XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System理解力
但你确定吗？可解释人工智能的不确定性意识视角
即使黑箱模型能够做出准确的预测（例如，明天是否会下雨），我们也很难从模型中提取出能够提高人类理解力的原理（例如，哪一组大气条件最能预测降雨）。模型可解释性领域通过识别模型的显著方面（例如，模型最敏感的数据特征）来解决此问题。然而，这些方法可能不稳定且不一致，从而导致不可靠的见解。具体而言，当存在许多近似最优模型时，无法保证最佳拟合模型的单一解释会与“真实解释”一致：即来自生成数据的（未知）真实模型的解释。在这项工作中，我们旨在构建一个不确定性集，保证以高概率包含真实解释。我们开发了在频率论和贝叶斯设置中计算此类集合的方法。通过综合实验，我们证明我们的不确定性集对真实模型的解释具有高度保真度。真实世界的实验证实了我们方法的有效性。
人工智能用于英语学习 提升词汇量
摘要：词汇习得是语言学习的一个基本方面，尤其是英语，它是全球交流的通用语。传统的词汇习得方法往往依赖于死记硬背和重复，这对许多学习者来说既乏味又无效。随着人工智能 (AI) 技术的进步，有机会通过创新和个性化的方法彻底改变词汇习得。本文探讨了人工智能在增强英语学习者词汇习得方面的潜力。首先研究传统方法的缺点以及学习者在词汇习得中面临的挑战。随后，本文深入探讨了利用人工智能有效应对这些挑战的各种方式。人工智能在词汇习得方面的主要优势之一是它能够根据个人学习者的需求和偏好提供个性化的学习体验。通过自适应算法和机器学习技术，AI平台可以分析学习者的优势、劣势和学习风格，从而提供定制的词汇练习和内容。这种个性化的方法不仅可以提高参与度，还可以最大限度地提高记忆力和理解力。
老年司机标志设计 - ROSA P
本报告回顾了有关老年驾驶员信息处理能力和交通标志符号人为因素研究的文献。它描述了一系列研究、调查和实验室实验，这些研究、调查和实验室实验检查了美国《统一交通控制设备手册》（MUTCD）中的符号。首先，对手册中的所有符号进行了评估，以了解各个年龄段的驾驶员对符号的理解程度和白天可读性距离。然后，使用夜间可读性（有和无眩光）、反应时间、一瞥可读性和显眼性等指标对一组 18 个符号进行了评估。研究发现，老年驾驶员对符号的理解较差，可读性距离较短，一瞥可读性阈值、反应时间和显眼性搜索时间较高。研究发现，眩光只会降低老年驾驶员对标志的可读性。对其中 13 个符号进行修改和重新设计后，3 个符号的理解能力增强，11 个新设计的可读性提高。我们发现，为该项目开发的五种新符号的理解力和可读性与重新设计的符号相当。
在大语言模型中预测下一个句子（而不是单词）：哪种模型 - 脑对齐告诉我们有关话语理解的信息
当前的大型语言模型（LLMS）依赖于单词预测作为其骨干预处理任务。尽管单词预测是语言处理的重要机制，但人类语言理解发生在多个层次上，涉及单词和句子的整合以实现对话语的充分理解。这项研究通过使用下一个句子预测（NSP）任务来研究语言级别的理解力来对语言理解进行建模。我们表明，NSP预处理增强了模型与大脑数据的一致性，尤其是在右半球和多需求网络中，突出了非经典语言区域对高级语言理解的贡献。我们的结果还表明，NSP可以使模型更好地捕获人类的理解绩效并更好地编码上下文信息。我们的研究表明，将各种学习目标纳入模型会导致更类似人类的表现，并研究LLMS中训练预处理任务的神经认知能力可以揭示语言神经科学中的杰出问题。
cuprates中的散布光电运输，光电导率和摄影效率
正常状态电导率和缺氧的临界温度YBA 2 Cu 3 O 7-δ可以通过照明持续增强。多年来一直有争议的是，这些影响的起源（称为持续的光电导率和照相动物（PPS））仍然是一个未解决的关键问题，其理解力可能会为利用高温超导性本身的起源提供关键的见解。在这里，我们为理解PPS迈出了重要步骤。到目前为止提出的模型假设它是由载体密度增加（光接种）引起的，但我们的实验与这种常规信念相矛盾：我们证明它与光诱导的电子散射率降低相关。此外，我们发现后一种效果和光接双完全断开并起源于不同的显微镜机制，因为它们呈现出不同的波长和氧气依赖性以及明显不同的弛豫动力学。除了有助于散开光电传动，持续的光电导率和PPS外，我们的结果还为临界温度与散射率之间的紧密关系提供了新的证据，这是现代理论的高温超导性的关键成分。
制定隐形评估以评估年轻中文...
