XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System符号
在艾滋病毒患者的数字符号替代测试期间改变了角回的激活：超越信息处理速度缺陷
信息速度处理（SIP）通常在艾滋病毒（PLWH）的人中受损，通常通过测试进行评估，例如数字符号（DS）和符号搜索，这些测试也依赖于运动和执行功能。这项研究旨在使用MRI适应的数字符号替代测试（MDSST）将SIP缺陷与PLWH中的其他认知障碍分解。五十七个PLWH（34.7±11.2岁）和50名没有HIV的年龄匹配的人（PLWOH，31.8±9.9岁）完成了标准化的神经心理学测试和MDSST。的行为表现和大脑激活，并在群体分化的脑激活和认知结构域的临床评级之间提出了相关性。结果表明，PLWH在DS和符号搜索中的性能较差，响应较少，并且在MDSST中的响应较慢，并且性能与SIP和Motor评分相关。值得注意的是，与PLWOH相比，PLWH表现出更大的注意力缺陷，而不是在SIP或运动中。PLWH还表现出更大的原发性运动皮层激活和右角回激活的降低。这些发现表明，PLWH中与SIP相关的测试的性能较慢，可能部分与异常的视觉空间注意力有关，这反映在角度回去激活的降低反映的情况下，较高的运动皮层激活潜在地用作补偿机制。未来的研究应探讨在更严重受影响的PLWH中涉及SIP涉及的前额叶区域是否受到损害。
CHOPOFF：符号比对可实现快速灵敏的 CRISPR 脱靶检测
然而，尽管 CRISPR/Cas 技术具有革命性的地位，但它也存在明显的局限性和缺陷。CRISPR/Cas 最重要的限制是可能出现脱靶编辑，即 CRISPR/Cas 在非预期的位置切割 DNA。这种脱靶（OT）编辑会扭曲功能实验的解释，引入噪音和变异性，从而降低实验结果和功能性结论的可靠性。重要的是，OT 活性在 CRISPR 的治疗应用中尤其危险，在这种情况下，即使非常低频率的 OT 编辑也可能产生极其灾难性的后果 2,3 。为了应对这一挑战，该领域的许多努力都集中在改进 guideRNA（gRNA）设计以确保靶标特异性 4 和设计具有更高保真度的 Cas 变体 5 。同时，测量 OT 效应的方法，例如 GUIDE-seq 6 、CIRCLE-seq 7 和 SITE-seq 8 ，也有助于提高我们量化和合理化 OT 编辑的能力。此外，预测 OT 的能力对于该领域来说越来越重要，从而导致开发出各种用于预测 OT 位点的计算方法。
诺贝尔文学奖的符号经济学
根据布迪厄的理论，文学奖是那些从长远来看有助于将象征资本转化为经济资本的特定机构。正如卡萨诺瓦所描述的那样，诺贝尔奖在统一相对独立的国际文学空间方面发挥了重要作用。它帮助创造了世界文学的新经典，因为诺贝尔奖得主的作品被广泛翻译。但是，卡萨诺瓦强调的是自主性，而本文则强调了该奖项所传达的相对的他律性。文学权威在自主性和他律性标准之间进行谈判，无论是意识形态还是经济。本文探讨了诺贝尔奖的象征资本如何强化了统治模式。影响获奖者选择的交叉性和西方统治逐渐演变为更加多元化和包容性。然而，关注最近三十年，即全球化时代，我们观察到，尽管非西方作家越来越多，但主要是西方文化中介（出版商和文学代理人）将奖项的象征性和经济利润资本化。这些观察结果基于对 1990 年以来 33 位获奖者的出版商使用英语、德语和法语三种语言进行的定量分析。
纸符号（将纸张的独特符号放在这里）
focation =𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒𝑎𝑡𝑎𝑡𝐶𝑎𝑡𝑎𝑡7/𝑇7/𝐿3𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒/𝑇ℎ𝑜𝑟𝑎𝑐𝑖𝑐/𝑇ℎ𝑜𝑟𝑎𝑐𝑖𝑐/𝑇ℎ𝑜𝑟𝑎𝑐𝑖𝑐/𝐿𝑢𝑚𝑏𝑎𝑟/𝐿𝑢𝑚𝑏𝑎𝑟×𝑐𝑜𝑟𝑑×100％（2）
神经符号AI：桥接神经网络和符号推理
人工智能（AI）在近几十年来取得了巨大的进步，由神经网络和象征性推理系统的进步提供支持。神经网络从数据中获得学习模式，在图像识别，自然语言处理和自动驾驶等任务中取得突破。另一方面，符号推理系统为逻辑推理和知识表示提供了结构化的，基于规则的框架，使其非常适合需要解释性，概括性和解释性的域。但是，这些范式通常是孤立地运行的，当面对需要强大的学习能力和逻辑推理的任务时，会导致局限性。本文探讨了神经符号AI的新兴领域，该领域试图将神经网络和象征性推理整合到统一的框架中，克服了它们各自的缺点并在AI开发中解锁了新的可能性。
