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有关肝硬化心肌病的更新
肝硬化心肌病代表与晚期肝病相关的心脏功能障碍的综合征。这是复杂的病理生理过程的结果，使疾病的病程复杂化，并且通常与预后不良有关。在病理生理上，门户高血压是导致高性动力循环的关键因素，它通过过度激活神经肿瘤。肠道阻塞，亚临床炎症和肝细胞功能不全，几种血管活性介质的合成或代谢有缺陷，是该过程的重要组成部分。通常在休息时不易于，仅因对血液动力学压力的心脏反应不足而脱颖而出，因此肝硬化心肌病的诊断具有挑战性，需要一种多模式的方法。目前没有特定的疗法，但是有预后有效的药物可用于治疗心力衰竭。因此，至关重要的是要确定患有慢性肝病和心力衰竭的患者，以改善其结果。本文试图强调肝硬化心肌病的最重要方面，并引起人们对这种情况的关注。
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摘要 - 成功采用工业机器人将在很大程度上取决于他们在人类环境中安全有效运作，进行自然交流，了解用户并直观地表达意图的能力，同时避免了不必要的干扰。要达到这种高级人类机器人互动（HRI）的高级水平，机器人需要征服并结合其用户的任务和环境的知识，并采用多模式的交流方法，并结合语音，运动，凝视和其他方式的表现力提示。本文介绍了几种设计，增强和评估非类人生物工业机器人的表达性HRI系统的方法。我们提出了一个小型拟人化机器人的概念，该机器人是其非类人生物宿主的代理，例如叉车。我们使用视线跟踪和运动捕获来量化用户如何看待机器人并衡量任务进度，为该机器人开发了一个多模式和LLM增强的通信框架，并在几个实验室实验中进行了评估。
学习对多模式大语言模型的推论
多模式的大语言模型（MLLM）在推理方面表现出了令人印象深刻的功能，但具有基本的计算成本，从而限制了它们在资源构成环境中的部署。尽管最近有一些关于提高MLLM效率的效力，但先前的解决方案产生了具有静态准确性和延迟占地面积的模型，因此在响应不同的运行时条件方面的响应不足，特别是由于设备上其他程序执行其他程序而引起的竞争）。为了弥合这一差距，我们介绍了Adallava - 一种自适应推理框架，该框架学会在推理期间在MLLM中动态重新配置操作，以获取输入数据和延迟预算。我们跨越涉及提问，推理和幻觉的多模式基准进行了广泛的实验。我们的结果表明，Adallava可以遵守输入预算，并在运行时实现不同的准确性和延迟权衡。我们的带代码重新租赁的项目网页位于https://zhuoyan-xu.github.io/ada-llava/。
Bio：Christos Papachristos是助理教授（...
Christos Papachristos是内华达大学里诺大学计算机科学与工程系的助理教授（任期）。他是机器人工人实验室的主任，其研究活动的重点是自主系统和现场机器人技术，包括无人机和移动操纵系统，强调可靠的长期自主权和机智的身体互动。过去，他曾是自动机器人实验室的研究助理教授和DARPA Subterranean挑战赛的获胜团队，并参加了大西洋两边的数百万个项目。Papachristos博士获得了博士学位。 2015年在希腊的帕特拉斯大学。他的研究取决于无处不在的自主机器人的愿景，这些机器人依靠新颖的系统设计，多模式的感知，智能探索和先进的移动性以及通过移动操纵和情境互动的身体互动来表现出艰苦的环境和自我维持能力，在恶劣的环境和自我维持的能力中表现出了弹性。
语言学习的新兴领域：人工智能机器人、环境智能和元宇宙
从符号学的角度看待人类交流，可以将我们的视野扩展到口头语言之外，考虑其他符号系统和意义资源。这些包括手势、肢体语言、图像和声音。从这个角度来看，交流过程从个人的心理过程扩展到包括环境特征、交流发生的地点和空间。语言可能是通过数字网络进行调解的——而且今天这种情况越来越普遍。在线交流在几乎所有平台上都已成为多模式的。与此同时，移动设备已成为不可或缺的数字伴侣，扩展了我们的感知和认知能力。人工智能的进步使工具具有相当大的语言学习潜力，同时也使人类与物质世界的关系更加复杂。在本专栏中，我们将探讨随着移动、嵌入式、虚拟和现实增强技术在我们的生活中发挥着越来越重要的作用，对地点和空间在语言学习中的作用的看法的变化。 4E 认知和社会唯物主义等理论和框架有助于理解这种动态，它们假定人类认知/语言与我们周围的世界之间存在更紧密的联系。
