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细胞自动机前沿信息_全自动机器设备(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

细胞自动机

行人轨迹预测：深度新视角行人轨迹预测是个有趣且挑战性的问题，关键在于理解行人的运动状态以及他们之间的交互。传统的元胞自动机方法虽然有效，但它们依赖预设规则，对复杂环境的适应力不够强。相比之下，深度学习中的循环神经网络（RNN）和图卷积网络（GCN）在处理时序数据和图结构关系上表现出色。通过大量数据训练，这些模型的准确性和泛化能力可以得到显著提升。本文提出了一种结合RNN和GCN的模型，旨在捕捉每个行人的运动信息以及他们之间的交互。在GCN中，图的节点代表行人的运动状态，而图的边则表示行人间的交互。交互程度的量化是关键，本文通过自注意力机制来计算行人间的交互程度，利用RNN提取的运动状态信息，通过自注意力结构自动获取行人两两之间的交互作用。此外，为了更好地捕捉结伴行走的行为特征，提高对该类轨迹预测的精度，本文还提出了同伴损失函数的概念。通过将同伴损失与坐标损失加权叠加，模型能够更准确地预测结伴行人的轨迹。 𐟓 创新点：采用编码器-解码器模型与图卷积网络相结合的架构，提取行人的运动信息和交互信息；将行人交互抽象成一个有向完全图，图的节点表示每个行人的运动状态，图的边表示行人之间的交互，边的权重由一个基于自注意力机制的模块生成，通过GCN网络获取行人之间的交互特征；提出了同伴损失函数，捕捉行人结伴行走的行为特征，使模型对结伴而行的行人群体生成更为准确的预测。通过这些创新点，我们的模型能够更准确地预测行人的轨迹，特别是在复杂的环境中。

80种数学建模算法代码合集，直接套用！今天为大家整理了80种在数学建模比赛中常用的模型算法，并附有MATLAB和Python的代码。所有代码可以直接代入数据后在Python中运行，无需再次调试，直接调用。大家只需键三连+发布友好评论即可！博弈论 𐟎𒊥𑂦졥ˆ†析法 𐟏† 插值 𐟓Š 典型相关分析 𐟓ˆ 动态规划 𐟚€ 多元回归 𐟓‹ 方差分析 𐟔 国赛论文遗传算法 𐟧슧𐨉𒥅𓨁”分析 𐟌 灰色预测 𐟕𕯸‍♂️ 聚类模型 𐟤 决策树 𐟌𓊧𒒥퐧𞤧𓕠𐟕Š️ 逻辑回归 𐟧 马尔科夫模型 𐟎𒊨’™特卡洛模拟 𐟎𒊦衧𓊧𛼥ˆ评价 𐟌€ 模拟退火 𐟔劦‹Ÿ合模型 𐟓ˆ 排队论 𐟚ꊧ垧𛏧𝑧𛜠𐟤– 时间序列ARMA ⏰ 投影寻踪综合评价法 𐟓ˆ 图论Dijkstra模型 𐟚𖢀♂️ 图论Floyd算法 𐟚𖢀♀️ 微分方程 𐟧𚿦€稧„划 𐟓Š 相关系数 𐟓Š 小波分析 𐟌Š 蚁群算法 𐟐œ 因子分析 𐟌Ÿ 优劣解距离法(TOPSIS) 𐟌Ÿ 元胞自动机 𐟌 支持向量机 ✈️ 逐步回归 𐟓ˆ 主成分分析 𐟓Š 回归分析 𐟓ˆ 置信区间与假设检验 𐟓Š 方差分析模型误差 𐟓Š 回归模型检验与诊断 𐟓Š 回归模型预报与控制 𐟓Š 数据表的基础知识 𐟓Š 样本空间与数据表构成 𐟓Š 样本均值与协方差矩阵 𐟓Š 样本相关系数矩阵与回归方程的建立 𐟓Š 逐步回归与多元回归的比较 𐟓Š 回归模型的优化与选择 𐟌Ÿ 智能优化算法的实践应用 𐟌Ÿ 粒子群优化算法的应用场景 𐟌Ÿ 模拟退火优化算法的原理与实现 𐟌Ÿ 遗传算法在优化问题中的应用示例 𐟌Ÿ 主成分分析在数据降维中的应用案例 𐟌Ÿ 最短路径问题的动态规划模型Python代码 𐟚𖢀♂️ 马尔科夫预测模型的Python代码实现 ⏰ 神经网络分类模型的Python代码示例 𐟤– ARIMA时间序列预测模型的Python代码docx BP神经网络模型的Python代码.txt K-means聚类模型的Python代码.docx TOPSIS综合评价模型的Python代码.docx 支持向量机模型的Python代码.txt 二次规划模型的Python代码docx 非线性规划模型的Python代码docx灰色预测模型的Python代码.txt卷积神经网络模型的Python代码.txt决策树分类模型的Python代码.txt逻辑回归模型的Python代码.txt蒙特卡洛模型的Python代码.docx模糊综合评价模型的Python代码.txt判别分析Fisher模型的Python代码.rar数学建模拟合模型的Python代码.txt随机森林分类模型的Python代码.txt线性规划模型的Python代码.txt一维、二维插值模型的Python代码.txt整数规划模型的Python代码docx 主成分分析算法的Python代码.txt 最短路径算法的Python代码docx

