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World File Search System好奇心
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。
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。
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！
我们的价值观 奖学金 – 好奇心 – 社区 – 诚信
社区 我们乐于接受差异，并将各种多样性视为机遇和值得庆祝的原因。无论您是谁，无论您的背景如何，我们都应为塑造我们现在和未来的社区做出贡献。当社区像健康的生态系统一样运作时，它们就会蓬勃发展：开放、适应性强并与更广泛的环境融为一体。我们充满活力、全球化和多元化的社区建立在每一位成员的贡献之上，从最新的新生到任职时间最长的奖学金或家政团队成员，我们感谢我们成员在学术、实践和文化方面的积极贡献。唐宁学院非凡的环境和设施——包括我们的开放场地和绿地、教堂、剧院、画廊和体育设施——提供了由我们所有人创造和贡献的独特机会。我们投资于整个人以及每个人从唐宁学院带给世界的价值。
实践者：专业好奇心洞察指南
本指南旨在全面了解“职业好奇心”，激发思考并扩展知识；因此，有大量机会进行反思、讨论、分享经验和产生想法。我们认识到从业者 3 很忙；因此，本指南并非旨在作为报告阅读。相反，我们鼓励您浏览指南并使用对您最有益的部分。下一页的指南有链接可帮助您导航到特定部分。我们还使用不同的方法来吸引不同的读者；例如，在某些部分，我们重申了视频中的信息，以吸引那些更喜欢阅读内容和进行讨论而不是观看视频的人。请将其用作持续专业发展的工具，例如作为个人学习计划、行动学习集、监督或团队会议的一部分。
人工智能任务中的好奇心驱动学习
心理好奇心在人类智能中发挥着重要作用，它通过探索和信息获取来增强学习。在人工智能 (AI) 社区中，人工好奇心为高效学习提供了自然的内在动机，其灵感来自人类的认知发展；同时，它可以弥合人工智能研究与实际应用场景之间的现有差距，例如过度拟合、泛化能力差、训练样本有限、计算成本高等。因此，好奇心驱动的学习 (CDL) 变得越来越流行，其中代理自我激励学习新知识。在本文中，我们首先对好奇心的心理学研究进行了全面的回顾，并总结了一个量化好奇心的统一框架及其唤醒机制。基于心理学原理，我们进一步调查了强化学习、推荐和分类领域中现有 CDL 方法的文献，讨论了其优缺点以及未来的工作。因此，这项工作为未来的 CDL 研究提供了有益的见解，并为进一步改进提供了可能的方针。
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
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