XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System本体
主动自我触摸恢复了“橡胶手幻觉”扰乱后的身体本体感受的空间意识
身体自我意识依赖于视觉，触觉，本体感受和运动信号的不断整合。在“橡胶手幻觉”（RHI）中，具有视觉刺激的刺激会导致自我意识的变化。尚不清楚其他躯体信号是否可以弥补由有关身体的视觉信息引起的自我意识的改变。在这里，我们将RHI与机器人介导的自动触摸结合使用，以系统地研究触觉，本体感受和运动信号在维持和恢复身体自我意识中的作用。参与者用右手移动了领导者机器人的手柄，同时从追随者机器人的左手手中收到了相应的触觉反馈。这种自动刺激是在诱导经典RHI之前或之后进行的。在三个实验中，在RHI之前（但不是之前）提供了主动自我打击，大大降低了由RHI引起的原始漂移，支持主动自我接触对身体自我意识的恢复作用。在非自愿自我打击期间不存在效果。单峰控制条件证实，自动触摸的触觉和运动组件都是恢复身体自我意识所必需的。我们假设主动自动触摸会瞬时提高触摸身体部位的本体感受的精度，从而抵消了RHI构成的视觉捕获效果。
博士论文 -Theses.fr
自下而上构建本体。学习过程是通过应用于概念表达空间的再训练算子来执行的，并且该过程由数据（即本体的个体）指导。因此，论证的概念、更具体的概念和概念的简化都经过了修改和调整，以对应于
霓虹灯：一个大型语言模型动力的本体学习管道⋆
摘要。我们通过将结构化的霓虹灯方法框架与大语言模型（LLMS）相结合，以将自然语言域描述转化为Tur-The语法本体，以解决本体学习的任务。本文的主要贡献是针对域 - 不稳定建模量身定制的及时管道，例如通过应用于特定领域的案例研究：葡萄酒本体论。使用管道用于开发霓虹灯-GPT，一种自动本体模型的工作流程及其概念实现的证明，并集成在隐义平台的顶部。NEON-GPT利用了霓虹灯方法和LLMS生成型的系统方法来促进更有效的本体发展过程。我们通过使用斯坦福葡萄酒本体论作为黄金标准进行全面评估来评估所提出的方法。获得的结果表明，LLM并未完全能够执行本体开发所需的程序任务，并且缺乏所需的推理技能和领域专业知识。总体而言，LLM需要与连续知识工程任务的工作流或轨迹工具集成。尽管如此，LLMS可以大大减轻所需的时间和专业知识。我们的代码基础可公开用于研究和开发目的，可访问：https：//github.com/andreamust/neon-gpt。
www.mind.ai
透明的系统对 Mind AI 生态系统很重要。首先是奖励分配。基于智能合约的奖励分配系统将是透明的。其次是社区对道德上层本体、本体赏金优先级或触发终止开关的投票，整个投票系统必须透明，以表明民主制度不会被一方利用。
一级传感器融合和知识本体论... - DTIC
摘要。本立场文件介绍了一级传感器融合本体的概念和应用。它涵盖平台、传感器、有形实体以及概念等无形实体。实体之间的关系是本体的一部分。包括动词和名词。不确定性推理等概念也是传感器融合本体的一部分。应用涉及知识发现和潜在安全威胁的模式识别。1 简介 传感器数据融合分为四个级别，情况复杂性不断增加。一级传感器数据融合涉及对象细化，被定义为与检测、跟踪、分类和识别平台（如船舶和飞机）相关的数据的融合，而不考虑平台的意图。（例如，参见 [1]）。第二级侧重于情况细化，其中平台之间的关系变得重要。第三级涉及威胁细化，并解决敌对平台的意图。第四级解决过程细化，其中指挥官试图预测敌对行动。知识发现以及传感器数据与来自各种其他观察的信息的融合可以帮助军事和执法工作检测平台的异常行为，从而有助于海港和机场的安全和威胁检测。第一级传感器融合的综合本体包括本体的几个子级和第一级融合的几个不同维度：平台和传感器、特征、有形和无形、名词和动词、变量之间的关系、数据组合等概念。例如，船舶的速度和它的位置在近似值上是独立的数据。只知道船舶的速度可能不会触发警报。同样，它的位置本身可能并不重要。但是，知识发现过程可能会发现位于某个区域的特定船舶的速度异常可能意味着非法活动。传感器本体上的数据源包括数据字典，其中包含与多种传感器类型相关的术语，例如声学、磁学、视觉、图像、光电等，以及描述传感器如何单独和协同工作的其他来源，例如传感器融合的情况。本文定义了概念并指定了对象和概念实体之间的关系。军事和执法机构需要单一、集成、逻辑和国家级的传感器本体，以支持为联合使用和国土安全而设计的专家系统中的知识库。它代表了融合、传感器网络和情报的未来。现有的本体，如数据库，是碎片化的、不完整的，格式也不同。这项工作是 SSC-SD 项目的一部分，旨在测试和评估构建单一集成图 (BSIP) [2]。
加速半导体行业的研发
图 1. 通过本体和对象之间的关系集中建立的知识图谱。这是一个随时间增长的动态图，定义了本体给定快照的基本事实。这本质上提供了历史背景，对于加速假设检验的整体应用至关重要，不会出现重复和资源分配不均。
生物医学应用中的润湿性测量
生物医学应用的材料选择通常基于其本体特性。由于材料的表面特性通常不符合生物相容性，因此采用了两种不同的方法：改性本体材料或涂覆涂层。本体材料的改性包括加入添加剂或使用复合材料来提高生物相容性。这种方法主要用于可生物降解材料的开发 [3]。另一种选择是对材料进行涂层处理。生物医学应用中通常使用不同类型的涂层。这样的例子有体内和体外使用的不同聚合物材料，这些材料涂有亲水涂层 [4]，承重金属植入物需要表面涂层来改善其与周围组织的相互作用 [5]。
基于语义标注的比较实验...
