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通过多模式AI
行业领导者在多模式AI中的竞争既快速，又是愤怒，这证明了硬件和软件中尖端技术的快速发展。这始于2023年3月OpenAI的GPT-4推出，随后迅速发行了Google的Gemini版本和Microsoft的Llava13b，这是一种大型视觉模型，于2023年10月发布，以及Claude 3，并于2023年12月首次亮相。在2024年2月，Openai推出了Sora，专门研究文本到视频的一代，标志着这一充满活力的景观中的另一个里程碑。和2024年3月17日，X.AI发布了Grok-1，这是314B令牌Moe模型。随着每个发行版，我们预计技术巨头之间的竞争会加剧。因此，主队必须准备捍卫我们国家的国土安全部。
使用Yolo模型通过多头注意机制增强的Yolo模型的Apple检测，深度估计和跟踪的无缝深度学习方法
摘要：考虑到精确的农业，最新的技术发展引发了几种新工具的出现，这些工具可以帮助自动化农业过程。例如，在果园中准确检测和计数苹果对于最大程度地提高收获和确保有效的资源管理至关重要。但是，传统的技术在果园中识别和计算苹果存在一些内在困难。为了识别，识别和检测苹果，Apple目标检测算法（例如Yolov7）表现出很大的反射和准确性。但遮挡，电线，分支和重叠构成严重的问题，以精确检测苹果。因此，为了克服这些问题并准确识别苹果并在复杂的背景下从基于无人机的视频中找到苹果的深度，我们提出的模型将多头注意系统与Yolov7对象识别框架结合在一起。此外，我们还提供了实时计数的字节式方法，这可以保证对苹果的有效监控。为了验证我们建议的模型的功效，对当前的几种Apple检测和计数技术进行了彻底的比较评估。结果充分证明了我们的策略的有效性，该方法不断超过竞争方法，以相对于精度，回忆和F1分别获得0.92、0.96和0.95的非凡精确度，而低MAPE的低MAPE为0.027。
通过多级域对齐实现通用的睡眠分期
自动睡眠分期对于睡眠评估和疾病诊断至关重要。大多数现有方法依赖于一个特定的数据集，并且仅限于推广到其他看不见的数据集，这些数据集的训练数据和测试数据来自同一数据集。在本文中，我们将领域泛化引入自动睡眠分期并提出可泛化的睡眠分期任务，旨在提高模型对看不见的数据集的泛化能力。受现有领域泛化方法的启发，我们采用特征对齐的思想并提出一个名为 SleepDG 的框架来解决它。考虑到局部显着特征和序列特征对于睡眠分期都很重要，我们提出了一种结合时代级和序列级特征对齐的多级特征对齐来学习领域不变的特征表示。具体来说，我们设计了一个 Epoch 级特征对齐来对齐不同域之间每个单个睡眠时期的特征分布，并设计了一个 Sequence 级特征对齐来最小化不同域之间序列特征的差异。SleepDG 在五个公共数据集上进行了验证，实现了最先进的性能。
简单促进Cas9和cas12a表达通过多合一策略改善基因靶向
基因靶向（GT）是精确操纵基因组序列的有前途的工具，但是，种子植物中的GT仍然是一项艰巨的任务。通过同源指导修复（HDR）提高GT效率的简单而直接的方法是增加植物目标部位的双链断裂（DSB）的频率。在这里，我们通过结合CAS表达的转录和翻译增强子来报告拟南芥中GT的一种多合一方法。我们发现，通过使用增强剂来促进Cas9和cas12a变体的表达可以改善拟南芥基因组中的DSB和随后的敲门效率。这些结果表明，在特定时机（卵细胞和早期胚胎）下，简单地增加CAS蛋白表达可以改善可遗传的GTS的建立。这种简单的方法允许在植物中进行常规的基因组工程。
通过多层大语言模型增强机器人任务计划和执行
摘要：大型语言模型在机器人任务计划和任务分解的域中发现了效用。尽管如此，这些模型在任务执行中指导机器人的直接应用并非没有挑战。在处理更复杂的任务，与环境有效互动时遇到困难以及在此类模型直接生成的机器控制指令的实际可执行性中遇到困难。应对这些挑战，这项研究倡导实施多层大语言模型，以增强机器人在处理复杂任务方面的利用率。提出的模型通过整合多个大语言模型来促进任务的细致层次分解，其总体目标是增强任务计划的准确性。在任务分解过程中，引入了视觉语言模型作为环境感知的传感器。此感知过程的结果随后被吸收到大语言模型中，从而通过环境信息将任务目标融合在一起。这种整合反过来又导致了针对当前环境的特定特征量身定制的机器人运动计划。此外，为了增强大型语言模型的任务计划输出的可执行性，引入了语义一致性方法。此方法将任务计划描述与机器人运动的功能要求保持一致，从而确定了生成指令的总体兼容性和相干性。为了验证拟议方法的效果，使用智能无人车辆建立了一个实验平台。该平台是验证多层大语言模型在解决与机器人任务计划和执行相关的复杂挑战方面的提高效率的一种手段。
