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通用人工智能方法：分析
本文分析了实现 AGI 的不同方法，包括人脑模拟、AIXI 和集成认知架构。首先，本文定义了 AGI，并说明了其要求。对于提到的每种提议方法，都总结了相关方法，并详细介绍了其关键流程，展示了其运作方式。然后，分析了列出的每种方法，并考虑了各种因素，例如技术要求、计算能力和对要求的充分性。结论是，虽然有多种方法可以实现 AGI，例如人脑模拟和集成认知架构，但实现 AGI 最有希望的方法是集成认知架构。这是因为发现人脑模拟需要扫描技术，而这些技术很可能要到 2030 年代才能实现，因此不太可能在那之前创建出来。此外，集成认知架构降低了计算要求，并具有适合通用智能的功能，使其成为实现 AGI 的最有可能的方法。
脊髓定量MRI的通用采集方案
定量脊髓（SC）磁共振成像（MRI）充满挑战，其中缺乏标准化成像方案。在这里，我们提出了一项前瞻性统一的定量MRI协议，我们将其称为脊柱通用协议，用于三个主要的3T MRI供应商：GE，Philips和Siemens。该协议提供了评估SC宏结构和微观结构完整性的有价值的指标：用于SC横截面区域（CSA）计算的T1加权和T2加权成像，用于灰质CSA的多回波梯度回声，以及用于评估白色物质微量结构的磁化化转移和扩散加权成像。脊柱通用方案用于在260名健康受试者的42个中心中获取数据，如伴侣论文[Ref-Data]中所述。脊柱通用协议是开放式访问，其最新版本可以在以下网址找到：https：//spinalcordmri.org/protocols。该协议将成为实施新的SC成像计划的研究人员和临床医生的宝贵起点。
《人工智能法案》和通用人工智能：规划前进的道路
1 研讨会于 2023 年 7 月在阿姆斯特丹大学举行。更全面的建议版本将在即将发表的文章中发表。我们感谢各位参与者在研讨会期间和之后的宝贵意见（参加研讨会并不等于认可下文列出的所有建议）：Bettina Berendt 博士（柏林工业大学互联网与社会教授）、Ian Brown 博士（里约热内卢热图利奥·瓦尔加斯基金会法学院技术与社会中心客座教授、顾问）、Nick Diakopoulos 博士（西北大学传播学和计算机科学教授（特聘））、Tim de Jonge（拉德堡德大学博士候选人）、Christina Elmer（多特蒙德大学数字新闻/数据新闻教授）、Natali Helberger 博士（阿姆斯特丹大学杰出法学与数字技术大学教授）、Clara Helming（AlgorithmWatch 高级政策与宣传经理）、Karolina Iwańska（欧洲非营利组织中心数字公民空间顾问）法）、Frauke Kreuter 博士（慕尼黑大学统计与数据科学教授）、Laurens Naudts 博士（阿姆斯特丹大学法学博士后研究员）、Liliane Obrecht（巴塞尔大学法学博士生）、des 博士。 Angela Müller（AlgorithmWatch 政策与宣传主管）、Estelle Pannatier（AlgorithmWatch CH 政策与宣传经理）、Stanislaw Piasecki 博士（阿姆斯特丹大学法学博士后研究员）、João Quintais 博士（阿姆斯特丹大学信息法助理教授）、Matthias Spielkamp（AlgorithmWatch 创始人兼执行董事）、Daniel Oberski 博士（乌得勒支大学健康数据科学教授）、Ot van Daalen 博士（律师；阿姆斯特丹大学信息法讲师和研究员）、Kilian Vieth-Ditlmann（AlgorithmWatch 政策与宣传副团队负责人）、Sophie Weerts 博士（洛桑大学公法副教授）、Frederik Zuiderveen Borgesius 博士（拉德堡德大学 ICT 和法律教授）。此外，我们感谢以下专家对研讨会成果的宝贵书面反馈：Nikolett Aszódi（AlgorithmWatch 政策与宣传经理）、Paul Keller（Open Future 政策总监）和 Alex Tarkowski（Open Future 战略总监）。
赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富嵌入的策略
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法，例如大型语言模型 (LLM)，在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此，人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战，重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势，但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制，我们引入了一个框架，用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法，当链接到大量通用 KG 时，适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强，Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中，从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现，这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
