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BYD密封产品指南 - 2024年4月
平滑而自然的流动侧面轮廓具有光滑且空的流动，形成了独特的轿跑车状轮廓。整体侧视图是由生动而富有表现力的车身线条（如明显的双重腰线）以及低鼻孔的前罩，倾斜的A柱，圆形的屋顶，向下倾斜的快速背带以及略微上升的Ducktail Duckt Design设计的。从前引擎盖边缘延伸的水线线会产生前进的姿势，并在C柱后稍微举起。这还可以增强身体的整体流量并平衡窗户和身体之间的比例。肩线无缝连接
为自闭症成人设计人工智能的经验教训
视频通话应用程序提供实时视频、音频、聊天和桌面共享渠道，使人们能够远距离建立和维持关系，这在此次 COVID-19 疫情应对中变得非常重要。我们之前的研究 [23] 表明，自闭症成年人在视频通话中会经历巨大的压力，这是由感官过度刺激、认知超负荷和焦虑造成的。为了减少因每个交谈者读取和回应对话伙伴的情绪状态而造成的认知负荷和焦虑，我们开发了一个人工智能计算机视觉系统来检测面部表情并在通话过程中实时显示在屏幕上。我们开发了两种模式；第一种是“表达镜”，它可以读取自闭症患者的面部表情并将其显示给（仅）他们，以反馈他人可能如何看待他们的表情，帮助他们感到更舒服、更好地被理解。第二种是“表达假肢”，它可以读取自闭症患者对话伙伴的面部表情并将其显示给自闭症患者，以帮助他们在对话过程中更轻松地读取和做出反应。在本文中，我们仅关注设计、开发和评估表现力镜的经验。图 1 显示了表现力镜向左侧用户提供反馈，说明神经正常的人如何解读他的面部表情。我们采用了一种迭代设计方法，使用绿野仙踪原型技术向五名自闭症成年人展示了原型概念。然而，当我们构建了一个工作原型并与自闭症用户一起测试时，他们的负面反馈促使我们重新考虑其设计。我们反思了人工智能 (AI) 和人机交互 (HCI) 的设计问题、可访问性中的人工智能、为具有不同能力的人设计的绿野仙踪原型以及可访问性设计的一般问题。
诺丁汉市教育心理学服务手册
最初，链接EP促进了一项共同的家庭学校咨询，以了解学校和父母的关注，Roshan的语言发展以及他们对EP参与的希望。Roshan的表现力语言在波斯语和英语中都受到限制，这促使人们转介了言语和语言治疗服务，以探索潜在的语言困难。这被认为是导致罗山对他人的身体行为的潜在因素，这是由于口头交流和不理解他人的挫败感。与捐赠者和班级教师的进一步会议使得能够生成几种策略，以支持课堂上的Roshan。EP支持捐赠者完成并分析R2I数据以进一步围绕Roshan的需求取消，并确定适当的规定。
语音生成的细粒度定量情绪编辑
摘要 - 它仍然是一个重大的挑战，如何在语音产生中进行定量控制语音情感的表现力。在这项工作中，我们提出了一种方法来定量操纵情感的情感，以编辑语音生成。我们应用层次情感分布提取器，即层次结构，可以量化不同粒度水平的情绪强度。层次结构ED随后集成到FastSpeech2框架中，指导模型以在音素，单词和话语水平上学习情感强度。在合成过程中，用户可以手动编辑生成的声音的情感强度。客观和主观评估都证明了拟议网络在细粒度的定量情绪编辑方面的有效性。
量子计算浮雕能量光谱
量子系统可以使用时间周期性的外部字段动态控制，从而实现Floquet Engineering的概念，并具有有希望的技术应用。计算Floquet Energy光谱比仅计算基态性能或单个时间依赖的轨迹要难，并且与Hilbert空间维度成倍尺度。尤其是对于低频限制的强相关系统，基于截断的经典方法破裂。在这里，我们提出了两种量子算法，以确定有效的浮力模式和能量光谱。，我们将时间和频域的浮雕模式的定义适当定义与参数化量子电路的表现力相结合，以克服经典的限制。我们基于我们的算法进行基准测试，并对与近期量子硬件相关的关键属性进行分析。
