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关于好奇心驱动的观点
Bio Raj N. Singh博士是摄政教授兼国家工程学院（NAE）的成员。他曾担任材料科学与工程学院的创始局长，威廉姆斯公司杰出主席教授，俄克拉荷马州立大学（OSU）的能源技术主任。他收到了SC.D.马萨诸塞州材料科学与工程技术学院的学位。他在2012年加入OSU之前曾在Argonne国家实验室，GE-R＆D中心和辛辛那提大学工作。Dr. Singh has been recognized for his engineering leadership through his scholarly activities (260 journal articles, 95 referred proceeding/reports, and 282 oral/invited presentations), pioneering inventions of MI composite processing technology leading to commercialization (28 granted patents), for graduating 36 students with MS and PhD degrees and through numerous professional awards in recognition of his engineering leadership such as Member of National Academy of Engineering (NAE), National美国陶瓷学会的Rishi Raj创新与商业化奖章，ASM国际Albert Sauveur成就奖，ASM International，Regents教授（OSU），AAAS AAAS，ASM International院士，美国陶瓷学会会员，美国陶瓷学院会员，惠特尼（UC）研究员（UC），惠特尼·盖里（Whitney Gee-cr），ASM国际院士，惠特尼·加里（Geie-Ge-Cr）;专利奖GE-CR＆D：青铜，银和金申请奖章。他还担任5个国际期刊的编辑委员会成员。
世界模型的几何形状对基于好奇心探索的影响
在人类的空间意识中，3-D投影几何结构结构信息整合和行动计划，通过视角在内部表示空间内采取。不同观点与世界模型相关的方式并改变了特定的感知和想象方案。在数学中，这种转换的收集对应于一个“群体”，其“动作”表征了空间的几何形状。将世界模型与群体结构相关联，可以捕获不同的代理人的空间意识和负担能力方案。我们将小组动作用作特殊的策略，以进行视角依赖控制。我们探讨了这种几何结构如何影响代理的行为，并比较了欧几里得与投射组如何在主动推断，好奇心和探索行为中对认知价值作用。我们正式演示并模拟了各组如何在简单的搜索任务中诱导不同的行为。根据框架的选择，投影组的非线性放大信息会转化认识价值，从而为感兴趣的对象产生了方法的行为。代理商世界模型中的投射组结构包含了射影的意识模型，该模型已知可以捕获意识的关键特征。另一方面，欧几里得群体对认知价值没有影响：没有动作比最初的闲置状态更好。在构造代理的内部表示形式时，我们展示了几何形状如何在信息集成和行动计划中起关键作用。关键字：几何世界模型；勘探;体现认知科学；认知建模；感知效果耦合
天然氢：地质好奇心还是低碳未来的主要能源？
能源的历史是从效率低下，更脏，昂贵的选择中逐步替换，更清洁，更便宜，更有表现的燃料。磨坊和机器取代了体力劳动，最近电力取代了煤油，该煤油取代了鲸油以进行照明，煤炭代替了工业和供暖建筑物的木材。但是气体呢？一个世纪前，城镇天然气是通过燃烧的煤炭，生产可乐和甲烷和氢的混合物制造的，以及沿途的有毒气体，例如CO和其他污染物。后来，发现了大量的天然气储量（主要由甲烷组成），既便宜又清洁，因此我们停止了制造城镇天然气。由于甲烷的效用，丰富性和负担能力，它几乎用于社会的每个部门。今天，天然气用于加热，烹饪，发电，以及制造诸如化学物质和塑料之类的材料。
通过脑电信号测量认知好奇心的状态
