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稳态小人：重新思考剥夺......
虽然截肢被认为是皮质重组的主要模型，但最近的证据强调了缺失手的持续表现。我们通过强调体内平衡的必要性和分布在侏儒体内的潜在活动的新证据，为截肢引发的感觉运动可塑性文献提供了一个新的视角。我们认为，剥夺会揭示预先存在的潜在活动，这种活动可以表现为重新映射，但由于这种活动已经存在，因此在某些情况下，重新映射可能对应于系统的功能稳定性而不是重组。当剥夺发生在成年期或早期发育阶段时，适应性行为和类似赫布的可塑性也可能对维持侏儒的功能组织起着至关重要的作用。总的来说，我们认为大脑对稳定性的需求可能是大脑重新映射的几种关键表型的基础，这些表型以前被解释为重组的结果。然而，重组仍然是可能的，尤其是当皮质变化有助于系统的稳定性时。
S1 代表皮质小人范围内外的多感官环境和躯体位置
最近的文献表明，触觉事件在初级体感皮层 (S1) 中的表现超出了其长期确定的拓扑结构；此外，S1 受视觉调节的程度仍不清楚。为了更好地描述 S1，在触摸前臂或手指时记录了人类电生理数据。条件包括视觉观察到的物理触摸、没有视觉的物理触摸和没有物理接触的视觉触摸。从这个数据集中得出两个主要发现。首先，视觉强烈调节 S1 区域 1，但前提是触摸有物理元素，这表明被动触摸观察不足以引起神经反应。其次，尽管在假定的 S1 手臂区域记录，但神经活动在物理触摸期间代表手臂和手指刺激。手臂触摸的编码更强烈和具体，支持 S1 主要通过其拓扑组织编码触觉事件的想法，但也更普遍地涵盖身体的其他区域。
Kimbolton社区计划
但是，金博尔顿镇最初并不以这个名字而闻名。欧洲的金博尔顿定居点是1886年由伯明翰小农场协会（Birmingham Small Farm Association）进行的。当天的政府打算“把小人放在土地上”；这是特殊解决方案的发展。该计划的基础是将选票分配给特别成立协会成员的土地的付款。从Kimbolton开始，被称为伯明翰，也被称为Fowler's After的家人，他们的家成为该镇的第一个邮局。
合成维度中量子模型的经典类似物
我们通过将POTTS模型扩展到包括真实和合成空间中邻近的原子之间的相互作用并研究其效能特性的原子之间的相互作用来引入超声分子合成或rydberg原子合成维度的量子物质类似物。对于J 1的中间值，所得阶段和相图与时钟和小人模型的相似，其中三个阶段出现。有一个类似于高温无序相和低温铁磁相之间量子合成维度模型的板相。我们还使用机器学习来使用混淆方法学习相图的非平凡特征，该方法能够辨别出几种连续的相变。
基因和DNA：遗传学及其...
第11章。适合生物的生存？153健身意味着什么？153选择需要变化。154选择会导致遗传多样性降低155自然选择确定人类的肤色156适应性取决于环境157选择和抗生素耐药细菌158杂合优势161为什么存在主要的遗传疾病？163小种群164摘要170框11.1：DNA序列提供了人类进化的线索：史前非洲的创始人效应165在家中尝试此：小人种群大小171
泡沫的回声过去：Q4待观看的市场信号
投机性疯狂和非理性的旺盛导致引入了新的杠杆技术。叙事从基本的基本面转变为快速利润的潜力。猜测接管了贪婪，FOMO和牛群的心态。有些人可能将其称为庞氏骗局，但是好的庞氏骗局通常基于一个被广泛接受的真理。外来的郁金香是独特的罕见。无线电和汽车在1920年代彻底改变了生产力。在1990年代后期，尽管经济放缓，科技公司仍被视为弹性增长引擎。那些参与的人通常被标记为小人，但通常对他们促进的资产有真正的信念。在2006年，抵押经纪人有50年的数据支持他们的观点，即我们从未发生过全国住房危机，因此推动杠杆产品的风险很小。
博弈树、电脑游戏和博弈论 - 苏黎世联邦理工学院
从这个方面来看，自动化游戏一直与人工智能联系在一起，甚至早在这个名称的研究领域出现之前就存在了。 250年前，沃尔夫冈·冯·肯佩伦男爵 (Baron Wolfgang von Kempelen) 制造并演示了魅力十足的 Chess Turk，这可以作为一个起点（尽管之前就已经存在外形像玩偶、可以手写字的精致机械自动机）。虽然整个事情是个骗局，因为一个精通国际象棋的小人隐藏在土耳其木偶的齿轮中，并通过一根杆子控制它，但国际象棋机器的魅力已经达到了公众的程度。甚至查尔斯·巴贝奇也曾在与 Chess Turk 的比赛中落败，但在 19 世纪中叶，他设计了“一台能够成功玩纯智力游戏的机器；例如针锋相对、选秀、国际象棋等。”并得出了一个核心结论：“我很快就发现，每一种技巧游戏都可以由自动机来玩。”
将人脑映射概念扩展到人工智能......
