当代的大规模视觉语言模型(VLM)具有强大的表示能力,使它们无处不在,可以增强图像和文本理解任务。他们经常以对比的方式受到大量图像和相应的文本字幕的对比方式进行训练。尽管如此,VLMS经常在构图推理任务上挣扎,这些任务对对象及其属性的复杂相互作用进行了精细的了解。此失败可以归因于两个主要因素:1)对比的方法传统上专注于从现有数据集中开采负面示例。但是,该模型可能不难区分阳性检查。替代采矿的替代方法是负样本2),但现有的生成方法主要集中于生成与给定图像相关的硬性负面文本。在另一个方向上进行挖掘,即生成与给定文本相关的负面图像样本已被忽略。为了克服这两种限制,我们提出了一个框架,不仅在两个方向上矿山,而且在这两种方式(即图像和文本)中产生了有挑战性的负面样本。利用这些生成硬性负样本,我们在涉及多模式综合推理的任务中显着提高了VLMS的性能。我们的代码和数据集在https://ugorsahin.github.io/enhancing-- vlm.html上发布。
人类是一种社会性物种,在以目标为导向的合作过程中会进行复杂的互动。1 社会认知是此类互动的基础,包括三个主要组成部分:模拟、共情和心理化。标准的模拟概念是指一种功能过程,在此过程中,观察者试图自发地(甚至借助想象力)重现另一个人的相同心理状态。2 首先,Gallese 3 将社会认知归因于一种能够立即理解的具身模拟,并且与镜像神经元系统相关,即在执行有意动作(如运动动作)和观察相同动作时激活的神经系统。研究表明,6 个月大儿童在观察动作时运动皮层会被激活。4、5 第二个组成部分是共情,即分享感受和情感的能力。6 它是自动的,每个人都不一样,并且根据观察者与被观察者的关系类型而有所不同。 7、8 第三,心理化是社会认知的重要组成部分,是解读他人心理状态(如欲望、信仰和意图)的能力。9-11
研究成果概要(中文):CRISPR-Cas9 是一种多功能技术,可应用于医疗。在 DNA 双链断裂后的修复途径中,与模板 DNA 同源重组 (HDR) 的修复有助于精确编辑,但同时,涉及碱基缺失或插入的 NHEJ 也以高频率发生。我使用 Traffic Light Reporter 系统进行了基于细胞的 HDR 增强因子筛选,该系统可以同时检测具有 HDR 和 NHEJ 的细胞,并确定了与 NHEJ 衍生细胞相比,HDR 衍生细胞中表达较高的几个基因。对这些基因的进一步基因本体分析表明,它们与 DNA 修复和细胞周期有关。
基于扩散的生成模型在合成和操纵图像具有巨大的图像方面表现出了令人鼓舞的结果,其中文本到图像模型及其后续作品在学术界和行业中都具有很大的影响。编辑真实图像时,用户通常希望对不同元素具有直观而精确的控制(即对象)组成图像,并不断地操纵它们。我们可以根据图像中的单个观察的控制级别对现有的图像编辑方法进行分类。一条工作涉及使用文本提示来操纵图像[2,15,24,27]。由于很难与文本同时描述多个对象的形状和外观,因此在对象级别上对细粒度控制的能力有限。同时,迅速的工程使操纵任务乏味且耗时。另一项工作线使用低级调理信号,例如Hu等人。[18],Patashnik等。[34],Zeng等。[58],草图[50],图像[5,47,54]编辑图像。但是,其中大多数作品要么属于迅速的工程陷阱,要么无法独立操纵多个对象。与以前的作品不同,我们的目标是独立控制组成图像的多个对象的正确条件,即对象级编辑。我们表明,我们可以在对象级编辑框架下制定各种图像编辑任务,从而实现全面的编辑功能。
