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World File Search System动作的
人工智能系统的舞蹈教育框架
简介在过去几年中，生成模型和姿势估计方法的发展取得了重大进展（Goodfellow 等人 2014 年）、（G¨uler、Neverova 和 Kokkinos 2018 年）、（Cao 等人 2019 年）。这些方法已进一步发展为基于人工智能的舞蹈生成方法，同时旨在实现高质量的输出、逼真的身体动作、多种多样的舞蹈风格以及音乐与舞蹈之间的适当同步（Chan 等人 2019 年）、（Li 等人 2020 年）。对于大多数这些工作，目标要么是通过使用视频到视频的转换将动作从经验丰富的舞者转移到缺乏经验的舞者，要么是创建一系列新的舞蹈动作。从这个角度来看，舞蹈被认为是动作的选择，有时是在音乐下表演的。舞蹈界认为舞蹈不仅仅是动作的选择。舞蹈是一种通过动作传达思想的艺术形式，必须有逻辑发展的基础（Smith-Autard 2010）。创作舞蹈就是创作一件艺术品。根据（Robinson 2009）的说法，“它涉及发挥你的想象力来创造新事物，想出解决问题的新方法”。（Redfern 1973）描述道，“当舞蹈被设计成一个整体或结构化的东西时，它就可以被视为艺术，其中组成部分的关系和连贯性增加了趣味性和重要性”。创作者创作的舞蹈意在传达一种思想或情感，例如，可以是关于人、事件、情绪，甚至是动作本身（Smith-Autard 2010）。动作内容选择如下：
摇滚纸剪辑播放：超越赢/失去
摘要：这项研究研究了玩家在顺序对抗游戏中使用的策略。我们以岩石剪辑器（RPS）游戏为例，并在两个实验中跑了玩家。第一个实验涉及两个人，他们一起打了100次RP。重要的是，我们在RPS中的收益设计使我们能够区分使用随机策略的参与者与使用NASH策略的参与者。我们发现参与者并不与NASH策略一致，而是他们的行为更接近随机。此外，对参与者的顺序行动的分析表明了基于周期的行为：一些参与者的行为与他们过去的结果无关，有些行为遵循了众所周知的赢家/损失改变策略，而另一些则表现出了赢 - 更改/丢失的现场行为。要了解与结果相关的动作的顺序模式，我们设计了涉及特定变更动作的概率计算机算法（即，根据过去的直接结果降级或升级）：赢得冠军/损失/损失 - 损失式（WDLS）或Win-Stay/Winsay/wine-stay/lose升级/损失级别（WSLU）（WSLU）策略。实验2对人类玩家使用了这些策略。我们的发现表明，参与者遵循了针对WDLS算法的打盘策略，以及针对WSLU算法的损失变化策略，而他们在使用升级/降级方向方面很难使用，这表明人类检测和对抗Algorithm的动作能力有限。综上所述，我们的两个实验表明了序列策略的多样性，在这种对抗性情况下，获胜/损失变化策略并未描述大多数人参与者的动态行为。
帕金森病的丘脑底核活动动态和肢体运动预测
虽然丘脑底核中β频带振荡同步的过度爆发与帕金森病的运动障碍有关，但一直缺乏将这两种现象联系起来的合理机制。在这里，我们检验了以下假设：β爆发所表示的同步增加可能会损害基底神经节网络中的信息编码能力。为此，我们记录了18名帕金森病患者在执行提示的上肢和下肢运动时丘脑底核中的局部场电位活动。我们使用每次试验中基于局部场电位对要移动的肢体进行分类的准确性作为系统所掌握的有关预期动作的信息的指标。使用朴素贝叶斯条件概率模型的机器学习用于分类。局部场电位动态可以在执行之前准确预测预期动作，当提前知道要求的动作时，在命令提示之前，受试者工作特征曲线下面积为 0.80 0.04。α 频段局部场电位活动爆发，尤其是 β 频段局部场电位活动爆发，严重影响了对要移动的肢体的预测。我们得出结论，低频爆发，尤其是 β 频段的爆发，限制了基底神经节系统编码有关预期动作的生理相关信息的能力。当前的发现也很重要，因为它们表明，除了恢复性脑机接口应用中的力量控制外，局部丘脑底活动可能被解码以实现效应器选择。
通过联合行动选择在线组合资源分配与任意行动空间
当前的DRL算法通常假设固定数量的可能动作，然后一次选择一个动作，从而使它们在任意较大的空间中的资源分配问题效率低下。顺序操作选择需要为所选的每个操作更新状态，这增加了决策深度，状态空间，不确定性和执行次数。这会影响算法的收敛性并减慢执行速度。此外，当前的DRL算法对于在线资源分配问题的效率不高，因为它们采用固定数量的操作，而任意数量的任务到达数量。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的结合作用选择方法，使DRL算法能够同时从具有任意数量的可能动作的集合中选择一个任意数量的动作的联盟。通过在每个时间步骤做出同时决策，联盟行动选择避免了由多次更新状态更新的顺序决策引起的计算成本和较大的状态空间。我们使用在线组合资源分配问题评估了联盟行动选择和顺序行动选择方法的绩效和复杂性。结果表明，联盟行动选择方法保留了在线组合资源分配问题的各种在线交通需求到达率的最佳离线性能，而顺序动作选择方法的性能随着问题的大小的增加而降低。实验还揭示了联盟行动选择的计算复杂性比顺序作用选择要低得多。
关于互感的感觉与高...
