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World File Search System推论
引用JI N，Venkatachalam V，Rodgers HD，Hung W，Kawano T，Clark CM，Lim M，Alkema MJ，Zhen M，Samuel AD。推论排放促进降低
抽象动物表现出比瞬时或波动刺激输入的行为和神经反应的持续时间。在这里，我们报告说，秀丽隐杆线虫使用电机电路的反馈到感官处理中神经元来维持其在热效应导航期间的运动状态。通过在行为动物中成像电路活性，我们表明AFD热体神经元的主要突触后伴侣（AIY INTERNEURON）编码温度和运动状态信息。通过对该电路的光遗传学和遗传操纵，我们证明了AIY中的运动状态表示是必然的放电信号。rim是与前神经元相连的中间神经元，是这种推论放电所必需的。缘缘消融消除了电动机表示，使热感应表示可以到达下游前的前神经元，并降低了动物在热触及期间维持前进运动的能力。我们提出，从电机电路到感觉处理电路的反馈是正向反馈机制的基础，以在感觉运动转化中产生持续的神经活动和持续的行为模式。
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/。
对视觉预测的行动推论 - 和...
视觉和语言导航（VLN）engoss从移动性的角度使用语言和视觉输入与自动驾驶汽车相互作用。该领域的大部分工作都集中在空间推理和视觉信息的语义基础上。但是，基于现场行人的行为的推理并不是那么考虑。在这项研究中，我们提供了一个VLN数据集，用于针对目标预测，以研究当前VLN模型执行动作推断的程度。我们介绍了一个众包过程，以两个步骤构建该任务的数据集：（1）考虑行人的下一个行动，考虑行人的下一个行动，考虑了行人的下一个行动，考虑行人的下一个动作。我们对目标预测的模型的基准测试结果使我们相信这些模型可以学会推理动作的效果以及对某个特定目的地的目标的效果。但是，仍然有很大的改进范围。
推论成型的反应 - 氧基替氏蛋白 - 逐字性...
图1。设置多个心脏切开的2D-LC系统。在第一维中的梯度分离是在C18固定阶段进行的。2D阀将第一个维度的洗脱器指向停车甲板。每个甲板都有
有针对性广告中的敏感推论
在一系列实证研究中，我们询问了1,000多名美国成年人的舒适水平，其中包括二十八个广告主题（例如，饮食失调症，赌博网站，性增强产品，性增强产品，自行车）。的结果表明，参与者对广告主题的舒适度是在频谱上而不是二进制中存在的；广告主题不能普遍归类为敏感或不敏感。从目标广告转向上下文广告可以平均提高舒适度；但是，对于特别敏感的主题的子集，该改进被洗净。AD主题相关性，是机器学习中的重要指标，有时与舒适性的增加相关，但也与减少相关。最后，在数字户外环境中有针对性的广告（例如，杂货店，健身房，浴室）的舒适性始终很低。
主动推论是一种有意义的行为理论
本评论论文概述了主动推论的历史和未来，这是对行动和感知的统一观点。主动推论是基于以下想法：有意义的行为取决于我们大脑对内部模型预测，推断和直接行动的隐含使用。我们的重点是这种（基本）感知理论的概念根和发展，并且不遵循严格的年代叙事。我们从赫尔姆霍尔兹（Helmholtzian）关于无意识推论的思想到当代对行动和感知的理解的进化。这样做，我们谈到了相关的观点，主动推论的神经基础以及未来发展的机会。此开发中的关键步骤包括制定dictixive编码模型和神经元信息传递的相关理论，使用顺序模型进行计划和策略优化以及层次（时间上）深度内部（即生成或世界）模型的重要性。主动推论已被用来解释解剖学和神经生理学的各个方面，以异常的精度控制提供心理病理学理论，并统一现有的心理理论。我们预计所有这些领域都会有进一步的发展，并注意到令人兴奋的早期工作，应用了神经科学以外的积极推断。这不仅暗示了生物学的未来，还表明了机器人技术，机器学习和人工智能。
6G中的及时和大规模沟通：实用主义，学习和推论
摘要-5G扩大了无线系统的传统焦点，以采用两种新的连接类型：超可靠的低延迟和大规模沟通。6G黎明时的技术环境与过去的5G不同，这主要是由于通信节点的智能不断增长。这使一组相关的沟通问题超出了对语义和务实交流的可靠转移。本文在这些新发展的角度将低延迟和大规模沟通向6G进行了演变。首先，语义/务实的通知问题是通过与语言学的相似之处来提出的。我们详细阐述了语义沟通与源/频道编码的信息理论问题的关系，而广义的实时综合设施则在网络物理系统和实时推理的背景下进行。大规模进入大规模闭环通信的演变得到了详细说明，从而使无线传感器和执行器之间的交互式通信，学习和合作能够。
基于结构性大脑的基于深度学习的BMI推论反映了生活方式干预后的大脑改变
引言胚胎发育似乎遵循了每个物种的高度优化方案，但是在某种程度上，可以通过细胞调节网络来调整发育事件的速度和轨迹，而环境通常会表现出收敛的表型。经典的胚胎学为揭示发展过程的步伐和顺序奠定了基础（Dollé等，1989; Maienschein，2014; Palmeirim等，1997）。最近的动态体外模型和单细胞幻象方法有望揭示发育事件的定量性质（Azhar and Sonnen，2021； Yu等，2021）。古典和现代发展生物学的结合使发展被视为概率结果的集合，而不是预定的事件流。以这种方式，我们可以开始真正理解发展中的时间，并在发展生物体中建立时间和生物学时代之间的关系。在这本焦点文章中，我们讨论了已知的机制，这些机制使细胞在开发过程中的时间进展，指向事件时机改变的因素，并提出一个生物学时间的概念，并编织成“分子织物”。
鲨鱼 3D 牙齿形态的多尺度变异以及发育和进化推论：鲨类牙齿的奥德赛
牙齿是连续的结构，其进化和发育历史与脊椎动物矿化组织的出现密切相关。牙齿表现出多种形式，在现存脊椎动物中发育模式不同，使其成为研究物种多样化的重要元素。鲨鱼牙齿永久更新，并表现出与交配和营养行为相关的形态。这项工作首先使用 3D 几何形态测量和机器学习来评估两种鲨鱼牙齿形态的变化。首次详细描述了雌雄异齿在鲨鱼个体发育过程中的出现，并表明在进行物种鉴别之前应首先评估这种自然变异。这项工作还质疑特定蛋白质在发育过程中对鲨鱼牙齿形态获得的作用。功能测试表明 Shh 和 Fgf3 对尖端形态发生和矿化过程有影响。这些蛋白质是对观察到的牙齿差异的有前途的解释性变量，导致假设它们在具有物种形成和营养和交配行为的结构演变中的作用，这是对广泛的bone tertebraey thermenthers thry thry thry thriment thrimation sermast sermast symant symast and symast symast and sentriment and symast sensiment and symast rastiment and symast symast insment astriment symast rast的同时，长期以来，这一组中的发生
