XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System符号系统
生成神经符号系统的模块化设计模式
能够产生新型输出的抽象开发系统是当前人工智能（AI）研究的主导趋势之一。近年来，这种生成系统的功能和可用性，尤其是所谓的大型语言模型（LLM）。尽管神经符号生成模型比纯粹的统计生成模型具有优势，但目前很难比较培训，微调和使用这种方法不断增长的方法的不同方式。在这项工作中，我们为此目的使用了van Bekkum等人的模块化设计模式和拳头语言，并扩展了这些模型，以实现生成模型，特别是LLM的表示。这些模式提供了一种通用语言来描述，比较和理解所使用的不同架构和方法。我们的主要目的是支持对生成模型的更好理解，并支持基于LLM的系统的工程。为了证明这种方法的有用性，我们探索了生成的神经符号结构和方法，作为这些生成设计模式的用例。
高工作量飞行期间颜色编码平视飞行符号系统的工作量优势 Blundell, J., Scott, S., Harris, D., Huddlestone, J. 和 Richards, D. 作者印后 (已接受) 存入考文垂大学资料库 原始引用和超链接：Blundell, J, Scott, S, Harris, D, Huddlestone, J 和 Richards, D 2020, '高工作量飞行期间颜色编码平视飞行符号系统的工作量优势', Displays, vol. 65, 101973. https://dx.doi.org/10.1016/j.displa.2020.101973 DOI 10.1016/j.displa.2020.101973 ISSN 0141-9382 出版商：Elsevier © 2020，Elsevier。根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International 许可 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ 版权 © 和道德权利由作者和/或其他版权所有者保留。 可以下载副本用于个人非商业研究或学习，无需事先许可或付费。 未经版权所有者书面许可，不得复制或大量引用本项目。 未经版权所有者正式许可，不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒体进行商业销售。 本文档是作者的印后版本，包含同行评审过程中商定的所有修订。 已发布的版本和此版本之间可能仍存在一些差异，如果您想引用它，建议您查阅已发布的版本。
高工作量飞行期间颜色编码平视飞行符号系统的工作量优势 Blundell, J.、Scott, S.、Harris, D.、Huddlestone, J. 和 Richards, D. 作者印后 (已接受) 存入考文垂大学资料库 原始引用和超链接：Blundell, J、Scott, S、Harris, D、Huddlestone, J 和 Richards, D 2020, '高工作量飞行期间颜色编码平视飞行符号系统的工作量优势', Displays, vol. 65, 101973. https://dx.doi.org/10.1016/j.displa.2020.101973 DOI 10.1016/j.displa.2020.101973 ISSN 0141-9382 出版商：Elsevier © 2020，Elsevier。根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International 许可 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ 版权 © 和道德权利由作者和/或其他版权所有者保留。 可以下载副本用于个人非商业研究或学习，无需事先许可或付费。 未经版权所有者书面许可，不得复制或大量引用本项目。 未经版权所有者正式许可，不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒体进行商业销售。 本文档是作者的印后版本，包含同行评审过程中商定的所有修订。 已发布版本和此版本之间可能仍存在一些差异，如果您想引用它，建议您查阅已发布版本。
使用彩色编码的平视飞行符号系统进行飞行员表现
在显示符号设计中，色彩处理一直被认为是一种改善操作员体验和性能的方法。彩色平视显示器 (HUD) 和头盔显示器 (HMD) 技术的最新发展强调了了解符号颜色编码与传统单色符号格式的人为因素考虑的必要性。在这个低保真桌面人机在环实验中，叠加符号集上的飞行符号颜色被编码为冗余提示，以指示专业和非专业飞行员在一系列模拟飞行操作中的飞行剖面的准确性。这项研究的主要发现是彩色编码飞行符号支持专业和非专业飞行员的手动飞行性能。值得注意的是，倾斜指示器和空速带的颜色编码分别最大限度地减少了转弯和高度变化操作期间的性能误差。彩色编码符号的可用性也高于单色符号。我们得出结论，用户更喜欢彩色编码的 HUD/HMD 符号系统，并且可能在低工作量手动飞行任务中提高性能。要更全面地了解性能和工作量的影响，需要未来的研究采用更高工作量的飞行任务，并检查颜色编码在更高保真度环境中的实用性。
从有限的例子中学习符号系统的生成原理
人类学习的过程和机制是心理学、认知科学、发展、教育和人工智能等许多领域的研究核心。关于人类学习的问题存在着争论、辩论和争议，其中最具争议的问题之一是简单的联想过程是否可以解释人类儿童的非凡学习能力，并且通过这样做，是否能产生与人类学习相媲美的人工智能。这些争论的核心现象之一涉及一种远见卓识的形式，有时被称为“生成学习”，因为学习者的行为似乎不仅仅反映特定经验实例之间的共现，而且基于可以生成新实例的原则。在两项关于学龄前儿童如何学习多位数字名称与其书面形式的对应关系的实验研究（N = 148）中，以及一项使用深度学习神经网络的计算建模实验中，我们发现，具有一组相互关联的不完美预测成分的数据集可以产生符合生成原理的广泛而系统的概括，尽管训练数据中的示例有限且存在例外情况。本文讨论了对人类认知、认知发展、教育和机器学习的影响。
平视显示器符号系统 (HUD)：预规范研究...
为了限制本研究的范围，并与 DGAC 专家达成一致，本研究主要涉及民用运输航空中现有的 HUD。因此，通用术语 HUD 是指一种飞行仪器，它以数字（字母数字字符）或模拟（二维空间中的几何形式）的形式将平视信息叠加在外部视野上。这种 HUD 具有以下基本特征：无限准直、与外部世界一致、单色（有关进一步讨论，请参阅附录 4 词汇表中的这些术语）。它旨在用于民用运输航空，主要用于当前的使用环境（使用现有导航设备的航路飞行和受控空域）。