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阿兰图灵模仿游戏的结构和解释
一、机器会思考 22 1 阿兰·M·图灵（1912-1954）：机器的先知....................................................23 1.1 问题和章节结构....................................................................23 1.2 图灵的不敬....................................................................26 1.3 图灵的讽刺....................................................................27 . ... ... . ... ... . ... ... 61 2.3 奇迹：图灵的思维认识论.................................................................................................................................................... 66 2.4 学习：图灵的思维本体论.................................................................................................................................................... 70 2.5 图灵对其假设的现实主义态度.................................................................................................................................................... 76 2.6 对存在主义假设的九种可能的解释.................................................................................................................................... 83 2.7 重新审视图灵的既定观点.................................................................................................................... . ... . ... . .... .... .... .... 125 3.4 “机器能够思考”暗示着一个存在主义假设 . .... .... .... .... .... .... 136 3.5 1949年，关键的一年 . .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... 142 3.6 模仿游戏的内部结构 . .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... 152 3.7 模仿游戏的双重功能 . .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... . . . . . 163
组装多室细胞模仿液滴
细胞模仿是多室的系统，可再现自然细胞的结构和功能。它们代表着迈向智能，自动和模块化寿命系统的重要一步。[1]可以量身定制细胞模仿，以有效地执行多种生化任务，并且可以设计用于与天然细胞的接口，从而弥合材料科学与生物学之间的差距。[2]基本的细胞模拟设计由一个主要的室（例如聚合物或脂质囊泡）组成，该室包含了各种结构和功能成分，包括子组门，细胞骨架，核酸，质子酸，蛋白质，蛋白质和酶。然而，随着组件的复杂性的增加，一个主要的障碍物成为复制真核细胞中发现的多门特征的能力，同时保持对
在增强学习中利用运动模仿
本文通过模仿动作捕获剪辑来深入研究向机器人和虚拟特征教授高度动态技能的重要领域，这一问题弥合了人类专业知识和机器人的能力之间的鸿沟。它首先仔细检查了当前方法的优势和劣势，引起了他们对复杂，敏捷运动的斗争的关注，并具有适应各种情况的灵活性。基于深度学习，强化学习（RL）和模仿学习的最新进展，我们基于深度限制，以结合这些技术，以优化控制政策，并促进更加敏感，多样化和适应能力的动态技能。我们使用深度关系的运动夹数据来策划我们的方法，并成功地将其部署在Bob Biped机器人上，以进行各种动作，例如步行，跑步和跳跃。此外，还提出了一种课程培训策略，以将我们的算法的适用性扩展到具有不同形状，群众和动力学模型的各种双层机器人，从而推动了机器人技术和现实应用程序的创新。我们的代码和演示可在https://github.com/xiyichen/dh-project上公开获得。
提示，计划，执行：通过量化模仿学习
