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词向量中信息的非互补性与大脑表征在区分具体词语和抽象词语方面的作用
词语的具体性和可想象性已被证明对于理解人类如何在大脑中处理和表示语言至关重要。虽然词向量没有明确将词语的具体性纳入其计算中，但它们已被证明能够准确预测人类对具体性和可想象性的判断。受到最近使用神经活动模式分析分布式意义表征的兴趣的启发，我们首先表明，人类受试者在被动理解自然故事时获得的大脑反应可以显著区分所遇到的词语的具体性水平。然后，我们针对同一任务检查大脑表征中的额外感知信息是否可以补充词向量中的上下文信息。然而，我们的预测模型和残差分析的结果表明相反。我们发现大脑表征中的相关信息是语境化词向量中相关信息的一个子集，这为现有的自然语言处理模型状态提供了新的见解。
“能源共同体”法律概念的演变
“能源社区”的概念在美国和世界其他国家有着长期且不断演变的意义。在拜登政府的领导下，“能源社区”一词获得了新的法律含义，这些含义因语境而异，并不断演变。本文追溯了“能源社区”的含义变化，并研究了它与能源法律和政策背景下其他主要的“社区”指称的关系，包括环境正义、低收入、服务不足和弱势社区，以及较新的社区规模能源系统创新，如社区太阳能或“先进能源社区”。与欧盟的公民能源社区和可再生能源社区概念等进行国际比较，为思考能源/社区联系在清洁能源转型中的作用提供了背景。在追溯这些相关概念时，本文表明，目前不同的能源社区模式存在显著的差异，并将这种差异视为一种优势。随着能源领域从化石燃料主导转向日益分散
迈向可解释人工智能的统一框架
可解释人工智能 (XAI) 领域已迅速成为一个蓬勃发展且成果丰硕的社区。然而，该领域一个不为人知、反复出现且公认的问题是缺乏对其术语的共识。特别是，每一项新贡献似乎都依赖于其自己的（通常是直观的）术语版本，例如“解释”和“阐释”。这种混乱阻碍了该领域进步的巩固，无法满足科学和监管要求，例如在比较方法或确定其对偏见和公平约束的遵从性时。我们提出了一个理论框架，它不仅为这些术语提供了具体的定义，而且还概述了产生解释和阐释所需的所有步骤。该框架还允许重新语境化现有贡献，以便可以衡量其范围，从而使它们与其他方法具有可比性。我们表明，该框架符合对解释、可解释性和评估指标的要求。我们提供了一个用例，展示了如何使用该框架来比较 LIME、SHAP 和 MDNet，确定它们的优点和缺点。最后，我们从我们的框架的角度讨论了 XAI 的相关趋势以及对未来工作的建议。
融合专家与检索增强生成，增强信息检索和推理
摘要 — 本研究探讨了将检索增强生成 (RAG) 集成到已使用混合专家 (MoE) 的 Mistral 8x7B 大型语言模型 (LLM) 中，以解决其在复杂信息检索和推理任务中现有的局限性。通过利用 Google BIG-Bench 数据集，我们进行了广泛的定量和定性分析，以评估增强模型的性能。结果显示准确率、精确率、召回率和 F1 分数均有显著提高，凸显了增强模型在生成语境丰富、准确且细致入微的响应方面的卓越能力。这种集成展示了一种克服传统 LLM 固有局限性的有希望的方法，标志着人工智能研究的关键进展。我们的研究结果有助于持续开发更具适应性、更高效、更智能的人工智能系统，为人工智能在各个领域的应用开辟新的途径。该研究承认与数据集范围和计算需求相关的限制，并为未来的研究提出了进一步完善和扩展模型适用性的方向。
2018-2019 年研究与公共历史年度报告
我们在整个集团开设了开创性的画廊和展览。在伦敦科学博物馆，我们开设了“医学：威康画廊”，在 3,000 平方米的展览空间内，展出 3,000 件物品，是世界上最伟大的医学收藏品。我们还开设了“科学城 1550-1800：林伯里画廊”，带您穿越伦敦，见证它如何成为全球重要的贸易、探索和科学中心。“创新的艺术：从启蒙到暗物质”展览也于 9 月开幕，同时还推出了一本精美的书籍和 20 集的 BBC4 广播系列。在布拉德福德的国家科学和媒体博物馆，我们开设了“高于噪音”展览，而在约克的国家铁路博物馆，我们推出了“黄铜、钢铁和火”展览。新一代展览的成功有赖于我们策展人的正规培训和经验，包括大学熟悉的研究形式和博物馆特有的研究类型，如出处搜索、对象语境化和观众评估。
![arXiv:2409.09627v2 [cs.HC] 2024 年 9 月 19 日](/simg/c\c8e3f7a5d0004df336e46e4f53c7b5077e828ac6.webp)
arXiv:2409.09627v2 [cs.HC] 2024 年 9 月 19 日
摘要。运动想象 (MI) 分类是脑机接口 (BCI) 的关键。直到最近几年，已经提出了许多模型，从经典算法（如通用空间模式 (CSP)）到深度学习模型（如卷积神经网络 (CNN) 和 transformers）。然而，在有效提取脑电图 (EEG) 信号中固有的复杂时空信息方面，这些模型在通用性、语境性和可扩展性等方面表现出局限性。为了解决这些限制，我们引入了时空曼巴网络 (STMambaNet)，这是一种利用 Mamba 状态空间架构的创新模型，擅长处理具有线性可扩展性的扩展序列。通过结合空间和时间 Mamba 编码器，STMambaNet 可以有效捕捉空间和时间上的复杂动态，显著提高脑电图信号解码性能以进行 MI 分类。 BCI 竞赛 IV 2a 和 2b 数据集上的实验结果证明了 STMambaNet 优于现有模型，使其成为推进基于 MI 的 BCI 和改进现实世界 BCI 系统的有力工具。
