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社论：迈向并超越人类水平的人工智能
目前，人类水平的人工智能 [也称为“强人工智能”、“通用人工智能 (AGI)”等] 是科学界和公众最感兴趣的问题之一。然而，由于许多客观和主观原因（Bostrom，2014），该领域的具体研究和工程工作很少。下面回顾了我们研究主题中发表的四篇论文，然后简要概述了 AGI 的最终发展。本主题的第一篇文章（Karimpanal 和 Bouuffanais）重点关注强化学习算法中改进经验重放技术的问题。为了更有效地学习，作者提出了一种选择合适的转换序列来加速学习的方法。新方法结合了跟踪和存储、构建和重放与更高幅度的时间差异误差相关的合适转换序列。该方法在离策略环境中针对诸如水坑世界和山地车等任务进行了评估，结果表明，通过可控记忆参数，学习速度显著提高。Tapia 等人的论文与我们的大脑通过观察与环境有效互动所需的运动主题来构建和学习的能力有关。作者开发了一种基于动作语义知识、利用神经网络动态构建随时间变化情况下的行为的模型。他们的研究结果指出，在认知层面存在某种形式的静态内部表征机制，涉及构建广义地图的决策和战略规划。在虚拟击剑（防守和进攻）战斗游戏的任务中报告了认知运动技能的结果，并使用真实机器人进行了实验验证。在简要概述中，Bac 和 Zinovyev 描述了将多维空间投影到类比蜥蜴脑任务指定的低维空间的现代方法。他们的评论基于数学投影理论的概念，提供了关于局部固有维数的见解，有助于在实际中选择提取和检测 AI 应用中有用的低维表示的方法。他们列出了 100 篇参考文献，展示了几种以相似性或不相似性为特征的注入、投影和多重流形技术。因此，开发新的数学数据分析方法是现在和不久的将来创建学习系统的最重要任务之一。最后，Tyukin 等人开发了一个框架，用于知识在 AI 系统中传播的过程，而无需大量计算资源。他们展示了 AI 系统如何使用预训练的卷积神经网络为独立的 AI 代理创建训练环境。作者使用了两种学习算法来完全自动化知识和经验的传递，其中一个算法充当“老师”，另一个算法充当“学生”。该框架用于视频流中的自动行人检测，并表现出对过滤假阳性和假阴性错误的极高选择性。
QuDPas-FHA：空间信息网络中量子防御隐私保护快速切换认证
摘要：空间信息网络 (SIN) 已从地面网络发展为扩展网络，增强了通信能力并推动了增强智能研究。然而，由于实施不充分和高访问延迟等潜在风险，通信安全至关重要。这可能使恶意组织能够访问网关并危及系统的安全和隐私。这项工作提出了一种新颖的框架和身份验证协议，以简化将安全措施纳入 SIN 内未加密无线通信的过程。所提出的身份验证协议基于签名加密和 HMAC，可确保通信机密性、访问身份验证和匿名性。该协议采用格密码术并表现出对量子攻击的弹性。此外，该协议通过考虑适当的方法来监督可撤销密钥，在确保用户匿名的同时保护身份管理。评估的协议满足消息认证、不可链接性、可追溯性和身份隐私标准，可阻止多种安全风险，包括重放攻击、中间人攻击、节点模拟和量子攻击。与现有研究相比，我们的协议在 SIN 框架内以足够的功能开销实现安全通信方面表现出巨大的潜力。
2015 菲律宾标准商品分类
IX 木材及木制品；木炭；软木及软木制品；稻草、西班牙茅草或其他编织材料制品；篮筐及柳条制品 X 木浆或其他纤维状纤维素材料浆；回收（废料及碎片）纸或纸板；纸和纸板及其制品 Xl 纺织品及纺织品 Xll 鞋类、头饰、雨伞、太阳伞、手杖、马杖、鞭子、马鞭及其零件；加工好的羽毛及其制品；人造花、人发制品 Xlll 石料、石膏、水泥、石棉、云母或类似材料制品；陶瓷制品、玻璃和玻璃器皿 XIV 天然或养殖珍珠、宝石或半宝石、贵金属、包贵金属及其制品；照明珠宝；硬币 fi, f,::?, r"T xx'fxl",];: giffi,[::*, 电气设备及其零件；录音机和重放机，以及此类物品的零件和附件 XVll 车辆、航空器、船舶及相关运输设备 Xvllll 光学摄影、电影摄影、测量、检查、精密、医疗或外科仪器和设备、钟表；乐器；其零件和附件 ' XIX 武器和弹药；其零件和附件 XX 杂项制成品 XXI 艺术品、收藏品和古董 3.20If pscc 下商品分类使用的标准