摘要：背景：互感信息在建立高阶认知体表象（BR）中起着关键作用，神经心理学和神经影像学证据归类为面向动作的（即身体架构）或非行动方向的（即视觉范围）。这项研究旨在探索BR的发展，考虑到与整个生命周期中的感知性敏感性的关联。方法：两百三十一位健康的参与者分为五个年龄段（7至8岁； 9至10年； 18至40岁； 41至60岁； 60岁以上）完成了对互感的自我报告衡量的衡量标准（自我意识问卷； SAQ），并给出了两个BR的任务（对两个BR的任务（行动范围）：交通工具：交通工具：交通话之：任务；任务任务；结果：儿童（7-8岁和9-10岁）和老年人（60岁以上）的表现都比年轻（18-40岁）和中年成年人（41-60岁）在行动和非行动导向的BR任务中差。适度分析表明，SAQ得分显着调节了年龄和面向动作的BR之间的关系。结论：当前的结果与针对动作和非行动为导向的BR的倒U形发育曲线一致。作为一个创新的方面，在智力上，在童年和成年后期更高的感官互感水平上，在智力上代表自己身体部位的能力可能会受到负面影响。
爱丁堡研究探索者
虽然丘脑底核中β频带振荡同步的过度爆发与帕金森病的运动障碍有关，但一直缺乏将这两种现象联系起来的合理机制。在这里，我们检验了以下假设：β爆发所表示的同步增加可能会损害基底神经节网络中的信息编码能力。为此，我们记录了18名帕金森病患者在执行提示的上肢和下肢运动时丘脑底核中的局部场电位活动。我们使用每次试验中基于局部场电位对要移动的肢体进行分类的准确性作为系统所掌握的有关预期动作的信息的指标。使用朴素贝叶斯条件概率模型的机器学习用于分类。局部场电位动态可以在执行之前准确预测预期动作，当提前知道要求的动作时，在命令提示之前，受试者工作特征曲线下面积为 0.80 0.04。α 频段局部场电位活动爆发，尤其是 β 频段局部场电位活动爆发，严重影响了对要移动的肢体的预测。我们得出结论，低频爆发，尤其是 β 频段的爆发，限制了基底神经节系统编码有关预期动作的生理相关信息的能力。当前的发现也很重要，因为它们表明，除了恢复性脑机接口应用中的力量控制外，局部丘脑底活动可能被解码以实现效应器选择。
单次试验脑电图分类研究
研究已经证实，在导航任务中，可以区分大脑对观察正确和错误动作的反应。此外，这些分类可以用作基于学习的 BCI 的反馈，让真实或虚拟机器人找到到达目标的准最佳路线。然而，在导航时，不仅要知道我们正朝着正确的方向朝着目标前进，还要知道我们何时到达目标。我们要求参与者观察一个虚拟机器人执行一维导航任务。我们记录了脑电图，然后对两类正确动作的反应进行了神经生理学分析：靠近目标但未到达目标的动作和到达目标的动作。此外，我们使用了时域特征的逐步线性分类器，在单次试验的基础上区分类别。第二个数据集也用于进一步测试这种单次试验分类。我们发现，在运动到达目标的情况下，P300 的幅度明显更大。有趣的是，我们能够对观察两类正确运动时引起的脑电图信号进行分类，两组数据的平均总体准确率分别为 66.5% 和 68.0%，所有参与者的准确率都高于偶然水平。作为概念验证，我们证明了使用单次试验脑电图可以对观察这些不同正确运动时产生的脑电图反应进行分类。这可以用作基于学习的 BCI 的一部分，并为更自主的 BCI 导航系统打开了一扇新的大门。
henri-michaux-miserable miracle.pdf-感知之门
在这本书中，边缘充满了表现而不是标题的东西，这表明了毫无疑问的重叠，这是梅斯卡林的永远存在的现象。没有他们，就像谈论其他事情。我没有使用任何其他“工件”。它需要太多。无法克服的困难（1）来自幻象，转变和消失的令人难以置信的速度； （2）从多重性，每个视觉的拉力； （3）从扇形和脐带酸盐的发展到自主，独立，同时进行（在七个屏幕上）； （4）来自他们的无情特征； （5）从他们的无能，甚至更多；从它们的机械外观来看：图像的阵风，“是”或“否”的阵风，刻板印象动作的阵风。