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在公共街道上遇到自动机器人
部署在公共设置中的机器人输入人类生活和工作的空间。公共HRI的研究倾向于优先考虑直接和故意的互动。但这错过了对机器人的最常见响应形式，范围从微妙的相互作用到几乎忽略它们。从视频录制的基础上采用民族方法学方法，我们展示了从物理环境的社会集会（街景）和日常街头生活的社会环境的社会集会（街道景观）的角度来看，机器人如何嵌入城市空间中。我们表明，由于街道的实际工作，这种机器人是如何通过这些空间“授予通道”的。我们详细介绍了街景的偶然性，引起人们对其各种成员以及他们正在做的住宿工作的关注。我们证明了在整个部署过程中研究机器人的重要性，并侧重于成员的互动工作。
预测连续theta爆发刺激的神经可塑性效应，来自电动机的生物标志物引起潜在的TMS输入输出曲线
摘要：神经调节的领域缺乏影响可塑性个体差异的预测指标，这些差异会影响对重复的经颅磁刺激（RTMS）的反应。连续的theta爆发刺激（CTB）是一种以其抑制作用而闻名的RTM的形式，显示了个体之间的可变反应，这可能是由于神经可塑性的差异所致。预测单个CTBS效应可以极大地增强其临床和实验效用。本研究探讨了在神经调节之前测量的电动机诱发电位（MEP）输入输出（IO）参数是否可以预测运动皮层对CTB的反应。IO曲线是通过记录在一系列单脉冲TMS强度上的MEP来从健康成年人中取样的，以获得包括MEP Max和S 50（中点强度）在内的参数。后来比较了刺激前后的Moto Cortex及其MEP的相同位置的CTB。MEP Max和S 50都预测了响应，与CTB后10、20和30分钟的个人MEP变化显着相关（P <0.05，R 2> 0.25）。此外，我们介绍并验证了一种易于实现的生物标志物，该标志物不需要全IO曲线的耗时抽样：MEP 130RMT（中位数为10 MEP，在130％RMT）。MEP 130RMT也是CTBS响应的强有力预测指标（P <0.005，r 2> 0.3）。与先前研究的RTMS响应（BDNF多态性）的遗传生物标志物的头对头比较表明，基于IO的预测因子在解释更多响应变异性方面具有出色的性能。关键字：输入输出曲线，CTB，预测变量因此，在CTBS给药之前得出的IO曲线可以可靠地预测CTB诱导的皮质兴奋性变化。这项工作指向RTMS诊断和治疗应用中调整刺激程序的无障碍策略，并可能提高对其他大脑刺激方法的反应率。
一维 QED 的量子细胞自动机
在本文中，我们提出了一种一维量子电动力学 (QED) 的离散时空公式，以量子细胞自动机 (QCA) 的形式表示，其本质上是局部量子门的平移不变电路。从实用角度来看，QCA 定义了一种用于相互作用 QFT 动力学的量子模拟算法（不过，先不考虑状态准备和测量问题）。但是，从理论角度来看，它也构成了一个原理证明，表明相互作用 QFT 的原生离散公式是可能且优雅的。在此图中，QFT 被定义为 QCA 的“收敛”序列，由时空格子间距参数化——与连续极限和重正化的概念相呼应。我们讨论了为什么我们希望以这种方式规避 QFT 标准公式的一些技术问题。这种构造直观，几乎不需要任何先决条件。它基于量子信息概念，建立了一个简单、可解释的量子场论模型。鉴于量子场论可能相当复杂，我们认为这也构成了重要的教学资产。
元宇宙中的动机双重过程方法......
方法：在这项研究中，我们的目的是研究大脑额叶的不对称激活是否有助于描述消费者的选择。为了获得更强的实验控制，我们在虚拟现实零售店设计了一个实验，同时使用脑电图 (EEG) 记录参与者的大脑反应。在虚拟商店测试期间，参与者完成两项任务；首先，从预先定义的购物清单中选择商品，我们将这一阶段称为“计划购买”。其次，受试者被告知他们也可以选择不在清单上的产品，我们将其标记为“计划外购买”。我们假设计划购买与更强的认知参与有关，而第二项任务更依赖于即时的情绪反应。
超低能耗可逆时间同步量子点细胞自动机组合逻辑电路的设计与仿真
摘要 量子点细胞自动机 (QCA) 代表着一种新兴的纳米技术，有望取代当前的互补金属氧化物半导体数字集成电路技术。QCA 是一种极具前景的无晶体管范式，可以缩小到分子级，从而促进万亿级器件集成和极低的能量耗散。可逆 QCA 电路具有从逻辑级到物理级的可逆性，可以执行计算操作，耗散的能量低于 Landauer 能量极限 (kBTln2)。逻辑门的时间同步是一项必不可少的附加要求，尤其是在涉及复杂电路的情况下，以确保准确的计算结果。本文报告了八个新的逻辑和物理可逆时间同步 QCA 组合逻辑电路的设计和仿真。这里介绍的新电路设计通过使用本质上更对称的电路配置来缓解由逻辑门信息不同步引起的时钟延迟问题。模拟结果证实了所提出的可逆时间同步 QCA 组合逻辑电路的行为，该电路表现出超低能量耗散并同时提供准确的计算结果。
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 中的创造力：目标导向的动机和领域......
