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使用DJI Tello无人机作为教育...
摘要 - 本文使用DJI Tello无人机作为自动控制工程领域的互动教学平台提出了动手教学方法。DJI Tello是一款小型商业四轮驱动器无人机，包括一个软件开发套件（SDK），它允许使用包括Python在内的各种编程语言来控制Tello。无人机还配备了大量传感器，这些传感器可在实时收集数据并分析控制输入（例如推力，俯仰，滚动和偏航）的变化如何影响其飞行路径和稳定性。这些功能使Tello成为一个很好的教学工具，用于以一种障碍和实用的方式展示控制概念。本文提供了两个教学应用的例子。第一个示例旨在在实践中说明如何使用传输函数使用系统标识来创建DJI Tello无人机的数学模型。第二个示例旨在说明如何设计比例综合（PI）控制器并在DJI Tello无人机上实现后进行验证。通过这些教学演示，有可能在为学生提供对建模和控制的基础概念方面的提供，同时增强认知学习。还观察到，即使学生没有航空的背景，但使用非典型系统（例如无人机）也引起了他们的好奇心，鼓励他们参与，从而使课堂上的示范更具动态性。关键字：教育平台，示威者，无人机，可视化，学生感知，控制理论。
峰值超维网络：与内存启发的框架集成的神经形态模型
最近，从鲁棒性和能量效率方面，受到脑启发的计算模型表现出巨大的潜力，可以超越当今的深度学习解决方案。尤其是，尖峰神经网络（SNN）和高维计算（HDC）在实现了有效和鲁棒的认知学习方面表现出了令人鼓舞的结果。尽管取得了成功，但这两个受大脑启发的模型具有不同的优势。SNN模仿了人脑的物理特性，而HDC则以更抽象和功能水平对大脑进行建模。他们的设计理念展示了激励其组合的互补模式。在记忆的经典心理模型的帮助下，我们提出了SpikeHD，这是第一个从根本上结合尖峰神经网络和超维计算的框架。SpikeHD生成了一个可扩展且强大的认知学习系统，可以更好地模仿大脑功能。SpikeHD通过保留基于原始事件的Spike数据的空间和时间相关性来利用尖峰神经网络提取低级特征。然后，它利用HDC通过将信号映射到高维空间，学习抽象信息并对数据进行分类来通过SNN输出进行操作。我们对一组基准测试问题的广泛评估表明，与SNN架构相比，SpikeHD提供了以下好处：（1）通过利用两阶段信息处理来增强学习能力，（2）使噪声和失败的实质性稳健性和（3）减少网络的大小和需求的参数，从而使学习能力具有重要的功能。
![第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：](/simg/g:\will\search\icon\source\6\627f48c0041fd2d34b503b6ed02bb4f19b9f3644.png)
第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：
第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：