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自适应预测合奏：改善运动预测的分布概括
摘要 - 自主驾驶的基于深度学习的轨迹预测模型通常会在概括到分布（OOD）方案的概括中遇到困难，有时表现比简单的基于规则的模型差。为了解决这一限制，我们提出了一个新颖的框架，自适应预测集合（APE），该集合整合了深度学习和基于规则的预测专家。学习的路由功能，与深度学习模型同时训练，根据输入方案动态选择最可靠的预测。我们在大规模数据集上进行的实验，包括Waymo Open Motion Datat（WOMD）和Argoverse，证明了整个数据集的零射击概括的改进。我们表明，我们的方法的表现优于单个预测模型和其他变体，尤其是在具有很高比例的OOD数据的长音预测和场景中。这项工作强调了混合方法在自主驾驶中进行鲁棒和可推广的运动预测的潜力。更多详细信息可以在项目页面上找到：https：//sites.google.com/view/ ape-generalization。
有危险的“芽”产品的食物和饲料组件...
2023年1月有受到转基因污染风险的“芽”产品的食物和饲料成分，我们认为有机食品和饲料组件是“有gmo污染的风险”当它们以遗传改良的生物（GMOS）形式培养在非属性的产品中作为概念化的产品在概括的产品中种植了是属于概念的产品。微生物/酵母培养物是根据CH有机法规生产有机食品的非有机成分，添加剂或加工辅助因素（SR 910.181的SWISS EAR OER法令的附录3，SR 910.181的附录3），该备忘录侧重于该授权程序的GMO。 目前尚未澄清使用新的基因工程方法的未来程序，因此在这里尚未考虑。 必须遵守当前的Bio Suisse标准，对有转基因生物污染风险的食物和饲料组件的使用，必须遵循有关GMO的Bio Suisse信息注释中提供的信息。 更多信息可以在“ gmo”下的Bio Suisse网站上找到的文档中找到：信息注意“ Knospe ohne Gentechnik - die Sicherstellung' /'le Bourgeon sans sans sans sans sans sanipulationsgéénétiques-la < / div < / div>2023年1月有受到转基因污染风险的“芽”产品的食物和饲料成分，我们认为有机食品和饲料组件是“有gmo污染的风险”当它们以遗传改良的生物（GMOS）形式培养在非属性的产品中作为概念化的产品在概括的产品中种植了是属于概念的产品。微生物/酵母培养物是根据CH有机法规生产有机食品的非有机成分，添加剂或加工辅助因素（SR 910.181的SWISS EAR OER法令的附录3，SR 910.181的附录3），该备忘录侧重于该授权程序的GMO。目前尚未澄清使用新的基因工程方法的未来程序，因此在这里尚未考虑。必须遵守当前的Bio Suisse标准，对有转基因生物污染风险的食物和饲料组件的使用，必须遵循有关GMO的Bio Suisse信息注释中提供的信息。更多信息可以在“ gmo”下的Bio Suisse网站上找到的文档中找到：信息注意“ Knospe ohne Gentechnik - die Sicherstellung' /'le Bourgeon sans sans sans sans sans sanipulationsgéénétiques-la < / div < / div>
视觉体验降低了皮质反馈输入和主要视觉皮层神经元之间的空间冗余
经验在皮质反馈组织（FB）组织中的作用仍然未知。我们测量了从后期（LM）视觉区域到小鼠原代视觉皮层（V1）的层（LM）视觉区域（lm）视觉区域（lm）视觉区域（lm）视觉区域（v1）的视网膜和非术的视觉体验上操纵视觉体验的效果。lm输入平均与正常和深色饲养的小鼠中的V1神经元匹配，但视觉上的博览会可将空间重叠输入的分数减少到V1。fb输入来自L5的输入比L2/3传达更多的环境信息。L5的LM输入的组织取决于其方向的偏好，并被黑暗饲养所破坏。这些观察结果是通过模型概括的，在这种模型中，VI-SUAL经验最大程度地减少了LM输入和V1神经元之间的接受字段重叠。我们的结果提供了一种机制，可以使周围调制对视觉体验的依赖性，并提出如何在皮质回路中学习预期的区域间共激活模式。
数字技术使用对儿童发展的影响
在这篇全面的评论中，我们期待在语言上的掌握和卓越的幼儿和受数字媒体影响的认知能力的基础上分析儿童发展。最后，我们分析了数字媒体对儿童大脑功能的影响。除此之外，我们还专注于向父母提出的建议，以改善孩子的童年。在主题跳跃之前，我们需要理解和定义对儿童发展非常基本概念的统计。因此，从出生开始到人类被视为儿童发育阶段的青春期[1]。在儿童发育阶段，婴儿经历了各个阶段，这些阶段包含双性，心理和情感方面的持续变化。在此期间，孩子不断收集有关周围环境的信息，与成年人的社交相遇。孩子在母亲身上度过了大量的时光，这种社交遭遇决定了孩子的成长是如何发生的。如果我们专注于儿童发育的语言方面，则已经进行了许多研究，并分析了Toddlers的能力，可以将对象和相关词之间的非常基本的关联联系起来，或者与哪些词相关联。这些动作涵盖了名词，动词，介词以及单词对新型示例的概括的能力。[2]。
知道您的邻居：通过空间视觉语言推理改善单视的重建
