XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System转向的
Advance Program
M. Yamagata（松下汽车系统 /日本）H。Choi（Univ。< / div>of Arizona / USA) Th2A-01 (Invited) (9:00) Liquid Crystal Polarization Holograms for Virtual Reality Displays Z. Li, X. Wang, H. Cheng, L. Lu, and B. Silverstein (Meta Reality Lab / USA) Liquid crystal polarization holograms (LCPH) are polarization-sensitive holograms that can be used in VR applications.他们提供的好处，例如由于其极化选择性而具有色差校正，诸如适应性，凹陷的展示和煎饼腔形成。TH2A-02（9:25）单芯片2维图像转向朝向紧凑型智能AR显示的光学结构Y. Pei，T。 亚利桑那州 /美国的）由mems空间光调制器通过MEMS空间光调节器转向的衍射和反射性混合图像启用了一种新的LIDAR光学体系结构，以时间多发性方式增加SLM的有效像素计数。 TH2A-03（9:40）构造球形表面的环形光刻D. Stumpf，X。Uwurukundo和R. Brunner（Univ。 应用科学的jena /德国）一种采用副群来产生环形光分布的定制光刻工具可用于在球形表面上的光孔中暴露灰度级结构。 TH2A-04（9:55）使用TENG和MAN方法来消除依赖波长的错误Y. Enami（Nagasaki Univ。 10：10-10：20短暂休息10：20-11：30 [TH2B] C2。TH2A-02（9:25）单芯片2维图像转向朝向紧凑型智能AR显示的光学结构Y. Pei，T。）由mems空间光调制器通过MEMS空间光调节器转向的衍射和反射性混合图像启用了一种新的LIDAR光学体系结构，以时间多发性方式增加SLM的有效像素计数。TH2A-03（9:40）构造球形表面的环形光刻D. Stumpf，X。Uwurukundo和R. Brunner（Univ。应用科学的jena /德国）一种采用副群来产生环形光分布的定制光刻工具可用于在球形表面上的光孔中暴露灰度级结构。TH2A-04（9:55）使用TENG和MAN方法来消除依赖波长的错误Y. Enami（Nagasaki Univ。10：10-10：20短暂休息10：20-11：30 [TH2B] C2。/ Japan）我们使用传输方法测量了EO聚合物的高度精确的电光（EO）系数，从而克服了TENG和MAN反射椭圆测量方法的局限性，并提高了EO研究中的可靠性和准确性。光学组件 /设备室：ILC120主持人：K。Konno（柯尼卡美能达 /日本）TH2B-01（被邀请）（10:20）（10:20）从IR到深层紫外线的双重弹光谱，用于表征激光< / div> < / div>
gigahertz定向光调制，带有电气元时间
主动的元信息有望对光波前进行时空控制，但是通过像素级控制实现高速调制仍然是一个尚未达到的挑战。虽然可以通过纳米级光限制（例如等离激子纳米颗粒）实现局部相控制，但所得的电极间距会导致较大的电容，从而限制速度。在这里，我们演示了通过在等离子有机混合体系结构中局部控制元图元素的局部控制局部控制的射线转向横梁转向的操作。我们的设备包括一个工程设计的瓦楞金属插槽阵列，用于支持连续体（Quasi-BICS）中的等离子准结合状态。这些等离子准BIC提供了整合有机电用量（OEO）材料（例如JRD1）的理想光学限制和电气特性，并且以前尚未在光学跨面中使用。我们获得了0.4 nm/v的准静态共振可调节性，我们将其利用以在三个衍射订单之间引导光，并实现〜4 GHz的电光带宽，并有可能通过缩放规则进行进一步的速度提高。这项工作展示了子微米和Gigahertz级别的光的片上时空控制，为3D传感和高速空间光调制的应用打开了新的可能性。
