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学习稳定和被动的神经微分方程
神经网络在学习和控制方面表现出了巨大的力量，尤其是在学习动力学和预测动态系统的行为方面[1]，[2]。在学习和控制社区近似动态行为时，尤其是稳定性和被动性时，就会有利于稳定性和被动性。执行稳定性可以使学习模型受益，尤其是在概括方面。对于非线性系统，在[3]，[4]，[5]中使用高斯混合模型和多个数字模型研究了学习过程中的稳定性，甚至在线性系统的情况下，它是非平凡的[6]。对于非线性系统，存在各种稳定概念，其影响不同。在学习的背景下，一个称为Contaction [7]（任何一对轨迹相互收敛）的强稳定性概念最近由于其平衡 - 独立的稳定性性质而受到了很多关注。对于离散时间设置，[8]，[9]，[10]已经开发了收缩，逐渐被动和耗散性神经动力学。在[11]中可以找到连续的时间对应物。[9]，[11]的好处是他们的直接（即稳定模型的参数化参数化，使培训变得容易。但是，一个限制是它们在国家独立的二次度量标准方面执行收缩，从而限制了灵活性。用于学习稳定性弱的动态系统（例如，Lyapunov稳定性W.R.T.特定的平衡）通常需要应用保留相似稳定性特性的模型。稳定神经差异方程的关键成分是神经Lyapunov功能。从[12]和佩雷尔曼（Perelman）[13]的庞加罗猜想分辨率，所有lyapunov函数均具有对单位球的同型集合。这建议搜索候选Lyapunov
高精度，被动的切实界面通过MoiréEfect
我们介绍了Moiréwidgets，这是一种在Teraction中有形的新方法，它利用MoiréFect（一种普遍存在的光学现象）来启用对物理小部件的高精度事件检测。与需要与外部硬件紧密耦合的其他无电子的有形用户界面不同，Moiréwidgets可以在更远的距离上使用，同时保持交互的高分辨率感官。我们为一组相互作用的原语，例如按钮，滑块和拨盘，可以用作独立对象或组合以构建复杂的物理控制。这些由3D打印的结构机制组成，图案在两层上打印了图案 - 一层在纸上，另一个在塑料透明度纸上 - 产生一个视觉信号，可放大微妙的动作，从而能够检测用户输入。我们的技术评估表明，我们的方法的表现优于标准的fducial标记，并在100 cm的距离处保持亚毫米准确性，并且宽阔的观看GLES。我们通过创建音频控制台来演示我们的方法，并指示我们的方法如何扩展到其他域。
一种被动的机制，用于脱钩能量存储和踝关节返回 - 脚步：回收碰撞能量的案例研究
下肢截肢经历的个体在没有功能性肌肉的情况下降低了踝关节推断，导致步行性能降低。常规的能源存储和回报（ESR）假体在中场期间存储机械能，并在步态的末端立场阶段返回该能量，从而部分补偿。这些假肢可以提供大约30％的健康脚踝 - 步行过程中脚执行的推断工作。返回更多规范性机械能水平的新型假体可以改善步行性能。在这项工作中，我们设计了一个脱钩的ESR（DESR）假体，该假体将通常在脚跟撞击和加载响应下消散的能量，并在终端立场期间返回这种能量，从而增加了假体所做的机械推断工作。通过在产生不同的非线性扭矩 - 角度力学的两个不同的CAM轮廓之间切换来实现此解耦。凸轮通过自定义磁切换系统在步态周期中的关键点自动互换。台式表征证明了能量存储和返回的成功解耦。DESR机制能够在脚跟打击和加载响应时捕获能量，并在步态周期后期将其返回，但是这种回收不足以克服机械损失。除了其回收能量的潜力外，DESR机制还可以实现独特的机械可定制性，例如在挥杆阶段的脚趾间隙中的背屈，或提高推断时的能量释放速率。
像蝙蝠一样窃听：融合主动和被动的声纳，以同时定位和映射案例研究
在使用自我产生的信号的如此称为活跃的传感器中，声纳传感器的实现比LIDAR和雷达更具挑战性，部分原因是它们有限的角度传感场。对此挑战的一种常见解决方案是扫描传感器，该传感器通过连续测量扫描角度范围。然而，扫描传感器对声纳特别概率，因为声速相对较慢和声纳头的惯性。对蝙蝠行为的研究表明，蝙蝠可以在小组飞行过程中窃听其特异性。换句话说，他们将自己的活跃声纳收集的信息与他们通过被动倾听同龄人收到的信息融合在一起。由于蝙蝠非常擅长使用声纳，因此这种行为激发了对融合积极和被动声纳是否可以解决实现声纳传感器的挑战的调查。定义了融合传感的模型，并使用数值模拟来回答同时定位和映射的测试床问题（SLAM）。模拟结果表明，当活动声纳和相关噪声的角度范围相对较小时，机器人在解决大满贯方面的性能就会得到改善。
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis