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建模合作者：通过LLM工具使用
从内容节制到野生动植物保护，需要模型识别细微或主观的视觉概念的应用数量正在增长。传统上，开发用于此类概念的分类器需要在数小时，天甚至数月内衡量的大量手动努力来识别和注释培训所需的数据。即使最近提出的敏捷建模技术可以快速地进行图像分类器的快速启动，但仍需要用户花费30分钟或更多的单调，重复的数据标签，以训练一个罪恶的分类器。利用了Fiske的认知灾难理论，我们提出了一个新框架，通过用自然语言相互作用代替人类标签，从而减少了由自然语言相互作用，从而减少了通过一个数量级来定义的总体努力所需的总体努力：从将2,000张标记的图像定义为只有2,000张图像到只有100张图像到100次自然语言相互作用。我们的框架利用了大型语言模型和视觉语言模型的基础模型的最新进展，以通过对话和自动标记培训数据点来雕刻概念空间。最重要的是，我们的框架消除了对人群来源注释的需求。此外，我们的框架最终生产出在成本敏感的方案中可部署的轻量级分类模型。在15个主观概念和2个公共图像分类数据集中，我们训练的模型的表现优于传统敏捷建模以及最先进的零拍模型，例如Align，clip，cupl，Cupl和大型视觉问题回答诸如Pali-X之类的模型。
生成式人工智能协作 - TRUSTED AI 框架 1.18.24
● 持续监控 c 和维护 a、b、d：随着新数据的出现，持续监控人工智能的性能，跟踪准确性、公平性和安全性等关键指标，以确保算法是最新的。定期使用最新的真实数据重新验证系统，以检查性能漂移。如果监控发现性能下降，及时重新训练或优化模型。由于在决策环境中赋予特定利益相关者特定责任时，问责制的构建效果最好，因此卫生系统应考虑明确所有权或委派监控、修改、重新训练和/或停用算法的责任。
PCEF 2024为气候合作
我们愿景是在2019年11月在Zenger Farm的办公室谷仓上层房间中建立波特兰地区食品的协调努力。Zenger联合指导者Rob Cato和Colleen Dixon会见了不断发展的花园的Jason Skipton，饥饿的饥饿量不佳的Adam Kohl，以及其他致力于粮食正义的领导人，以集思广益的方式来集思广益，基于食品的社区组织可以共同努力，以便现在可以为边缘化社区更加有效，同时还可以为他们提供良好的良好状态。每个组织在社区食品体系内创造能力方面都在大量投资，但意识到每个组织都单独缺乏满足全面需求范围的能力。出现的愿景是作为一项合作而联合起来，共同努力，以增强的生态和气候服务来释放再生农业的丰富生产力，以使气候变化更加有弹性，增长更好的粮食，增加社会资本，创造新的经济机会，并减少社区粮食不安全。然后在几个月内，大流行就发生了，每个组织都被抛弃了，紧急填补了社区的直接需求。
川崎和CB＆I签署了一项战略合作协议，以促进商业使用液化氢供应链
Brian Sherman，CB＆I商业副总裁涉及川崎重工业有限公司。川崎重工业有限公司有限公司是一般工程制造商，拥有超过125年的经验，经验超过125年。 川崎建立了川崎集团的新型愿景声明，“集团愿景2030：对未来的可信赖解决方案”，并着重于三个领域，“一个安全可靠的遥不可及的社会”，“近乎未来的流动性”，以及为社会问题提供解决方案的“能源和环境解决方案”。 尤其是“能源和环境解决方案”，通过确保在世界其他地区之前确保整个供应链（用于生产，运输，存储和利用）所需的技术，川崎旨在实现一个利用氢气的社会，该社会是使用氢，该社会在使用时没有发出碳二氧化碳的最终清洁能源。 要了解更多信息，请访问https://global.kawasaki.com/enBrian Sherman，CB＆I商业副总裁涉及川崎重工业有限公司。川崎重工业有限公司有限公司是一般工程制造商，拥有超过125年的经验，经验超过125年。川崎建立了川崎集团的新型愿景声明，“集团愿景2030：对未来的可信赖解决方案”，并着重于三个领域，“一个安全可靠的遥不可及的社会”，“近乎未来的流动性”，以及为社会问题提供解决方案的“能源和环境解决方案”。尤其是“能源和环境解决方案”，通过确保在世界其他地区之前确保整个供应链（用于生产，运输，存储和利用）所需的技术，川崎旨在实现一个利用氢气的社会，该社会是使用氢，该社会在使用时没有发出碳二氧化碳的最终清洁能源。要了解更多信息，请访问https://global.kawasaki.com/en
通过运动吸引强大的通信网络