CAISAR：用于表征人工智能安全性和稳健性的平台
摘要 我们介绍了 CAISAR，这是一个正在积极开发的开源平台，用于表征 AI 系统的稳健性和安全性。CAISAR 通过使用 WhyML（Why3 验证平台的成熟且富有表现力的语言）为定义验证问题提供了统一的切入点。此外，CAISAR 协调并组合了最先进的机器学习验证工具，这些工具单独使用时无法有效地处理所有问题，但集体使用时可以覆盖越来越多的属性。我们的目标是一方面通过减轻选择针对特定验证问题的方法的负担来协助 V&V 过程，另一方面通过在一个平台上分解有用的功能（可视化、报告生成、属性描述）来协助工具开发人员。CAISAR 即将在 https://git.frama-c.com/pub/caisar 上线。
数字孪生让流行病模拟更真实
近几个月来，各国政府采取了许多措施来抗击 COVID-19 疫情。由于疾病的未知特性以及缺乏应对疫情的经验，所采取措施的有效性往往难以评估，导致措施低效和有效措施的延迟执行。已经提出了许多模型来评估这些措施对疫情蔓延的影响，但这些模型通常被大大简化，因此表达能力有限。为了扩展模型的表现力，我们在灵活且可扩展的城市模拟游戏中开发了一个流行病模拟，以分析该城市应对疫情的措施并在微观层面上发现常见的感染场所。我们开发的流行病模拟的可配置性也将对未来潜在的流行病有用。
期刊-夏季-2022.pdf
最后，我们经常听说这一代人正在离开教会和基督教信仰。从更广泛的意义上来说，这可能是真的，但对于和我们一起旅行的学生来说并非如此。他们接受了不同的礼拜体验，并在新的环境中找到了上帝。他们以令我感到不舒服的方式愿意学习和冒险。我成长的环境并不是一种富有表现力的宗教传统，我们去的几座教堂虽然是圣公会的，但与五旬节派的体验相近。牧师邀请我们张开双手接受祝福或举起双手承认上帝的力量。学生们比我更容易接受这些呼唤。很明显，他们爱主，并深切关心上帝呼唤他们去做的事情。
QuaSiMo：用于编写量子模拟混合工作流的组合库
我们提出了一种可组合的设计方案，用于开发用于量子模拟应用的混合量子/经典算法和工作流。我们的面向对象方法基于构建一组富有表现力的通用数据结构和方法，这些结构和方法可以编程各种复杂的混合量子模拟应用程序。我们方案的抽象核心是从对当前量子模拟算法的分析中提炼出来的。随后，它允许通过扩展、专业化和动态定制我们设计定义的抽象核心类来合成新的混合算法和工作流。我们使用与硬件无关的编程语言 QCOR 将我们的设计方案实现到 QuaSiMo 库中。为了验证我们的实现，我们在 IBM 和 Rigetti 的商业量子处理器上测试并展示了它的实用性，运行了一些原型量子模拟。
学习基于潜在空间能量的先验模型
我们建议在生成器模型的潜在空间中学习基于能量的模型 (EBM)，以便 EBM 充当基于生成器模型自上而下网络的先验模型。潜在空间 EBM 和自上而下网络都可以通过最大似然法联合学习，这涉及从潜在向量的先验和后验分布中进行短期 MCMC 采样。由于潜在空间的低维数和自上而下网络的表现力，潜在空间中的简单 EBM 可以有效地捕获数据中的规律，而潜在空间中的 MCMC 采样效率高且混合良好。我们表明，学习到的模型在图像和文本生成以及异常检测方面表现出色。一页代码可以在补充材料中找到。