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通过具体化实现远程操作增强
远程机器人技术旨在将人类的操作技能和灵巧性在任意距离和任意规模上转移到远程工作场所。透明的远程机器人系统可以实现自然而直观的交互。我们假设机器人系统的具身化（包括三个子组件：所有权、代理和自我定位）可实现最佳的感知透明度并提高任务性能。但是，这尚未得到直接研究。我们根据四个前提进行推理，并从文献中提出支持每个前提的发现：（1）大脑可以具身化非身体物体（例如，机器人手），（2）具身化可以通过介导的感觉运动交互来引发，（3）具身化对机器人系统和操作员身体之间的不一致具有鲁棒性，以及（4）具身化与灵巧的任务性能呈正相关。我们使用预测编码理论作为框架来解释和讨论文献中报告的结果。先前的大量研究表明，通过介导的感觉运动交互，可以在各种虚拟和真实的体外物体（包括假肢、化身和机器人）上诱导化身。此外，非人类形态也可以实现化身，包括细长的手臂和尾巴。根据预测编码理论，没有任何一种感觉方式对于建立所有权至关重要，多感官信号的差异不一定会导致化身的丧失。然而，多感官同步或视觉相似性方面的巨大差异可能会阻碍化身的发生。文献对化身和（灵巧的）任务表现之间的联系提供了较少的广泛支持。然而，用假手收集的数据确实表明了正相关性。我们得出结论，所有四个前提都得到了文献中的直接或间接证据的支持，这表明远程操纵器的化身可能会提高遥控机器人的灵巧表现。这值得进一步对遥控机器人中的化身进行实施测试。我们制定了第一套在远程机器人技术中应用具体化的指导方针，并确定了一些重要的研究课题。
I-751 表格，解除居留条件申请说明
如果您通过与美国公民或合法永久居民结婚而获得有条件居民身份，请使用 I-751 表格（解除居住条件申请）申请解除这些条件。如果您的未成年子女与您同一天或之后 90 天内获得有条件居民身份，请在 I-751 表格第 5 部分填写这些子女的姓名和外国人登记号码 (A 号码)，以请求也解除他们身份上的条件。如果您的未成年子女未与您同一天或之后 90 天内获得有条件居民身份，或者有条件居民父母已去世，那么这些未成年子女必须各自单独提交 I-751 表格以解除他们身份上的条件。
2024-25 迎接我们的新生
陆阳我的主要研究兴趣是情感计算、混合现实中的具身交互模式和计算架构。我获得了伊利诺伊理工学院建筑学院的建筑学学士学位，在那里我成长为一名专门从事计算设计和计算机科学的建筑师。我获得了加州大学圣塔芭芭拉分校媒体艺术与技术项目的硕士学位，在那里我加入了 Four Eyes Lab 和 transLab，专注于在虚拟建筑环境中开发具身体验。在空闲时间，我致力于历史欧洲武术，在那里我练习和参加现代化长剑击剑比赛。
具身认知和情商。简短讨论 David Tomasi，DSc HC，PhD，EdD-PhD，MA，MCS，AAT 1
摘要 这篇简短的文章考察了在更广泛的具身认知背景下，神经科学和哲学理解情绪和认知过程的基本参数。更详细地说，讨论遵循一系列研究领域，通过回答基本问题来构建，即：A）身心二元论对日常生活的影响，B）情商视角下的可能首选视角（PPP），C）模拟理论与理论理论 D）神经心理学配对缺陷与生理研究 E）社交距离对识别和理解情绪能力的影响 F）结论 关键词：神经科学、哲学、心理学、精神病学、心理治疗、情绪、认知、感知 通讯作者 David Tomasi，佛蒙特州立学院/佛蒙特社区学院（CCV），美国佛蒙特州威努斯基。电子邮件：david.tomasi@ccv.edu
面向具有知识能力的人工智能：能够看、说、行动和了解的代理