协作感知允许在多个代理（例如车辆和基础）之间共享信息，以通过交流和融合来获得对环境的全面看法。当前对多机构协作感知系统的研究通常会构成理想的沟通和感知环境，并忽略了现实世界噪声的效果，例如姿势噪声，运动模糊和感知噪声。为了解决这一差距，在本文中，我们提出了一种新颖的运动感知robus-Busban通信网络（MRCNET），可减轻噪声干扰，并实现准确且强大的协作感知。MRCNET由两个主要组成部分组成：多尺度稳健融合（MRF）通过驱动跨语义的多尺度增强的聚集到不同尺度的融合特征，而运动增强机制（MEM）捕获运动上下文，以补偿动作对物体引起的信息，从而解决了姿势噪声。对流行的协作3D对象检测数据集的实验结果表明，在噪声方案中，MRCNET优于使用较少的带宽感知性能的噪声方案。我们的代码将在https://github.com/indigochildren/collaborative-ception-mrcnet上进行重新释放。
通过信息填充信息填充信息
协作感知使每个代理人通过与其他代理人的传统消息交换来证明其感知能力。它固有地归结为感知和沟通成本之间的基本权衡。为了解决这个瓶颈问题，我们的核心思想是从两个关键方面优化协作序列：表示和选择。提出的基于密码的消息代表可以传输整数代码，而不是高维特征图。提出的信息填充消息选择优化了本地消息，以共同填充每个代理的信息需求，防止多个代理之间的信息溢出。通过对这两种设计进行介绍，我们提出了一种新颖的沟通效率协作感知系统，它大大提高了感知 - 交流权衡权衡，并且既包含了同性恋和异构协作环境。我们在现实世界数据集（DAIR-V2X）和新的仿真数据集OPV2VH+中评估了代码填充。结果表明，代码填充的表现超过了sota，其中2comm在dair-v2x/opv2vh+上具有1,333/1,206×较低的通信量。我们的代码可从https://github.com/phyllish/ codefilling获得。
事件地平线望远镜协作
在本文中，我们量化了SGR a *的地平尺度发射的时间变异性和图像形态，如EHT在2017年4月的波长1.3 mm所示。我们发现，SGR A *数据表现出可变性，超过了数据中的不确定性或星际散射的影响所能解释的。这种变异性的大小可能是相关孔密度的很大一部分，在某些基准线上达到约100％。通过对简单几何源模型的探索，我们证明了与其他具有可比复杂性的形态相比，环类形态为SGR A *数据提供了更好的拟合。我们开发了两种策略，以将静态几何环模型拟合到Time-sgr a * data；一种策略将模型拟合到源是静态并平均这些独立拟合的数据的简短段，而其他拟合模型则使用参数模型与平均源结构围绕结构可变性功率谱的参数模型进行完整数据集。几何建模和图像域特征提取技术都确定环直径为51.8±2.3μ，为（68％可靠的间隔），环形厚度约束，其FWHM的FWHM约为30％和50％。要将直径测量值提高到共同的物理尺度，我们使用GRMHD模拟产生的合成数据对其进行了校准。该校准将重力半径的角度大小限制为 - + 4.8 0.7 1.4μAS，我们将其与Maser视差的独立距离测量结合在一起，以确定SGR A *的质量为´ - + 4.0 10 10 0.6 1.1 6 1.1 6 M e。统一的天文学词库概念：黑洞（162）
采取协作方式加速为罕见肿瘤患者提供更好的治疗
✓ 前 500 名参与者的 10662 个数据字段 ✓ 前 200 名参与者的 57245 个数据字段 ✓ 193 种肿瘤的变异调用 ✓ 193 种肿瘤的 2370 个生物样本注释字段 ✓ 受控访问下的公开发布预计于 2023 年第四季度
2021 年空白空间合作 - RFP
几十年来，科学家、公共卫生当局、环保主义者和其他人士一直在劝说人们多吃植物、少吃肉，但这并没有减少肉类消费。尽管消费者越来越意识到我们的饮食选择对全球的影响，但他们的购买决定仍然主要基于价格、口味和便利性。很简单，由于缺乏可以替代传统动物蛋白产品的美味且价格合理的产品，减少动物蛋白消费对大多数人来说都是困难的。因此，挑战在于创新并向市场推出多种蛋白质替代品，这些替代品要像目前的动物源食品一样美味、价格有竞争力且方便。通过制造出在口味、价格和普遍性方面与传统蛋白质相当的健康和可持续的替代蛋白质，替代蛋白质将成为默认选择。
国际合作小组 Birla Vishwakarma Maha ...
Birla Vishwakarma Maha Vidyalaya 成立于 1948 年，由 Birla Education Trust 捐款，由独立后的印度首任内政部长 Sardar Vallabhbhai Patel 授意。该学院由印度总督蒙巴顿勋爵于 1948 年 6 月 14 日揭幕。它拥有 75 年的辉煌历史。该学院是一所资助学院，由 Charutar Vidya Mandal (CVM) 管理。它是印度古吉拉特邦第一所采用相对评分累进学分制的工程学院。该学院已为 30,000 多名毕业生颁发了学位，其校友遍布全球。