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vqcnir：使用矢量的清晰夜图像修复 -
夜间摄影经常在低光和模糊之类的挑战中挣扎，源于黑暗的环境和长时间的暴露。当前方法要么无视Pri-ors，直接拟合端到端网络，导致不稳定的照明，要么依靠不可靠的手工制作的先验来限制网络，从而为最终结果带来了更大的错误。我们相信，数据驱动的高质量先验的力量，并努力在事先提供可靠和同意的情况下，规避了手动先验的限制。在本文中，我们提出了使用矢量量化的代码书（VQCNIR）更清晰的夜间图像修复，以实现对现实世界和合成基准测试的重新恢复结果。为了确保忠实地恢复细节和照明，我们提出了两个基本模块的合并：自适应照明增强仪（AIEM）和可变形的双向交叉注意（DBCA）模块。AIEM利用了功能与动态照明功能和高质量代码簿功能之间的一致性的通道间相关性。同时，DBCA模拟通过双向交叉注意和可变形的会议有效地整合了纹理和结构信息，从而增强了平行解码器之间的细粒细节和结构性保真度。广泛的实验验证了VQCNIR在弱光条件下增强图像质量的显着好处，展示了其在合成和实际数据集中的最新性能。该代码可在https://github.com/alexzou14/vqcnir上找到。
人工智能法案草案中的监管分歧——欧洲议会
虽然并非所有人工智能系统都对个人造成潜在危害，但公共和私营部门使用人工智能系统的例子都造成了直接或间接危害。问题是 AIA 是否以及如何减轻公共或私营部门人工智能造成的风险，以及它如何与欧盟法律的其他来源重叠或交织在一起。这项研究发现，公共和私营部门的人工智能使用之间存在风险趋同。随着服务提供商和用户之间的界限变得模糊，并且人工智能越来越成为“系统的系统”的一部分，对人工智能系统进行明确的风险评估将变得越来越具有挑战性。此外，该研究还记录了一般和部门监管方法之间的紧张关系（在适当的情况下）。AIA 提出了实现 AI 自我监管的程序步骤，与《通用数据保护条例》（GDPR）的设置非常一致，同时提出了实质性措施，例如禁止使用 AI 应用程序列表。该列表的治理和高风险应用程序或系统的分类可能会导致对 AI 系统的解读和发展产生分歧。此外，AIA 中提出的具体风险评估可能会导致风险分类产生分歧，例如，需要根据 GDPR 的要求对同一 AI 系统的数据进行风险评估。通过更好地协调数字（和基于 AI）系统的风险评估工作，可以实现监管一致性。
图像胜于雄辩：从因果中介的角度来理解和减轻视觉模型中的偏见
在广泛的数据集上预先训练的视觉语言模型（VLMS）可以通过将性别信息与特定对象或场景相关联，无意中地学习偏见。当前方法，该方法着重于修改输入并监视模型的输出概率分数的变化，通常从模型组件的角度来全面地偏见。我们提出了一个框架，该框架结合了因果中介分析，以确保并绘制VLM中偏见产生和传播的途径。我们的框架适用于广泛的视觉语言和多模式任务。在这项工作中，我们将其应用于对象检测任务并将其应用于GLIP模型。这种方法使我们能够确定干预措施对模型偏差的直接影响以及干预措施对通过不同模型组件介导的偏差的间接影响。我们的结果表明，图像效果是偏见的主要因素，其影响明显高于文本特征，特别是占MSCOCO和PASCAL-SONTIC数据集中偏见的32.57％和12.63％。值得注意的是，图像编码器的贡献超过了文本编码器和深层融合编码器的贡献。进一步的实验证实，语言和视力方式的贡献是对齐和不集中的。因此，在图像编码器中着重于模糊的性别表示，这对模型偏见做出了最大的贡献，在MSCOCO和PASCAL-SENTENCE数据集中，有效地降低了偏见22.03％和9.04％，并且具有最小的性能损失或增加的计算需求。1
URP584_W25_ECONOMIC开发Planning_campbell
冬季2025年冬季讲师：Scott Campbell教授（sdcamp@umich.edu）这是城市和地区经济发展与计划的简介。我们参与了地点，社区和经济之间的动态（通常是冲突）的互动。我们的目标是积极了解两个相关的过程：城市增长和衰落的动态，以及计划者（以及其他社区活动家）如何干预和有所作为。我们面临当代对地方和地区经济的重组，加速技术变革（以及对创新的关注），经济国际化的越来越多，制造业就业的下降，公共和私人计划的模糊以及经济，社会和生态利益之间的冲突。我们使用案例研究来对比当地经济的过去和未来模式，例如高科技地区，底特律和其他收缩城市，繁荣的城镇，旅游城市，体育场交易，晒太阳的增长，绅士化，锚固机构的作用，以及艺术驱动的社区发展。先决条件：研究生或教练的许可。作为入门课程（这是经济发展的唯一URP课程），重点是主要主题，政治辩论，城市经济历史，地方经济的动态和案例研究。尽管微观经济学的基本课程（例如URP509）作为背景很有用，但本课程并不关注定量经济方法，也没有正式的先决条件。我们欢迎来自其他学科的学生。在过去的几年中，公共政策，海洋，社会工作，公共卫生，建筑，体育管理，商业和土木工程的学生都参加了课程。