摘要 — 了解好奇心背后的神经生理机制并因此能够识别一个人的好奇心水平，将为神经科学、心理学和计算机科学等众多领域的研究人员和设计师提供有用信息。揭示好奇心的神经相关性的第一步是在好奇状态下收集神经生理信号，以便开发信号处理和机器学习 (ML) 工具来识别好奇状态和非好奇状态。因此，我们进行了一项实验，其中我们使用脑电图 (EEG) 测量参与者在被诱导进入好奇状态时的大脑活动，使用琐事问答链。我们使用两种 ML 算法，即滤波器组公共空间模式 (FBCSP) 与线性判别算法 (LDA) 相结合，以及滤波器组切线空间分类器 (FBTSC)，以将好奇的 EEG 信号与非好奇的 EEG 信号进行分类。总体结果表明，两种算法在 3 到 5 秒的时间窗口内均获得了更好的性能，表明最佳时间窗口长度为 4 秒（FBTSC 的分类准确率为 63.09%，FBCSP+LDA 的分类准确率为 60.93%）可用于基于 EEG 信号的好奇心状态估计。索引术语 — 好奇心 - 心理状态 - 学习 - 脑电图 - 被动脑机接口
培训通常好奇的代理商
有效的探索对于与其环境相互作用的智能系统至关重要，但是现有的语言模型通常在需要战略信息收集的场景中不足。在本文中，我们提出了P aprika，这是一种微调方法，使语言模型能够开发不限于特定环境的一般决策能力。通过培训来自不同任务的合成互动数据，这些数据需要各种策略，P Aprika教授模型，以探索和调整其行为，以基于环境回馈的情况，而无需梯度更新。实验结果表明，用P Aprika进行微调的模型可以有效地将其学到的决策能力传递到完全看不见的任务的情况下，而无需额外的培训。我们还介绍了一种提高P Aprika样品效率的课程学习算法。这些结果提出了通往AI系统的有希望的途径，该系统可以自主解决需要与外部世界相互作用的新型顺序决策问题。
在数据探索中平衡熟悉度和好奇心与深度强化学习
能够在探索性数据分析（EDA）中找到一组记录（EDA）的能力，以取决于数据集中对象的散射以及用户对数据的了解及其表达需求的能力。这产生了各种EDA方案和解决方案，它们在向用户提供的指导上有所不同。在本文中，我们研究了建模的好奇心与熟悉程度（DRL）（DRL）和表达数据探索操作员之间的相互作用。我们将好奇心形式化为固有的奖励和熟悉，作为外在奖励。我们研究了为这些奖励所学的几个政策的行为。我们在SDSS上进行的实验，一个非常大的天空调查数据集1提供了几种见解，并证明需要更深入地检查DRL和数据探索操作员，而这些探索者超越了钻孔和滚动。
使用好奇心驱动的探索
时钟约束规范语言（CCSL）已被广泛认为是对实时和嵌入式系统定时行为的建模和分析的有前途的系统级规范。然而，加上现代系统的日益复杂性以及严格的市场限制，需求工程师可以准确地确定基于天然语言的需求文档的CCSL规范变得越来越困难，因为它们缺乏正式的CCSL CCSL建模和设计自动化工具方面的专业知识，无法支持快速和自动生成CCSL的规格。为了解决上述问题，在本文中，我们引入了一种新颖有效的增强学习（RL）基于基于的合成方法，该方法可以促进需求工程师快速找出他们预期的CCSL规格。对于给定的不完整的CCSL规范，我们的方法采用基于RL的枚举来探索所有可行的解决方案，以填补CCSL约束中的孔，并利用好奇心驱动的探索来加速枚举过程。基于我们提出的好奇心驱动探索启发式和演绎推理技术的结合，我们的方法不仅可以有效地修剪无结构的枚举解决方案，而且还可以优化枚举过程以快速搜索最紧密的解决方案，因此可以大幅度地加速整体合成过程。全面的实验结果表明，我们的方法在合成时间和合成精度方面都显着超过最先进的方法。
2025，对一百多年公司的DNA感到好奇
机遇也很明显，但是2025年，预计在潜在的潜力上是前所未有的。如果您在过去100年中一直在研究历史的历史，那么战争，衰退和政策真相的风险因素很多，相关行业周期的唾液也很大。这是SO估算的100 -year -old公司的DNA的问题，该公司在这些危机阶段和商业模式上保持了公司价值。
夏季2025年的好奇心营地
混乱的科学为您所见过的最混乱，最粘，最苗条的科学做好准备！创建假体液，用气泡油漆，并测试您可以在不破裂的情况下扔多远的水气球。如果它是湿，粘或粘的，我们会找到一个实验，使您的肘部深入到混乱的科学中！