使用增益比和结合机器学习Dwinanda Bagoes Ansori，Joko Slamet，Muhammad Zakky Ghufron，Muham 人工智能在宗教心理学研究中的作用 自然语言处理的生成人工智能工具的比较分析 通过虚拟现实框架演示的机器人学习的服装操纵数据集 通过多层大语言模型增强机器人任务计划和执行 硅，有机和钙钛矿太阳能电池 改良的Nife2O4支持的石墨烯氧化石墨烯可有效尿素电化学氧化和水分分割应用
摘要：本文介绍了对任意几何形状的薄壁聚合物复合材料结构的各种真空输注模式进行建模的结果。制造结构的较小厚度以及其背面在模具的刚性表面上的固定，使得可以显着简化过程模型，这考虑了热固性树脂的繁殖，随着可压缩的3D几何形状的可压缩多孔性的流变学的变化，以及在注射和真空端口的边界条件变化的情况下，以及在Post-Post-Post-sourting post-sourting post-sourting sourting sourting sourting sourting sourting sourting-sourting-sourting-sourting inforning sout-forting sourting。在灌注后阶段研究的四种真空灌注成型模式中，在预成型的开放表面和真空端口以及注入门的状态（开放）（开放）（开放）。该过程的目标参数是纤维体积分数，壁厚，壁厚，用树脂和过程持续时间填充纤维体积分数的大小和均匀性。对所获得的结果的比较分析使您有可能确定最有希望的过程模式，并确定消除不良情况的方法，从而使制成的复合结构的质量恶化。通过将其应用于薄壁飞机结构的成型过程所证明的开发仿真工具的能力，允许人们合理选择过程控制策略以获得最佳可实现的质量目标。
通过多功能两性离子钝化工程实现高性能、稳定的纯蓝色准二维钙钛矿发光二极管
罗云汉 b,d, * 杨仁强 e 和侯林涛 a, * a 暨南大学物理与光学工程学院，广东省真空镀膜技术与新能源材料工程技术研究中心，广州市真空镀膜技术与新能源材料重点实验室，广州，中国 b 暨南大学物理与光学工程学院，广东省光纤传感与通信重点实验室，广州，中国 c 郑州大学物理与微电子学院，材料物理教育部重点实验室，郑州，中国 d 暨南大学，广东普通高校光电信息与传感技术重点实验室，广州，中国 e 江汉大学，光电材料与技术学院，光电化学材料与器件教育部重点实验室，武汉，中国
学习在高度互动的自主驾驶场景中模拟各种驾驶行为，并通过多机构强化学习
通过多机构增强学习训练的自动驾驶汽车（MARL）在许多驾驶场景中都表现出了令人印象深刻的结果。，当面对各种驾驶风格和个性时，尤其是在高度相互挑战的情况下，这些训练有素的政策的表现会受到影响。这是因为常规MARL算法通常在所有代理商之间完全合作的行为下运行，并专注于在培训期间最大化团队奖励。为了解决此问题，我们介绍了人格建模网络（PENN），其中包括合作价值功能和个性参数，以模拟高度交互式场景中的各种交互。PENN还可以通过各种行为来培训背景交通流量，从而改善了自我车辆的性能和概括。我们的广泛的实验研究，该研究将不同的人格参数纳入高度交互式驾驶场景，证明了人格参数
通过多光子照相链接
据报道，使用无膜多光谱图创建热响应生物功能的水凝胶微结构。与常规多光子触发的基于聚合的技术背道而驰，这种方法依赖于同一合成的聚合物链的同时光叠链链接和附着在固体底物上。该方法允许改善对聚合物网络特征的控制，并通过在特定位点与生物分子进行模型后的额外功能来使其他功能易于整合。探索两个不同的基于苯喹酮和蒽醌的光叠链链链链球链球链球链球链球链球链球链球链球链球链球链将使用的PhotoCrosslink效率均通过使用的近传近光线符号的近光线仪使用。通过表面等离子体共振成像，原子力显微镜和光学荧光显微镜的全面表征揭示了肿胀的行为，并证明了延期后的可行性。值得注意的是，在特定的多光子光链接参数范围内，表面附加的微观结构显示出类似于皱纹形成形成的准膜状地形。利用已建立的多光石版画系统的功能，以高分辨率为快速的模式写作，这种方法对多功能3D微型和纳米结构的多功能制造具有很大的希望。在生物分析和生物医学技术的领域中，这种量身定制的响应式生物功能材料具有对组成，肿胀行为和延展后的空间控制，尤其有吸引力。
palacios-castrillo R.对ModRNA疫苗的全面见解：持续的PP尖峰重组蛋白，高免疫/炎症反应，血小板性血管血管病，慢性器官并发症和过多的死亡。 Ann Immunol Immunother 2024，6（1）：000181。
最近的一项研究表明，在50％接受ModRNA注射的个体中，PP尖峰重组蛋白持续存在，与未接种的对照（无论是否感染SARSCOV-2）对比，注射后长达187天。这些发现的含义是在PP尖峰重组蛋白诱导的高免疫/炎症反应和血小板血管炎的背景下讨论的，作为阐明严重的副作用，长期器官并发症以及施用Covid Modrna产品后观察到的严重副作用，长期器官并发症的机制。这些结果强调了迫切需要对ModRNA注射的风险效果的全面重新评估，包括立即停止使用任何人，并重新强调理解和解决他们对人类健康的长期影响。