XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System空间坐标
在机器人动作中体现语言模型
摘要。大型语言模型（LLM）在深度学习方面取得了重大成功。仍然需要解决机器人技术和人类机器人互动（HRI）的剩余挑战，但是具有先进的语言和推理能力的现成的预先训练的LLM可以为该领域的问题提供解决方案。在这项工作中，我们意识到了一个开放式的HRI场景，涉及与人类交流的人形机器人，同时在桌子上执行机器人对象操纵任务。为此，我们将语音识别，视觉语言，文本到语音和开放世界对象检测的预先训练的一般模型与视觉空间坐标转移的机器人特异性模型和逆向主体以及任务特定的运动模型结合在一起。我们的实验揭示了语言模型在准确选择任务模式和整个模型中在开放式对话过程中正确执行动作的强劲性能。我们的创新体系结构可以通过开放式对话，场景描述，开放世界对象检测和操作执行的无缝集成。这是一种用于不同机器人平台和HRI场景的模块化解决方案。
精密计时设施之间的量子安全时间传输：模拟卫星链路的现场试验
摘要 全球导航卫星系统 (GNSS)，例如 GPS 和伽利略，在全球范围内提供精确的时间和空间坐标，是现代社会关键基础设施的一部分。为了可靠地运行 GNSS，需要高度精确和稳定的系统时间，例如由全球精密计时设施 (PTF) 中托管的多个独立时钟提供的时间。定期测量 PTF 之间的相对时钟偏移，以便有一个后备系统来同步 GNSS 卫星时钟。PTF 之间通信的安全性和完整性至关重要：如果受到损害，可能会导致 GNSS 服务中断。因此，确保 PTF 之间的通信安全是通过量子密钥分发 (QKD) 保护的一个引人注目的用例，因为这项技术提供了信息论安全性。我们已经通过在两个 PTF 之间共享加密的时间同步信息对这种用例进行了现场试验演示，一个位于 Oberpfaffenhofen（德国），另一个位于马泰拉（意大利）——相距超过 900 公里。为了跨越这么远的距离，需要卫星 QKD 系统，以及“最后一英里”地面链路，以将光学地面站 (OGS) 连接到 PTF 的实际位置。在我们的演示中，我们部署了两个完整的 QKD 系统来保护两个位置的最后一英里连接，并通过模拟表明，即将发射的 QKD 卫星将能够利用现有的 OGS 在 Oberpfaffenhofen 和 Matera 之间分发密钥。
手动感知中的偏见是由体感计算驱动的，而不是扭曲的手模型Peviani，V.C。； L.E.C. Miller； Medendorp，W.P。 2024，ar
为了感知环境中的对象并互动，我们毫不费力地在所需的位置配置了我们的figertips。因此，可以合理地假设潜在的控制机制依赖于有关我们的手和纤维的结构和空间维度的准确知识。然而，这种直觉受到了多年的研究挑战，表明纤维几何学的感知中存在巨大的偏见。1–5这种感知偏见被视为证据表明大脑对人体的内部表示被扭曲，6导致了关于我们行为熟练的明显悖论。7在这里，我们对手工感知的偏见提出了另一种解释，这是噪音的贝叶斯整体的结果，但是关于纤维几何和姿势的无偏见，无偏的体感信号。为了解决这一假设，我们将贝叶斯反向工程与索引填充剂的关节和填充定位进行的行为实验相结合。，我们以感觉或在空间坐标中对贝叶斯的整合进行了建模，表明后一种模型变体导致了纤维感知的偏见，尽管有准确表示纤维长度。关节和纤维化定位响应的行为度量显示出相似的偏见，这些偏见是由空间基的，但不是基于感觉的模型变体所填充的。空间模型变体还优于具有内置几何偏差的失真手模型。总的来说，我们的结果表明，纤维几何形状的感知失真不会反映扭曲的手模型，而是源自几乎最佳的贝叶斯对体感信号的推断。
全球趋势，本地线程。 1992年至2016年之间墨西哥和阿根廷可再生能源研究的主题取向