近年来，越来越多的人被诊断患有 ADHD，这是一种神经发育障碍，其特征是注意力不集中、多动和冲动（例如，Garfield 等人，2012 年）。尽管 ADHD 通常在儿童时期首次被诊断出来，但症状往往持续到成年期（Biederman、Petty、Evans、Small 和 Faraone，2010 年）。这种疾病可能会给人们的生活带来相当大的问题：ADHD 与较低的学业和职业成功有关，并且患抑郁症、焦虑症和成瘾的风险增加（Biederman 等人，2006 年；Faraone 等人，2000 年）。然而，在需要人们发挥创造力的情况下，ADHD 可能具有某些好处。先前的研究表明，创造力，即产生新颖而有用的想法的能力（Amabile，1996），受益于注意力分散和忽略环境中与任务无关的刺激的能力降低（Baird 等人，2012；Carson、Peterson 和 Higgins，2003）。在创造性任务期间，对与任务无关的信息进行分散处理可能会激活不常见的联想，从而产生原始的信息组合。此外，精力充沛、冲动和敢于冒险似乎有助于创造力（Barron 和 Harrington，1981；Feist，1998）。因此，容易分心、多动和冲动的人，例如患有 ADHD 的人，可能比没有这些症状的人更有创造力。事实上，研究表明，患有 ADHD 的成年人（与对照组相比），以及
机器人伴侣，行业的智能互动机器人同事5.0
摘要 - 为了克服所谓的行业4.0的局限性，重点是大规模生产和充分的自动化，最近引入了一种新颖的范式，即行业5.0，旨在增加人类和机器之间的合作，尤其是机器人，而不是将前者替换为后者。这个挑战需要新颖的互动智能机器人能够轻松有效地执行复杂的任务，并在需要时与人类合作，无论是进行培训还是工作。在这项工作中，引入了机器人同伴，这是该范式的新颖示威者。它结合了机器人技术，人工智能，软件工程和嵌入式系统技术，并针对工业组装任务。首先测试表明，该机器人可以自主地或与人类操作员合作有效地组装代表性齿轮系统。
自动机器人任务计划通过将大型语言模型与基因编程集成
摘要 - 准确的任务计划对于控制自主系统（例如机器人，无人机和自动驾驶车辆）至关重要。行为树（BTS）被认为是任务计划中最突出的控制政策定义框架之一，由于其模块化，灵活性和可重复性。为机器人系统生成可靠，准确的基于BT的控制策略仍然具有挑战性，并且通常需要域专业知识。在本文中，我们提出了利用大语言模型（LLM）和遗传编程（GP）的LLM-GP-BT技术，以使BTS的生成和配置自动化。LLM-GP-BT技术处理以人类自然语言表达的机器人任务命令，并以计算效率和用户友好的方式将其转换为基于BT的准确和可靠的任务计划。该提出的技术是通过仿真实验系统地开发和验证的，这表明了其简化自主系统任务计划的潜力。
在图像分类中研究协作互动机教学
虽然以人为本的机器学习方法探索了互动循环中的各种人类角色，但出现了主动机器教学（IMT）的概念，重点是利用人类作为老师的教学技能来构建机器学习系统。但是，大多数系统和研究都专门用于单个用户。在本文中，我们在图像分类的背景下研究了协作互动式教学，以分析人们如何共同构建教学过程并理解他们的经验。我们的贡献是三倍。首先，我们开发了一个名为Teachtok的Web应用程序，该应用程序使用户组能够策划数据并逐步训练模型。第二，我们进行了一项研究，其中有十名参与者分为三个团队，这些团队在九天内竞争建立一个图像分类器。参与者在Focus小组中讨论的定性结果揭示了机器教学任务中协作模式的出现，协作如何帮助修改教学策略以及参与者对他们与Teachtok应用程序的互动的思考。从这些发现中，我们对基于互动，协作和参与机器学习的系统的设计产生了影响。
美国宇航局测试 3D 打印旋转爆炸火箭发动机
虽然 RDE 已经开发和测试了很多年，但自从 NASA 开始研究其“月球到火星”任务架构以来，该技术就引起了广泛关注。从理论上讲，该发动机技术比传统推进和依赖受控爆炸的类似方法更有效。2022 年夏天，先进推进开发商 In Space LLC 和印第安纳州拉斐特的普渡大学合作，在马歇尔对 RDRE 进行了首次热火测试。