通过受干扰和对抗性的做梦来学习皮质表征
摘要 人类和其他动物无需大量教学就能学会从感官体验中提取一般概念。这种能力被认为是由睡眠等离线状态促进的，在这种状态下，先前的经历会被系统地重播。然而，梦的创造性特征表明，学习语义表征可能不仅仅是重播以前的经历。我们通过实现受生成对抗网络 (GAN) 启发的皮质架构来支持这一假设。我们模型中的学习跨三种不同的全局大脑状态组织，模拟清醒、非快速眼动 (NREM) 和 REM 睡眠，优化不同但互补的目标函数。我们在标准的自然图像数据集上训练模型并评估学习到的表征的质量。我们的结果表明，在 REM 睡眠期间通过对抗性做梦生成新的虚拟感官输入对于提取语义概念至关重要，而在 NREM 睡眠期间通过受干扰的做梦重播情景记忆可以提高潜在表征的稳健性。该模型为睡眠状态、记忆重放和梦境提供了一个新的计算视角，并提出了 GAN 的皮质实现。
使用基于深度强化学习的引导进行航天器机器人捕获的实验室实验
术语 A = 动作空间 a = 动作 a ，b = 机械手长度属性，m B = 值分布箱的数量 C = 科里奥利矩阵 dt = 目标上的对接口位置，m E = 期望 h = 角动量，kg ⋅ m2 ∕ s I = 转动惯量，kg ⋅ m2 J = 总预期奖励 K = 参与者数量 L = 损失函数 l = 线性动量，kg ⋅ m ∕ s M = 质量矩阵 M = 小批量大小 m = 质量，kg N = N 步返回长度 N = 正态分布 p = 位置，m R = 重放缓冲区大小 r = 奖励 u = 控制力度 v = 速度，m ∕ s X = 状态空间 x = 总状态；特定状态，下标为 c 或 tx = x 方向的位置，m Y = 目标值分布 y = y 方向的位置，m Z ϕ = 具有参数 ϕ 的价值神经网络 α = 策略网络学习率 β = 价值网络学习率 γ = 未来奖励的折扣因子 ϵ = 权重平滑参数 π θ = 具有参数 θ ϕ 0 或 θ 0 的策略神经网络 = ϕ 或 θ ϕ 的指数平滑版本，q = 角度，度 σ = 探索噪声标准差 ω = 角速率，rad ∕ s
基于区块链的移动车辆辅助精准农业物联网认证密钥协商方案
摘要 —精准农业在农业领域具有积极的潜力，包括节约用水、提高生产力、促进农村发展和增加收入。区块链技术是存储和共享农场数据的更好选择，因为它可靠、透明、不可变且分散。农业领域的远程监控需要安全系统来确保任何敏感信息仅在网络中经过身份验证的实体之间交换。为此，我们设计了一种高效的基于区块链的认证密钥协商方案，用于移动车辆辅助的精准农业物联网 (IoT) 网络，称为 AgroMobi Block。目前在农业网络认证方面有限的研究表明，区块链的被动使用成本非常高。AgroMobi Block 提出了一个新想法，在移动农用车辆上使用主动混合区块链上的椭圆曲线运算，具有较低的计算和通信成本。正式和非正式的安全分析以及使用互联网安全协议和应用程序自动验证 (AVISPA) 软件工具进行的正式安全验证表明，AgroMobi Block 能够抵御中间人攻击、冒充攻击、重放攻击、物理捕获攻击和短暂秘密泄露攻击等潜在攻击。基于区块链的大规模节点模拟显示了网络和区块增加的计算时间
模拟磁盘记录技术的历史发展...