可能的 - 氧气 - 氧气 - 脱脂 - 梅特 - 您的误解 -
冥想是为了提高自我意识并获得更高意识状态的水平，超越普通思想的水平。各种神经化学反应发生在中枢神经系统中的不同风格的冥想中。冥想已经摆脱了其宗教血统，成为主流的一部分，以减轻压力和增强幸福感。 但是，这种做法仍然具有深刻的精神层面，与普遍的和平与和谐相关。 催产素（OT）是在下丘脑中产生的，并从垂体中释放到系统性循环中，发展各种社会和情感行为。 ot在深情的触摸，拥抱和性活动中发行。 定期冥想的人会向他人报告更大的联系和同情心，这至少部分是由OT介导的。 增加的社会联系还可以创造一个积极的反馈循环，从而提高了他们的同理心和联系能力。 最近的研究表明，OT通过模糊自我与他人之间的界限来促进同理心。 这表明冥想指出的OT释放可以抑制认知大脑区域的活性，从而导致自我与他人之间的界限。 一体的概念是在各种精神传统中观察到的基本思想。 它是指所有存在的相互联系和统一性，表明世界上的一切都是单个整体的一部分。 一旦OT水平增加，人们就会感到更加善解人意，富有同情心和对他人的情感，这是必不可少的冥想已经摆脱了其宗教血统，成为主流的一部分，以减轻压力和增强幸福感。但是，这种做法仍然具有深刻的精神层面，与普遍的和平与和谐相关。催产素（OT）是在下丘脑中产生的，并从垂体中释放到系统性循环中，发展各种社会和情感行为。ot在深情的触摸，拥抱和性活动中发行。定期冥想的人会向他人报告更大的联系和同情心，这至少部分是由OT介导的。增加的社会联系还可以创造一个积极的反馈循环，从而提高了他们的同理心和联系能力。最近的研究表明，OT通过模糊自我与他人之间的界限来促进同理心。这表明冥想指出的OT释放可以抑制认知大脑区域的活性，从而导致自我与他人之间的界限。一体的概念是在各种精神传统中观察到的基本思想。它是指所有存在的相互联系和统一性，表明世界上的一切都是单个整体的一部分。一旦OT水平增加，人们就会感到更加善解人意，富有同情心和对他人的情感，这是必不可少的
网络认知战作为新兴战争领域及其战略战术*
认知战已成为决定现代战争胜负的关键战争领域。约瑟夫·奈指出，“在今天的战争中，不是谁的军队赢了，而是谁的故事赢了”，强调叙事在占据人类思想和心灵方面的重要性。这在阿富汗和伊拉克-叙利亚的“反恐战争”以及2014年和2022年的俄乌战争中反复出现。利用非动能影响作战赢得人类认知的战略重要性在第五代战争的命题和格拉西莫夫的建议中也得到了类似的强调。通过认识到认知战的重要性，本文试图解决认知战的概念，并为其实际操作和使用提出战略和战术原则。认知战的概念仍然比较模糊，与心理战、信息战、网络战、主动措施和反射控制等相关概念混淆在一起。此外，美国西方与俄罗斯之间在概念上的巨大差异也增加了更多的混乱。因此，有必要对认知战概念与其他相关术语进行一些澄清。同时，也没有关于认知战在战略和战术上如何运作的具体主张。文献和早期报告仅介绍了认知作战的各种具体效果和技术。然而，如何在战略和战术上整合这些效果和技术并共同应用于有凝聚力的认知军事行动尚未提出。本文回应了认知战的两个问题。在未来战争中，认知战争的比重预计将进一步增加。希望本文能够成为激发人们对认知战争及其战略战术发展兴趣的垫脚石。
超人类主义、人工智能和全球商业：探索增强、智能和企业的交汇点
1,2 意大利塞利努斯大学 摘要 超人类主义植根于通过技术超越人类局限的理念，有望重塑人类存在的多个方面。随着人工智能 (AI) 的整合，这些转变变得更加深刻，提供了无与伦比的机遇和挑战。本文深入探讨了超人类主义技术对全球企业的影响、面对此类变化而不断发展的战略以及人工智能在引导这些转变方面的关键作用。通过探索新兴市场、道德范式和潜在的劳动力管理挑战，本文旨在阐明全球企业如何为与超人类主义交织在一起的未来做好准备。人工智能和超人类主义的相互交织发展也预示着一个创新的新时代，为未来的全球经济奠定了基础。 关键词：人工智能 (AI)、认知增强、道德考虑、全球商业战略、监管适应、社会经济转型、超人类主义、劳动力增强。简介 超人类主义正处于人机融合的边缘，模糊了有机与合成之间的界限。人工智能的加入使潜在的发展轨迹更加复杂，为人们描绘了商业、技术和人性以前所未有的方式融合的未来愿景。从增强人类能力到可能实现数字永生，可能性无限。当我们站在这个新时代的黎明时分，企业必须努力应对这些技术飞跃将如何重塑行业、重新定义工作和重建社会规范。全球企业面临的挑战不仅是适应，而且是率先协调这些快速发展的领域。 超人类主义技术及其影响 2.1 基因工程：现代基因工程领域主要由 CRISPR-Cas9 技术定义。该技术允许对 DNA 进行精确编辑，从而能够改变包括人类在内的生物体中的特定基因。 商业影响：
网络认知战作为新兴战争领域...