自组织住房：用户主导设计 𐟎ƒ𓨱ᤸ€下，建筑空间就像一个巨大的互动游戏板。在这个空间中，我们是活跃的玩家，可以使用各种资源来动态地转换游戏棋盘。这些资源可以根据我们的技能、需求、财务能力以及生活方式和节奏，使用库存中的工具进行处理和制作。这就是s'lowtecture的工作原理。 𐟏—️ 这是一个创建住房结构的过程，用户可以自由决定自己房屋和公共空间的安排。这是通过三维细胞自动机算法实现的，该算法生成各种住房单元并将其放置在结构中。 𐟔 这些概念在s'lowtecture中收集并进行了总结： 1️⃣ 实验性：允许错误，可以很容易地拆除和重建。 2️⃣ 灵活性：没有限制，允许各种形式、形状和规模。 3️⃣ 创造力：寻求新的解决方案，研究不寻常的材料和创新的用途。 4️⃣ 开放性：对发展持开放态度，并不否认当代技术，而是以可持续的方式使用它们。 5️⃣ 普遍性：是普通的、包容的和平等的；不排除任何人，而是致力于每个人。 6️⃣ 社会敏感性：有助于发展人际关系；鼓励合作和相互支持。 7️⃣ 适应性：至关重要，并根据用户的生活节奏、他们的需求和要求进行调整，这些需求和要求在一生中都会发生变化。 8️⃣ 地方性：在一个地方根深蒂固：利用当地材料并适应当地条件。 9️⃣ 传统与技能：借鉴了当地传统和解决方案的经验以及当地工匠的技能。 𐟓𘠥›𞧉‡来源于网络，侵删。

数字艺术展：构建新秩序探索数字艺术设计的奥秘，我们不得不提到“空间事务：世界化”这一展览。这是一场由布达佩斯路德维希博物馆-现代艺术博物馆举办的展览，旨在通过一个在线环境，展示虚拟多用户展览的魅力。在这个数字世界中，参观者的化身与互联网艺术和浏览器项目共存，构成了一个充满活力和创造力的空间。 𐟎蠦•𐥭—艺术与虚拟展览的融合这场展览的设计灵感来源于康拉德ⷦ嚦𓽧š„计算空间理论，该理论描述了一个由生命和进化的自动机组成的宇宙。在这个理论中，细胞组成的离散计算系统形成了一个大型的自我复制细胞自动机。这种理论为数字艺术和虚拟展览提供了新的创作方向和思考方式。 𐟌 虚拟世界的本体论在虚拟展览的世界中，艺术品和参观者都是无器官的计算、生物和地质体。墙壁和地板不再是物理存在，而是技术构造。每个人和每件事物都是由相同的数字组织雕刻而成。这个不断发展的生态系统需要它自己的本体论，它是任意的、表演性的和过程性的，是一个基于二进制代码但本质上多元化的虚拟环境。 𐟎젥Š覀数字空间的表现 “世界化”是指一个不断揭示数字空间中尚未公开的褶皱的过程。这个过程引发了进一步的猜测、论点、故事和游戏，而这些又体现为基于互联网的数字化艺术作品。艺术家 Enrico Boccioletti 通过不断变化的纹理和有机音景，增强了环境的多重生成空间性。这些音景由硬盘电磁辐射和人声嗡嗡声的录音产生，形成了一种独特的散射效果。 𐟏›️ 展览与空间的对话 “空间事务”展览环境是对策展人提出的如何将在线展览的内容转化为空间和响应体验的问题的回答。当艺术品由化身代表，人们在虚拟空间中遇到它们时，会怎样？当展览成为生态系统，产生 Zuse 所说的“计算宇宙”时会发生什么？作为一个展览和活跃的平台，该环境将举办一系列讲座、导游和活动，作为围绕空间事务提出的问题的讨论的催化剂。这场展览不仅是一次视觉盛宴，更是一次对数字艺术和虚拟展览的深刻探索。它让我们思考如何在数字世界中构建新的秩序，以及如何通过艺术和技术的结合，创造出一个充满活力和创造力的新世界。

