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将文本生成 AI 重新用于发人深省的写作导师
文本生成 AI 技术有可能彻底改变写作教育。然而，目前的 AI 写作支持工具仅限于向用户提供线性反馈。在这项工作中，我们展示了如何通过添加递归反馈机制将文本生成 AI 重新用于发人深省的写作导师。具体来说，我们开发了一个名为 Scraft 的原型 AI 写作支持工具，它会向用户提出苏格拉底式的问题并鼓励批判性思维。为了探索 Scraft 如何帮助写作教育，我们对大学写作班的 15 名学生进行了初步研究。参与者表示 Scraft 的递归反馈有助于提高他们的写作技巧。然而，参与者还指出，Scraft 的反馈有时在事实上是不正确的，并且缺乏背景。我们讨论了我们的研究结果的含义和未来的研究方向。
骑自行车可以降低人类成年人大脑皮层神经活动的熵
大脑复杂性 (BC) 已成功应用于研究健康和疾病状态下的脑电图信号 (EEG)。在本研究中，我们采用递归熵来量化与运动神经生理学相关的 BC，通过比较静息状态和骑车运动下的 BC。我们测量了 24 名健康成年人的脑电图，并将电极放置在大脑左右两侧的枕叶、顶叶、颞叶和额叶部位。我们根据骑车和静息状态下的脑电图测量结果计算了递归熵。对于所有分析的大脑区域，静息状态下的熵都高于骑车状态下的熵。这种复杂性的降低是骑车过程中重复运动的结果。这些运动会导致持续的感觉反馈，从而降低熵和感觉运动处理。
de ecd517 vlsi信号处理
管道和平行的递归过滤器，一阶IIR滤波器中的管道量，以2分解的power-2分解，簇状的外观管道管道，对IIR过滤器的平行处理，合并的管道和并行处理IIR过滤器的处理。
R200高级宏观经济学I
本课程涵盖了现代宏观经济学的方法论基础。重点是对宏观经济问题的严格数学处理，涵盖了诸如动态优化，递归表示和竞争平衡等概念。这些概念将应用于经济增长和商业周期波动的经典模型。
重新审视组织战略管理（3）
•递归组织战略管理模型，以及管理各个阶段的责任； •增强递归战略管理模型，以帮助管理影响结果的变化，并使这篇探索性的文章首先在故意到达类型的背景下查看战略驱动程序，然后在Booth 2018提出的另一种模式下，其中包括驱动程序的内部或外部起源。我还将引入一些有关来自其他来源的战略驱动因素的新材料，以尝试建立一种战略驱动因素类型的清单，这些清单对于处理Covid-19时代的加速VUCA条件可能很有用。当我在Stretton 2017k中首次讨论时，Mintzberg＆Waters 1985在Stretton 2017K中首次讨论的是，Mintzberg＆Waters的战略连续性从“故意”到“新兴”，Mintzberg＆Waters 1985在研究战略形成过程十年的结果时，刻意，内部和外部战略驱动程序的战略连续性。
网守：在线安全验证和控制...
摘要 - 本文提出了看门人算法，这是一种实时和计算轻量级的方法，可确保尽管有局限性，但非线性系统的轨迹仍能满足安全约束。网守通过引入附加的验证步骤与存在的路径计划者和反馈控制器集成在一起，以确保可以安全地执行拟议的轨迹，尽管非线性动态受到有限的干扰，输入约束和对环境的部分知识的约束。我们的关键贡献是（a）我们采用算法来递归通过数字向（短）有限的地平线传播系统来递归构建安全轨迹，并且（b）我们证明，跟踪此类轨迹可确保系统在所有未来的时间内保持安全，即超出有限的范围。我们在模拟动态消防任务的模拟中演示了该方法，以及在在网上感知的障碍环境中导航的四型四次导航的物理实验。我们还提供了与类似问题的最新技术的比较。
可计算性和计算复杂性 2024-2025 学年，第一学期 讲义
1 可计算性 6 1.1 基本定义和示例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . 13 1.2.4 丘奇-图灵论题. . . . . . . . . . . . . . . 13 1.2.5 寻找不可计算函数. . . . . . . . . . . . . . . 13 1.2.6 暂停计算的递归可枚举性. . . . . . . . . . . . . 15 1.2.7 另一个不可计算函数：忙碌海狸游戏. . . . . . . ...
使用夸张的视觉层次结构映射改善视觉识别
视觉场景是自然组织的，在层次结构中，粗糙的语义递归由几个细节组成。探索这种视觉层次结构对于认识视觉元素的复杂关系至关重要，从而导致了全面的场景理解。在本文中，我们提出了一个视觉层次结构映射器（HI-MAPPER），这是一种增强对预训练的深神经网络（DNNS）结构化理解的新方法。hi-mapper通过1）通过概率密度的封装来调查视觉场景的层次结构组织； 2）学习双曲线空间中的分层关系，并具有新颖的分层对比损失。预定义的层次树通过层次结构分解和编码过程递归地与预训练的DNN的视觉特征相互作用，从而有效地识别了视觉层次结构并增强了对整个场景的识别。广泛的实验表明，Hi-Mapper显着增强了DNN的表示能力，从而改善了各种任务的性能，包括图像分类和密集的预测任务。代码可在https://github.com/kwonjunn01/hi-mapper上找到。
具有传感器饱和的可再生能微电网的分布式状态估计⋆
在本文中，研究了具有传感器饱和的可再生能量微电网的分布式状态估计问题。提出了具有传感器饱和的微电网的系统模型。注意力集中在分布式递归估计方案的设计上，以便在传感器饱和的存在下，保证了估计误差协方差的上限。随后，通过适当设计相应状态估计器的增益矩阵来最大程度地减少这种上限。特别是，通过使用矩阵简化方法来处理由网络拓扑产生的增益矩阵的稀疏性。通过分析均等意义中估计误差的指数界限来进行设计的分布式状态估计器的性能评估。最后，在两种情况下进行了模拟实验，在可再生能量微电网上进行，该元素包含两个分布式生成单元。模拟结果表明，发达的状态估计方案具有有效性。关键词：Microgrid;传感器饱和；电力系统；分布式状态估计；递归状态估计。
基于特征选择的机器学习来提高帕金森病的预测能力
摘要。帕金森病 (PD) 是一种神经退行性疾病，其特征是大脑中多巴胺产生细胞的丧失。产生多巴胺的脑细胞的破坏会导致帕金森病，多巴胺是一种使脑细胞相互连接的化学物质。控制力、适应性和运动速度都由大脑中产生多巴胺的细胞控制。研究人员一直在研究尽快识别疾病早期出现的非运动症状的技术，以减缓疾病的进展。本研究提出了一种基于机器学习的帕金森病检测方法。所提出的检测技术采用了特征选择和分类技术。特征选择过程采用了 Boruta、递归特征消除 (RFE) 和随机森林 (RF) 分类器。检测帕金森病考虑了四种分类算法，即梯度提升、极端梯度提升、装袋和额外树分类器。我们发现，采用递归特征消除的 Bagging 比其他方法表现更好。帕金森症诊断中最低数量的语音特征的准确率达到 82.35%。