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计划 - 索菲：神经符号计划体系结构
近年来，人工智能（AI）的概念引起了人们的关注，基于AI的工具越来越多地融入了我们的日常生活中。随着这一研究的吸引力，中心的一个核心之一是，端到端的机器学习或符号AI方法是否可以导致有效的AI模型，或者是否需要将这些技术集成到协同的系统中。我们相信成为最有希望的整合途径。为此，我们介绍了神经象征性建筑的专业化，即Sofai（慢速和快速AI），灵感来自D. Kahneman的著作“ Thinking，Thinking，Fast and Slow and Slow”的认知框架。我们的系统旨在解决各种场景中的计划问题，并在经典环境中具有特定的效果。计划 - 索菲利用多种计划方法，每种方法具有独特的特征，并将其归类为快速或缓慢的，同时纳入了治理的元认知过程。最后，我们评估了该系统针对最先进的计划的性能，这表明我们的解决速度和计划的最佳性之间的平衡表现出了坚实的平衡。
medblip：3D医学图像和文本
摘要。视觉语言预处理（VLP）模型已在众多计算机视觉应用中被证明。在本文中，我们基于图像扫描和电子健康记录中的文本介绍，为医疗领域开发VLP模型，以促进计算机辅助诊断（CAD）。为了实现这一目标，我们介绍了MedBlip，这是一种轻巧的CAD系统，该系统启动了从架子冻结的预训练的图像编码器和大型语言模型中启动VLP。我们合并了一个MEDQFormer模块，以弥合3D医学图像和2D预训练的图像编码器和语言模型之间的差距。为了评估MEDBLIP的有效性，我们从五个公共阿尔茨海默氏病（AD）数据集中收集了30,000多个图像量：ADNI，NACC，OASIS，OASIS，AIBL和MIRIAD。在这个大规模的广告集中，我们的模型在健康，轻度认知障碍（MCI）和AD主题的零摄像分类中表现出了令人印象深刻的表现，并且还显示了其在M3D-VQA-AD数据集中的医学视觉问题An-Swering（VQA）中的能力。代码和预训练模型可在https://github.com/qybc/medblip上找到。
液压实验室
清楚地表明，除少数例外，行为的对应关系都在预期限制之内，通常远远超出预期限制。在许多情况下，模型和原型性能之间的一致性超出了预期。在一些最初似乎缺乏一致性的情况下，人们发现，未能正确识别或解释模型结果是造成不一致的原因。对于溢流道顶部、阀门、闸门、出口特征和能量消能器，模型和原型之间的对应性尤其完整。通常提供基于模型结果的校准曲线来代替现场校准。根据模型结果设计的能量消能器（包括各种类型的消力池和消力桶）已成功运行，与模型指示基本一致。根据模型试验的预测，大规模的河流改善计划已经成功实施。现代大型涡轮机和泵的高效率和平稳运行特性也可以归功于模型试验。在几乎所有情况下，人们都会发现，当原型结构建成时，模型所表明的改进已经得到证实。
人机协同创新案例分析
人工智能（AI）在全球引发了各个领域的广泛讨论，同时也引发了设计行业的变革。近年来，人工智能的发展开始重塑人们的工作和生活方式。因此，人机协作模式逐渐成为推动创新和提高效率的关键力量。随着人工智能技术的快速发展，它可以在处理大量数据的同时执行复杂的任务，并协助设计师完成复杂而富有创意的工作。通过使用人工智能技术自动执行重复的、低价值的任务，设计师可以专注于需要密集创造力、批判性思维和情商的活动。本案例研究探讨了人机协作如何在创意设计中发挥优势。从AI辅助视觉设计项目《卓璐幻想》分析可知，人机互补的协作方式能够提升设计效率，帮助设计师突破创意界限。经过内容规划、文字生成、图形生成、图形选择、确认、定稿等环节，7000幅图像最终被浓缩为27个AI辅助视觉设计。这为跨领域协作提供了机会，也为创意设计领域带来了新的可能性。
水力实验室
清楚地表明，除了少数例外，行为在预期限制之内，通常远远超出预期限制。在许多情况下，模型和原型性能之间的一致性超出了预期。在某些情况下，最初似乎缺乏一致性，但发现未能正确识别或解释模型结果是导致分歧的原因。对于溢洪道顶部、阀门、闸门、出口特征和能量耗散器，模型和原型之间的一致性尤其完整。习惯上，我们根据模型结果提供校准曲线，而不是现场校准。根据模型结果设计的能量消能器（包括各种类型的消力池和消力桶）已成功运行，与模型指示基本一致。根据基于模型试验的预测，大规模的河流改善计划已成功实施。大型现代涡轮机和泵的高效率和平稳运行特性也可以归因于模型实验。在几乎所有情况下，当原型结构建成时，模型所指示的改进都得到了证实。
技术在选民参与中尚未开发的力量
