生成的人工智能(AI)模型,包括但不限于稳定的扩散[11],Dalle [10]和生成的预培养的变压器(GPT)[8],代表了数字内容创建的景观的开创性转变,赋予用户能够生成文本,图像和其他形式的媒体,以及其他形式的媒体,以及其他形式的媒体,以及其他形式的OESEADEDEREDEREDEREDEREDEREDEREDEREDEY-EASENY-ITY。这些模型已在各种领域中应用,从艺术创作和设计到社交媒体和营销目的的内容发生,展示了它们的多功能性以及增强创造力和生产力的潜力。这些技术的迅速采用和部署也提出了重大的道德,法律和技术挑战,尤其是在版权感染和数据隐私的背景下[4,12,17]。这些关注的核心是被称为“生成鹦鹉”的现象,其中模型产生的输出与其训练数据无关紧要[3,16],导致其含量的产生紧密模仿甚至不直接复制了现有的受版权保护材料。此问题不仅为用户和开发人员构成法律风险,而且对生成AI技术不信任,尤其是在信任至关重要的情况下进行保护
1991 年,在 IMAX 影片拍摄泰坦尼克号沉船事件期间,法国海洋研究所潜水器鹦鹉螺号带回了第一块从泰坦尼克号沉船现场打捞出的船体材料。这块材料被大西洋海事博物馆获得,博物馆委托位于新斯科舍省哈利法克斯的大西洋国防研究机构 (DREA) 和位于渥太华的 CANMET 的研究人员测试钢材的机械性能 [2]。DREA 的 Ken KarisAllen 和 Jim Matthews 进行了夏比冲击试验,他们发现钢材在冰盐水温度下 100% 脆性断裂。这些测试的观察结果和随后的有限分析可以在《大众力学》上发表的一篇文章中找到 [3]。这引起了广泛的猜测,即船体钢在冰水中的脆性可能是导致巨轮沉没的主要因素。人们认为,尽管与冰山的撞击很小,但足以震碎船头脆弱的船体板材,导致船舶迅速进水。
* Katherine Forrest 目前是 Paul, Weiss, Rifkind, Wharton & Garrison LLP 的合伙人,也是该律师事务所数字技术业务的联席主席。她撰写了大量关于人工智能的书籍和文章,并在国内外就这些主题发表过广泛演讲。此前,她曾担任美国纽约南区地方法院的地区法官。这些言论是在 2023 年 11 月 3 日在福特汉姆大学法学院举行的题为“新人工智能:ChatGPT 和其他新兴技术的法律和伦理影响”的研讨会上发表的,该研讨会由《福特汉姆法律评论》主办,福特汉姆大学法学院神经科学与法律中心共同赞助。1.请参阅 Usama M. Fayyad,从随机鹦鹉到智能助手——数据和人类干预的秘密,IEEE I NTEL。S YS .,2023 年 5 月至 6 月,第 63 页。2 .请参阅,例如,R ENE D ESCARTES,关于正确进行理性和在科学中寻求真理的方法的论述 7,19-20(The Floating Press 2009)(1637)。
美国海军在北极有着悠久的历史。自 1867 年购买阿拉斯加后美国作为北极国家成立之初,我们的海军就一直在该地区巡逻以保护国家利益。随着该地区越来越适合海上交通,北极将成为地缘政治、经济、气候、技术和安全趋势交汇的十字路口。正如 2021 年 1 月发布的一份为海军制定的北极战略文件中指出的那样,海水变暖和由此导致的海冰融化将给我们的北部海岸带来新的挑战,海军和海军陆战队必须做好准备。1 俄罗斯的军事化和中国在该地区不断扩大的兴趣正在引发北极地区更大的战略竞争。美国在北极的海军存在将确保和平与繁荣。美国在北极的过去的经验教训可以阐明需要采取哪些措施来帮助满足未来北极的需求,确保综合威慑,同时也使遵守作为我们全球经济支柱的国际规则和规范成为可能。海军在该地区有着悠久的历史,可以追溯到最早的美国北极探险家。从鹦鹉螺号 (SSN 571) 开始,北极在美国海军行动中发挥了重要作用。冷战期间,海军部长小约翰·F·莱曼 (John F. Lehman Jr.) 的海上战略提供了一种前瞻性的方法,有助于扩大苏联海军的规模。
