随着手机摄像头的质量开始在现代智能手机中发挥关键作用,人们越来越关注用于改善手机照片各个感知方面的 ISP 算法。在这次移动 AI 挑战赛中,目标是开发一个基于深度学习的端到端图像信号处理 (ISP) 管道,该管道可以取代传统的手工制作的 ISP,并在智能手机 NPU 上实现近乎实时的性能。为此,参赛者获得了一个新颖的学习到的 ISP 数据集,其中包含使用索尼 IMX586 Quad Bayer 移动传感器和专业的 102 兆像素中画幅相机拍摄的 RAW-RGB 图像对。所有模型的运行时间都在联发科 Dimensity 1000+ 平台上进行评估,该平台配备专用的 AI 处理单元,能够加速浮点和量化神经网络。所提出的解决方案与上述 NPU 完全兼容,能够在 60-100 毫秒内处理全高清照片,同时实现高保真效果。本文提供了本次挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
文章标题:药物重新培训中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者:Ezequiel Anokian [1],Judith Bernett [2],Adrian Freeman [3],Markus List [2],LucíaPrietoSantamaría[4],Auntorrarhman Tanoli [4] Bonnin [1]分支机构:发现与转化科学(DTS),Clarivate Analytics,巴塞罗那(西班牙)[1],《系统生物学数据科学》,慕尼黑技术大学,慕尼黑技术大学,德国(德国)[2] Biopharmaceuticals R&D,阿斯利康,剑桥(英国)[3],EscuelaTécnicasuperior de gegenierossismorlosinformáticos,Madrid大学(西班牙)大学(西班牙) (FIMM),Hilife,Hilife,赫尔辛基大学(芬兰),Bioicawtech,赫尔辛基(芬兰)[5] [5] Orcid ID:0000-0003-0694-1867 [1] [1],0000-0001-501-5812-8013 [2] 0000-0002-0941-4168 [2], 0000-0003-1545-3515 [4], 0000-0003-2435-9862 [5], 0000-0001-5159-2518 [1] Contact e-mail: Sarah.bonnin@clarivate.com Journal: Drugrxiv review statement:手稿目前正在审查中,应由酌处权对待。手稿提交日期:2024年3月12日关键字:机器学习,神经网络,人工智能,药物repurost
植物转化仍然是功能基因组学和作物遗传改良最受追捧的技术,尤其是用于引入特定的新特性以及修改或重组已有特性。自 25 年前首次推出以来,转基因作物与许多其他农业技术一样,全球产量稳步增长。自首次使用农杆菌将 DNA 转移到植物细胞以来,不同的转化方法推动了分子育种方法的快速发展,将具有新特性的作物品种推向市场,而这些特性是传统育种方法难以实现或不可能实现的。如今,转化生产转基因作物是农业领域最快和最广泛采用的技术。植物基因组测序数量迅速增加,功能基因组学数据中的信息有助于了解基因功能,再加上新型基因克隆和组织培养方法,进一步加速了作物改良和特性发展。这些进步是值得欢迎的,也是使作物更能适应气候变化并确保产量以养活不断增长的人口所必需的。尽管取得了成功,但转化仍然是一个瓶颈,因为许多植物物种和作物基因型难以适应既定的组织培养和再生条件,或者转化能力较差。使用形态发生转录调控因子可以进行改进,但它们的广泛适用性仍有待检验。基因组编辑技术的进步和直接、非组织培养的转化方法为增强其他难转化作物品种的开发提供了替代方法。在这里,我们回顾了植物转化和再生的最新进展,并讨论了农业中新育种技术的机会。
○ 当比赛过程中发生超控时,B 赛道上的比赛将结束。 (规定3次运行中的1次将被视为已消耗。) ○ 对于A路线,即使中途发生超越,只要超越前后有清除的内容,则将被视为有效。 (例如,即使在1-1避障过程中发生超越,如果在之后的同一运行中清除了1-2障碍物识别,则1-2中获得的分数将有效。 另外,如果1-1避障成功完成,并且在下一个交叉路口的1-2障碍物识别之前发生超越,则避障的10分将成为该运行的得分。) ● 我们正在努力通过提前验证来减少技术问题,但请谅解可能会出现秘书处未预料到的问题。 ● 如果您对比赛内容有任何疑问,请在您参加的Slack频道中提问,以确保所有参与者的信息公平。请注意,我们无法回答有关比赛内容以外的任何问题。
利用细菌代谢物的免疫调节潜力为治疗各种免疫相关疾病的令人兴奋的可能性。但是,将这种潜力变成现实带来了重大挑战。本综述调查了这些挑战,重点是发现,生产,表征,稳定,配方,安全性和个人可变性限制。强调了许多代谢产物的有限生物利用度以及潜在的改进以及脱靶效应的潜力和精确靶向的重要性。此外,研究了肠道细菌代谢物与微生物组之间的复杂相互作用,强调了个性化方法的重要性。我们通过讨论宏基因组学,代谢组学,合成生物学和靶向递送系统的有希望的进步来结束,这对克服这些局限性并为细菌代谢物作为有效免疫调节剂的临床翻译铺平了希望。
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。
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不要错过赢得奖项和协助机构采用#AI及相关技术(如#NLP #ML)以更好地服务美国人民的机会!快点!@GSA_TTS 的#AppliedAIChallenge 还剩一周,详情请见:(插入 challenge.gov 链接)
AI 城市挑战赛的创立秉承两个目标:(1)推动智能视频分析研究和开发的边界,以实现更智能的城市用例;(2)评估性能水平足以引起现实世界采用的任务。交通运输是适合采用该技术的一个领域。第五届 AI 城市挑战赛吸引了来自 38 个国家的 305 支参赛队伍,他们利用城市规模的真实交通数据和高质量的合成数据在五个挑战赛道上展开角逐。赛道 1 涉及基于视频的自动车辆计数,评估内容包括算法有效性和计算效率。赛道 2 涉及城市规模的车辆重新识别,使用增强合成数据大幅增加了该任务的训练集。赛道 3 解决了城市规模的多目标多摄像头车辆跟踪问题。赛道 4 解决了交通异常检测问题。赛道 5 是一条新赛道,使用自然语言描述解决车辆检索问题。评估系统显示了所有提交结果的一般排行榜,以及仅限于比赛参与规则的结果公开排行榜,其中团队不得在工作中使用外部数据。公开排行榜显示的结果更接近注释数据有限的真实情况。结果显示了人工智能在智能交通中的前景。某些任务的最新性能表明这些技术已准备好在现实世界系统中采用。
海上和运输行业创新多样性的增长以及自动船舶技术的出现正在吸引有关学术界,工业和监管机构中海上自主地表运营(Mass)运营的讨论。通过预测海员和非隔壁者将参与自主船的关键操作,研究人员正在积极调查未来大众运营商可能要求的新技能和能力。本文作者进行的最新研究涉及一项定性研究,包括对包括海员,海上监管机构,海上教育和培训提供者以及其他海上专家在内的利益相关者的深入访谈。该研究确定了关键的技术和非技术技能,并且需要在框架中包括确定的技能和能力。在本文中,作者建立在过去和现在的研究基础上,以及在海上教育和培训的背景下确定这样做的挑战,迈向建立和实施框架的第一步。挑战是根据文献的评论以及针对其他行业劳动力建立的可用技能和能力框架的研究。确定的挑战(如果解决)将有助于建立一个受管制和条例的结构,以训练大众运营商,并满足海上利益相关者的期望。