了解人类的社会行为对于综合愿景和机器人技术至关重要。微观的观察(例如,分裂行动)不足,需要采取一种全面的方法来考虑个人行为,组内动态和社会群体层次,以彻底理解。要解决数据集限制,本文引入了JRDB-Social,JRDB的扩展[2]。旨在填补跨室内和室外社会环境的人类理解的空白,JRDB-Social提供了三个层次的注释:个体属性,组内侵入和社会群体环境。该数据集旨在增强我们对机器人应用的人类社会动态的理解。利用最近的尖端多模式大型语言模型,我们评估了我们的基准,以表达其破译社会人类行为的能力。
摘要 企业传播规划正处于转型期。在 VUCA 世界中,规划必须适应不稳定、不确定、复杂和模糊的环境。战略规划分析、计划、实施和评估传播计划或活动,但同时需要变得越来越敏捷。本文提出了战略规划正在从传统的、相当线性的方法向新的、更具动态性的模型演变的论点。基于文献,通过将设计思维原则、实践和技术引入传播研究的知识体系,提供了一种新的视角。因此,本文将设计思维作为一种思维方式和一种在企业传播规划中创造性解决问题的手段。一项在德国传播机构和咨询公司中进行的定性研究的结果表明,设计思维的元素已被实践者使用和实施。研究确定至少有五种类型的实现,其中三种与设计思维有明显的联系。基于这些发现,一种模块化、以利益相关者为中心的传播规划方法被概念化。
图 1. 突变线粒体 DNA (mtDNA) 的遗传特征和致病表达模型。人们认为,mtDNA 中的突变会随着衰老而积累。仍有许多未解之谜,比如这些突变是如何遗传和增加的,从而导致线粒体功能下降,甚至随着时间的推移导致细胞和个体功能下降(详情见正文)。
摘要 癌症是一种多因素、突发性疾病,是由遗传、环境和行为因素之间复杂的相互作用引起的。压力作为一种慢性生物和心理现象,长期以来一直与癌症的发展和进展有关。本文利用动态突发系统手性 (CODES) 框架,假设压力在混沌(熵)和秩序(体内平衡)之间的动态平衡中起着不稳定作用。通过应用 CODES,我们模拟了慢性压力如何破坏细胞和系统适应机制,导致癌症作为一种适应不良的结果出现。这种方法重新定义了压力与癌症之间的关系,为预防、治疗和全身健康提供了新的见解。 简介 当严格调控的细胞生长和死亡过程被破坏时,癌症就会出现,从而使恶性细胞不受控制地增殖。急性和慢性压力都与癌症风险增加、预后较差和肿瘤生长加速有关。传统研究主要关注以下途径:
我们提出了来自单眼RGB视频的动态3D头部重建的单眼神经参数头模型(Mono NPHM)。到此为止,我们提出了一个潜在的空间空间,该空间在神经参数模型的顶部参数化纹理场。我们限制了预测的颜色阀与基础几何形状相关,以便RGB的梯度有效地影响反向渲染过程中的潜在几何代码。为了提高表达空间的代表能力,我们使用超二维增强了向后变形场,从而在拓扑具有挑战性的表达式中显示出颜色和几何表示。使用Mono NPHM作为先验,我们使用基于符号距离字段的体积渲染来处理3D头重建的任务。通过nu毫无反转,我们使用面部锚点构成了具有里程碑意义的损失,这些损失与我们的规范几何表示紧密相关。为了评估单眼RGB视频的动态面部重建任务,我们在休闲条件下记录了20个具有挑战性的Kinect序列。单nphm超过 -
视觉 - 语言变压器(VLT)最近显示出巨大的成功,但同时伴随着大量的计算成本,其中主要原因可以归因于大量的视觉和语言令牌。存在用于压缩VLTS的令牌修剪研究主要遵循基于单模式的方案,但忽略了对齐不同模态来指导令牌修剪过程的关键作用,从而导致重要的代币在另一个模态分支中错误地修剪一个模态。同时,现有的VLT修剪作品也缺乏基于不同输入样本动态压缩每一层的灵活性。为此,我们提出了一个名为M Ultodal的新颖框架,用于加速变化VLT的木质制成d ynamic t ynamic t oken p Runing(MADTP)。具体来说,我们首先引入了精心设计的多模式对齐指导(MAG)模块,该模块可以使相同语义概念的特征与不同的模式相结合,以确保修剪的代币对所有模式都不太重要。我们进一步设计了一种新型的dy-namic令牌修剪(DTP)模块,该模块可以根据不同的输入实例自适应地调节每个层中的令牌压缩比。对各种基准测试的广泛实验表明,MADTP可以显着确定多种模型的计算复杂性,同时保留竞争性能。值得注意的是,当将MADTP应用于NLVR2数据集中的BLIP模型时,可以将GFLOPS降低80%,而性能降低少于4%。该代码可在https://github.com/double125/madtp上找到。
电气和电子工程师协会 › iel7 作者 C Wang · 2022 · 被引用 1 — 作者 C Wang · 2022 被引用 1 (MPI) [27],并行计算中的通信标准。... 基于代理的电力系统建模和仿真的计算。
自动化工厂、核电站、电信中心和空间站等设施的计算机控制操作环境正变得越来越复杂。随着这种复杂性的增加,使用集中管理和调度策略来控制此类环境将变得越来越困难,这些策略既能应对意外事件,又能灵活应对可能随时间发生的操作和环境变化。解决这个问题的一个越来越有吸引力的方法是将此类操作的控制权分配给许多智能的、能够完成任务的计算代理。现实世界领域可能由多个代理组成。在这样的领域中,代理通常会执行许多复杂的任务,这些任务需要在一定程度上关注环境变化、时间限制、计算资源界限以及代理的短期行动可能对其长期目标产生的影响。在现实世界中操作意味着必须在时间和空间的多个粒度级别上处理意外事件。虽然代理必须保持反应能力才能生存,但如果代理要与其他代理协调其行动并以有效的方式处理复杂任务,则需要一定程度的战略和预测决策。本论文提出了一种新的集成代理架构,旨在为具有
2021 年 12 月 31 日——全动态视频 (FMV) 中的人工智能用于各种运营环境中的决策支持和业务关键型工作流程的自动化。
通用缩放定律控制跨越平衡连续相变时产生的拓扑缺陷的密度。kibble-zurek机制(KZM)预测了缓慢淬火的淬火时间的依赖性。相比之下,对于快速淬火,缺陷密度以淬火的幅度普遍尺度。我们表明,通用缩放定律适用于由振荡外部场驱动的动态相变。系统对周期电势场的能量响应的差异导致能量吸收,对称性的自发断裂及其恢复。我们验证了相关的通用缩放定律,提供了证据表明,可以通过与KZM结合的时间平均临界指数来描述非平衡相变的关键行为。我们的结果表明,临界动力学的普遍性超出了平衡关键性,从而促进了对复杂非平衡系统的理解。