■ 摘要 本研究的第 2 章题为“留声机的诞生和兴起”，涉及相关发展。模拟录音的历史可以追溯到 1877 年，当时美国发明家托马斯·爱迪生发明了一种新型留声机，用户可以使用它把声音录制到录音圆筒上，然后重放该音频。仅仅 10 年后，1887 年，德国发明家埃米尔·伯林纳发明了留声机。从那时起直到第一次世界大战结束，圆筒录音介质与磁盘介质相互竞争。后来，更有利于大规模复制的磁盘介质在模拟录音领域占据了主导地位。本研究的第三章题为“声学（机械）磁盘录制和播放的诞生”，介绍了日本在录音方面的发展。十九世纪末，日本开始进口蜡筒音响设备。二十世纪初，西方唱片公司开始在日本录制唱片，然后在国内复制这些唱片，出口到日本。1909 年，一家日本公司开始生产盘状唱片（单面 78 转唱片，直径 10 英寸），并以“Nipponophone”品牌发布。一年后，即 1910 年，日本第一台国产留声机问世。本研究的第 4 章题为“电子录音的出现”，描述了第一次世界大战结束后的情况。
连接机器语言和大脑语言
人工智能 (AI) 的几项重大创新（例如卷积神经网络、经验重放）都是基于对大脑的研究成果。然而，大脑研究成果需要很多年才能巩固，而转移到人工智能上则需要更多年。此外，这些研究成果是使用侵入性方法在非人类物种中得出的。对于人类独有的大脑功能，例如理解复杂的语言，没有合适的动物可以作为模型生物，因此机械理解就更加遥远了。在这篇论文中，我们提出了一个数据驱动的框架，通过在理解语言的人的大脑记录和自然语言处理 (NLP) 计算机系统之间建立直接联系来绕过这些限制。我们提供的证据表明，这种联系对神经语言学和 NLP 都有益。具体来说，我们表明该框架可以利用 NLP 神经网络的最新成功，实现有关大脑中上下文和任务相关意义构成的科学发现，并且我们首次提出证据，表明阅读时人的大脑活动测量可用于提高流行的深度神经网络语言模型的泛化性能。这些研究还促进了认知建模的进步，这可能对语言研究之外的领域有用。简而言之，这篇论文涉及多学科研究，为认知神经科学、神经语言学和自然语言处理做出了贡献。
法官 GENE EK PRATTER 的一般审前...
XI. 审判程序 ................................................................................................................ 27 A. 安排时间 ...................................................................................................... 27 B. 涉及外地当事人或证人的案件 ........................................................................ 27 C. 律师冲突 ...................................................................................................... 27 D. 陪审员记录 ...................................................................................................... 28 E. 预审 ............................................................................................................. 28 F. 庭审摘要 ...................................................................................................... 28 G. 开庭动议 ...................................................................................................... 28 H. 不按顺序询问证人 ...................................................................................... 29 I. 开庭陈述和总结 ............................................................................................. 29 J. 多名律师询问证人或辩论 ............................................................................. 29 K. 超越重新审理和重新交叉审理的证人询问 ................................................................. 30 L. 录像证词 ................................................................................................. 30 M. 将材料读入记录........................................................... 30 N. 准备证物 .............................................................................................. 30 O. 将证物作为证据 .............................................................................. 30 P. “定向裁决”动议 .............................................................................. 31 Q. 拟议的陪审团指示和裁决表格 ................................................................ 31 R. 拟议的事实认定和法律结论 ...................................................................... 32 S. 提供证据 ............................................................................................. 32 T. 证人无法出庭 ............................................................................................. 32 U. 普通证人意见 ............................................................................................. 32 V. 笔录 ............................................................................................................. 33 W. 法庭后勤 ............................................................................................. 33 XII.陪审团审议 ................................................................................................................ 33 A. 书面陪审团指示 .............................................................................................. 33 B. 陪审团室内的证物 .............................................................................................. 33 C. 处理陪审团要求回读证词或重放录音带的请求 ........................................................ 34 D. 陪审团审议期间律师的可用性 ...................................................................... 34 E. 作出裁决和特别裁决 ............................................................................................................. 34 F. 投票表决陪审团 ...................................................................................... 34 G. 面谈陪审团 ...................................................................................... 34
机电一体化数字化验证方法...
随着客户需求的不断增长，市场也在迅速变化。为了应对这些挑战，需要新的、有效的方法来识别和可视化问题。此外，这些方法应允许用户设计和寻找替代解决方案以实现所需的工作。在本文中，进行了与机电一体化模型相关的研究，并提出了一种验证机电一体化数字孪生的方法。数字孪生的概念是现代工业革命的核心概念之一。数字孪生可以定义为物理系统的数字表示，其行为与实际硬件完全相同。使用西门子 NX 机电一体化概念设计师对 Festo MPS 500 系统的机电一体化数字孪生进行建模。实施了该方法，其中包括存储实际硬件操作的过程参数。存储的信息被传递给机电一体化模型，用于验证和确认目的。该系统的实施使用了几种工程工具。这些工具相互集成，为该方法提供了概念验证。所开发的方法可用于现有系统的机电一体化模型。这使用户能够在机电一体化模型中测试和观察不同的场景和替代解决方案，然后再将其应用于实际硬件。通过在机电一体化模型中重放实际硬件操作的存储数据，所提出的方法可用于故障排除目的。通过这种方式，用户可以直观地看到整个操作并轻松识别问题。