最低工资对自独立以来加纳经济的影响：全面的研究评论
最低工资对自独立以来的最低工资对加纳经济的影响：一项全面的研究评论塞缪尔·阿斯瓦玛·耶博亚（Samuel Asuamah Yeboah）教授（PHD）商业和管理研究学院，苏尼亚尼技术大学，苏尼亚尼加纳苏尼亚尼技术大学电话：+233244723071 +233244723071通讯作者：加纳研究研究：0249307101电子邮件：binyarkoh@ubids.edu.gh摘要本研究评论研究了自独立以来最低工资对加纳经济的影响。利用对现有文献，实证研究和数据源的全面分析，综述探讨了最低工资政策对就业，工资，收入不平等和经济增长的影响。此外，它还研究了行业，地区和人口群体之间的差异影响，强调了加纳语境中最低工资影响的复杂性和细微差别。关键字：经济，最低工资，加纳就业，非正式部门，中小型企业（中小企业），通货膨胀，价格水平，收入不平等，贫困。JEL代码：J31; J38; O17; O551。引言最低工资政策对劳动力市场动态有重大影响，对于促进加纳经济的公平工资至关重要。自从获得独立以来，加纳已经实施了各种最低工资政策，以解决收入差异并确保工人的基本生活水平。本研究评论旨在对自独立以来最低工资的影响进行全面分析，从而阐明了积极和负面后果。尽管自独立以来就实施了加纳的最低工资政策，但对其历史发展以及影响其发展的因素缺乏全面的了解。这种知识差距阻碍了决策者设计有效和上下文适当的工资政策的能力。最低工资对加纳就业水平，创造就业和失业率的影响仍然是辩论的主题。现有的研究提出了矛盾的发现，在理解最低工资政策对加纳语境中劳动力市场成果的确切影响方面留下了差距。最低工资政策与收入分配，减贫和加纳不平等之间的关系需要进一步探索。虽然最低工资旨在促进公平的工资和减少收入差异，但必须评估其实现这些目标并确定任何意外后果的实际有效性。对最低工资政策与劳动生产率，市场效率以及加纳业务的竞争力之间的联系的研究有限。了解最低工资如何影响生产率水平和整体业务
EmbodiedScan：面向具身 AI 的整体多模式 3D 感知套件
摘要 在计算机视觉和机器人领域，具身代理有望探索其环境并执行人类的指令。 这就需要能够根据第一人称观察充分理解 3D 场景，并将其语境化为语言进行交互。 然而，传统研究更多地侧重于从全局视角进行场景级输入和输出设置。 为了解决这一差距，我们引入了 EmbodiedScan，这是一个多模态、以自我为中心的 3D 感知数据集和整体 3D 场景理解的基准。 它包含超过 5k 个扫描，封装了 1M 个以自我为中心的 RGB-D 视图、1M 个语言提示、160k 个 3D 导向框，涵盖 760 多个类别，其中一些与 LVIS 部分一致，以及具有 80 个常见类别的密集语义占用率。 基于这个数据库，我们引入了一个名为 Embodied Perceptron 的基线框架。它能够处理任意数量的多模态输入，并表现出卓越的 3D 感知能力，无论是在我们建立的两个系列基准测试（即基本 3D 感知任务和基于语言的任务）中，还是在野外。
一般量子系统的自由能原理
摘要 自由能原理 (FEP) 指出，在适当的弱耦合条件下，具有足够自由度的随机动力系统将表现为最小化意外 (又名自信息) 的上限，形式化为变分自由能。这个上限可以理解为贝叶斯预测误差。同样，它的负数是贝叶斯模型证据 (又名边际似然) 的下限。简而言之，某些随机动力系统表现出一种自我证明。在这里，我们在时空背景自由、无标度量子信息理论的形式化环境中重新表述 FEP。我们展示了如何将通用量子系统视为观察者，在标准选择自由假设下，它们成为能够为观察结果分配语义的代理。我们展示了此类代理如何在以不确定性、学习不足和量子语境为特征的环境中最小化贝叶斯预测误差。我们表明，在量子理论公式中，FEP 渐近等同于幺正原理。基于这些结果，我们提出生物系统将量子相干性用作计算资源，并隐含地用作通信资源。我们总结了一些未来研究的问题，
一般量子系统的自由能原理
摘要 自由能原理 (FEP) 指出，在适当的弱耦合条件下，具有足够自由度的随机动力系统将表现为最小化意外 (又名自信息) 的上限，形式化为变分自由能。这个上限可以理解为贝叶斯预测误差。同样，它的负数是贝叶斯模型证据 (又名边际似然) 的下限。简而言之，某些随机动力系统表现出一种自我证明。在这里，我们在时空背景自由、无标度量子信息理论的形式化环境中重新表述 FEP。我们展示了如何将通用量子系统视为观察者，在标准选择自由假设下，它们成为能够为观察结果分配语义的代理。我们展示了此类代理如何在以不确定性、学习不足和量子语境为特征的环境中最小化贝叶斯预测误差。我们表明，在量子理论公式中，FEP 渐近等同于幺正原理。基于这些结果，我们提出生物系统将量子相干性用作计算资源，并隐含地用作通信资源。我们总结了一些未来研究的问题，