西红柿在各个阶段的生长阶段都容易受到寒冷温度的损害。因此,重要的是要确定可以增强番茄耐受能力的遗传资源和基因。在这项研究中,使用了223个番茄加入的人群来识别植物对冷应激的敏感性或耐受性。对这些加入的转录组分析表明,蔗糖合酶基因家族的成员SUS3是由冷应激诱导的。我们通过过表达(OE)和RNA干扰(RNAI)进一步研究了SUS3在冷应激中的作用。与野生型相比,SUS3 -OE线累积的MDA和电解质泄漏较少,脯氨酸和可溶性糖,维持SOD和CAT的较高活性,降低了超氧化物自由基,在寒冷下造成的膜损伤较少。因此,我们的发现表明SUS3在对冷应激的反应中起着至关重要的作用。本研究表明SUS3可以成为基因工程和改进项目的直接目标,旨在增强番茄作物的冷耐受性。
本文的目的是通过深度增强学习对小鼠大脑的基底神经节功能进行建模。众所周知,基底神经节可以提供带有皮质直接影响运动功能的反馈回路。基底神经节中的大多数神经元都是抑制性或多巴胺能。这类似于加强学习的奖励体系。由于几乎不可能对基底神经节的整个应用进行建模,因此本文将重点介绍在迷宫的应用程序中对基底神经节进行建模,其中鼠标在迷宫中,并且需要找到“一块奶酪”(奖励)。这种现实世界的测试通常是在小鼠上进行的,并很好地展示了如何通过增强学习,通过奖励模仿学习[1]。在这种情况下,将在模拟动作方面抽象出其他相关领域(如感觉皮层和运动皮层)的功能和建模。总体而言,通过增强学习对基础神经节的关键功能将是其在行动选择和学习中的用途。
该项目是在非洲青年人口迅速增长的背景下启动的,为生产力和包容性经济增长提供了巨大的潜力。然而,这一人口群体中很大一部分面临着因新冠疫情而加剧的失业挑战,需要通过有效的政策干预和机构加强来寻求可持续的解决方案。该计划重点关注埃塞俄比亚、加纳、肯尼亚、尼日利亚、卢旺达、塞内加尔、乌干达和津巴布韦,审查科学、技术和创新 (STI) 政策,以了解当前形势,找出成功和失败之处,并为青年就业和创造财富的关键领域的决策提供基于证据的见解。该项目与非洲大陆战略(如《2063 年议程》)以及万事达卡基金会的“青年非洲工作战略”和非洲进出口银行的青年参与非洲大陆自由贸易区 (AfCFTA) 实施活动以及将青年纳入政策参与和跨区域对话等举措相一致,旨在为政策制定提供信息并加强利益相关方之间的联系,以解决青年失业、技能发展和创业问题。通过严谨的研究和利益相关方参与,该项目正在促进基于证据的政策讨论,并为制定有效的战略以创造就业机会和增强非洲青年权能做出贡献。
尽管免疫治疗具有明显的优势,但仍存在不可避免的脱靶效应,导致严重的不良免疫反应。近年来,药物递送系统(DDS)的研究和开发日益受到重视。在几十年的发展中,DDS已显示出以精确靶向的方式递送药物以减轻副作用的能力,并具有灵活控制药物释放、改善药代动力学和药物分布的优势。因此,我们认为将癌症免疫治疗与DDS相结合可以增强抗肿瘤能力。在本文中,我们概述了癌症免疫治疗中最新的药物递送策略,并简要介绍了基于纳米载体(脂质体、聚合物纳米胶束、介孔二氧化硅、细胞外囊泡等)和偶联技术(ADC、PDC和靶向蛋白质降解)的DDS的特点。我们的目的是向读者展示不同免疫机制下的各种药物递送平台,并分析它们的优势和局限性,为癌症免疫治疗提供更优越、更准确的靶向策略。
在数字时代,网络威胁变得越来越复杂,需要创新方法来加强安全措施。人工智能 (AI) 已成为网络安全领域的强大工具,在威胁检测、异常检测和响应自动化方面提供高级功能。本文概述了网络安全中的人工智能应用,强调了其在降低风险和加强防御机制方面的作用。机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能技术使安全系统能够实时分析大量数据,识别出表明恶意活动的模式。通过利用人工智能驱动的算法,网络安全平台可以在网络威胁造成重大损害之前主动检测和消除它们。此外,人工智能还可以实现事件响应过程的自动化,缩短响应时间并最大限度地减少安全漏洞的影响。来自领先网络安全公司的案例研究是研究不可或缺的一部分,展示了人工智能驱动的解决方案在保护关键基础设施免受网络威胁方面的实际实施。这项研究的重点是通过利用人工智能技术来抵御网络攻击和保护敏感数据资产。