dexter：通过扩散模型学习和控制性能表达
摘要：在追求使用人工智力的发展表达音乐性能模型时，本文介绍了Dexter，Dexter是一种利用扩散概率模型来实现西方古典钢琴表演的新方法。性能渲染任务中面临的主要挑战是随着时间的推移表达时机和动态的连续和顺序建模，这对于捕捉表征现场音乐表演的不断发展的细微差别至关重要。在这种方法中，性能参数在连续的表达空间中表示，并且训练了扩散模型，以预测这些连续参数，同时以乐谱为条件。此外，Dexter还可以通过共同以分数和感知性表征来指导，以感知有意义的特征引导的解释（表达性变化）。因此，我们发现我们的模型对于学习表达性能，产生感知转向的表演以及转移性能样式很有用。我们通过定量和定性分析来评估模型，重点介绍有关诸如异步和发音等维度的特定绩效指标，以及通过将产生的性能与不同人类解释进行比较的听力测试。结果表明，Dexter能够捕获表达性pa-Rameters的随时间变化的相关性，并且与主观评估的评分中的现有渲染模型进行了很好的比较。通过预测不同转向性能的感知特征的代理模型，通过委托模型来验证dexter的感知功能的生成和传递能力。
Segway的设计与开发
Segway是由Dean Kamen于2001年推出的，它是一款两轮，自动平衡，电池供电的电子车辆，可保持其自身的平衡和乘客的平衡。它配备了一个固定的T形控制轴，该控制轴安装在安装在两个平行轮上的平台中。segways被驱动地站起来，根据人体动态：向前倾斜，向前移动，直立站着停下来，向后倾斜以倒退。该设备没有制动器或加速器，但有一个用于转弯的手夹。它是唯一能够像人一样到位的车辆，因为其车轮具有朝相反方向转向的能力。对于两轮自动平衡机器人，稳定性至关重要，因为它们不能在不努力的情况下保持直立（平衡）。正如其名称所表明的那样，倒置的摆板是一个摆在枢轴上方的摆，不像传统的摆板那样低于传统的摆。一个自平衡的机器人，例如Segway，是倒置的扩展版本。本文使用陀螺仪传感器，Arduino-Unor3开发板和电池供电的电动机描述了Segway的设计和构造。与原始的Segway相比，我们所提供的设计将使Segway花费约30,000，而Segway的费用约为30万，加上税收，从而使产品成本有效。Segway是两轮，自动平衡，电池供电的电动汽车。Segway在最佳使用条件下的最大范围为25 km（否
如何引用本文 Saltman, KJ (2020)《人工智能与公共教育私有化技术转向：捍卫民主教育》。《伦敦教育评论》，18 (2): 196–208。https://doi.org/10.14324/LRE.18.2.04
本文探讨了营利性人工智能 (AI) 技术的发展如何促进公共教育的私有化并侵蚀民主教育的价值观和实践。引言将数字技术的出现置于过去 40 年结构性经济和意识形态转变的背景下。这些变化包括新自由主义重组、压抑的学校和社会转向、学校教育中实证主义意识形态使用的变化、新技术在社会和文化再生产中的作用以及资本积累要求的变化。本文阐述了人工智能作为公共教育私有化技术转向的一部分的不同用途。例子包括：(1) 自适应学习技术，以及教师工作和知识与学习概念的转变；(2) 生物识别教学法和将学习定位在身体中的文化政治；(3) 影响力投资和数字监控技术的融合。本文探讨了公共教育不同方面的所有权和控制权的变化与知识和学习的文化政治之间的关系。本文还探讨了在客观公正和中立的幌子下，特定的阶级和文化意识形态和利益如何通过新技术得到推广，具有重大的教育、文化、经济和政治影响。本文最后指出，人工智能教育是文化和政治争论的场所，必须将其理解为一种代表政治的形式。通过展示一个批判性的人工智能教育项目，本文表明，大多数人工智能教育的反民主倾向并非不可避免或确定的，而是长期存在的意识形态的复制。