Python入门！极客项目实战如果你是Python编程的初学者，那么这本书《Python极客项目编程》绝对是你的不二之选！这本书不仅适合初学者，还能帮助你深入掌握Python编程技能，通过完成有趣的极客项目来巩固你的知识。 𐟓– 第一部分：热身运动第一章：解析ITunes播放列表这部分内容会让你了解如何解析ITunes播放列表文件，掌握所需模块和代码。通过这个项目，你可以熟悉Python的文件处理和数据处理能力。 𐟎𖠧쬤𚌩ƒ襈†：万花尺动画第二章：万花尺动画这一章会带你进入动画的世界，通过Python绘制万花尺动画。你将学习如何使用参数方程来生成动画曲线，并了解如何将数据可视化。 𐟌 第三部分：Conway生命游戏第三章：Conway生命游戏这部分内容会介绍Conway的生命游戏，一个经典的细胞自动机模型。你将通过Python实现这个模型，并观察不同规则下的有趣现象。 𐟒ᠧ쬥››部分：Arduino编程第四章：Arduino简介这本书的最后一部分会带你进入硬件编程的世界，介绍如何使用Arduino微控制器。你将学习如何通过串口通信读取模拟引脚的值，并将这些值发送给计算机。通过这些项目，你可以逐步掌握Python编程的基础知识，并将其应用于实际项目中。这本书不仅适合初学者，还能帮助你深入理解编程的本质和乐趣。赶紧入手吧！

【每日大模型论文】耶鲁大学团队：智能源于预测复杂性的能力来自耶鲁大学的研究团队及其合作者通过研究基于规则的系统的复杂性如何影响为预测这些规则而训练的模型的能力，来探索人工系统中智能行为的出现。他们的研究重点是基本细胞自动机（ECA），这是一种简单但功能强大的一维系统，能产生从琐碎到高度复杂的各种行为。通过在不同的 ECA 上训练不同的大语言模型（LLMs），他们评估了规则行为的复杂性与 LLMs 所表现出的智能之间的关系，这反映在它们在下游任务中的表现上。研究结果表明，规则的复杂度越高，模型表现出的智能就越高，这一点可以从它们在推理和国际象棋走棋预测任务中的表现得到证明。无论均匀系统还是周期系统，通常还有高度混沌的系统，都会导致较差的下游表现，突出了有利于智能复杂性的“甜点”。他们推测，智能源于预测复杂性的能力，而创造智能可能只需要接触复杂性。 #知识分享# #大模型# #论文#

学历贬值背后的真相：时代的变迁 𐟎“ 在当今社会，高学历和丰富的知识储备并不一定能保证你过上优质的生活和工作。过去也是如此。当你发现周围有很多和你一样的人时，你可能会怀疑自己受过的教育和经历是否真的没有价值。每个时代给予人们的回报和代价是不同的，我们只能在有限的时间里存在，而周围的事物也在不断变化。引用一位网友的精彩发言：“我学理工科，你却学建筑。从选专业的那一刻起，我就已经输了。你轻松地学习建筑历史、素描写生、水彩写生，培养自己的美学素养，登上艺术的殿堂。每次被期中期末考试搞得焦头烂额，你却对着几门开卷考试佯装发愁。我努力做实验、发表SCI论文，却赶不上你研究的高精尖科技，如口脉、在地性、绿色基因、羊毛算法、元胞自动机、3D打印混凝土等等。最后，我卷生卷死，入职大厂，却面临着30岁被裁员的命运；而你则轻松进入设计院，指点江山，看着一幢幢高楼平地而起，更是越老越吃香，从此走向人生巅峰。” 时代在变，学历知识的贬值也在不断发生。我们每个人都在自己的领域里努力，但最终的结果却不一定如我们所愿。青春万岁，但青春也会逝去。