认知战已成为决定现代战争胜负的关键战场。约瑟夫·奈指出，“在今天的战争中，不是谁的军队赢了，而是谁的故事赢了”，强调叙事在占据人类思想和心灵方面的重要性。这在阿富汗和伊拉克-叙利亚的“反恐战争”以及2014年和2022年的俄乌战争中反复出现。利用非动能影响作战赢得人类认知的战略重要性在第五代战争的命题和格拉西莫夫的建议中也得到了类似的强调。通过认识到认知战的重要性，本文试图解决认知战的概念，并为其实际操作和使用提出战略和战术原则。认知战的概念仍然比较模糊，与心理战、信息战、网络战、主动措施和反射控制等相关概念混淆在一起。此外，美国西方与俄罗斯之间在概念上的巨大差异也增加了更多的混乱。因此，有必要对认知战概念与其他相关术语进行一些澄清。同时，也没有关于认知战在战略和战术上如何运作的具体主张。文献和早期报告仅介绍了认知作战的各种具体效果和技术。然而，如何在战略和战术上整合这些效果和技术并共同应用于有凝聚力的认知军事行动尚未提出。本文回应了认知战的两个问题。在未来战争中，认知战争的比重预计将进一步增加。希望本文能够成为激发人们对认知战争及其战略战术发展兴趣的垫脚石。
网络认知战作为新兴战争领域及其战略战术*
认知战已成为决定现代战争胜负的关键战争领域。约瑟夫·奈指出，“在今天的战争中，胜利不在于谁的军队，而在于谁的故事”，强调叙事在占据人类思想和心灵方面的重要性。这在阿富汗和伊拉克-叙利亚的“反恐战争”以及2014年和2022年的俄乌战争中反复出现。利用非动能影响作战赢得人类认知的战略重要性在第五代战争的命题和格拉西莫夫的建议中也得到了类似的强调。通过认识到认知战的重要性，本文试图探讨认知战的概念，并为其实际操作和使用提出战略和战术原则。认知战的概念仍然模糊不清，与心理战、信息战、网络战、主动措施和反射控制等相关概念混淆在一起。此外，美国、西方和俄罗斯在概念上的巨大差异也增加了更多的混乱。因此，似乎有必要对认知战概念与其他相关术语进行一些澄清。同时，也没有任何关于认知战如何在战略和战术上发挥作用的具体主张。文献和早期报告仅介绍了认知作战的各种具体效果和技术。然而，这些效果和技术如何在战略和战术上整合并联合应用于有凝聚力的认知军事行动尚未提出。本文回应了认知战的两个问题。在未来的战争中，认知战的分量预计将进一步增加。希望本文能成为激发人们对认知战及其战略和战术发展兴趣的垫脚石。
具有策划数据的自我消耗生成模型可证明优化人类偏好
生成模型的快速进步导致了构成质量的令人印象深刻的飞跃，从而模糊了合成数据和真实数据之间的界限。网络规模的数据集现在易于通过合成数据不可避免地污染，直接影响了未来生成的模型的培训。已经在文献中出现了自我消耗生成模型的一些理论结果（又称迭代性重新训练），表明模型崩溃或稳定性可能取决于每个重新培训步骤中使用的生成数据的分数。但是，实际上，合成数据通常受到人类反馈的约束，并在在线使用和上载之前由用户策划。例如，流行的文本到图像生成模型的许多接口（例如稳定的扩散或Midjourney）为给定查询产生了几种图像的变化，最终可以由用户策划。在本文中，我们从理论上研究了数据策展对生成模型的迭代重新培训的影响，并表明它可以看作是一种隐式优先优化机制。但是，与标准偏好优化不同，生成模型无法访问成对比较所需的奖励功能或负面样本。此外，我们的研究不需要访问密度函数，而只需要访问样品。我们证明，如果数据是根据奖励模型策划的，则最大化迭代重新训练程序的预期奖励。我们在每个步骤使用真实数据的正分数时进一步提供了关于重新循环的稳定性的理论结果。最后，我们在合成数据集和CIFAR10上进行说明性实验，表明这种过程扩大了奖励模型的偏见。