使用脑电图检测思维徘徊：内部和跨个体
思维徘徊通常以从外部任务向我们的内部，自我生成的思想转向的注意力。这种普遍现象与众多破坏性功能结果有关，包括性能误差和负面影响。尽管迄今为止的研究率很高和影响，但迄今为止的研究尚未确定强大的行为签名，使人们对思想的毫无意义但可靠的发现徘徊，这对于未来的应用来说是一项艰巨但重要的任务。在这里，我们检查了是否可以在机器学习模型中使用电生理学来准确预测思维徘徊状态。，我们从参与者执行了听觉目标检测任务并自我报告是从参与者中记录了头皮脑电图，无论他们是在任务上还是在徘徊。，我们使用事件相关的潜力（ERP）测度成功地（人依赖）和（与人无关的）个体跨越了注意力状态。非线性和线性机器学习模型在受试者中检测到的思维徘徊：支持向量机（AUC = 0.715）和逻辑回归（AUC = 0.635）。重要的是，这些模型还跨越了受试者：支持向量机（AUC = 0.613）和逻辑恢复（AUC = 0.609），这表明我们可以基于该组中观察到的ERP模式可靠地预测给定个人的注意状态。这项研究是第一个证明机器学习模型可以使用电生理学指标“从未见过的”个体的人，强调了它们实时预测秘密注意状态的潜力。
基本计划
在《基本计划》最终确定时，工作人员重新审视并仔细考虑了近年来开展的外展活动。例如，在为期三年的《2020 年州艺术计划》期间，工作人员对俄亥俄州各个地方进行了 500 多次访问，参观了各个空间，观看了活动，与艺术家和社区成员交谈，记录了反馈并分享了意见。这场大流行迫使我们全面转向减轻其对该州艺术部门的影响，这一转向的成功要素一直延续到今天。 2022 年，该机构在其公平拨款评估试点项目（称为“公平差距项目”）中收集并分析了大量选民的意见。这项计划是与国家州艺术机构大会合作的一项试点研究项目，研究了俄亥俄州的艺术资助模式，并帮助 OAC 努力实现让所有俄亥俄州社区更容易获得艺术资助机会的目标。 2023 年，该机构与 23 个县的个人就俄亥俄州社区的艺术进行了“艺术健康”对话；与拨款申请人和小组成员进行了虚拟政策讨论；来自 11 个资助计划的近 400 名受助者的关于各种政策相关主题的直接反馈；与数十位艺术家管理人员、艺术家、教育工作者和俄亥俄州创意产业的其他成员进行的虚拟焦点小组讨论；以及民选官员、机构负责人、国家和地区合作伙伴与 OAC 执行董事 Donna S. Collins 之间的访谈。
HI 课程 2023 年春季.docx - 哈里曼研究所
方法论研讨会将以介绍开始，旨在澄清殖民主义的概念和历史形式。将探讨古代和中世纪的殖民形式，它们不同于现代殖民主义，与新型航行和航运有关，与征服海洋有关，并逐渐建立全球范围的现代殖民帝国。这里将讨论与资本主义、殖民主义和 19 世纪民族主义类型之间的相关性、殖民征服的种类、治理和殖民想象相关的问题（特别关注“自我殖民”的概念，因为欧洲中心主义在社会想象中占据全球主导地位）。课程的第二部分将涉及阅读和分析反殖民运动的伟大领袖，如 M. Gandhi、Fr.法农和 A. 塞泽尔与冷战后期一些俄罗斯和东欧持不同政见的思想家（Al.索尔仁尼琴、V. 哈维尔、米兰昆德拉等）的比较。后殖民主义转向的重要理论家，如爱德华·赛义德、霍米·K. 