为贯彻落实党中央、国务院关于人工智能发展的决策部署，推动人工智能技术在开源开放的产业生态中不断自我优化，充分发挥基础通用标准、伦理标准、安全标准、隐私标准的引领作用，指导人工智能国家标准、行业标准、团体标准的制定、修订和协调，形成标准引领人工智能产业全面规范发展的新格局，制定《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署，坚持市场驱动与政府引导相结合，按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则，立足国内需求，放眼国际，建立新一代人工智能国家标准体系，加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准，加强标准实施和监督，推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作，注重国际国内标准协同，充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用，保障高质量发展。
弥合扩散模型之间的差距和图像压缩的通用量化
通过利用量化误差和加性噪声之间的相似性，可以通过使用扩散模型“ denoise”量化引入的伪影来构建基于扩散的图像压缩编解码器。但是，我们确定了这种方法中的三个差距，从而导致量化的数据排除在扩散模型的分布之外：噪声水平，噪声类型和由离散化引起的差距的差距。为了解决这些问题，我们提出了一个新型的基于量化的正向扩散过程，该过程是理论上建立的，并桥接了上述三个差距。这是通过经过精心量身定制的量化时间表以及对均匀噪声训练的扩散模型来实现的。与以前的工作相比，我们提出的架构也会产生一贯的现实和详细的结果，即使是在极低的比特率下，同时保持对原始图像的忠诚度。
调整视觉语言模型以实现医学图像中的通用异常检测
大规模视觉语言预训练模型的最新进展已在自然图像领域中的零样本/少样本异常检测方面取得了重大进展。然而，自然图像和医学图像之间巨大的领域差异限制了这些方法在医学异常检测中的有效性。本文介绍了一种新颖的轻量级多级自适应和比较框架，以重新利用 CLIP 模型进行医学异常检测。我们的方法将多个残差适配器集成到预训练的视觉编码器中，从而实现不同级别视觉特征的逐步增强。这种多级自适应由多级、逐像素的视觉语言特征对齐损失函数引导，将模型的重点从自然图像中的对象语义重新校准到医学图像中的异常识别。调整后的特征在各种医学数据类型中表现出更好的泛化能力，即使在模型在训练期间遇到看不见的医学模态和解剖区域的零样本场景中也是如此。我们在医学异常检测基准上进行的实验表明，我们的方法明显优于当前最先进的模型，在零样本和少样本设置下，异常分类的平均 AUC 改进分别为 6.24% 和 7.33%，异常分割的平均 AUC 改进分别为 2.03% 和 2.37%。源代码可从以下网址获取：https://github.com/MediaBrain-SJTU/MVFA-AD
南非通用健康覆盖范围的旅程
RAP的卫生系统中概述了一个农村省的定义，加强了COVID-19的报告，该报告使用人口规模和密度，农业家庭的百分比，农村节点的数量以及存在传统权威来定义农村地区。5农村地区的定义基于市政基础设施投资框架（MIIF）。6为了这些事实说明，如果根据MIIF的规定，该地区被归类为农村地区，其农村城市比城市的城市和/或居住在属于农村地区的市政当局的人口中的人口更高（B3和B4）。6,7 UGU地区以这种方式使用MIIF时，是乡村/城市的边界，因此根据UGU地区网站的其他信息被归类为农村。8
书分钟x科学会议。docx-通用存储库
这次，AI对劳动力市场的影响可以采用肤浅的方法，了解三点：更换重复任务；换句话说，康复和重新锻炼和新的就业机会，换句话说，并意识到这些假设，据了解，AI对劳动力市场的主要影响之一是替换重复且可预测的自动化任务。这可能会特别影响制造，运输和物流等部门的工人，在许多活动中进行自动化。尽管自动化可以消除某些工作，但它也会产生对技术相关技能的需求。因此，工人的要求和重新策划对于确保它们在劳动力市场中保持相关性至关重要。
振荡动态相变的通用缺陷密度缩放
通用缩放定律控制跨越平衡连续相变时产生的拓扑缺陷的密度。kibble-zurek机制（KZM）预测了缓慢淬火的淬火时间的依赖性。相比之下，对于快速淬火，缺陷密度以淬火的幅度普遍尺度。我们表明，通用缩放定律适用于由振荡外部场驱动的动态相变。系统对周期电势场的能量响应的差异导致能量吸收，对称性的自发断裂及其恢复。我们验证了相关的通用缩放定律，提供了证据表明，可以通过与KZM结合的时间平均临界指数来描述非平衡相变的关键行为。我们的结果表明，临界动力学的普遍性超出了平衡关键性，从而促进了对复杂非平衡系统的理解。