人工智能领域自诞生之日起就对知识感兴趣，它使用精心设计的规则和从人类那里收集的知识来构建有效的专家系统。从那时起，许多领域，如计算机视觉和自然语言处理，一直由使用大型数据集的大规模端到端学习所主导。这往往使知识成为许多重要问题的后续考虑。然而，随着我们在 ImageNet 挑战赛 [ 294 ] 等大型挑战和数据集上的表现达到饱和，并且该领域越来越关注诸如大类别识别和完全具身人工智能（需要理解多种模态的代理）的问题，知识将变得更加重要。在本文中，我们认为，要实现聪明机器人或具身人工智能的目标，我们需要处理视觉、语言和动作这三种模态。我们进一步认为，知识是连接这些模式的关键部分。
面向整体智能的代理 AI
人工智能 (AI) 在 1956 年达特茅斯会议上被历史性地定义为能够从周围环境收集信息并在其中采取有效行动的人工生命形式。1970 年，麻省理工学院的明斯基团队开发了一套机器人系统，称为“Copy Demo”，它可以观察“积木世界”场景并成功重建观察到的多面体块结构（Winston，1972 年）。该系统由观察、规划和操作模块组成，表明每个子问题都极具挑战性，需要进一步研究。因此，人工智能领域分裂成几个专门的子领域。虽然这些子领域已经独立取得了重大进展，但这种过度简化主义模糊了人工智能研究的总体目标。为了超越现状，迈向更为复杂的 AI，我们强调接受亚里士多德整体哲学的重要性，该哲学强调各部分之间的整合要大于各部分之和。大型语言模型 (LLM) 和视觉语言模型 (VLM) 的最新进展已显示出在开放世界环境中识别语言和图像的巨大潜力（OpenAI，2023 年）。例如，LLM 的高级语义处理已被用于将人类指令分解为机器人的高级任务（Wake 等人，2023c、d）。然而，这些现有的多模态基础模型，即使对于 GPT-4V(ision)，在实现需要动作预测的细粒度操作方面仍然面临挑战。因此，提出了一种新的具身代理基础模型（Durante 等人，2024b），该模型集成了语言能力、视觉认知、上下文记忆和直觉推理，并能自适应地预测具身动作。这是第一项使用从机器人、游戏和医疗保健任务中收集的具身数据预训练基础模型以开发通用 AI 代理的研究。具身代理被概念化为一个交互式系统，它通过其感知能力与人类交流并与环境交互，采取符合人类意图的动作。这就是为什么我们认为大型具身基础模型的进步是对代理 AI 的重大贡献，使系统能够从各种领域信息、动作、自然语言指令和多模态上下文中解析和推断人类意图。此外，
对1型糖尿病患者的疾病管理在多个日常注射方案上
当您生病时，您的身体会变得对胰岛素更具抵抗力。这意味着您的血糖水平可以上升（即使您不吃）。因此，您需要定期测试血糖水平，并检查酮（通过测试尿液或血液）检查是否需要更多胰岛素。
现在看看我！电脑上的假象……
根据具身认知研究，一个人的身体自我感知可能是虚幻的，并会暂时转向外部身体。同样，通过对自我面部和外部面部进行同步多感官刺激而引起的所谓“面孔错觉”会导致身体自我的隐性和显性变化。本研究旨在验证 (i) 在计算机生成的面孔上引发面孔错觉的可能性，以及 (ii) 哪种多感官刺激条件更有效。总共 23 名参与者被要求在三个同步实验条件和三个异步控制条件（每个刺激一个：视觉触觉、视觉运动和简单暴露）下观察性别匹配的化身。在每种条件下，参与者被要求完成一份问卷，评估具身感和面孔感，以解决错觉的不同方面。结果表明，同步刺激比异步刺激效果更强，并且问卷的具身项目差异更明显。我们还发现，与简单的暴露条件相比，视觉触觉和视觉运动刺激的效果更大。这些发现支持将面部错觉作为一种新范式，用于研究不同面部身份的所有权以及视觉触觉和视觉运动刺激在虚拟现实刺激中的具体作用。