组织到语义森林中来构建的。（b）（a）中的内存可用于查询，并带有并行的树遍历。（c）具有文本输出的导航操作，或者可以为查询生成全局说明，并将检索结果用作LLM上下文。
知情和转化的体现...
MOORE后的法律计算将需要计算过程及其物理实现之间的同化，以达到更高的速度和密度，并允许计算过程在纳米级组装和控制物质。因此，我们需要调查“体现计算”，该计算与系统及其环境中的信息处理和物理过程的基本相互关系及其环境相互关系，与体现认知理论中的那些相似。我们简要讨论功能和结构，调节和因果关系以及计算的定义。我们解决了体现计算的挑战和机会。分析更加困难，因为必须包括物理效应，但是可以通过分配明确表示并允许大量平行的物理过程来处理信息来简化信息处理。尽管如此，为了完全利用体现的计算，我们需要强大而有力的理论工具，但我们认为教会计算理论不适合任务。
一项针对体现AI
摘要 - 深度学习在许多领域都表现出了非凡的成功，包括计算机视觉，自然语言处理和强化学习。这些领域中的代表性人工神经网络涵盖了卷积神经网络，变压器和深Q网络。基于单峰神经网络，已经引入了许多多模型模型，以解决一系列任务，例如视觉问题答案，图像字幕和语音识别。体现AI中指令跟随机器人策略的兴起刺激了一种新型的多模式模型的开发，称为视觉语言动作模型（VLAS）。他们的多模式能力已成为机器人学习的基础元素。已经提出了各种方法来增强特征，例如多功能性，灵巧性和概括性。一些模型专注于精炼特定组件。其他人旨在制定旨在预测低级行动的控制政策。某些VLA充当高级任务计划者，能够将长途任务分解为可执行子任务。在过去的几年中，出现了无数的vlas，这反映了体现AI的迅速发展。因此，必须通过全面的调查来捕获不断发展的景观。
建筑物的体现碳排放
许多研究检查了认知健康的老年人以及患有轻度认知障碍（MCI）和阿尔茨海默氏病（AD）的执行功能（EF）的能力。当前，没有用于测试特定EFS的标准接受协议；因此，研究人员使用了他们的首选工具，这导致了整个研究特定能力的下降评估的差异。因此，对于评估EF下降的最敏感测试，需要指导。对2000年至2022年之间发表的最新文献进行了评估评估健康健康的老年人和MCI和AD的个人的EF研究。重点放在EF的双重任务，抑制，转移或切换以及工作内存更新。审查了许多任务及其结果。特别重要的是，适用于同一参与者的任务的结果存在差异。这些各种EF评估工具表明，由于衰老过程和神经退行性条件（例如MCI和AD），有效地识别EF能力下降的差异。本综述在使用特定人群中的特定EF任务（包括任务需求和刺激因素）以及比较整个研究中的分支结果时都需要考虑各种因素。
体现摊位：检索和生成的一般非参数体现记忆
机器人可以探索和学习多少没有限制，但是所有这些知识都需要搜索和可行。在语言研究中，重新增强生成（RAG）已成为大规模非参数知识的工作室，但是现有技术并未直接转移到具有多模式的体现域，数据高度相关，感知需要抽象。为了应对这些挑战，我们引入了体现rag，该框架可以通过非参数存储器系统来增强体现代理的基础模型，该系统能够自主构建导航和语言生成的层次结构知识。体现的rag依处理各种环境和查询类型的各种空间和语义分辨率，无论是针对特定对象还是对氛围的整体描述。在其核心上，体现rag的记忆是作为语义森林结构的，以不同级别的细节存储语言描述。这个分层组织允许系统在不同的机器人平台上有效地生成上下文敏感的输出。我们证明，体现的抹布有效地将抹布桥接到机器人域，成功处理了19个环境中的200多个解释和导航查询，突显了其对常规非参数系统的预期用于实施剂。
体现的温室气体排放目标
降低20％体现排放的顺序。虽然单独使用低碳材料很重要，但它并不能大大减少体现的排放，以达到46％或50％的目标。此外，由于这些材料尚未广泛可用，因此网络上宽阔使用此类材料（大约20％+）将增加施工/维护成本（大约20％+），并且供应链尚未正式建立（有关碳费用临界点，请参见附件3）。在AT网络上工作的大多数大型承包商还具有范围1和2（操作）减少目标，并将寻求实施低碳构建方法以达到自己的目标要求，从而受益于默认情况下。为了促进低碳方法和材料的吸收，目前支持通过续签和维护合同在网络上的试验，要求与这些变化相关的风险（以及有时）。采用46％（50％）的目标（相对于21/22基线）将向供应链和行业合作伙伴发出强烈的信号，这些信号想推动材料和供应链市场的开发和创新。
