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从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
1987 年布伦特兰报告——我们共同的未来
20 世纪 60 年代是一个充满乐观和进步的时代，当时人们对一个更加美好的新世界和进步的国际思想抱有更大的希望。拥有丰富自然资源的殖民地正在成为国家。合作和共享的习俗似乎得到了认真的推行。矛盾的是，20 世纪 70 年代逐渐陷入了反动和孤立的情绪，与此同时，一系列联合国会议为在重大问题上加强合作带来了希望。1972 年联合国人类环境会议将工业化国家和发展中国家聚集在一起，划定了人类家庭享有健康和生产性环境的“权利”。随后又举行了一系列这样的会议：关于人民获得充足食物、舒适住房、安全饮用水、选择家庭规模的手段的权利。
合作型人工智能——机器必须学会寻找共同点
一个例子是棋盘游戏《外交》，玩家在游戏中与其他玩家协商非约束性联盟。要取得成功，AI 代理需要足够了解彼此，以识别自己的利益是否与其他玩家的利益一致。他们必须开发一个共同的词汇来传达他们的意图。尽管可能存在撒谎的动机，但能够进行可信的交流对他们大有裨益。他们必须克服对背叛的相互恐惧，以便达成一致并执行共同有益的计划。他们甚至可能学会建立与遵守协议有关的规范。为了提高这些合作技能，研究人员设计了外交的变体，以改变这些挑战的难度，例如引入商定的简单词汇或允许具有约束力的承诺。
保护脆弱的人：解决免疫力受损的人的共同护理需求
虽然一般人民在全球卫生紧急情况结束时恢复了一定程度的正常水平，但与遭受严重结果的签约Covid-19的风险仍然是免疫力受损的人的主要关注点。本文回顾了COVID-19对具有免疫功能低下的人的影响，确定了当前管理领域的差距，并提出了解决这一未满足需求的措施。观察性研究表明，与一般人群相比，患有免疫功能障碍的患者患有COVID-19-19-相关住院和死亡的风险更高。需要进行更多的研究来定义针对具有免疫功能低下的人的最佳预防和治疗策略，包括新型疫苗接种策略，单克隆抗体，提供无源免疫和补充次级疫苗接种反应，以及改善和改善的和Safer抗体治疗的抗病毒抗体治疗。仅需迫切需要采取预防措施即可保护这一脆弱人群。
entaction的五个支柱是共同创造人工智能的理论框架
本文提出了ENACTION的认知科学范式，作为共同创造性艺术智能（AI）的理论框架。eNACTION描述了通过在感知过程中与环境的相互作用与环境的相互作用出现的含义。eNACTION与信息处理（IP）认知理论不同，因为它不采用计划，而是精通和定位的含义构建过程。本文认为，可以用作设计，评估和描述共同创造的AI系统的理论基础。描述了五个支柱：自治，感知，实施，出现和经验。每个类别都应用于共同创造的AI，以创建一个描述性框架，以分类和系统地描述共同创造的AI系统。通过文献进行了20个共同创造的AI系统，包括Chatgpt，稳定扩散和Google的双子座。为每个颁发类别提供了设计建议。
共同的自定向学习指南
1。在BOM-53/2018批准[决议号4.5.2]日期为2018年5月19日。2。在2018年BOM-55/2018 [第4.13号决议）中进行了修订]，[第4.4.4.1.2号第4.4.1.2号决议]，[第4.4.4.44.1.3号决议]，日期为2018年11月27日。3。在BOM-57/2019中修改，[第3.1.4.2号决议3.2.1.6.a]，[第3.2.1.6.a]，[决议号3.2.1.6.d];日期为2019年4月26日。4。在BOM-63/2021中修订[第4.3.1.2号决议]，[第4.3.1.3号决议。]，日期为17/02/2021。5。在AC-41/2021中修订[决议号3.5];日期为27/08/2021 6。在AC-42/2022中进行了修订[第10.4.i]，日期为26/04/2022。
第一年工学学士学位课程的共同课程...
模块3[8L] 数列和级数：数列和级数收敛的基本概念；收敛检验：比较检验、柯西根检验、达朗贝尔比检验（这些检验的语句和相关问题）、拉贝检验；交错级数；莱布尼茨检验（仅语句）；绝对收敛和条件收敛。 模块4[10L] 多元函数微积分：多元函数简介；极限和连续性、偏导数、三元以下齐次函数和欧拉定理、链式法则、隐函数的微分、全微分及其应用、三元以下雅可比矩阵最大值、最小值；函数的鞍点；拉格朗日乘数法及其应用；线积分的概念，二重和三重积分。模块 5[10L] 向量微积分：标量变量的向量函数，向量函数的微分，标量和向量点函数，标量点函数的梯度，向量点函数的散度和旋度，
AWAC 呼吁共同撰写关于人工智能和跨课程写作的报告
2023 年 1 月，AWAC 成为首批就人工智能在写作课堂中的作用及其对写作学习和写作学习的潜在影响发表声明的专业组织之一。自 2023 年以来，人工智能技术不断发展，学生对人工智能的接受度发生了变化，我们作为教师对自己在课堂中的作用的理解也不断加深。事实上，AWAC 的《WAC 现状：问题和能源》调查的初步结果表明，几乎所有 WAC 主任都创建了与生成性人工智能相关的教师发展研讨会，89% 的参与者认为，提高他们对人工智能的理解非常重要。和写作对于做好他们的 WAC 工作。