漂亮的论文。复杂性暴露推动了 LLM 中的智能，在“混乱边缘”具有最佳性能。具有复杂行为的简单系统可以促进语言模型中的智能。 ----- **本文中的解决方案** 𐟧 ： • 在不同复杂度的初级细胞自动机 (ECA) 数据上训练 GPT-2 模型 • 评估下游任务的模型：简单/困难推理和国际象棋移动预测 • 分析注意力模式以了解信息处理策略 • 使用 Lempel-Ziv、压缩、Lyapunov 和 Krylov 指标测量规则复杂性 ----- **本文的关键见解** 𐟒᯼š • 即使在简单的基于规则的系统中，智能也可能从接触复杂性中产生 • 最佳“混沌边缘”复杂性促进智能行为 • 在复杂规则上训练的模型会开发出更复杂的处理策略 • 过度参数化的模型可以为简单问题学习复杂的解决方案 ----- **结果** 𐟓Š： • 规则复杂性与下游任务性能之间存在正相关关系 • 在 III/IV 类规则上训练的模型优于在 I/II 类规则上训练的模型 • 注意力分析：复杂规则模型整合了更多历史信息 • CKA相似性：在相似复杂度规则上训练的模型会聚集在一起 • 短期预测模型优于长期预测模型

𐟍„菇日展览：复苏之前的视觉盛宴𐟎芰ŸŽ‰由伦敦艺术大学中国学联主办的“菇日”展览，以其独特的视角和深邃的主题吸引了众多目光。开幕式虽然忙碌，但展览本身却给人留下了深刻的印象。 𐟓𘥱•览的核心主题是“复苏之前”，通过艺术家的作品，观众得以窥见失衡状态下的世界。在2020年的动荡与不确定性中，艺术家们以各自的创作诠释了这一主题。 𐟏™️首先，肖靓的《城市夹缝II》展现了武汉封城结束后城市的二期发展状态，都市与人之间的关系。这幅作品以独特的视角捕捉了城市复苏的瞬间。 𐟧 叶琳的《Mindfulness内观》则通过脑电波头带和有声影像装置，引导观众“透过接纳一切的态度观察自身”，体验一种内省的旅程。 𐟎줺Ž千惠的《Wastopia》是一部动画短片，虽然色彩虚幻，但结尾却引人深思，让人对未来充满期待。 𐟌𓥈˜昊晖的《forest_fire森林火灾》则通过元胞自动机模拟了森林火灾的场景，展现了自然与人类活动的复杂关系。 𐟖𜯸此外，展览中还有许多其他有趣且富有深意的作品，值得每一位观众细细品味。在欣赏艺术的同时，不妨也关注一下作品旁边的解释，因为它们可能比照片本身更有价值。 𐟌Ÿ这次展览不仅是一次视觉的盛宴，更是一次心灵的洗礼。希望每一位观众都能从中找到自己的感悟和启发。

11月11日美媒报道，地球天文观测站若捕获宇宙神秘信号，全球科学家将合作解密，可能源自外星文明。加州山景城的搜寻外星智慧生命研究所曾模拟外星信号情景，肯ⷦŸ娊줸Ž凯丽父女科学家与公民科学家共同破译模拟信息，但含义未解。信息含动态变化，白色点排列成五种氨基酸图案，增添神秘色彩。 2023年5月，欧洲航天局“火星微量气体轨道器”发疑似外星信号至地球，三观测站接收并公布数据，供公民科学家破解。肯ⷦŸ娊줸Ž凯丽父女经数千次试验，6月得出答案，信息为五种氨基酸构型，动态变化且仅显示十分之一秒。虽设计者证实氨基酸为预期内容，但未解释具体含义。全球公民科学家正努力破解，但仍未达成一致。SETI研究所艺术家丹妮拉ⷥ𞷂𗤿利斯与国际科学家、艺术家设计“太空中的信号”项目，探索外星信号形态。信号从火星至地球经16分钟，公民科学家通过全球聊天软件提取并可视化数据，肯ⷦŸ娊쥇�†胞自动机经验解码信息。德ⷤ🝥ˆ首﨡觤𚩡𙧛‡是模拟接近真实，不提前提供帮助或反馈。信息已解开，但含义及发送原因待解。设计者邀请公众提出想法，德ⷤ🝥ˆ首玲㦒𐥆™涵盖项目及解释的书。全球参与者背景多样，难以达成一致，外星信息含义或永远无法确定。肯ⷦŸ娊즏出数百种解释，信息可能代表化合物在空间中传输并组装成生命的过程。

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