XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System或者说
声音在沉浸式体验中的作用
要创造沉浸式体验，重要的不是为不同的传感器提供过多的刺激，而是要保持它们的连贯性，或者说多感官整合。这种连贯性成为沉浸在故事、游戏、电影或任何其他体验中的必要基础。声音在创造这种体验中起着关键作用，它既伴随动作并强调叙事流程，又作为一个独立的参与者发挥中心作用并引导注意力。本文和海报的目的是探索声音如何影响计算机生成的虚拟环境中的沉浸感以及音乐诱导情感所涉及的心理机制。要回答的主要问题是如何使用这些技术和模型来创造沉浸感。本文的第一部分探讨了沉浸感本身。第二部分致力于沉浸式技术声音设计的实际方面，描述了用于创建逼真且引人入胜的音景的工具和技术。第三部分简要介绍了音乐情感诱发背后的心理机制。从整体上看这些组成部分，并利用它们相互揭示，这就是声音如何创造存在感和位置感。
量子关系不确定性
本研究可视为第三种进展方式的一个例子。我们将在量子力学的关系解释 (RQM) 背景下首次彻底研究形而上学不确定性 (MI)，RQM 是罗韦利本人倡导的量子力学 (QM) 解释。我们认为 MI 和 RQM 之间的相互作用是互惠互利的。一方面，MI 为 RQM 提供了一个广泛的哲学框架，我们敢说，形而上学的框架，这一框架在文献中一直被忽视，并且有望削弱一些经常针对这种特定解释提出的反对意见。1 另一方面，RQM 可能提供基本 (量子) MI 的例子。这不仅本身很有趣。它还使 MI 免于最近的反对。在深入研究关系不确定性之前，我们应该立即添加一个重要的免责声明。本文的目的不是为 RQM 或 MI 2 d 的总体存在进行辩护，甚至不是为我们将要讨论的 MI 的具体解释进行辩护。相反，重点在于它们的相互作用。我们将看到，这种相互作用为 RQM 和 MI d 提供了启示，或者说我们将要讨论这一点。
问题.. - 绿河区卫生局
点赞、评论、分享：卫生部门在社交媒体上？根据皮尤研究中心的调查，65% 的美国成年人都拥有一个或多个社交媒体账户。对于 18-29 岁的年轻年龄组，超过 90% 的人使用社交媒体。在所有年龄组中，这一比例在过去十年中一直在大幅上升，使社交媒体成为越来越重要的信息共享平台。绿河区卫生部门不仅在一个社交媒体网站上露面，而是在三个不同的社交媒体网站上露面，从而始终处于领先地位。我们的 Facebook 页面和个人资料、Twitter 帐户和 YouTube 频道对于分享有关当地活动和计划、健康事实和教育的信息非常重要。虽然州和地方卫生部门的社交媒体账户从来都不受欢迎，但它们在影响观点和意识方面发挥着关键作用。我们的 Facebook 页面有超过 700 个赞，或者说，我们区每 1,000 名居民就有 3.3 个赞。根据 2013 年的一项研究，这与当地卫生部门的全国平均水平相符，而且还不包括我们 Facebook 个人资料上的 400 位好友。
货币经济中的资产回报异常*
在一篇富有洞察力和启发性的文章中，希克斯 [37] 呼吁将价值理论与货币理论结合起来。希克斯所说的价值理论指的是两种商品的相对价值取决于它们的相对边际效用这一格言。但对希克斯来说，边际效用分析只不过是一种一般的选择理论。因此，希克斯发现，选择理论可以解释的核心货币观察结果是，人们倾向于持有无用货币，而不是持有有利息的证券或资本货物。因此，本文的目的是为这种收益率主导地位提供一种解释，更一般地说，将价值理论与货币理论结合起来。或者说，本文的动机是提出以下显而易见的问题：我们如何将货币纳入一般均衡模型，以解释这种资产回报异常现象，以及这对资产定价公式有何更普遍的影响。在这一努力中，我们面临着许多作者的抱怨，如布伦纳和梅尔策[10]、卡斯和谢尔[131]、克劳尔[16]、哈恩[27]和华莱士[71]，他们认为，标准的、一般的
飞行数据采集平台开发、集成和...