迈向一万亿：加速泰米尔纳德邦成为一万亿美元经济的进步
此外，钦奈集装箱终端（CCT）由一家领先的跨国物流公司管理，该公司由30年的建造运营转移（BOT）12合同（与印度政府）（BOT）12合同。现在可以处理高达6,400 TEU的第五代船只，可实现多模式的连通性，并支持印度南部集装箱市场的60％。它还锚定了几条关键的港口旋转路线，例如印度 - 欧洲路线，涵盖了包括鹿特丹和伦敦门户等枢纽，以及一条中国印度路线，涵盖了诸如灌木丛，上海，马来西亚（港口）和新加坡等枢纽的中国路线。这使泰米尔纳德邦能够直接通往中国，中东，欧洲，美国，并可以快速过渡到远东。13利用这一点，国家可以在上述目标部门采用面向出口的策略，并主导 - 亚洲内部贸易和出口。这也是到2030年实现1000亿美元出口目标的关键，这是泰米尔纳德邦出口促进策略的规定。
解码多模式自然语言处理的EEG大脑活动
直到最近，研究人员的人类行为数据主要吸引了人类认知。但是，这些人类语言处理信号在基于机器学习的自然语言处理任务中也可能是有益的。为此目的使用EEG脑活动在很大程度上尚未探索。在本文中，我们介绍了第一项大规模研究，以系统地分析EEG脑活动数据改善自然语言处理任务的潜力，特别关注信号的特征最有益。我们提出了一种多模式的机器学习体系结构，该体系结构从文本输入以及脑电图功能中共同学习。我们发现，将EEG信号填充到频带中比使用宽带信号更有益。此外，对于一系列单词嵌入类型，脑电图数据改善了二进制和三元感性分类，并且优于多个基准。对于更复杂的任务，例如关系检测，只有上下文化的BERT嵌入在我们的实验中优于基准，这增加了进一步研究的需求。最后，脑电图数据表明，当有限的培训数据可用时，特别有希望。
基于AI的技术和多模式系统中的情况意识：建筑，挑战和应用
抽象情况意识（SA）是感测，理解和预测环境的过程，并且是复杂系统中的重要组成部分。来自环境的信息接收往往是连续的和多模式的。AI技术通过将SA目标的不同阶段细化为数据融合，表示，分类和预测等任务，从而提供了更有效，更强大的支持。本文提供了用于在各种环境和应用程序中构建，增强和评估SA的AI和多模式方法的概述。重点放在增强感知完整性和持久性上。研究表明，在复杂系统中，人工智能和多模式方法的整合显着增强了感知和理解。但是，在预测未来情况并有效融合多模式信息方面仍然存在研究差距。本文总结了一些用例和经验教训，这些用例和经验教训已经使用了AI和多模式技术来提供SA。未来的观点和挑战，包括更全面的预测，更大的解释性和更高级的视觉信息。
将AI代理放在一般任务上的步调
多模式的大型语言模型（LLMS）在大量数据集中受过培训的多模型在许多情况下变得越来越有能力。但是，此类模型的capabilies通常在狭窄的任务中进行评估，就像标准的机器学习模型接受了针对特定目标的训练一样。，我们通过将最新的LLM代理通过其步调进行一般任务来解决不同的策略，以解决三个受欢迎的游戏 - Wordle，Face Quiz和Flashback。这些游戏很容易被人类解决，但他们要求一定程度的自我意识和更高层次的能力来实验，从错误中学习并计划。我们发现LLM代理在这些一般任务中表现出不同的性能。他们缺乏从错误和自我纠正能力中学习的意识。llms在最复杂的认知子任务中的性能可能不是其在现实世界环境中部署的限制因素。相反，重要的是要通过包含多个齿轮任务的一般测试来评估吸气LLM的功能，从而使它们能够解决完整的现实世界应用。
在一个开放而充满活力的世界中持续学习
构建可以处理大量实时传感器捕获数据的自主代理对于许多现实世界中的应用至关重要，包括自动驾驶汽车，机器人技术和医学中的AI。由于代理商通常需要在动态环境中进行表达，因此，这是一个理想的和具有挑战性的目标，可以使代理商能够随着时间的推移而不会绩效降解。持续学习旨在建立一个持续的学习者，该学习者可以通过数据流学习新概念，同时保留先前学习的概念。在演讲中，我将调查我最近关于持续学习的研究的三项（i）持续学习，（ii）无监督的持续学习，以及（iii）多模式的共同学习。在第一份工作中，我将讨论一种被监督的持续学习算法，称为Mega，该算法动态平衡了旧任务和新任务。在第二次工作中，我将讨论无监督的持续学习算法，这些学习算法不断地学习表示，而无需访问标签。在第三次工作中，我将详细说明一种有效的持续学习算法，该算法可以在不忘记的情况下连续学习多种模态。