从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面，但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而，这些方法仍然在被占地的区域困难，因为没有视觉观察的几何形状需要（i）周围的语义知识，以及（ii）关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn，这是一种单视场景重建的新方法，其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块，以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示，以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明，与预测每个3D点的密度相比，Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果，并且与先前的工作相比，零弹性概括的改进。项目页面：https：//ruili3.github.io/kyn。
在大脑和神经网络中代表学习期间任务相似性的影响
我们环境的复杂性对适应性行为构成了重大挑战。跨任务的共享结构可以通过概括从理论上改善学习。但是，这种共同的表示形式如何出现和影响绩效仍然很糟糕。与期望相反，我们的发现表明，接受过相似低维结构的任务培训的人的表现要比接受分散任务训练的人要差。磁脑摄影显示在相同结构组中相关的神经表示和不同结构组的反相关的神经表示相关。至关重要的是，实践减少了这种绩效差距，并将同一结构组的任务的神经表示转移到了抗相关性的情况下，就像不同结构组的神经相关性。在复制这些发现的类似任务上训练的神经网络模型：具有相似结构的任务需要更多的迭代才能正交其表示。这些结果突出显示了任务相似性，神经动力学和行为之间的综合相互作用，挑战了关于学习和概括的传统假设。
可遗传的免疫建立了病原体控制的新模型
可遗传的免疫是通过将免疫直接嵌入传播人类病原体的野生物种的基因组中来控制传染病的一种有希望的方法。在这里，我们报告了Mus Musculus的基因工程，以产生一种中和保护性的单链抗体，以抗莱姆病的病原体Borrelia Burgdorferi。工程小鼠稳定地产生了多代LA-2 SCFV-α-α融合蛋白，表现出强大的遗传力和基因表达的稳定性。在感染和未感染的tick虫下进行顺序挑战后，杂合小鼠对感染表现出强烈的抵抗力，有效地中断了Borrelia burgdorferi疾病传播周期。最近建立了新颖的方案，以基因设计白脚小鼠，莱索普斯（Peromyscus leucopus）是莱姆病的关键储层，这些发现表明，可行性免疫是缓解环境中莱姆病的潜在策略的可行性。更广泛地，工程化的储层免疫力可以提供一种可概括的方法来控制媒介传播和人畜共患病，具有改善人类健康的巨大潜力。
在保护区，土著和本地管理领域的治理和保护效率
增加的保护行动以保护更多的栖息地和物种正在激发有关不同保护区的相对有效性的激烈争论。在这里，我们回顾了比较由土著人民和/或当地社区管理的国家和地区管理的保护区有效性的文献。我们认为这些可能是很难进行的。强大的比较案例研究很少见，产生它们的认知社区被语言，纪律和地理破裂。此外，这些不同形式的地面保护形式之间的区别可能会被模糊。我们还必须谨慎对待这种比较的价值，因为不同形式的保护对人的后果和非人类性质是凌乱而多样的。的效率度量，此外，专注于保护性能的特定维度，这可以忽略其他重要的维度。使用这些警告，我们报告了多个研究小组观察到的发现，这些研究小组着重于本文中汇编的报告和问题。数据倾向于基于社区或共同管理的治理安排，以使人们和自然产生有益的外观。这些安排通常伴随着农村群体与强大国家之间的斗争。发现是高度特定的，全球概括的价值有限。
算术与两个双peano算术的关系（s）和设定理论：信息理论的新一眼
摘要。本文介绍并利用了一些新概念：“非标准的Peano算术”，“补充的Peano算术”，“ Hilbert Arithmetic”。他们确定了数学和物理学的基础，这些基础证明了新引入的希尔伯特算术和可分离的量子力学希尔伯特·希尔伯特（Hilbert Hilbert of Quantum）机械师的等效性，反过来又是物理学和全世界的基础。可以将新的数学和物理基础都视为通过量子信息补充和概括的信息。当前的一些基本数学问题，例如Fermat的最后一个定理，四色定理以及其新形成的概括为“四个字母定理”，Poincaré的猜想，“ P VS NP”，“ P VS NP”再次考虑，从新成立的概念概念概念框架中，以及插图的新成立概念框架。简单或至关重要的简化解决方案和证明。建议根据信息的一致完整性与当前的所有数学问题（而不是枚举的），这是数学 - 物理的一致性之间的联系。关键词：Peano算术，Peano算术的非标准解释，Peano算术的两个免费标准解释，Hilbert算术，数学和物理学的一致完整性，数学和物理学的统一，信息，信息，量子信息
mlregtest：普通语言的机器学习基准
由形式语言构建的合成数据集允许对序列分类的机器学习系统的学习和泛化功能进行细粒度检查。本文在序列分类中为机器学习系统提供了一个新的基准，称为MLREGTEST，其中包含来自1,800种普通语言的培训，开发和测试集。不同种类的形式语言代表了不同种类的长距离依赖，并且正确识别序列中的长距离依赖性是ML系统成功概括的已知挑战。mlregtest根据其逻辑复杂性（Monadic的二阶，第一顺序，命题或受限命题）及其逻辑文字（字符串，层，弦，弦，子序列或组合）的种类组织语言。逻辑上的复杂性和文字选择提供了一种系统的方式来理解普通语言中不同种类的长距离依赖性，因此可以理解不同的ML系统的能力，以学习这种长距离依赖的依赖。最后，检查了不同神经网络（简单的RNN，LSTM，Gru，Trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans）的性能。主要的结论是，性能在很大程度上取决于测试集，语言类别和神经网络体系结构。