摘要。本文介绍了人工智能 (AI) 计算系统的映射概念。将人类神经生理学中的“小人”概念扩展到 AI 系统。假设 AI 系统的行为类似于自然动物大脑中的小柱或神经节，包括一层不同的（输入）神经元、许多相互连接的处理单元和一层不同的（输出）神经元或器官。本研究的目的是确定当智能系统受到某些刺激时，对每个不同的神经元的刺激与每个不同的器官的相应反应之间的相关性。为了阐明一般概念，以一个小型三层前馈神经网络 (NN) 为简单示例，并构建了一个 NNculus。这一概念有两个重要应用：一是自主机器人的质量控制，可以构建 NN 或 AI 集群来评估其性能；二是使用人工 NN 通过硬件或数值模拟研究人脑微柱内层的拓扑组织。
AI x 设计井上光和
1) https://aws.amazon.com/jp/ 2) https://cloud.google.com/products/ai/ 3) https://www.ibm.com/watson/ 4) https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/ 5) https://trends.google.co.jp/trends/ 6) https://colab.research.google.com/ 7) http://jupyter.org/ 8) https://www.anaconda.com/ 9) http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris 10) http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston 11) https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine+quality 12) http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 12) http://megaface.cs.washington.edu/ 14）ReLU（Ramp函数）：激活函数之一。当输入值为0以下时，变为0，当大于1时，则按输入原样输出。 15）Softmax函数：将判断结果以百分比的形式输出到输出层的各个单元。一般取百分比最高者作为答案。 16）铃木隆宏，《工作的消失》，讲谈社，2017，第76页 17）新井纪子，《人工智能与不会读教科书的孩子》，东洋经济，2018年 18）小川宏，《中小学编程教育及其在地区的实践》，日本艺术设计协会期刊第77期，2018年，第50-51页 19）迈克尔·施密特、Hod Lipson，《从实验数据中提炼自由形式的自然法则》，2009年，《科学》第324卷 计算机从摆动的钟摆的运动中推导出运动定律。 20）大脑中的侏儒：脑外科医生彭菲尔德绘制的图表，显示了人类大脑皮层的运动区和体感区与身体各部位之间的对应关系。
小对象检测的实际性能
标题：小对象检测的现实性能演示者名称：Michel van Lier公司名称 /研究所：TNO项目名称：Mantis Vision Funding Group：PENTA / XECS / EURIPIDES / ECEL / ECSEL / KDT摘要可以在网站上发布：☒是的，no提供500个单词的摘要最多。使用字体Arial，尺寸11。如果使用了数字，则文本和数字必须留在此页面内。自动化对象检测在各种应用中变得越来越相关。这包括可见和IR视频中的人，无人机，船只和车辆的检测。对于可能与人类一起部署的自治系统，情境意识（SA）至关重要，因此可以尽早调整潜在的危险操作。挑战是在大量宽阔的视野摄像头系统中检测和跟踪大距离的人，这是无处不在的，因为这仅导致每人只有几个相机像素。最重要的是，光线和天气状况在对象检测性能中起作用，这是一个额外的挑战。基于学习的对象检测方法（例如Yolo）已证明在许多应用中为此目的有希望，但是当对象上的像素数量减少时，它们的性能会降低。最近的方法旨在通过考虑时间信息来改善对小物体的检测。这样的时空深度学习模型原则上可以检测到高达4个平方像素的移动人员。在如此小的规模下，性能可能受许多因素的影响。为了更好地了解这些效果，我们已经在朝向非结构化的地形的观测塔上安装了一个相机系统，以便在视野中可见200至400的区域。使用此设置，我们可以研究对象和背景之间的对比度，成像系统的分辨率以及深度学习模型对小人检测准确性的精确性。我们创建了一个数据集，该数据集由长时间记录并涵盖几个季节的简短剪辑组成。使用结果数据集，我们比较了不同模型的对象检测性能，但也评估了光和天气条件的效果，并在现实世界中证明了最新的自动化小对象检测的限制。