摘要 - 近年来，强化学习和进化学习表现出了控制人形机器人运动的巨大潜力。但是，这些方法通常会为特定任务创建模拟环境和奖励，从而产生了多种策略和限制功能的要求，以解决复杂和未知任务。为了克服这些问题，我们提出了一种新颖的方法，将对抗性模仿学习与大语言模型（LLMS）相结合。这种创新方法使代理商可以通过单个政策学习可重复使用的技能，并在LLMS的指导下解决零拍摄任务。特别是，我们利用LLM作为战略规划师，通过理解特定于任务的提示，将先前学到的技能应用于新颖的任务。这使机器人能够以序列执行指定的动作。为了改善我们的模型，我们合并了基于代码的向量量化，使代理可以生成合适的操作，以响应LLM的看不见的文本命令。此外，我们设计了一般的奖励功能，考虑了人形机器人的独特运动特征，确保代理模仿运动数据，同时保持目标取向，而无需其他指导方向方法或策略。据我们所知，这是第一个使用单个学习策略网络和LLM作为计划者来控制人形机器人的框架。广泛的实验表明，我们的方法在复杂的运动任务中表现出有效和适应性的能力。
通过下文模仿学习通过下一步的预测-ICRT
摘要 - 我们探讨了如何启用机器人技术下文预测模型的文化学习能力，从而使模型可以通过使用人类的Teleop演示示例提示无需微调来执行新任务。我们提出了一种因果变压器（ICRT），该因果变压器对感觉运动轨迹进行自回旋预测，其中包括图像，本体感受态和动作。这种方法允许在测试时间灵活且无训练的新任务执行，这是通过提示模型的新任务轨迹来实现的。使用Franka Emika机器人进行的实验表明，即使在与提示和培训数据不同的环境配置中，ICRT也可以适应提示指定的新任务。在多任务环境设置中，ICRT在概括方面明显胜过当前最新的机器人基础模型，以看不见任务。代码，检查点和数据可在https://icrt.dev上找到。
降血糖，肠降血糖素模仿 - 增强剂形式 - 药房
18岁）这与FDA批准的包装标签中建议的截止值一致，经过同行评审的医学文献或经过3个月的治疗后的共识治疗指南，并获得最大建议/耐受剂量□受益人的最大依赖性临时效果，从而获得了最大的依赖性，从而有所改善，从而获得了良好的依赖程度。基线的合并症，例如血脂异常，高血压，
颌骨及其模仿的骨髓炎-Thieme Connect
骨髓炎通常是指骨骼骨腔的炎症，在临床表现中可能是急性或慢性的。在下颌骨骼中，它比上颌骨更常见的是下颌骨，这与下颌骨的血液供应减少有关。厚的皮质板和下颌骨中丰富的髓质组织有助于骨骼内感染的结构。骨 - 骨髓炎遵循与面部其余部分相同的疗法发生，而在下颌骨中，观察到了不同的病因学谱。由于其阴险的发作和可变的临床表现，准确的诊断通常需要将临床发现，实验室测试和成像技术结合在一起。此外，重要的是要与类似于但不是由感染引起的疾病，即非感染模拟物引起的，这一点很重要，以指导适当的管理。
建模思维：计算机可以模仿人类智能吗？
计算机比你聪明吗？还是你比计算机聪明？这取决于你如何定义“聪明”。近年来，我们开发出的计算机在许多任务上的能力远远超过我们自己。例如，计算机每秒可以执行数千次计算，这意味着它们能比人类更快、更准确地解决一些数学问题。计算机还在国际象棋和围棋比赛中击败了人类世界冠军。但这是否意味着它们比我们聪明？虽然计算机在许多领域都能胜过人类，包括算术、物体识别和某些语言处理方面，但目前还没有任何机器能在所有这些领域与人类的表现相媲美。我们在利用智能适应广泛任务的能力方面仍然是独一无二的。
通过ASD中的模仿学习熟练运动
抽象酸沉积是森林生态系统中的主要生物地球化学驱动因素，但是长期变化沉积对森林生产率的影响尚不清楚。使用树环和森林库存数据的组合，我们检查了树木的生长和气候敏感性，以响应26年的全水 - 硫酸铵（（NH 4）2 SO 4）在Fernow实验森林（美国西弗吉尼亚州）的添加。线性混合效应模型揭示了对治疗和氢化气候变量的物种针对性的反应。在控制环境协变量时，北红橡树（Quercus rubra），红枫（Acer Rubrum）和Tulip Poplar（Liriodendron Tulipifera）在对照球员中没有与对照的人类相比，在对照球员的陪同下，在对照球员的情况下，较大的是40％，52％，52％和42％）。茎的生长通常与生长季节水的可利用性和春季温度呈正相关，并与蒸气压的负相关。在对照流域中，北部红橡木，红枫木和郁金香杨树生长对水的供应量更大，这表明酸性处理改变了树木对气候的反应。结果表明，慢性酸沉积可能会降低森林的生长和气候敏感性，对森林碳和在受沉积影响的区域中的水循环产生显着意义。
1个基于云的分层模仿学习，可扩展...
在[6]，[7]中，我们通过模仿一些著名的古典方案以及[8]，[9]等新方案，在“热带”环境中使用热带代数作为加密计划的平台。的意思是，我们分别替换了加法和乘法的通常操作，分别用操作最小（x，y）和x + y代替。使用热带代数作为平台的一个明显优势是无与伦比的效率，因为在热带方案中，由于热带乘法是通常的增加，因此不必执行任何数字的效率，请参见第2节。另一方面，即使这种元素是热带代数上的矩阵，元素的“热带力量”也可能表现出一些模式。在[11]中利用了这种弱点，以对[6]中的一个方案进行相当成功的攻击。在本文中，我们使用一种使用单变量多项式的热带代数的数字签名方案。该方案中公共密钥的安全性是基于分解单变量热带多项式的计算硬度。已知此问题是NP-HARD，请参见[10]。由于我们论文的第一个版本[3]于2023年9月在线发布，因此Panny [12]以及Brown and Monico [1]对我们的计划进行了几次伪造攻击。Brown和Monico还对Panny的At-Tacs进行了轻松的补丁，但提到他们没有找到任何方法来防止自己的伪造攻击。在我们的原始预印本[3]的更新版本中，我们考虑了Brown and Monico（来自[1]和非正式交流）