XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCollabora
同行评审手稿中的人机协作
探索将人工智能 (AI) 纳入学术同行评审过程是文献综述的重点，它研究了人类审稿人和人工智能之间的协作。综述指出，人工智能有潜力提高稿件评估的效率，并解决诸如投稿量增加和审稿人短缺等挑战。当前的人工智能工具支持抄袭检测、格式检查和初始质量控制等任务，而需要人类同理心和稳健判断力的更复杂任务对人工智能来说仍然具有挑战性。综述概述了人工智能在同行评审中的优点和缺点。人工智能可以潜在地提高评审过程的速度和准确性，但它也带来了道德和法律问题，包括偏见、数据隐私和版权问题。这些问题需要彻底审查并制定全面的道德准则。
协作人工智能的层次化框架
我们提出了一个协作智能系统的分层框架。该框架根据协作活动的性质和必须共享的信息来组织研究挑战，每个级别都建立在较低级别提供的功能之上。我们回顾了每个级别的研究范式，描述了基于工程的经典方法和基于机器学习的现代替代方案，并使用假设的个人服务机器人进行了示例说明。我们讨论了各个级别上出现的跨领域问题，重点关注沟通和共享理解的问题、解释的作用以及协作的社会性质。最后，我们总结了研究挑战，并讨论了通过与智能系统的协作来增强人类能力并赋予人类和社会权力的技术可能带来的经济和社会影响。
在协作中有效的对象检测和跟踪
很快，混合现实（MR）和人工智能（AI）技术变得越来越好。这意味着它们在各个领域都有新的和重要的应用，包括医疗，教育和工人培训。这些作者提出了一种新的方法，可以在共享的MR环境中使用Yolov4深学习模型，以便可以实时跟踪和确定对象。这项工作解决了使用基本和复杂的计算机方法诸如遮挡，动态照明和空间对齐等问题的事实，可以区分它。主要的MR工具Microsoft Hololens以及单个相机饲料有助于拟议的系统进行对象检测。根据MS COCO数据集的测试，Yolov4模型的性能优于Yolov2和Yolov3模型。平均平均精度（MAP）为0.988，Yolov4模型是快速且相当精确的。基于统计数据，该策略似乎使小组可以在MR设置中进行协作，以提供在线帮助，培训和基于模拟的学习。对系统的未来研究将使它在更广泛的情况下更加灵活，并能够更好地识别附近的对象。
联想将与 NetApp 和 NVIDIA 合作为 NetApp AIPod 提供企业 AI 计算
人工智能 (AI) 已不再是一个技术流行词，而是将有价值的数据转化为可操作见解的关键驱动因素，为客户提供真正的商业价值和竞争优势。随着 2022 年末 ChatGPT 的出现以及随后大型语言模型 (LLM) 的发展，AI 在企业中获得了关注，为许多行业带来了新的用例、应用程序和工作负载。AI 已不再仅限于在云端训练 LLM，而是变得更加混合，推动了利用企业客户本地 AI 基础设施运行私有 AI 用例的需求。这些私有 AI 用例需要针对企业客户的新融合基础设施解决方案，以简化和加速大规模 AI 基础设施实施，以实现本地解决方案。但是，企业客户面临以下类型的挑战，这些挑战可能会限制本地 AI 部署：
AI网络安全协作剧本
2015年《网络安全信息共享法》（CISA 2015）（6 U.S.C.§§1501-1533）为非联邦实体创建保护网络威胁指标和防御措施，以根据政府的某些要求，以针对网络安全目的进行防御措施，并规定尽管有其他法律，他们可能会这样做。这种保护包括非捕捉特权，保护专有信息，根据《信息自由法》（FOIA）（FOIA）的披露，禁止在监管执法中使用的披露等等。1 CISA 2015还要求DHS与联邦政府和私营部门实体共享网络威胁指标的能力和流程，并为通过此过程分享的信息提供责任保护。该法规还针对与州，地方，部落和领土（SLTT）实体共享的网络威胁指标和防御措施的保护措施，包括根据SLTT信息自由法的披露，包括该信息免于披露。CISA 2015不涵盖与法律定义的不是网络威胁指标或防御措施共享的信息。与AI相关的信息在该法案中涵盖了该信息作为网络威胁指标或防御措施的范围。在多个指南文件中进一步详细介绍了这些方面，尤其是DHS-DOJ指南，以协助非联邦实体根据2015年《网络安全信息共享法》与联邦实体共享网络威胁指标和防御措施。
JCDC AI网络安全协作剧本