通过大语言模型的测试时间缩放生成符号世界模型
解决复杂的计划问题需要大型语言模型（LLMS）明确对状态过渡进行建模，以避免规则违规，遵守限制并确保操作性 - 这是由自然语言固有的歧义所阻碍的任务。为了克服这种歧义，规划域定义语言（PDDL）被杠杆化为一种计划，以实现精确和正式的状态描述。使用PDDL，我们可以生成一个象征性的世界模型，其中经典的搜索算法（例如A ∗）可以无缝地找到最佳计划。但是，由于缺乏PDDL培训数据，直接生成具有当前LLM的PDDL域仍然是一个开放的挑战。为了应对这一挑战，我们建议扩大LLMS的测试时间计算以增强其PDDL推理功能，从而使高质量的PDDL域的产生。具体来说，我们引入了一种简单而有效的算法，该算法首先采用了最佳的N采样方法来提高初始解决方案的质量，然后通过口头化的机器学习以细粒度的方式优化解决方案。我们的方法在PDDL域的产生中大大优于O1-Mini，在两个任务上达到了超过50％的成功率（即，从自然语言描述或PDDL问题中生成PDDL域）。这是在不需要额外培训的情况下完成的。通过利用PDDL作为状态抽象，我们的方法能够在几乎所有竞争级的计划任务上都超过当前最新方法。
时间域和多中音符号天体物理传播科学分析小组报告
Jamie A. Kennea（宾夕法尼亚州立大学联合主席）Judith L. Racusin（NASA Goddard太空飞行中心）Eric Burns（路易斯安那州立大学）Brian W. Grefenstettte（加利福尼亚州科技研究所） （NASA MARSHALL太空飞行中心）Daniel Kocevski（马歇尔太空飞行中心）T。Joseph W. Lazio（加利福尼亚技术研究所喷气推进实验室）Stephen Lesage（太空科学系和太空等级中心和太空中心，亨斯维尔大学泰勒·普里切尔（Huntsville A. Pritchard）的玛丽·普里切尔（A. Pritchard） Tohuvavohu（多伦多大学）John A. Tomsick（加利福尼亚大学伯克利分校太空科学实验室）David Traore（Orbit）Colleen A. Wilson-Hodge（NASA Marshall太空飞行中心）
AI驱动的交通符号分类与交互式GUI集成
*1助理教授of Electronics and Communication Engineering, MMEC Belagavi, Karnataka, India ---------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------- Abstract - Traffic sign recognition plays a pivotal role in the development of autonomous vehicles and advanced driver- assistance systems (ADAS), significantly enhancing road safety.该项目利用卷积神经网络（CNN）的力量准确地对流量标志进行分类。德国交通标志识别基准（GTSRB）数据集，其中包含在各种条件下捕获的43个交通标志类别的图像，用于模型培训和评估。通过调整大小，归一化和单热编码对图像进行预处理，从而确保与CNN体系结构的兼容性。为了提高模型鲁棒性，采用了旋转，变焦和换档等数据增强技术，从而创建了一个丰富的数据集用于培训。所提出的CNN体系结构包括多个卷积，汇总和辍学层，从而实现有效的特征提取和分类。该模型是使用Adam Optimizer训练的，并在单独的测试集上进行了评估，从而实现了高精度并在现实世界中证明其有效性。结果表明，数据增强显着增强了概括，辍学层的使用减少了过度拟合。该项目以成功部署流量标志识别系统的结论，能够以高精度识别流量标志，从而铺平了将AY集成到实时流量监控和ADA中。这项成就标志着朝着更安全的自主驾驶技术迈出的重要一步。
神经符号AI，可深入分析社交媒体大数据
摘要 - 本教程引入了神经符号AI框架，以分析社交媒体平台的大数据。通过符号AI与神经网络的模式识别能力整合人类策划的知识可以增强传统神经网络方法的适应能力和效率。知识引导的零击学习技术使Swift适应新的语言环境和新兴事件[6]。参与者将探索如何在特定领域设计，开发和利用这些模型，例如需要动态适应新术语的公共卫生监视。本届会议旨在为与会者提供实用技能，并深入了解如何应用神经符号AI，以有效地管理和分析大型社交媒体数据集。