抽象设置研究议程需要大量资源分配。非霸权国家缺乏影响知识生产全球趋势的手段。仍然可以提供一些保证金。通过选择要重点关注的特定主题，这些国家建立了针对全球问题的国家方法。本文探讨了两个拉丁美洲国家，即墨西哥和阿根廷如何通过1992年至2016年之间的研究活动来解决全球挑战。，它通过选择在该地区具有核心作用的两个国家以及具有相似规模和独特传统的研究系统的国家，强调了在拉丁美洲环境中的历史和民族特殊性。这项研究利用了文献计量源的文本数据。更确切地说，Scopus数据库中能量集合中的字段标题，摘要和关键字。使用自然语言检测技术（NPL）处理文本，以找到一组复杂且相关的描述术语集。查询线旨在详细介绍文献评论和技术简介。调查结果显示了与国家维度有关的线程和节奏。研究工作的不断和和谐的演变在墨西哥脱颖而出。在阿根廷，在研究期间，在不同时刻出现了一组独特的关注。本文提供了相关的证据，可以反思以战略为导向的努力在特定时间和空间坐标中有效地展开。它还提出了评估当地能力和有关全球公众关注问题的方法论的方法。
肯特学术资料库
摘要 伴随前庭功能障碍的失忆症状表明前庭和视觉记忆系统之间存在功能关系。然而，人们对其背后的认知过程知之甚少。作为起点，我们寻找一种跨模态相互作用的证据，这种相互作用通常在其他感觉模态之间观察到，在这种相互作用中，如果先前将目标（在本例中为视觉）与来自另一个感觉域（在本例中为前庭）的独特、时间上一致的刺激相结合，则更容易识别目标。参与者首先执行视觉检测任务，其中刺激出现在计算机网格内的随机位置。参与者不知道，一种特定刺激的开始伴随着短暂的亚感觉脉冲电前庭刺激 (GVS)。在两个视觉搜索实验中，当在先前检测任务中出现 GVS 配对视觉刺激的网格位置呈现时，旧目标和新目标都能更快地被识别。这种位置优势似乎是基于相对而非绝对空间坐标，因为当搜索网格旋转 90° 时，这种效果仍然有效。这些发现共同表明，当个体回到熟悉的视觉场景（此处为 2D 网格）时，如果目标出现在之前与独特的、与任务无关的前庭线索相关联的位置，则视觉判断会得到促进。这种多感官相互作用的新案例对于理解前庭信号如何影响认知过程具有更广泛的意义，并有助于限制 GVS 日益增长的治疗应用。
衰老对人脑皮质灰质中血液动力学反应函数的全球影响
摘要在功能磁共振成像中，血液动力学反应函数（HRF）是对脑血流动力学和氧代谢的局部变化的刻板印象，原因是短暂（<4 s）引起的神经活动。因此，在数据分析中，HRF通常用作脉冲响应，并具有线性的假设。在认知衰老研究中，将大脑激活的差异解释为与年龄相关的神经活动的变化非常普遍。与此假设相反，有证据表明正常衰老也可能会显着影响脉管系统，从而影响脑血动力学和代谢，从而使FMRI认知衰老研究的解释混淆。在这项研究中，使用了多种感觉任务，以唤起约87％的脑皮质在认知完整成年人中的HRF，年龄在22至75岁之间。这种广泛的激活使我们能够研究大多数皮质灰质中HRF特征的空间分布的年龄趋势，我们称这是全球年龄趋势。任务引起了正面和负HRF，它们使用天然空间坐标中的无模型参数进行了特征。我们发现，在幅度（例如峰值振幅和对比度比率）和时间动力学（例如，全宽度为半宽度最大最大）方面，HRF参数分布的明显全球年龄趋势。我们的发现提供了有关年龄依赖性变化如何影响神经血管耦合的洞察力，并显示出将HRF参数用作与年龄相关病理学的非侵入性指标的希望。
数字图像处理的扩展概述