在1976年发现了唱歌和学习唱歌的特殊大脑结构。从那时起,随着势头的增长,关于鸟类大脑的结构,功能和演变,尤其是那些从事声音学习的人的大脑的结构,功能和进化,就有很多令人着迷的发现。不到一半的鸟类具有学习和复制新声音的能力。这些声乐学习者,鹦鹉,蜂鸟和鸣禽仅属于23个主要鸟类中的3个。他们具有产生学习的发声的必要前脑解剖结构。所有其他鸟类仅使用基础大脑结构来进行声带的产生,它们的发声是天生的,并且是从父母那里遗传的。是声乐学习者的鸟类,大多数人都知道鸣禽,尤其是金丝雀和斑马雀。这些是首选的主题,因为它们在圈养中很容易繁殖,并且表现出相反的声带学习行为。在斑马雀科中,只有男性唱歌,有声乐学习,并为此目的具有适当的前脑结构;他们是封闭的声乐学习者,将一首歌主题作为少年发展,并为终身唱歌。在金丝雀,男性和女性都唱歌,并且都具有声音学习的大脑结构;他们是开放式的学习者,就像人类一样,继续学习新歌。对这些的理解
我没有对您进行任何特殊的提及,但是现在我有机会与您交谈,我必须警告您不要让您的行动受到不利的信息或口号和口号和封口字的指导。不要将它们置于心或重复类似鹦鹉。利用您的培训期,该机构使您能够使自己成为未来一代的领导者。我必须警告您的学生有一个常见的错。学生认为,没有人能告诉他们他们尚未知道的任何事情。这种心态是有害的,常常导致很多恶作剧。但是,如果您想通过自己的经验学习,而不是通过长者的经验来学习,让我告诉您,随着年龄的增长,您将更准备从昂贵的经历和一生中所获得的敲门声中学习,这会比其他任何人都更加伤害您。记住,您必须有耐心。罗马没有一天建造。因此,时间因素是本质上的。您必须信任您的政府,我向您保证,他们完全满足了人们的需求,尤其是需要特别关注的群众。给他们全机会和机会。我们成就的成功将取决于我们的统一,纪律和信仰,不仅在我们自己身上,而且在决定人民和国家命运的上帝中。我的年轻朋友!您现在必须充分意识到重要的变化,即发生的根本变化。我再次感谢您今天为我所做的荣誉。您现在不仅要确定自己成为政府仆人,这是大多数人渴望的途径。您现在必须意识到,新的领域,新渠道和途径现在正在向您开放,那里有无限的机会,即,您现在必须将注意力转移到科学,商业银行,保险,行业和技术教育上。
摘要。仿真框架在机器人应用的安全性中起着关键作用。然而,最好在不同的环境/模拟器中最好模拟设想的机器人系统的不同组件。这在将整个项目模拟成单个集成的机器人框架中构成了重大挑战。具体来说,对于部分开放或闭合源模拟器,通常会出现两个核心限制。i)场景中的参与者除指定机器人以外的其他界面无法控制诸如ROS和ii)的界面(例如)实时状态信息(例如姿势,速度等)场景中的对象都可以防止。在这项工作中,我们解决了这些局限性,并描述了我们的解决方案,用于集成由强大的模拟器sphinx(由Parrot无人机提供)模拟的空中无人机中的用例中。我们通过将无人机的镜像实例实现,该实例包含在现有的基于凉亭的环境中。我们集成的仿真环境的有希望的应用是目标跟踪的任务,这在空中多机器人方案中很常见。因此,为了证明我们的集成仿真的有效性,我们还提出了模型预测控制器(MPC),该模型胜过鹦鹉在各种动态跟踪方案中提供的默认基于PID的控制器框架,从而增强了整个系统的实用性。源代码发表在https://github.com/robot-poception-group/anafi_sim上。我们通过在现有的基于凉亭的仿真中包括ANAFI无人机来测试解决方案,并通过在模拟和真实世界跟踪实验中对定制PID控制器基线进行严格测试来评估MPC的性能。
工业信息学(CSIC-加泰罗尼亚理工大学)在最近于拉科鲁尼亚举行的西班牙信息学大会 (CEDI2024) 上发表了演讲,该大会汇集了西班牙信息学领域的主要科学协会。在这次会议上,Torras 博士讨论了“辅助机器人的多个方面和挑战”。在她的研究所设计和编程的机器人已经遇到了非常艰巨的挑战,以确保可靠、个性化的沟通,尊重护理人员和患者的价值观和尊严,以及保证身体接触所需的严格安全措施,例如,在帮助行动不便的用户自己穿衣或进食时。这些“社交”机器人的设计方式是,除了满足其基本目标外,它们还精妙地保持了人机交互。它们通过使用机器人收集和更新的有关每个患者的个性、品味和特定行为进展的信息来实现这一点,并通过编程口头或文字表达来根据存储的患者资料来表达诸如喜爱、喜悦或愤怒等感受。它们会用名字或昵称来称呼每个人,并说“安东尼奥,振作起来,你做得很好,我相信我们今天会做得更好”,“尤兰达,你必须再努力一点,因为如果其他人做到了,你也会做到的”,“你还要点水吗?”,“祝你今天过得愉快”等话。机器完全听不懂这些表达,就像鹦鹉一样,但它会在正确的时间说出这些话,并在它面前说出它所称呼的人的名字,所有这一切都符合已编程的内容。它们假装有情感共鸣,这有助于它们自主行为,从而提高它们在社会动态环境中的独立性和适应性 [1]。