本研究探讨了在数字游戏中使用隐形评估来评估第二语言（L2）中国学习者的阅读理解。日志数据跟踪学习者的游戏内行为是为中文双语言浸入教室设计的游戏（Poole等，2022），用于构建贝叶斯信仰网络以建模阅读理解。变量包括在单词查找中使用内词汇表，阅读文本花费的时间，词汇知识，文本长度，响应要求以及重复的数量。网络首先是使用类级游戏数据构建的，然后是应用于单个学生的。结果表明，学生的建模理解力与他们在外部阅读理解评估（r = .52）以及教师的非正式阅读评估（r = .66）之间的表现之间存在显着相关性，这表明隐形评估对不可思议的阅读理解测量的潜力。这些发现有助于对语言教育中基于数字游戏的学习和评估的理解，尤其是在阅读《普通话中文》（如普通话）中的非字母语言理解的背景下。
基于心率变异性的精神压力检测
通过检查每个人的生理反应变化，可以识别压力。由于实用性和非侵入式外观，可穿戴设备近年来越来越受欢迎。传感器提供了连续和实时数据收集的可能性，这对于跟踪自己的压力水平非常有用。许多研究表明，情绪压力会影响心率变异性 (HRV)。通过从可穿戴传感器收集多模态信息，我们的框架能够使用可解释的机器学习 (XML) 准确地对基于 HRV 的用户压力水平进行分类。有时，ML 算法被称为黑匣子。XML 是一种 ML 模型，旨在向最终用户解释其目标、决策和推理。最终用户可能包括用户、数据科学家、监管机构、领域专家、执行董事会成员和管理人员，他们在理解或不理解的情况下使用机器学习，或者任何选择受到 ML 模型影响的人。这项工作的目的是构建一个支持 XML 的、具有独特适应性的系统来检测个人的压力。结果显示，有希望的定性和可量化的视觉表现可以为医生提供从学习到的 XAI 模型提供的结果中更详细的知识，从而提高他们的理解力和决策能力。
海上风电场中安全且有弹性的自主机器人的共生系统设计
摘要 为了减少海上风电场的运营和维护 (O&M) 支出（其中 80% 的成本与部署人员有关），海上风电行业希望通过机器人和人工智能 (RAI) 的进步来寻求解决方案。由于在动态环境中处理已知和未知风险的复杂性，住宅超视距 (BVLOS) 自主服务的障碍包括运行时安全合规性、可靠性和弹性方面的运营挑战。在本文中，我们采用了一种共生系统方法 (SSOSA)，该方法使用共生数字架构 (SDA) 来提供支持技术的网络物理编排。实施 SSOSA 可以实现合作、协作和确证 (C3)，以解决自主任务期间的安全性、可靠性和弹性的运行时验证。我们的 SDA 提供了一种同步机器人、环境和基础设施的分布式数字模型的方法。通过 SDA 的协调双向通信网络，远程操作员可以提高任务概况的可见性和理解力。我们在受限操作环境中的资产检查任务中评估了我们的 SSOSA。展示了我们的 SSOSA 克服安全性、可靠性和弹性挑战的能力。SDA 支持生命周期学习和共同演进，并在互连系统之间共享知识。我们的结果评估了突发事件和
六种语言粒度的具身处理
语言处理受感觉运动体验的影响。在这里，我们回顾了语言处理中体现和扎根影响的行为证据，这些影响涵盖六个语言粒度级别。我们研究 (a) 子词特征，讨论扎根对图像性（词形和含义之间的系统关联）的影响；(b) 单词，讨论模拟颜色、感觉模态和空间位置的边界条件和概括；(c) 句子，讨论动作方向模拟的边界条件和应用；(d) 文本，讨论模拟教学如何提高初学者的理解力；(e) 对话，讨论多模态线索如何改善轮流和对齐；(f) 文本语料库，讨论分布式语义模型如何揭示扎根和体现知识在文本中的编码方式。这些方法正在汇聚成令人信服的语言心理学解释，但与此同时，对体现方法和特定实验范式也提出了重要的批评。最可靠的前进之路需要采用多种科学方法。通过提供互补证据，结合不同粒度级别的多种方法可以帮助我们更全面地了解语言处理中体现和基础的作用。
人工智能教科书
• 语言智力：这是在说话和写作时思考和使用正确和适当的词语的能力。 • 数学智力：这是进行数学运算的能力。它还包括对数学中使用的对象和符号的理解。 • 人际智力：这包括理解和有效与他人互动的能力。它还包括注意和区分他人的情绪、脾气、动机和意图的能力，以及根据这些知识采取行动的潜力。 • 内省智力：这包括理解自己的能力。它还包括识别你想要什么和不想要什么，以及接受自己的优点和缺点。当我们理解和接受自己时，我们可以发挥自己的优势。 • 音乐智力：这包括对音调、旋律、节奏和音调的敏感性和理解。它还包括对周围音乐的音调和乐句的理解。它理解如何将音调和乐句组合成更大的音乐节奏和结构，包括对音乐情感方面的认识。 • 空间智能：这包括三维思考能力。它包括准确感知视觉世界、对感知进行转换和检测相似模式的能力。 • 自然智能：这包括观察自然模式和理解自然和人造系统的能力。它还包括对植物、动物和自然其他方面的敏感性和理解力。