XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System山谷
有一个不可思议的山谷吗？调查听众对现实综合声音的评估
探索不可思议的山谷效应（UVE）是对几乎但不是人类的实体的厌恶 - 一直是人类机器人相互作用研究的富有成效的主题。含义 - 在各种设置中，越来越多地反驳现实的文本到语音（TTS）声音。在这项工作中，我们旨在描述综合声音的人类相似性和愉悦性之间的关系，并在听众的评估中寻求听觉uve的证据。在在线主题间示例中，听众对使用单个扬声器的数据进行了培训，对一系列操纵的TTS声音进行了评分。所获得的证据与现实主义和批准之间普遍正面的平稳性兼容。所有使用的TTS声音平均收到了低于50％的“人类风格”的评分，因此有关uve的结论，即对被认为是非常人类的声音的负面反应，无法从这些数据中得出。我们的结果表明，尽管相关的相关性，但对于相对较高的高度来说，高现实主义可能不是必需的。平均而言，音高变化降低的声音被评为“愉快”和“友好”的高度两倍，就像“像人”一样。俯仰变化与感知现实主义之间的关系被检查并确定为进一步研究的方向。索引术语：语音综合，语音韵律，音调变化，人类计算机相互作用，TTS评估
萨克拉曼多山谷站环路1阶段项目概况表
与萨克拉曼多市和国会大厦走廊合作，Sacrt领导着萨克拉曼多谷站（SVS）轻型火车站的重大重建。该项目将通过将其从目前的方向转换90度来重新调整车站，以允许将来扩展SVS Regional Bus Mobility Center。此外，该项目还包括沿H街进行双通道，以增强轻轨的可靠性和安全性。作为该项目的一部分，萨克拉曼多市还将在H街上安装IV级自行车道，以改善多模式连接。
加德满都山谷的FMCG消费者中，企业社会责任对品牌忠诚度的影响
摘要本研究研究了企业社会责任（CSR）对加德满都山谷中的快速消费者品牌忠诚度的影响，以解决现有文献中的显着差距。它探讨了企业社会责任在培养竞争市场中促进品牌忠诚度方面的差异化。采用横断面调查设计，使用FMCG消费者的结构化问卷收集数据。基于Carroll的CSR金字塔和三重底线理论的分析应用调解技术来评估品牌信任和感知质量在CSR-品牌忠诚度关系中的作用。调查结果表明，企业社会责任活动与品牌忠诚度之间存在正相关，品牌信任是重要的调解人。但是，感知质量对品牌忠诚度没有任何直接或间接影响。这些结果强调了CSR在尼泊尔FMCG部门建立忠诚度中的关键作用。该研究为公司提供了实用的见解，使公司与客户价值观保持一致，以增强品牌关系和忠诚度。
由Berry阶段在双层石墨烯谐振器中驱动的可移动山谷开关
近年来，大语言模型（LLM）的整合彻底改变了机器人技术领域，使机器人能够以人类的熟练程度进行交流，理解和理性。本文探讨了LLMS对机器人技术的多方面影响，以应对在各个领域中利用这些模型的关键挑战和机会。通过对核心机器人技术元素（通信，感知，计划和控制）中的LLM应用进行分类和分析，我们旨在为寻求将LLMS集成到其机器人系统中的研究人员提供可行的见解。我们的调查重点是开发了GPT-3.5后的LLM，主要是基于文本的模式，同时还考虑了多模式的感知和控制方法。我们提供了迅速工程的全面指南和示例，从而促进初学者对基于LLM的机器人解决方案的访问。通过教程级别的示例和结构化的及时构建，我们说明了如何将LLM引导的增强无缝集成到机器人技术应用中。这项调查是研究人员在LLM驱动机器人技术的不断发展的景观方面的路线图，为利用语言模型在Robotics开发中的力量提供了全面的概述和实用指南。
![arxiv：2502.02057v1 [cond-mat.mes-hall] 2025年2月4日](/simg/8\8b3dd0bd6c6b4430bcf57807f6f9a009bd42eb70.webp)
arxiv：2502.02057v1 [cond-mat.mes-hall] 2025年2月4日
Valleytronics的新兴领域利用了电子自由度，类似于电子和自旋设备如何利用电子自由度的电荷和自旋程度。Valleytronic设备的工程通常取决于山谷和其他自由度之间的耦合，例如旋转，从而产生了山谷旋转，其中外部磁场操纵了存储在谷地中的信息。在这里，提出了一个山谷无间隙的半导体作为潜在的电气控制的valleytronic平台，因为山谷的自由度与载体类型（即电子和孔）耦合。山谷自由度可以通过通过设备门电压调整载体类型来电气控制。我们演示了通过使用Haldane和改良的Haldane模型在蜂窝晶格中实现山谷无间隙的半导体的建议。在全电动控制的山谷滤波器设备设置中，进一步研究了系统的山谷载波耦合的运输属性。我们的工作突出了山谷无间隙半导体对Valleytronic设备的重要性。
工程在山谷光子晶体中破坏拓扑保护，使THZ 6G通信及以后
摘要 - 用于数据密集型应用程序（例如增强和虚拟现实）的集成，低损坏和有效的系统需要芯片集成的光子电路，这些电路具有高级信息和通信技术的巨大潜力，包括6G无线网络以及Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Covil-toctuits。实现这场革命的有前途的平台是谷光子晶体（VPC）。vpcs可以构建拓扑界面，这有助于通过单向边缘模式造成最小损失和反向散射的光支持。界面拓扑界面和这些坚固的边缘模式所经历的拓扑保护程度是一个相对较新的观点，值得探索。对数据密集型数据速率的越来越多的需求
