支持AI的合成生物学具有巨大的潜力,但也显着增加了生物风格,并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新,随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中,因此情况变得复杂。但是,文献综述表明,诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比,但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述,并描述了新兴的政策和实践框架,这些框架横渡了指挥和控制,管理,自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards,故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法,将不断发展,并且应不断发展,并且应出现自适应,互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束,而且科学家通常遵守生物安全方案,甚至实验性,但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题,社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理,尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。
引用Reinke,Aaron W.,Robert A.Grant和Amy E. Keating。“合成的盘绕螺旋相互作用组为分子工程提供了杂种模块。”J.am。化学。Soc。,2010,132(17),pp 6025–6031。
他获得了博士学位。学位于2010年,在:化学技术与冶金学大学(UCTM) - 索菲亚(Bulgaria)的硅酸盐技术,结合材料和高温可融合的非金属材料领域的领域。 他的博士学位论文的标题为:“纳米复合材料混合涂料的调查和评估以保护腐蚀”。 他获得了硕士学位 在2004年获得UCTM – Sofia的冶金学和材料科学学院的化学工程学位,具有硅酸盐材料的专业,其论文的标题是:详细和表征带有perovskite结构的红色陶瓷色素,在Uji - Castellon(Spain)也呈现。 他的学士学位 论文于2002年在同一所大学发表,并致力于:“通过固定的光敏剂对饮料水进行灭菌”。 如今,他是8本书的作者,以及70多个出版物(H-Index 13和660引用),与先进的腐蚀保护系统,陶瓷材料回收,喷雾热解合成和陶瓷传感器元素有关。他获得了博士学位。学位于2010年,在:化学技术与冶金学大学(UCTM) - 索菲亚(Bulgaria)的硅酸盐技术,结合材料和高温可融合的非金属材料领域的领域。他的博士学位论文的标题为:“纳米复合材料混合涂料的调查和评估以保护腐蚀”。他获得了硕士学位在2004年获得UCTM – Sofia的冶金学和材料科学学院的化学工程学位,具有硅酸盐材料的专业,其论文的标题是:详细和表征带有perovskite结构的红色陶瓷色素,在Uji - Castellon(Spain)也呈现。 他的学士学位 论文于2002年在同一所大学发表,并致力于:“通过固定的光敏剂对饮料水进行灭菌”。 如今,他是8本书的作者,以及70多个出版物(H-Index 13和660引用),与先进的腐蚀保护系统,陶瓷材料回收,喷雾热解合成和陶瓷传感器元素有关。在2004年获得UCTM – Sofia的冶金学和材料科学学院的化学工程学位,具有硅酸盐材料的专业,其论文的标题是:详细和表征带有perovskite结构的红色陶瓷色素,在Uji - Castellon(Spain)也呈现。他的学士学位论文于2002年在同一所大学发表,并致力于:“通过固定的光敏剂对饮料水进行灭菌”。如今,他是8本书的作者,以及70多个出版物(H-Index 13和660引用),与先进的腐蚀保护系统,陶瓷材料回收,喷雾热解合成和陶瓷传感器元素有关。
尽管基于3D的GAN技术已成功地应用于具有各种属性的照片真实的3D图像,同时保持视图一致性,但很少有关于如何罚款3D impersimens的研究,而不会限制其属性特定对象的特定对象类别。为了填补此类研究空白,我们提出了一个基于3D的GAN代表的新型图像操纵模型,以对特定的自定义贡献进行细粒度控制。通过扩展最新的基于3D的GAN模型(例如,EG3D),我们的用户友好定量操作模型可以实现对3D操作多属性数量的精细而归一化的控制,同时实现了视图一致性。我们通过各种实验验证了我们提出的技术的有效性。
0009-0000-3805-9735 https://orcid.org/0009-0000-3805-9735,vipet103@uni-duesseldorf.de https://orcid.org/orcid.org/0009-0009-0009-0009-0009-8999999999999999999999-DEARELD https://orcid.org/0009-0006-6743-0904,tobias.finkenrath@hhu.de.de https://orcid.org/0009-0009-50007-5319-563X https://orcid.org/0000-0002-3523-2907,matias.zurbriggen@uni-duesseldorf.de https://orcid.org/000000-0000-0000-0000-7975-5013,urquizag@hhu.de artifortions:1)德国杜塞尔多夫2)德国植物科学卓越群体 *相应的作者关键词:植物合成基因组学,生物设计自动化,植物学,植物托布里克,金门,随机DNA。
支持AI的合成生物学具有巨大的潜力,但也显着增加了生物风格,并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新,随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中,因此情况变得复杂。但是,文献综述表明,诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比,但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述,并描述了新兴的政策和实践框架,这些框架横渡了指挥和控制,管理,自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards,故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法,将不断发展,并且应不断发展,并且应出现自适应,互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束,而且科学家通常遵守生物安全方案,甚至实验性,但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题,社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理,尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。
人类的视野。这种能力不仅对于诸如对象操纵和导航之类的实践日常任务至关重要,而且在培养人类创造力方面起着关键作用,使我们能够以深度,幽默感和沉浸感进行设想和制作对象。在本文中,我们重新审视了视图综合问题并提出:我们如何学习一般的3D表示以促进可扩展的视图综合?我们试图从以下两个观察结果中调查这个问题:i)到目前为止,目前的最新进展主要集中在训练速度和/或提高效率上[12,18,18,31,48]。值得注意的是,这些进步都共同依赖于体积渲染以进行场景优化。因此,所有这些视图合成方法固有地是场景特定的,再加上全局3D空间坐标。相比之下,我们主张一个范式移动,其中3D表示仅依赖场景颜色和几何形状,学习隐式表示无需地面真相3D几何形状,同时也从任何特定坐标系统中具有重要的独立性。这种区别对于实现可扩展性至关重要,以超越场景指编码所施加的约束。ii)本质上,视图合成更适合作为有条件的生成建模问题,类似于生成图像中的图像[25,60]。随着可用信息的增加,生成的场景变得更加限制,逐渐收敛于地面真相表示。仅给出一组稀疏的参考视图时,所需的模型应提供多个合理的预测,并利用生成表述中的固有随机性,并从自然图像统计信息和从其他图像和对象中学到的语义先验中获取见解。值得注意的是,现有的3D生成模型通常仅支持单个参考视图[20 - 23,44]。我们认为,更理想的生成配方应具有不同级别的输入信息。在这些见解的基础上,我们引入了Eschernet,这是一种图像到图像的条件扩散模型,用于视图合成。Eschernet利用了使用Dot-Product自我注意力的变压器体系结构[51],以捕获参考对目标和目标对目标视图一致性之间的复杂关系。Eschernet中的一个关键创新是相机位置编码(CAPE)的设计,专门代表4个DOF(以对象)和6个DOF相机姿势。这种编码的速率空间结构进入令牌,使模型能够仅基于其相对摄像机的转换来计算查询和密钥之间的自我注意事项。总而言之,Eschernet表现出以下非凡的特征:•一致性:埃舍内特固有地整合了视图的固定性,这要归功于相机位置编码的设计,从而鼓励了对目标对目标和目标视图视图的一致性。
1.3 T HIS W ORK ................................................................................................................................................ 21