个性化的大语言模型(LLMS)旨在针对单个用户偏好量身定制互动,内容和强调。虽然参数有效的微调(PEFT)方法在性能和概括方面表现出色,但它们是昂贵的,并且在单独使用时限制了公共利益。为此,我们赋予了个人化p iecs(p er -p cs)1,该框架使用户可以安全地共享和组装个性化的PEFT,从而有效地通过协作工作。p er -p cs涉及选择共享者,将其分解成碎片,并为每件作品进行训练大门。这些零件被添加到一个池中,tar-get用户可以使用其历史记录数据从中选择并组装个性化的PEFT。这种方法可以保留隐私,并启用精细颗粒的用户建模,而无需过多的存储和调查需求。实验结果表明,P er -P CS的表现优于非人性化和PEFT检索基线,在六个任务中提供了与OPPU相当的性能,其资源使用率显着较低。进一步分析强调了P er -P CS的鲁棒性涉及共享者计数和选择策略,分量共享比率以及计算时间和存储空间中的可扩展性。p er -P CS的模块化促进了安全的共享,从而使LLM人员通过协作努力更加高效,有效且可以广泛访问。
人类出局(Hootl)/自主(AITL)自主机器人代理商(ARAS)正在我们社会中占用其必不可少的位置,以实现各种任务。由于前进的网络物理系统(CPSS)和AI技术,这种趋势有望成倍增加。各种复杂的任务范围(例如搜救(SAR),以及可以将多个自动无人驾驶飞机(A-UAVS)重重负载分配给ARA群或ARA可以在社交环境中随机遇到以执行预先确定的常见任务(例如,在地面自动驾驶汽车(AVS)的交叉路口避免碰撞。建立“联合认知”必须安全,最佳地完成操作。“联合认知”通过尊重预定义的规则执行共同分配/确定/共享任务时,是)获得环境的数字双胞胎(DTS)的智能(即其他代理商和环境动态的状态和状况意识(SSA)先前执行的组中所有代理人都执行了有关感兴趣区域(ROI),这些代理人的能力,这些迫切和即将到来的驱动的能力,ii)的智能分配和iii的特定范围,并在整体上贡献了稳定的稳定性,并在其迫在眉睫的过程中进行促成的整体效果,并且安全,最佳地实现最终协作群目标的方法。在这篇论文中,本演讲为建立远程ARA群的“联合认知”以支持群体表现的方法学框架。“共同认知”并不能优先考虑自我利益,而是放弃了短期个人奖励,以获得累积的较大的关节奖励(例如,不导致其他AV碰撞,而避免碰撞本身的同时造成碰撞本身),以促进多个目标(例如,所有Ara Ara swarms of the Awharm ewarms of exharm sharms swarms of the Asha ewarms swarms sepsions)的造成。ARA应以一种对社会负责的方式行事,并且可能需要以人为和机器智能结合人类和机器的智能来协调和远程触觉,以协调和远程注视以根据需要的人类机器人团队来完成任务。The proposed framework, which aims to increase trust in the self-determined behaviours of ARAs in meeting the joint swarm goals and expectations of societal stakeholders, has demonstrated the crucial phases of both understanding the behaviours of other agents and building “joint cognition” for remote ARA swarms to make them co-work effectively and efficiently in collaborative decision-making considering social dynamics, leading to socially responsible cyber-physical社会系统(CPSSS)。
可靠通信的可用性对于当前 UAS 的成功至关重要。这种依赖性在未来系统中不太可能减少,因为未来系统中车辆间协作的增加实际上可能会增加对通信的依赖。描述通信可用性对模拟 UAS 性能的影响,可以深入了解 UAS 对实际实施中可能遇到的通信故障模式的响应。此外,定义允许 UAS 以可接受性能运行的最低可容忍通信可用性水平代表了设计通信系统工程规范的基础,以及定义此类系统可以有效运行的条件。
利用人工智能设计功能性有机分子 用户名:Masato Sumida 1,2 Xiufeng Yang 2 日本理化学研究所实验室隶属关系: 1. 先进智能项目中心富士通协作中心 2. 先进智能项目中心目标导向平台技术研究组分子信息学团队
1。环境评估的背景评估水环境的概念已按照腐生方法,多样性指数和生物指数的顺序发展。污染方法以BOD(生物氧的要求)为例,并使用水质成分分析来评估适合水和工业用途的水。在评估人类清洁水的同时,有时候,清洁水流和动植物可以生存的环境的环境不一致。多样性指标可以通过评估组成平衡和总数来评估基因,物种,生态系统等。另一方面,它需要大量的时间和精力,并且不适合在人类彼此相邻的地方(例如Satoyama)的地方进行评估。生物指标测量有关典型物种的信息,并试图评估环境的良好性,最近有些人使用概念(例如完整性和健康)来评估环境。这些概念还抵消了污染方法和多样性指标的缺点。
宾夕法尼亚回收市场中心 (RMC) 是一家非营利性公司,其使命是减少或消除导致宾夕法尼亚州回收利用范围扩大的障碍。作为唯一一家承担这一独特循环使命的宾夕法尼亚州组织,RMC 团队为包括企业家、制造商、回收分类人员、收集计划、运输商、政府机构和官员、消费者和教育工作者在内的利益相关者提供经济发展和环境指导、回收行业推广和研究以及制造援助。
金属增材制造 (AM) 与传统减材制造相比,具有设计灵活性更高、开发时间更短、模具成本更低、生产浪费更少等巨大优势,因此受到越来越多的关注。然而,由于材料特性、产品设计、工艺参数、工艺特征、增材制造后工艺和产品质量之间尚未解决的复杂关系,导致工艺稳健性、稳定性和可重复性不足,严重阻碍了其在业界的广泛接受。为了促进金属增材制造中高级数据分析的有效实施,以支持智能过程监控、控制和优化的发展,本文提出了一种用于金属增材制造系统的新型数字孪生 (DT) 协作数据管理框架,其中云 DT 与不同产品生命周期阶段的分布式边缘 DT 进行通信。开发了一个包含特定产品生命周期数据综合列表的金属增材制造产品数据模型,以支持协作数据管理。通过在 MANUELA 项目中开发的分布式金属 AM 系统中的实际实施,验证了所提框架的可行性和优势。还介绍了基于云和深度学习的金属 AM 层缺陷分析的代表性应用场景。所提出的支持 DT 的协作数据管理在增强对金属 AM 工艺的基本理解、开发模拟和预测模型、减少开发时间和成本以及提高产品质量和生产效率方面显示出巨大潜力。