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协作感知的数据优化策略
对自动驾驶汽车的抽象协作感知旨在克服个人感知的局限性。在多个代理之间共享信息，可以解决多个问题，例如遮挡，传感器范围限制和盲点。最大的挑战之一是在受到束缚绩效和沟通带宽之间找到正确的权衡。本文提出了一种新的合作感知管道，该管道基于Whate2Comm算法具有优化策略，以减少几种代理之间的传输数据量。这些策略涉及编码器部分中的数据减少模块，以有效地选择最重要的特征，并以V2X方式交换消息的新代表，该消息将考虑信息及其位置的向量而不是高维特征图。在两个模拟数据集（OPV2V和V2XSET）上评估我们的方法。数据集上的AP@50的准确性大约为7％，并且在V2XSET和OPV2V上分别降低了89.77％和92.19％。
已发布版本 (APA) 的引文：Beck, S., Poetz, M., & Sauermann, H. (2022)。人工智能 (AI) 将如何影响开放和协作
作者简介 Susanne Beck 是维也纳 LBG 科学开放创新中心和哥本哈根商学院战略与创新系的高级研究员。她的主要研究兴趣是科学知识生产和基于科学的创新的组织。在她目前的项目中，Susanne 调查了在科学研究过程中应用开放和协作实践的个人和组织层面的前因、后果和偶然性。她的出版物和工作论文获得了管理学院、欧洲管理学院和研发管理会议的多个奖项。她还是工业和创新科学开放创新特刊的首席客座编辑、年度科学研究开放创新会议的联合组织者，以及涉及 35 位作者等的多个合作写作工作的首席协调员。
模拟OS（观察到的结构化教育站）以开发跨专业教育（IPE）和协作工作（CW）
对可信资源的意识具有一致的得分变化最小，最低分数变化在News2中观察到6.1％。会议后的学习偏好非常喜欢F2F教学，所有27名参与者都倾向于进行交流和血糖监测站。神经观察站显示，知识的改善最大，为58.3％，对管理的信心为65.2％。
VLA模型专家协作，用于双向操纵学习
摘要 - 视觉语言动作（VLA）模型的出现已经引起了机器人的基础模型。尽管这些模型取得了显着改进，但它们在多任务操作中的概括仍然有限。本研究提出了一个VLA模型专家集合框架，该框架利用有限的专家行动来增强VLA模型性能。这种方法相对于手动操作减少了专家工作量，同时提高了VLA模型的可靠性和概括。此外，在协作期间收集的操纵数据可以进一步完善VLA模型，而人类参与者同时提高了他们的技能。这个双向学习循环增强了协作系统的整体性能。各种VLA模型的实验结果证明了所提出的系统在协作操作和学习中的有效性，这是通过跨任务的成功率提高的。此外，使用大脑计算机界面（BCI）验证表明，协作系统通过在操纵过程中涉及VLA模型来提高低速动作系统的效率。这些有希望的结果为在机器人技术基础模型时代推进人类机器人的互动铺平了道路。（项目网站：https：//aoqunjin.github.io/expert-vla/）索引术语 - 人类 - 罗伯特协作；人为因素和人类因素；从演示中学习
SARS-COV-2感染与精神分裂症谱系和精神病的新诊断有关：使用美国国家Covid队列协作（N3C）
在SARS-COV-2的全球影响中，理解其潜在的长期精神科影响至关重要。最近的一些研究表明，Covid-19与随后的心理健康障碍之间存在联系。我们的调查加入了这一探索，集中于精神分裂症谱和精神病（SSPD）。与其他研究不同，我们采用了急性呼吸窘迫综合征（ARDS）和COVID-19 LAB负群组作为对照组，以准确评估Covid-19对SSPD的影响。来自N3C数据飞地平台的19,344,698名患者的数据有条不紊地过滤以创建倾向匹配的同类群体：ARD（n = 222,337）（n = 222,337），covid-protigation（n = 219,264）和covid-n = 213,183）。我们在三个不同的时间间隔内系统地分析了新发行的SSPD的危险率：0-21天，22-90天以及感染后90天以上。covid-19阳性患者在所有间隔[0-21天（HR：4.6; CI：3.7-5.7），22-90天（HR：2.9; CI：2.3 -3.8）中始终表现出危险比（HR）的增强（HR），超过90天（HR：1.7; CI：1.5：1.5-1-1。）。这些明显高于ARDS和COVID-19实验室阴性患者。使用各种测试的验证，包括Cochran Mantel Haenszel测试，WALD测试和对数秩检验证实了这些关联。有趣的是，我们的数据表明，年轻人在COVID-19收缩后面临SSPD风险的增强，这是ARDS和COVID阴性组未观察到的趋势。这些结果与已知的SARS-COV-2和早期研究的神经性神经肌动物保持一致，并强调了长期兴奋的时代，尤其是在年轻人群中，需要警惕的精神病评估和支持。
可访问，可再现和协作生物医学分析的星系平台：2018 Update
星系（主页：https：//galaxyproject.org，主要公共服务器：https：//usegalaxy.org）是一个基于Web的科学分析平台，该平台由全球科学家的数十种科学家使用，全世界的科学家都在全球范围内进行了大型生物媒体数据集，例如在基因组学中分析的大型生物学数据集中，并且是基因组学，protolomics和potsoic of potsololomics and Impecol＆Metsoil of Impecol of Metsoil of Metimol of nevem of nevimol of。始于2005年，Galaxy继续专注于数据驱动的生物医学科学的三个主要挑战：所有研究人员都可以访问分析的分析，对分析的分析是完全可重现的，并且可以简单地进行分析，以便可以重复使用并扩展它们。在过去的两年中，Galaxy团队和Galaxy周围的开源社区已为Galaxy的核心框架，用户互间，工具和培训材料做出了实质性的证明。框架和用户界面改进现在使Galaxy可以用于分析数以万计的数据集，并且现在可以从Galaxy工具设置中获得> 5500个工具。Galaxy Community努力创建众多针对常见类型的基因组分析类型的高质量教程。Galaxy De-Veloper和用户社区继续增长，并且是Galaxy的开发不可或缺的一部分。星系公共服务器的数量，开发人员为
可访问，可重复和协作数据分析的银河平台：2024 Update
摘要星系（https://galaxyproject.org）全球范围内消失，主要是通过免费使用服务，支持每年扩大范围的用户驱动研究。用户被platf orm st abilit y，工具和参考dat Aset y多样性，培训，支持和集成的公共星系服务吸引，这可以实现复杂，可重复的，可共享的数据分析。应用用户体验设计的原理（UXD），已驱动了可访问性，通过Galaxy Labs / subdomains的工具访问性以及重新设计的Galaxy Toolshed驱动的。Galaxy工具功能正在以两个战略方向发展：整合通用图形处理单元（GPGPU）访问尖端方法和许可的工具支持。通过在银河系中开发更多的工作流程并通过为公共银河服务提供资源来运行它们，从而增加了与全球研究财团的参与。Galaxy Training网络（GTN）投资组合的规模和可访问性通过学习路径和与培训课程中功能的Galaxy工具的直接集成。代码v elopment继续与Galaxy项目路线图保持一致，并提供了工作调度和用户Interf ACE的精力。环境影响评估还可以帮助用户和De V Elopers吸引他们，通过显示每个星系作业产生的估计的CO 2排放，使他们想起了他们在维持Ainabilit y中的作用。
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