巴巴、盖亚特里·斯皮瓦克等。也将阅读。在第三部分，课程将转向当今并讨论其主要主题。它将比较对国家共产主义和过渡时期的竞争分析方法，介绍二十世纪下半叶非殖民化进程与后来苏联极权主义崩溃之间的相似之处和差异。相互竞争的方法论方法和概念（例如“巴尔干主义”、“嵌套东方主义”、“自我殖民”、“内部殖民主义”、“波罗的海后殖民主义”、“去殖民化方法”等）。将接受调查。在课程的最后部分，将努力再次讨论和评估后殖民和后共产主义世界中发生的进程是否具有可比性。它还将解决旧世界文学与当今全球文学之间的问题关系。
Blendscape：启用视频的最终用户定制 -
在过去几十年中，视频会议技术的进步及其增加的可用性使分布式用户能够协作以前需要面对面互动的活动。自从Covid-19大流行以来，视频会议不仅在促进专业任务（例如远程工作和远程学习[3，39]）中获得了知名度，而且还用于健康任命[26]，社交聚会[21]和Hobbies和Hobbies [8，62]。但是，由于它们如何撰写会议环境（即，围绕用户的视频呈现的“舞台”或背景），今天的视频会议工具并不能反映其使用的丰富活动范围。用户通常位于通用会议室内的视频网格的单独区域中，这可能导致会议会议[19]，减少用户参与度[10]，并破坏介导对话的人际线索[28，56]。为了支持与分布式协作者需求一致的更具表现力的视频会议环境，我们设想利用生成AI来使最终用户能够创建自定义的会议环境。为了了解现有的设计空间，我们审查了视频介导的通信研究，该研究重新设计了会议空间，以减轻分布式协作（例如，通信障碍，降低共同存在意识）的挑战。尽管HCI社区对有效的会议环境设计和经验研究的了解证明了它们在分布式协作方面的好处，但对于最终用户无法实时实施这些设计的工具支持。我们确定了三种主要的设计策略：（1）通过环境建立对面的环境（例如，通过渲染共享的任务空间[24，29]或主题视觉效果[20，30]）； （2）利用空间隐喻来增强沟通（例如，通过用户之间的邻近相互作用来促进转向的发展[28]）； （3）使用环境记录会议历史，以帮助未来的合作[59]。商业自定义工具1需要大量的手动努力，这使得随着会议的进展而无法调整环境[23]。
强大的backstepping-super-twisting-sliding-mode-control- ...
摘要本文重点介绍了自动驾驶车辆的控制问题之后的路径。旨在增强鲁棒性和衰减现象，基于Lyapunov理论开发了一种超级扭转的滑动模式控制算法（STA），其中通过应用倒退技术来提供控制系统稳定性的证明。此外，进行MATLAB/SIMULINK和CARSIM之间的共模拟以验证控制性能后的路径。在这项研究中，Stanley控制器，常规滑动模式控制（SMC）和模型预测控制（MPC）用作评估提出的STA性能的基准控制器。在模拟中考虑了两种驾驶场景，包括正常驾驶和猛烈驾驶。全面评估控制绩效和控制工作（即转向的大小），新颖地提供了一个集成和加权性能评估指数。仿真结果表明，在正常驾驶情况下，所提出的STA的𝐼𝑊𝑃𝐸𝐼可以减少40.5％，25.8％，10.9％；与斯坦利控制器，常规SMC和MPC相比，在激烈的驾驶情况下，在激烈的驾驶情况下有62.5％，24％，6.8％。结果还表明，所提出的STA在颤动的衰减方面优于常规SMC，从而导致前方向盘角度输入更平滑，并且更平滑。与MPC相比，所提出的STA的优点在于其计算复杂性较低。此外，通过更改车辆质量和轮胎参数来验证控制器的鲁棒性。与基准方法相比，所提出的STA可以将𝐼𝑊𝑃𝐸𝐼的波动减少22.6％，22.3％和5.9％。这些结果表明，对系统扰动的考虑对于超级扭转滑动模式控制器的设计至关重要，这可以改善系统后自动驾驶汽车路径的鲁棒性。