塞多纳/佛得角山谷 2025 年冬季 1 月 27 日至 3 月 14 日
#C 会员欢迎会（Zoom） 周二，1/21 • 2-3:15 • 免费 1 次会议 • Zoom • OZ-403-W25 主持人：会员参与 您知道 OLLI 不仅仅是一个教室吗？无论是新会员还是老会员，加入我们了解所有 OLLI 优惠、如何参与以及结识新朋友。了解停车和寻找教室等重要细节！我们的会员欢迎会将揭示这些问题以及更多问题的答案。#E 了解有关主持的更多信息 周三，1/29- • 1-3 • 免费 1 次会议 • Sedona Center-28 • OS-405-W25 主持人：Charlie Blum、Leslie James 该研讨会面向准备开始探索 OLLI 主持世界的新主持人，以及可能想要尝试新事物的经验丰富的主持人。我们将讨论如何计划面对面和在线课程，并重点介绍简单的提案流程、可用的工具和支持。 Munch & Learn：再生农业 周四，1/30 • 12:30-1:45 • 免费 #F 亲自到场 • Verde Campus Bldg M-137 • OV-406-W25 #G • Zoom • OZ-407-W25 主持人：Shri Srikanth、Rodolfo Martinez Morales Morales 博士致力于农业发展，他在作物和土壤科学以及生态学方面的综合教育将研究和推广扩展到植物和土壤生态学、再生农业和可持续景观等领域。他是圣克鲁斯县的推广主任，正在制定一项将再生农业与生态修复相结合以加强小规模农业的战略。边吃边学：红岩的好莱坞风情 周四，2/6 • 12:30-1:45 • 免费 #H 现场 • Verde Campus Bldg M-137 • OV-408-W25 #I • Zoom • OZ-409-W25 主持人：Shri Srikanth、Patrick Schweiss 塞多纳国际电影节执行董事 Patrick Schweiss 机智敏锐、举止迷人，他将带您一窥幕后电影信息以及电影节的特别活动，让您感到欣喜。您将了解电影节的免费研讨会以及如何与行业专业人士和名人嘉宾见面。您将获得所有最新消息，因为电影节将好莱坞风情带到了红岩乡村！
使用机器学习模型绘制高山谷（意大利北部）中的土壤有机碳库存和不确定性
摘要：在这项研究中，我们对两个土壤层（0-10 cm和0–30 cm; Soc股票10和SOC 10和SOC 30）的土壤有机碳库存（SOC库存）和相关的不确定性进行了全面分析。，我们在不同的机器学习模型中采用了数字土壤图（DSM）方法，包括多元自适应回归花纹（MARS），随机森林（RF），支持向量回归（SVR）和Elastic Net（ENET）。我们的数据集包含来自110个Pro文件的土壤数据，考虑到存在岩石碎片的存在，所有基于散装密度（BD）的所有采样点的SOC库存计算，无论是测量还是估计。作为我们研究的环境协变量，我们使用了环境变量，尤其是从数字高程模型（具有20 m像素分辨率），土地覆盖数据和气候图中得出的地貌学参数。为了评估模型的有效性，我们使用确定的系数评估了他们预测SOC股票10和SOC股票30的能力（R 2）。SOC股票10的结果如下：火星0.39，ENET 0.41，RF 0.69和SVR 0.50。对于SOC库存30，相应的R 2值为：MARS 0.45，ENET 0.48，RF 0.65和SVR 0.62。此外，我们计算了均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），偏差和Lin的一致性相关系数（LCCC），以进行进一步评估。使用RF模型的由此产生的SOC库存图显示了SOC股票10的RMSE = 1.35 kg m -2的精度，而SOC库存的RMSE = 3.36 kg m -2的精度。为了绘制SOC库存的空间分布并解决两个土壤层中的不确定性，我们选择了RF模型，因为它的性能更好，如最高R 2和最低的RMSE和MAE所示。为了进一步评估和说明土壤图的精度，我们通过分析了表现最佳的RF模型的50个迭代的标准偏差（SD），进行了不确定性评估和映射。该分析有效地强调了我们土壤图中获得的高精度。不确定性的地图表明，与SOC股票相比，RF模型可以更好地预测SOC股票10。预测SOC股票的正确范围是该方法论的主要局限性。
使用井和核心的布莱克本田山谷砂岩的沉积相分析；对碳固换的影响
摘要：了解高级驾驶员辅助系统（ADA）和自动驾驶汽车（AV）技术的复杂性对于道路安全至关重要，尤其是关于驾驶员采用的问题。有效的培训是确保这些技术的安全和合格运行的关键因素。这项研究强调了训练方法在塑造驱动因素的心理模型中的关键作用，该方法定义为个人的认知框架，以理解和与ADAS和AV系统进行互动。他们的心理模型极大地影响了他们与这些技术的互动。已经对基于文本和基于视频的培训方法进行了比较分析，以评估他们对参与者的表现的影响以及其ADA和ADA和航空功能的心理模型的发展。性能是根据参与者在驱动模拟中与ADA和AV函数相互作用的准确性和反应时间的评估。调查结果表明，基于视频的培训产生了更好的表现成果，更准确的心理模型以及对参与者中ADAS功能的更深入的了解。这些发现对于政策制定者，汽车制造商和参与驾驶员培训的教育机构至关重要。他们强调了制定量身定制的培训计划的必要性，以促进日益复杂的汽车技术的熟练和安全运行。