数字图像处理涉及使用数字计算机操纵数字图像。这是系统和信号的区域，特别强调图片。计算机的开发是DIP的主要目标。系统具有处理图像的能力。由许多图片组成的图像称为数字图像。像素是元素的另一个名称，每个元素的强度或灰色水平都有有限的离散数量表示。这些是二维函数的输出，其空间坐标为输入，由x和y轴上的字母x和y表示。在开始图像处理之前，请先了解需要什么图像。图片的高度，广度和其他维度是其表示形式。此像素是图片上的一个位置，可获得一定的颜色，不透明度和阴影。在灰度图像中，像素是一个具有0到255之间的整数，其中0代表总黑度，而255代表整个白度。红色，绿色和蓝色的强度由构成像素的三个整数表示，该整数范围从0到255 [1]。数字图像处理是使用计算机算法处理数字图像的过程。与模拟图像处理相比，数字图像处理提供了许多好处。它可以防止处理过程中的噪声积累和信号失真等问题，并使更多的算法应用于输入数据。机器学习的领域相对较新。多维系统可用于描述数字图像处理，因为图像是在二维中定义的，即使不是更多[4]。随着该领域的研究变得更加深入，机器学习的使用范围正在增长。然而，随着科学和技术的提高，图像已成为传输信息的重要手段，并且图像处理技术同样正在迅速扩展。解释了每个图像处理技术的局限性，以及当今最广泛使用的图像处理系统的详细比较。
摘要书
几个世纪以来，摄影师一直致力于以高速捕捉瞬时场景，这可以追溯到 1878 年迈布里奇拍摄的马匹运动照片和 1887 年马赫拍摄的超音速子弹。然而，直到 20 世纪末，超高速成像（>10 万）才取得突破。特别是，电荷耦合器件 (CCD) 和互补金属氧化物半导体 (CMOS) 等电子成像传感器的引入彻底改变了高速摄影，使采集率高达数百万 fps。尽管这些传感器影响深远，但使用 CCD 或 CMOS 进一步提高帧速率从根本上受到其片上存储和电子读出速度的限制。在这里，我们展示了一种二维 (2D) 动态成像技术，即压缩超快摄影 (CUP)，它可以以高达 1000 亿 fps 的速度捕捉非重复的时间演变事件。与现有的超快成像技术相比，CUP 的显著优势在于只需一次相机快照即可测量 x、y、t（x、y 为空间坐标；t 为时间）场景，从而可以观察在几十皮秒的时间尺度上发生的瞬态事件。此外，与传统摄影类似，CUP 是仅接收的，避免了其他单次超快成像仪所需的专门主动照明。因此，CUP 可以对各种发光物体（如荧光或生物发光物体）进行成像。使用 CUP，我们仅用单次激光发射就能可视化四种基本物理现象：激光脉冲反射、折射、两种介质中的光子竞速以及非信息的超光速传播。鉴于 CUP 的能力，我们预计它将在基础科学和应用科学（包括生物医学研究）中得到广泛应用。
模块化多模式的机器学习，用于提取长期科学文档中定理和证据的模块化
要澄清，在本文中，我们使用定理的意义与L a t e X中使用的定理相同（例如，按\ new Theorem命令）：一个定理的环境是一种结构化的陈述，可能是以特定方式进行编号的，用于以特定的方式进行编号，用于正式（通常是数学）的陈述：也可以代表一个正式的陈述：也可以是empormem，emporm a remem，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，等等，等等，等等，等等。定理，我们的意思是任何此类陈述。 通过证明，我们的意思是在证明环境中通常在L A T E X中呈现的内容：结果的证明或证明草图。 我们通过根据多模式机器学习来签署一种方法来解决定理 - 防护识别问题，该方法将文章的每个每个款分类为基于科学语言的基本，定理和证明标签，以印刷信息和PDF文档的视觉渲染为基础。 此外，我们考虑了有关段落块，归一化的空间坐标和页面编号的序列的信息以及页面断路，以利用一个事实，即段落的标签很大程度上依赖于前面（或以下）的段落。 我们在本文中提供了以下贡献，如图1：（i）定理的三个单峰（视觉，文本，字体，字体，字体，字体信息）模型，用于依靠现代机器学习技术（CNN，变形金刚，LSTMS），重点关注相对于相对于非常大的模型，依靠现代机器学习技术（CNN，变压器，LSTMS）；请注意，文本模式方法依赖于预处理我们语料库的语言模型，该模型可能超出了我们的任务。 我们在第2节中介绍了三个单形模型。定理，我们的意思是任何此类陈述。通过证明，我们的意思是在证明环境中通常在L A T E X中呈现的内容：结果的证明或证明草图。