我们提出了一种参数方法 SemSim p，旨在测量数字资源的语义相似度。SemSim p 基于信息内容的概念，它利用参考本体和分类推理，包含对本体概念进行加权的不同方法。具体而言，可以通过考虑可用的数字资源或给定领域的参考本体的结构来计算权重。通过进行包括统计分析和专家判断评估的实验，针对文献中提出的概念集比较方法，对 SemSim p 进行了评估。为了实现可靠的评估，我们使用了基于计算机协会数字图书馆 (ACM) 的真实大型数据集，以及源自 ACM 计算分类系统 (ACM-CCS) 的参考本体。对于每种方法，我们都考虑了两个指标。第一个涉及从 ACM Transactions on Information Systems 期刊中选出的某些专题的论文之间相似性的置信度，第二个涉及与人类判断的 Pearson 相关性。结果表明，SemSim p 的其中一种配置优于其他评估方法。在物理学领域进行的附加实验表明，总体而言，SemSim p 比其他相似性方法提供更好的结果。
对头足类动物的观点模仿和生物启发的技术，用于本体感受自主软机器人
科学界。[1-7]无论如何，每次活着都会揭示出新颖的适应性和动态反应性的模仿行为，它都会激发并促进未来派和不受欢迎的技术成果。[8-12]在生物学水平上，视觉crypsis是物种通过与栖息地的颜色和几何图案相匹配而与周围环境相似的能力。从这个意义上讲，生物可以通过色素沉着或散发性元素在介观尺度上的布置和优化结构进行光学控制（这可以在体内表现出身体上的皱纹和质地以逃避检测或观察）。[13–18]这两种机制的特征在于时间响应，范围从毫秒到数百秒。在自然界中，几个物种都利用了隐性能力，例如，在头足类动物中，[7] crustaceans，[19]爬行动物，[1,20,21]昆虫，[22,23]鸟类，[24,25]贝壳，[26,27]植物，[26,27]植物，[28,29]。生物色彩变化和身体模式与生殖，交流，防御和/或掠夺性策略有关。不幸的是，在动物和植物中引导这些行为的神经或中央控制链系统仍然以某种方式引起了科学家的雾。[7,30–32]关于其中央信息过程系统的完整知识，可以对许多科学分支的惊人开发，从神经生物学[33,34]到量子生物学。更重要的是，章鱼是一种杰出的智能物种，例如，可以按照部分的顺序打开罐子或避免掠食者。[35]毫无疑问，自然世界中最讨论的研究案例是头足类动物，不仅可以高度进化和专门从事快速自适应色彩更改的显示器，而且还可以在暴露于特定的机械，热，光学，光学或化学刺激的情况下会使他们的皮肤生成3D模式。软肌肉排列，[36–38]空间分布和可扩展的吸收成分（即染色体），[39,40]虹彩元素（即虹膜phores）[41,42]，[41,42]和亮白色散射剂（即亮白色散射器（即负责）[43] [43]是负责的。[44]因此，由于其身体的力学和形态之间的共生以及分离的感觉神经运动控制系统，头足类通常被视为体现智力的完美例子[45]。他们的“学习”，“机械”和“物质智力”将是我们的评论，从而使我们的lodestars成为
对本体感受和视觉干扰的快速在线校正会在初级运动皮层中招募类似的回路
研究文章：新研究 | 感觉和运动系统 对本体感受和视觉扰动的快速在线校正会在初级运动皮层中招募类似的回路 https://doi.org/10.1523/ENEURO.0083-23.2024 收到日期：2023 年 3 月 11 日 修订日期：2023 年 12 月 22 日 接受日期：2024 年 1 月 9 日 版权所有 © 2024 Cross 等人。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 国际许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当的署名。