摘要:鸟类(鸟纲)是陆地脊椎动物中种类最多的物种,具有类特异性特征,但外部表型多样性令人难以置信。鸟类对农业至关重要,也是模式生物,它们已经适应了许多栖息地。鸟类是恐龙的唯一现存例子,它们出现于约 1.5 亿年前,目前有 10% 以上濒临灭绝。这篇综述全面概述了鸟类基因组(“染色体”)组织研究,主要基于染色体涂绘和基于 BAC 的研究。我们讨论了可靠地生成染色体水平组装和以比以前更高的分辨率和更宽的系统发育距离分析多个物种的传统和现代工具。这些结果允许对染色体间和染色体内重排进行更详细的研究,为进化和物种形成机制提供独特的见解。“标志性”鸟类核型可能出现于约 2.5 亿年前,在大多数群体(包括灭绝的恐龙)中基本保持不变。例外包括鹦鹉形目、隼形目、隼形目、鹃形目、鲹形目,偶尔还有雀形目、鹳形目和鹈形目。这种显著保护的原因可能是二倍体染色体数目较大,通过更多可能的配子组合和/或增加重组率产生变异(自然选择的驱动因素)。更深入地了解鸟类基因组结构,可以探索与进化断点区域和同源连锁块的作用有关的基本生物学问题。
黄腿海鸥。。。。。。。。。。7 pobs pigeon。。。。。。。。。。。。。。。8 6普通啄木鸟。。。。。。9鸽子领。。。。。10迅速。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 Swift Alpine。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12社会。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 13猎鹰二分钱 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14个偏离的和尚。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。11 Swift Alpine。。。。。。。。。。。。。。。12社会。。。。。。。。。。。13猎鹰二分钱。。。。。。。。。。14个偏离的和尚。。。。。。。。。。。。 div>15小鹦鹉。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16个玫瑰圈的副驾驶。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17普通喜p。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18煤山雀。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19普通蓝色山雀。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20伟大的山雀。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21谷仓吞咽。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22克拉格·马丁。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23北部房屋马丁。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24撒丁莺。。。。。。。。25普通火。。。。。。。。。26普通八哥。。。。。。。。。。27一尘不染的八哥。。。。。。。。。。28共同的黑鸟。。。。。。。。29 pied flycatcher。。。。。。。。。。。。30家麻雀。。。。。。。。。。。。31欧亚树麻雀。。。。。。32白色Wagtail。。。。。。。。。。。。。33