我们通过根据多模式机器学习来签署一种方法来解决定理 - 防护识别问题，该方法将文章的每个每个款分类为基于科学语言的基本，定理和证明标签，以印刷信息和PDF文档的视觉渲染为基础。此外，我们考虑了有关段落块，归一化的空间坐标和页面编号的序列的信息以及页面断路，以利用一个事实，即段落的标签很大程度上依赖于前面（或以下）的段落。我们在本文中提供了以下贡献，如图1：（i）定理的三个单峰（视觉，文本，字体，字体，字体，字体信息）模型，用于依靠现代机器学习技术（CNN，变形金刚，LSTMS），重点关注相对于相对于非常大的模型，依靠现代机器学习技术（CNN，变压器，LSTMS）；请注意，文本模式方法依赖于预处理我们语料库的语言模型，该模型可能超出了我们的任务。我们在第2节中介绍了三个单形模型。（ii）一个多模式晚期融合模型，结合了所有三种方式的特征。（iii）基于变压器模型的块顺序方法，该方法可用于通过捕获块之间的依赖性来提高任何单峰和多模型模型的表现。（iv）在Arxiv的大约200k英语论文数据集上进行了实验评估，其中一个单独的验证数据集为3.5K论文（总计529K段落块）。然后，我们在第3节中讨论如何将它们组合到多模式模型中，以及如何添加有关块序列信息的支持。我们在第4节中进一步提供了数据集的描述。所有单峰和多模型模型的实验结果均在第5节中列出。这项工作的扩展版本[12]可用，讨论了相关工作，有关不同模型的详细信息和实验。我们还参考第一作者的博士学位论文[10]，以了解我们的方法和结果。可以在https://github.com/mv96/ mm_extraction上访问支持本文的代码，数据和模型。
Eschernet：可扩展视图合成的生成模型
人类的视野。这种能力不仅对于诸如对象操纵和导航之类的实践日常任务至关重要，而且在培养人类创造力方面起着关键作用，使我们能够以深度，幽默感和沉浸感进行设想和制作对象。在本文中，我们重新审视了视图综合问题并提出：我们如何学习一般的3D表示以促进可扩展的视图综合？我们试图从以下两个观察结果中调查这个问题：i）到目前为止，目前的最新进展主要集中在训练速度和/或提高效率上[12，18，18，31，48]。值得注意的是，这些进步都共同依赖于体积渲染以进行场景优化。因此，所有这些视图合成方法固有地是场景特定的，再加上全局3D空间坐标。相比之下，我们主张一个范式移动，其中3D表示仅依赖场景颜色和几何形状，学习隐式表示无需地面真相3D几何形状，同时也从任何特定坐标系统中具有重要的独立性。这种区别对于实现可扩展性至关重要，以超越场景指编码所施加的约束。ii）本质上，视图合成更适合作为有条件的生成建模问题，类似于生成图像中的图像[25，60]。随着可用信息的增加，生成的场景变得更加限制，逐渐收敛于地面真相表示。仅给出一组稀疏的参考视图时，所需的模型应提供多个合理的预测，并利用生成表述中的固有随机性，并从自然图像统计信息和从其他图像和对象中学到的语义先验中获取见解。值得注意的是，现有的3D生成模型通常仅支持单个参考视图[20 - 23，44]。我们认为，更理想的生成配方应具有不同级别的输入信息。在这些见解的基础上，我们引入了Eschernet，这是一种图像到图像的条件扩散模型，用于视图合成。Eschernet利用了使用Dot-Product自我注意力的变压器体系结构[51]，以捕获参考对目标和目标对目标视图一致性之间的复杂关系。Eschernet中的一个关键创新是相机位置编码（CAPE）的设计，专门代表4个DOF（以对象）和6个DOF相机姿势。这种编码的速率空间结构进入令牌，使模型能够仅基于其相对摄像机的转换来计算查询和密钥之间的自我注意事项。总而言之，Eschernet表现出以下非凡的特征：•一致性：埃舍内特固有地整合了视图的固定性，这要归功于相机位置编码的设计，从而鼓励了对目标对目标和目标视图视图的一致性。