JCDC AI网络安全协作剧本是由2024年在2024年举行的两个桌面演习（TTX）的直接结果开发的，该练习汇集了联邦，工业和国际合作伙伴。第一个TTX于2024年6月在弗吉尼亚州雷斯顿市的微软举办，通过解决人工智能（AI）网络安全事件带来的独特挑战来奠定基础。这项基础练习为剧本开发的早期阶段提供了信息。第二个TTX于2024年9月在加利福尼亚州旧金山举行的Scabor AI总部举办，参与者通过模拟金融服务部门的AI网络安全事件，帮助参与者进一步完善了剧本。CISA将大约150名参与者的实时反馈纳入了剧本中，包括来自美国联邦机构，私营部门和国际政府组织的代表。这些练习强调了增强运营协作和信息共享的需求，最终塑造了剧本的最终版本。
Idea23D：协作式 LMM 代理支持从交错多模式输入生成 3D 模型
随着 2D 传播模型的成功，2D AIGC 内容已经改变了我们的生活。最近，这一成功已扩展到 3D AIGC，其中最先进的方法可以从单个图像或文本生成带纹理的 3D 模型。但是，我们认为当前的 3D AIGC 方法仍然没有完全释放人类的创造力。我们经常想象由多模态输入制成的 3D 内容，例如如果我的宠物兔子在桌子上吃甜甜圈会是什么样子。在本文中，我们探索一种新颖的 3D AIGC 方法：从 IDEA 生成 3D 内容。IDEA 是由文本、图像和 3D 模型组成的多模态输入。据我们所知，这种具有挑战性和令人兴奋的 3D AIGC 设置以前尚未被研究过。我们提出了新的框架 Idea23D，它结合了基于大型多模态模型 (LMM) 和现有算法工具的三个代理。这三个基于 LMM 的代理负责提示生成、模型选择和反馈反射。它们在完全自动化的循环中相互协作和批评，无需人工干预。然后，该框架生成一个文本提示，以创建与输入 IDEA 紧密一致的 3D 模型。我们展示了令人印象深刻的 3D AIGC 结果，超越了以前的方法。为了全面评估 Idea23D 的 3D AIGC 功能，我们引入了 Eval3DAIGC-198 数据集，其中包含 198 个用于 3D 生成任务的多模态输入。该数据集评估生成的 3D 内容与输入 IDEA 之间的一致性。我们的用户研究和定量结果表明，Idea23D 显著提高了 3D 生成的成功率和准确性，并且在各种 LMM、文本转图像和图像转 3D 模型中具有出色的兼容性。代码和数据集可在 https://idea23d.github.io/ 获得。
gubra宣布与Amylyx Pharmaceuticals进行新的合作，以开发一种新型的长效GLP-1受体拮抗剂
关于Gubra Gubra，成立于2008年在丹麦列出的纳斯达克哥本哈根列出，专门从事临床前合同研究服务和代谢性和纤维化疾病内基于肽的药物发现。gubra的活动集中在药物开发的早期阶段，并在两个商业领域组织 - CRO服务以及发现与合作伙伴关系（D＆P）。这两个业务领域是高度协同的，并创建了一个独特的实体，能够从CRO业务中产生稳定的现金流，同时以潜在的发展里程碑付款和D＆P业务的潜在特许权使用费的形式享受生物技术上涨。在2023年，Gubra大约有。220名员工和2.05亿dkk的收入。请参阅www.gubra.dk更多信息。
在Multi ...
摘要 - 近年来，有效利用Edge服务器来帮助车辆处理计算密集型和潜伏期敏感的任务已成为车辆边缘计算（VEC）中的关注点。在本文中，我们采用了一种合作方法，该方法利用了多个边缘服务器的集体功能。此策略旨在有效管理任务并减轻对这些服务器施加的计算负担。具体来说，图形神经网络（GNN）被应用于提取和分类功能，例如多个边缘服务器的地理位置和通信状态，从而可以选择最合适的服务器进行协作任务执行。我们已经利用太阳能进行了本地计算，有效地实现了环境保护并减轻了车辆的当地能源负担。此外，定义了一种新颖的边缘吸引公式来完善聚类的合理性。此外，还采用了深入的加固学习（DRL）来实时下载决策。为了确保在减轻成本的同时实验准确性，我们建立了相应的数字双胞胎环境来获取实验数据。通过对其他三种基线方法进行比较分析，我们有效地减少了任务完成时间，从而满足了时间敏感任务的严格要求。索引术语 - 行驶边缘计算，车辆互联网，数字双胞胎，任务卸载，图形神经网络，深度强化学习
经济流动研究报告报告25
该出版物是由全国社区行动机构协会（美国）卫生与公共服务部（HHS），儿童和家庭管理部（ACF），社区服务公司（OCS）（OCS），奖励编号90ET0502创建的。在本材料中表达的任何意见，发现，结论或建议都是作者的意见，不一定代表OCS/ACF/HHS或美国政府的官方观点，也不代表认可。有关更多信息，请访问ACF网站，行政