XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System决策制定
在协作决策和
人类出局（Hootl）/自主（AITL）自主机器人代理商（ARAS）正在我们社会中占用其必不可少的位置，以实现各种任务。由于前进的网络物理系统（CPSS）和AI技术，这种趋势有望成倍增加。各种复杂的任务范围（例如搜救（SAR），以及可以将多个自动无人驾驶飞机（A-UAVS）重重负载分配给ARA群或ARA可以在社交环境中随机遇到以执行预先确定的常见任务（例如，在地面自动驾驶汽车（AVS）的交叉路口避免碰撞。建立“联合认知”必须安全，最佳地完成操作。“联合认知”通过尊重预定义的规则执行共同分配/确定/共享任务时，是）获得环境的数字双胞胎（DTS）的智能（即其他代理商和环境动态的状态和状况意识（SSA）先前执行的组中所有代理人都执行了有关感兴趣区域（ROI），这些代理人的能力，这些迫切和即将到来的驱动的能力，ii）的智能分配和iii的特定范围，并在整体上贡献了稳定的稳定性，并在其迫在眉睫的过程中进行促成的整体效果，并且安全，最佳地实现最终协作群目标的方法。在这篇论文中，本演讲为建立远程ARA群的“联合认知”以支持群体表现的方法学框架。“共同认知”并不能优先考虑自我利益，而是放弃了短期个人奖励，以获得累积的较大的关节奖励（例如，不导致其他AV碰撞，而避免碰撞本身的同时造成碰撞本身），以促进多个目标（例如，所有Ara Ara swarms of the Awharm ewarms of exharm sharms swarms of the Asha ewarms swarms sepsions）的造成。ARA应以一种对社会负责的方式行事，并且可能需要以人为和机器智能结合人类和机器的智能来协调和远程触觉，以协调和远程注视以根据需要的人类机器人团队来完成任务。The proposed framework, which aims to increase trust in the self-determined behaviours of ARAs in meeting the joint swarm goals and expectations of societal stakeholders, has demonstrated the crucial phases of both understanding the behaviours of other agents and building “joint cognition” for remote ARA swarms to make them co-work effectively and efficiently in collaborative decision-making considering social dynamics, leading to socially responsible cyber-physical社会系统（CPSSS）。
行动中的道德：培训强化学习推动者在基于文本的冒险游戏中为道德决策制定
强化学习（RL）已提出了其在解决目标的顺序任务方面的潜力。然而，凭借RL代理的不断增长的能力，确保道德负责的代理行为成为紧迫的关注。以前的方法通过在运行时为每个动作分配道德分数，包括道德考虑。但是，这些方法在评估不道德行动时并不能说明开采状态的潜在道德价值。这限制了在道德行为的不同方面和行动效用之间找到权衡的能力。在本文中，我们的目标是通过在培训期间不符合的RL目标添加限制来考虑道德得分，从而动态地适应了策略功能。通过结合拉格朗日优化和元梯度学习，我们开发了一种RL方法，该方法能够在决策过程中找到不道德行为与绩效之间的权衡。
制定安全计划
• 练习逃生。了解哪些门、窗、电梯或楼梯最合适。如果孩子够大，可以和他们一起练习。• 紧急情况下有一个安全的地方可以去。记住他们的电话号码。• 随身携带手机或电话卡，以便在紧急情况下拨打电话。• 如果邻居或同事听到或看到虐待行为，请他们报警。• 清除家中的枪支和武器。• 教孩子如何在紧急情况下拨打 911 寻求帮助。• 当您不能和孩子在一起时，为他们制定安全计划。教他们这个计划。• 为您的孩子、家人、朋友和邻居准备一个“暗号”。当您说出该暗号时，请他们报警。• 准备好一个包，里面装着衣服和房子和汽车的备用钥匙。将其藏在您可以快速到达的地方或留在朋友家中。• 拥有自己的邮政信箱，以便您可以安全地收到支票和邮件。• 开设自己的支票或储蓄账户，并尝试以您的名义获得信用卡。• 将重要的东西放在安全的地方，以便您轻松拿到它们，例如： • 药品 • 驾驶执照、身份证、社会保障卡 • 现金、支票簿、信用卡 • 法律文件、重要电话号码 • 为任何宠物制定计划。• 经常检查您的安全计划，并在必要时进行更改。
制定计划
_________________________________________________________________ _________________________________________________________________ _________________________________________________________________ _________________________________________________________________ _________________________________________________________________ _________________________________________________________________