采用这种方法还可能极大地提高选举管理效率。自动化可以简化流程、减少工作量并消除人为错误，减轻选举办公室工作人员的负担，使他们能够专注于日益增加的关键任务。此外，数字化传统纸质表格可确保信息易于获取，并减少对手动数据输入的依赖，从而节省时间并降低出错的可能性。一系列与选举相关的系统的集成进一步简化了信息管理，从而加快了流程并提高了准确性。例如，通过与机动车辆管理局 (DMV) 和 GPS 数据等第三方系统无缝集成，可以高效地进行选民记录验证，最大限度地减少行政负担。选民可以使用智能手机摄像头扫描身份证件并使用集成的生物识别技术，快速轻松地进行身份验证和核实。通过利用基于网络的选民应用程序的各种功能，选举管理员可以简化其操作，提高工作效率，并为所有相关利益相关者提供无缝高效的体验。此外，人工智能的出现有可能从根本上提高效率（以及安全性、透明度和总体便利性）。物联网已在选举领域得到证实，例如电子投票簿和可通过移动设备报告结果的工具。
昆虫害虫防治的基因组方法
如何申请 主席和主管当局转发的规定格式的完整申请表应在 2023 年 7 月 5 日或之前通过电子邮件发送至新德里 ICAR-IARI 昆虫学部课程协调员，电子邮件 ID：labnumber54@gmail.com。 申请表可从 IARI 网站 https://www.iari.res.in 或 NAHEP-CAAST 网站（https://nahep-caast.iari.res.in）下载。 选定的候选人将在 2023 年 7 月 25 日之前通过邮件通知。 谁可以参加 ICAR 视为大学/SAU/CAU/CU/其他 UGC 认可的大学和研究机构的硕士和博士生有资格申请。 该培训计划最多选拔 25 名参与者。 注册费：无需支付注册费；该计划完全由 NAHEP-CAAST TRAVEL 赞助。 组织者将根据规范提供旅行津贴。 入选学员仅有资格获得卧铺/AC III 级票。 学生应自行安排在所有工作日上午 9:00 到达培训地点。 餐饮和住宿 将为外部学生提供餐饮和住宿。 课程期间将提供茶和小吃，费用将从培训预算中支付。 重要日期： 培训日期：2023 年 9 月 12 日至 22 日 申请截止日期：2023 年 7 月 5 日 选拔通知：2023 年 7 月 25 日。
低相噪声低功率环的设计和分析 -
相锁环（PLL）在物联网的手持移动通信设备中起着重要的作用。无线通信技术的应用促进了PLL的开发，其抖动，小面积和低功率[1，2，3，4，5]。电压控制的振荡器（VCO）是PLL的关键模块，它必须具有低功率和低相位噪声的特征，以满足低功率802.11AH物联网标准的需求[6，7，7，8，9，10，11]，即在低于1 GHz的频率范围内，功耗和相位噪声必须分别小于5 MW和-100 dBC/Hz。作为无线通信的关键技术之一，物联网在典型的应用程序（例如手持设备，磨损设备和智能家居）中起着重要作用。随着访问终端设备数量的快速增长，对低功耗，低相位噪声和高集成的通信需求变得越来越突出。主流VCO分为LC-VCO和RING-VCO [12]。LC-VCO通常由两个部分组成，即LC谐振器，以确定共振频率和负电阻单元以提供能量。在学术界和行业中，LC-VCO的创新和改进的努力是进一步降低相位噪声和功耗，并增加调音范围。ring-vcos是
视觉问题的跨模式关系推理网络回答
视觉问题回答（VQA）是一项具有挑战性的任务，需要通过关系推理对图像和问题进行跨模式理解，从而导致正确答案。为了弥合这两种方式之间的语义差距，以前的作品着重于所有可能对的单词区域对齐，而无需更多地关注相应的单词和对象。同样处理所有对，而无需考虑关系一致性，这是模型的性能。在本文中，为了对齐关系对并整合VQA系统的解释性，我们提出了一个跨模式的关系构建网络（CRRN），以掩盖不一致的注意力图，并突出相应单词对的全部潜在比对。具体来说，我们提出了两个相关性掩码，用于模式间和模式内突出显示，从而推断出图像中句子或区域中越重要的单词。可以通过掩盖未对齐的关系来增强一致对的关注相互关系。然后，我们提出了两个新颖的损失L CMAM和L SMAM，并具有明确的超级视觉，以捕获视觉和语言之间的细粒度相互作用。我们进行了彻底的实验来证明有效性并实现了GQA基准的竞争性绩效，以达到61.74％。
通过Schréodinger桥的单步数据驱动的生成模型
从概率分布中生成样品是机器学习和统计数据中的一项基本任务。本文提出了一种新的方案，用于从分布中取样的新方案，x∈Rd的概率密度µ（x）尚不清楚，但给出了有限的独立样本。我们在有限的地平线t∈[0，1]上构建schr¨odinger桥（SB）扩散过程，该过程诱导了从t = 0处的固定点开始的概率演变，并以t = 1处所需的目标分布µ（x）结束。扩散过程的特征是随机差异方程，其漂移函数可以通过简单的一步过程从数据样本估算。与为SB问题开发的经典迭代方案相比，本文的方法非常简单，高效且计算便宜，因为它不需要培训神经网络，因此在构建网络体系结构时会避免许多挑战。通过在多模式低维模拟数据和高维基准图像数据上进行一系列数值实验来评估我们的新生成模型的性能。实验结果表明，基于SB桥的算法产生的合成类别与从现场最新方法产生的样品相当。我们的配方为开发可以直接应用于大型现实世界数据的有效扩散模型的新机会开辟了新的机会。