无人驾驶飞行器 (UAV) 在民用、军事和研究应用中的普及度正在迅速提高，作为这一上升趋势的一部分，人们付出了巨大的努力将越来越多的传感功能集成到这些飞行器中。这种传感，或者说传感器数据采集，是 UAV 的核心功能之一 — 如果没有传感能力，无人机就无法运行。通过智能地将传感器集成到飞行器中并与其进行适当的接口，人们能够从这些传感器中获取数据流，从而使飞行器能够飞行并执行所需的任务。在过去几年中，随着 UAV 使用的上升趋势，评估和改进飞行器性能和飞行特性的研究也随之增加。所有这些努力都依赖于从大量传感器和设备获取和利用高保真数据的能力。本文将首先概述数据采集系统的开发。然后，它将重点介绍所涉及的设计方面，包括系统架构、传感接口、通用传感器和用户界面。接下来，本文将介绍无人机研究中使用的数据采集系统和飞行控制系统及其规格。最后，将提供航空电子集成示例来展示其在无人机中的应用。
白人至上文化——Tema Okun
完美主义者往往无法从错误中吸取教训，或者说他们很少或根本不会从错误中吸取教训 • 倾向于找出错误之处；几乎没有能力找出、指出和欣赏正确之处 • 通常是内心的感受，换句话说，完美主义者无法欣赏自己的出色工作，更多的时候只是指出自己的缺点或“失败”，专注于不足之处和错误，而不是从中吸取教训；这种人内心不断自我批评。 解药：培养一种欣赏的文化，组织花时间确保人们的工作和努力得到赞赏；建立一个学习型组织，每个人都会犯错，而这些错误提供了学习的机会；创造一个人们能够认识到错误有时会带来积极结果的环境；将人与错误区分开来；在提供反馈意见时，总是先谈做得好的事情，然后再提出批评；在提出批评时，要求人们提供如何做不同事情的具体建议；要意识到成为自己最严厉的批评者并不能真正改善工作，往往会导致团队士气低落，也不能帮助你或团队认识到从错误中吸取教训的好处
对抗人工智能的权利
人工智能 (AI) 越来越多地用于做出重要决策，从大学录取选择到贷款决定再到 COVID-19 疫苗的分发。人工智能的这些用途引发了一系列关于歧视、准确性、公平性和问责制的担忧。在美国，最近监管人工智能的提案主要侧重于事前和系统治理。本文主张——或者说，另外主张——个人有权对人工智能决策提出异议，这种权利以正当程序为模型，但适用于数字时代。事实上，欧盟承认了这种权利，现在世界各地越来越多的机构呼吁确立这种权利。本文认为，尽管美国与其他国家之间存在相当大的差异，但在这里确立对人工智能决策提出异议的权利符合正当程序理论的悠久传统。然后，本文填补了文献中的空白，为讨论实践中的异议权应该是什么样子建立了理论框架。本文建立了四种竞争原型，这些原型应作为讨论人工智能竞争权和其他政策背景下的竞争的基础。竞争原型沿着两个轴线变化：从竞争规则到标准，从强调程序到确立实质性权利。然后，本文讨论了在实践中说明这些原型的四个过程，包括第一个
人工智能继承心理学的历史危机：挑战与选择的认识论和方法论研究
本文沿袭维果茨基的论述，运用文化历史活动理论（CHAT）和辩证逻辑，试图探讨心理学与人工智能（AI）之间的相互作用，以应对人工智能研究中遇到的认识论和方法论挑战。本文认为，人工智能正面临着从基于二元本体论的心理学继承而来的认识论和方法论危机。这场危机的根源在于理性主义和客观主义的二元性，或者说，心身断裂控制了科学思想的产生和方法的扩散。此外，本文通过强调人工智能的社会历史条件，探讨了危机从心理学转向人工智能的历史特征。此外，我们通过指出经验主义是该领域的主导趋势，研究了人工智能研究中遇到的主要挑战的认识论和方法论根源。经验主义引发了方法论和实践挑战，包括与意义的出现、抽象、概括、符号的出现、概念形成、现实的功能反映以及高级心理功能的出现相关的挑战。此外，通过讨论形式化辩证逻辑的尝试，本文基于矛盾形成，通过使用初步算法模型提出了一种定性的认识论、方法论和形式替代方案，该模型将意义的形成视为定性反映现实和其他心理功能出现的一项基本能力。
神经发育障碍的机器学习
神经发育障碍（NDDS）构成了一个重大的健康问题，> 10％的一般世界人群受至少一种疾病影响，例如自闭症谱系障碍（ASD）和注意力定义多活跃障碍（ADHD）。每个NDD出于多种原因剖析特别复杂，包括合并症的高流行和临床表现的实质性异质性。在遗传水平上，已经鉴定出数千个基因（多基因），而其中一部分已经参与了其他精神疾病（多效性）。鉴于这些多种差异来源，收集适当的数据以适当应用和评估机器学习（ML）技术是必不可少的但具有挑战性的。在本章中，我们提供了最广泛用于应对NDD的复杂性的ML方法的概述 - 从层次技术到诊断预测。我们指出了对NDD的特定挑战，例如早期诊断，可以从ML场的最新进展中受益。这些技术还有可能描绘患者的同质亚组，这将使能够对潜在的生理病理学有深入的了解。我们最终调查了我们认为，这些论文的选择特别代表了应用于大型开放数据集的当代ML技术提供的机会，或者说明了在不久的将来要解决的当前方法所面临的挑战。
体内超突变和持续进化
在整个生命历史中，进化依赖于随机突变和自然选择的基本过程，从而产生了具有显著功能的多种生物分子。定向进化领域长期以来一直试图利用进化的力量来设计新的生物分子功能 1、2。然而，典型的细菌、酵母或人类细胞中 DNA 复制的突变率为每个碱基 10 −10 –10 −9 个替换 3 ，或者说，平均长度（~1 kb）的基因内的突变大约每 100 万到 1000 万次细胞分裂就会发生一次。在如此低的突变率下，即使是简单的单个突变也很难采样到，而这些突变可以使目标基因（GOI）及其编码的 RNA 或蛋白质朝着所需功能的方向发展。定向进化传统上转向体外多样性生成，其中可以使用易错 PCR 或随机寡核苷酸池对 GOI 施加高突变率 2 。然后将得到的GOI变体文库转化为细胞，在细胞中以RNA和蛋白质的形式表达，并进行选择或筛选。富集的GOI变体作为下一轮体外多样化、转化和选择或筛选的模板，推进进化周期（图1a）。尽管定向进化彻底改变了生物分子工程——特别是荧光蛋白、酶和抗体工程2、4——但它对手动分阶段进化步骤的传统依赖限制了进化搜索的深度和规模。由于需要体外GOI多样化，经典的定向进化放弃了