XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System接地
接地课程学习
摘要 - 机器人增强学习（RL）的实际数据的高成本导致模拟器的广泛使用。尽管在建立更好的动态模型方面为模拟器与现实世界匹配，但在模拟与现实世界之间存在另一个经常被忽视的不匹配，即可用培训任务的分布。现有的课程学习技术进一步加剧了这种不匹配，从而在不考虑其与现实世界的相关性的情况下自动改变了模拟任务分布。考虑到这些挑战，我们认为机器人的课程学习需要基于现实世界的任务分布。为此，我们提出了扎根的课程学习（GCL），该课程将课程中的模拟任务分布与现实世界保持一致，并明确考虑了对机器人的任务以及机器人过去的执行方式。我们使用谷仓数据集在复杂的导航任务上验证GCL，与州专家设计的状态CL方法和一项课程相比，成功率高6.8％和6.5％。这些结果表明，GCL可以通过接地自适应课程中现实世界中的模拟任务分布来提高学习效率和导航性能。
接地可以改善认知能力吗？
接触大自然与改善认知功能之间存在显著的正相关关系 [1]。即使只是看到大自然也能增强大脑功能，例如研究人员发现，当受试者工作时身边有盆栽植物时，工作效率会提高 [2]，另一项研究发现，在盆栽植物附近执行任务时，表现会显著提高 [3]，还有一项研究发现，每天与植物一起工作可将痴呆症风险降低 36% [4]，这可能是因为园艺可以增加脑源性神经营养因子 (BDNF) 和血管内皮生长因子 (VEGF) 等生长因子的水平 [5]，以及提高大脑神经递质色氨酸和血清素的水平 [6]。所以，这就引出了一个问题，如果仅仅看到大自然就会对大脑功能产生影响，那么直接与外面的大地联系——一种被称为接地的疗愈方式——是否还有其他好处？新的研究表明答案是肯定的。将我们基于电的中枢神经系统与地球的电输出连接起来，会对人类大脑的功能产生直接影响，过去几十年的接地研究为我们大脑如何与地球的电活动协同工作提供了新的见解。本文回顾了我们目前对接地如何影响大脑功能的了解。
llms，chatgpt，接地，含义和理解
摘要：除了（Little）Openai可能对我们隐瞒的内容外，我们都知道（粗略地）大型语言模型（LLM）（例如ChatGpt）工作（其庞大的文本数据库，统计数据，矢量表示和大量参数，下一个单词培训等）。但是，我们当中没有人能说（衷心地），我们对Chatgpt所证明的能力对这些资源的作用并不感到惊讶。这甚至驱使我们中的一些人得出结论，Chatgpt实际上理解了。它不正确。，但我们了解它如何做能做的事情也不正确。我会建议一些有关良性“偏见”的预感 - 在LLM量表上出现的会议约束可能会帮助ChatGpt的表现比我们预期的要好。这些偏见是语言本身，LLM量表的本质上固有的，它们与Chatgpt缺乏的是紧密相关的，这是直接的感觉运动接地，可以将其单词与引用者及其命题联系起来。这些收敛性偏见与（1）间接言语基础在直接感觉运动基础上的寄生虫有关，（2）语言定义的循环，（3）语言生产和理解的“镜像”，（4）在LLM量表上以LLM量表的命题中的标志性，（（5）人类的“人类知识）”，也许是“类别”的“类别”。乔姆斯基的猜想是关于思想定律。博览会将以与Chatgpt-4的对话形式。
接地及防雷整体解决方案目录
需要整体解决方案 目前，全球的防雷保护均受国家和国际标准的约束，这些标准强调需要全面的解决方案。简而言之，结构防雷系统不能也不会保护电子系统免受雷电流和瞬态过电压的影响，这就是为什么我们提倡采用接地和防雷整体解决方案。这种防雷方法现已得到 IEC/BS EN 62305 以及 NFPA 780 标准的充分认可。
gahm-接地活动氢mas
频率稳定性 @1S：<1.5e-13/ @1d：<2.5e-15相位噪声 @1Hz：<-130 dbc/ hz（5 MHz）用于高增益性能的空腔技术高增益teflon＆Bulb涂层技术20年内生命周期内的高敏感性低敏感性技术更高的稳定性技术：<2e-15/ <2e-15/ cant：无维护操作维护合同目录寿命：20年
接地和防雷 整体解决方案目录 - ABB
对整体解决方案的需求 现在，全球的防雷保护都受国家和国际标准的管辖，这些标准强调需要全面的解决方案。简而言之，结构性防雷系统无法也不会保护电子系统免受雷电流和瞬态过电压的影响，这就是为什么我们提倡接地和防雷的整体解决方案。这种防雷方法现已得到 IEC/BS EN 62305 以及 NFPA 780 标准的充分认可。