XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设计准则
电池PV系统的联合设计和控制的加固学习朝着设计基于人类现象的实验协议的游戏
在过去的几年中，科学研究开放了将数字游戏用于人类研究的想法。神经科学，医学和情感计算等领域目前正在使用游戏来研究基于人类的现象。即使该领域中存在大量工作，但设计这种游戏的主题很少。实际上，该领域中的一个常见问题是，游戏本身通常是事后的想法，在这种情况下，某些游戏限制永远不会被真正承认，并且倾向于大部分被忽略。因此，本文介绍了一些游戏设计准则，以针对专门使用游戏的作品中最常见的问题，专门使用人类生理数据收集的目的。此外，对最流行的生理记录方法的简要描述：皮肤电导（SC），心率变异性（HRV），肌电图（EMG），脑电图（EEG）（EEG）和功能磁共振成像（FMRI）；作为使用此类设备的游戏“限制”提供的是在游戏设计过程中考虑的重要因素。因此，本文的目的是提供对文献中发现的特定游戏设计限制的认识，并从游戏设计的角度进行分析。
在并发设计标准下的机器人群的自动设计：基于迭代的F-Race
自动设计是实现机器人群的一种吸引人的方法。在这种方法中，设计师指定了群体必须执行的任务，而优化算法搜索了控制软件，该控制软件使机器人能够执行给定的任务。传统上，自动设计的研究集中在单个设计标准指定的任务上，采用基于单目标优化算法的方法。在这项研究中，我们研究是否可以适应现有的方法来解决并发设计标准指定的任务。我们专注于双标准案例。我们用一群E-Puck机器人进行实验，必须执行两个任务的序列：序列中的每个任务都是独立的设计准则，自动方法在优化过程中必须处理。我们考虑通过加权总和，超音速或l 2 -norm聚集并发标准的模块化和神经进化方法。我们将它们的性能与一种原始自动模块化设计方法的Cansarina进行了比较。普通话将迭代的F-race作为优化算法整合，以在不汇总设计标准的情况下进行设计过程。通过物理机器人进行现实的模拟和演示的结果表明，最佳结果是通过模块化方法以及设计标准未汇总的。
自下而上和自上而下的神经加工系统设计：神经形态智能作为自然和人工智能的融合
摘要 - 虽然摩尔的定律推动了指数计算的能力期望，但其接近的最终要求需要新的途径来改善整体系统性能。这些途径之一是探索新的替代脑启发的计算体系结构，这些计算体系结构有望实现生物神经加工系统的灵活性和功能。在这种情况下，神经形态智能代表了基于尖峰神经网络体系结构的实现，在计算中的范式转移，紧密地共同关注处理和内存。在本文中，我们提供了对现有硅实施中存在的粒度不同水平的全面概述，比较了旨在复制自然智力（自下而上）的方法与旨在解决实际人工智力应用程序（自上而下）的方法（自下而上），并评估了不同的电路设计样式。首先，我们介绍模拟，混合信号和数字电路设计样式，通过时间多路复用，内存计算和新型设备来识别处理与内存之间的边界。接下来，我们重点介绍每种自下而上和自上而下的方法的关键交易，调查其硅实现，并进行详细的比较分析以提取设计准则。最后，我们确定了与传统的机器学习加速器相比，在神经形态边缘计算获得竞争优势所需的必要协同作用和缺失的元素，并概述了针对神经形态智能的框架的关键要素。