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伦敦科技桥通过新的协作空间打破障碍
“自一年前开始虚拟会议以来，终于有了一个地方来举行这些重要的面对面会议和协作活动，这真是太好了。我们正处于世界上最先进的技术中心之一的中心，因此能够为我们的海军问题带来尖端技术解决方案，”他说。“我们将专注于具有挑战性的行业，解决我们的海军正在努力解决的一些最紧迫的问题，并让我们的水手和海军陆战队员关注英国一些最伟大的新技术”
Nexam Chemical和Kullaplast之间的合作推动了包装膜中再生材料的开发
关于Nexam Chemical Nexam Chemical开发了技术和产品，这些技术和产品可以以具有成本效益的方式和保留的生产技术来显着改善大多数类型塑料的生产过程和性能。改进的特性包括强度，韧性，温度和耐化学性能以及使用寿命。通过使用Nexam Chemical的技术可以实现的性能的改进，可以在许多应用中用塑料代替金属和其他较重或更昂贵的材料。在已经使用塑料的应用中，Nexam Chemicals产品可以改善制造过程，减少材料使用并实现更环保的替代方案。商业应用的示例：管道制造，泡沫生产和高性能塑料。有关业务的更多信息将在www.nexamchemical.com上找到。公司的认证顾问是Bergs Securities AB。可以通过info@ bergssecurities.se或通过电话 +46-8 408 933 50与Bergs Securities AB联系。
促进创造力和创新的协作空间
在当今数字技术和人工智能时代，从工业革命中继承下来的工作组织形式已经演变，而新的形式也逐渐出现。市场的复杂性和日益激烈的竞争有利于发展更灵活的工作组织，有利于工作的“项目化”，以便能够以灵活的方式在时间和空间上协调广泛的专业领域。超专业化和分工导致以面对面或虚拟方式在团队中工作的独立专业人员的外包增加。层级结构正在逐渐适应变得更加开放和包容，形成了本地和全球网络。获取新知识和新想法的需求日益增加，这也促使组织更多地进行合作并整合本地创业生态系统，从根本上挑战了组织的边界。所有这些变化也影响了工人的地位（例如自由职业者、远程工作者、微型工作者等），独立工作变得越来越重要，为组织提供了更大的灵活性，但也导致了工作不稳定和不稳定。
时间监测和促进伤口愈合
协作机器人或配备机器人在包括建筑在内的不同行业的一系列复杂场景中为其使用提供了机会。作为通常用于自动化的工业机器人的一种变体，配角纳入了内置的安全措施，较低的成本和更容易的操作员编程。本文质疑有关建筑行业中协作机器人技术的吸收和实施的最新同行评审研究的状态。对文献进行了“地平线扫描”评论，以发现针对建筑行业的Cobotics研究的最新趋势和预测。地平线扫描目标是人类机器人协作（HRC）和其他针对建筑任务的人类机器人相互作用（HRI）的例子。通过检查在施工中应用HRC的位置，我们确定影响建筑柯比特未来的驱动因素，推动力和障碍。人类可读的任务模型以及视觉系统（例如增强现实或触觉反馈和可穿戴互动设备）是如何更好地采用HRC的强大推动力。大多数现有的研究在HRC规定的机器人相互作用方法中产生多样性，以克服静态方法，这非常适合回答建筑工地的不断变化的性质。建筑工地和工人看法的动态性质会影响行业中新技术的吸收，在该技术中，柯比特经常被误认为是高度自动化的工业武器。基于这些发现，需要通过成功的用例和案例研究建立信任，以表明成功的结果和生产力评估是为了克服建筑行业中的cobot采用障碍。
不确定性意识到伪装对象检测中的人机合作
伪装的对象检测（COD）是识别在其环境中识别对象的任务，由于其广泛的实际应用范围很快。开发值得信赖的COD系统的关键步骤是对不确定性的估计和有效利用。在这项工作中，我们提出了一个人机协作框架，用于对伪装物体的存在进行分类，利用计算机视觉模型（CV）模型的互补优势和无创的脑部计算机界面（BCIS）。我们的方法引入了一个多视障碍，以估计简历模型预测中的不明显，利用这种不确定性在培训过程中提高效率，并通过基于RSVP的BCIS在测试过程中为人类评估提供了低信任案例，以实现更可靠的决策。我们在迷彩数据集中评估了框架，与现有方法相比，平衡准确性（BA）的平均平均提高为4.56％，F1得分的平均提高为4.56％。对于表现最佳的细节，BA的改善达到7.6％，F1分数为6.66％。对培训过程的分析表明，我们的信心措施和精度之间存在很强的相关性，而消融研究证实了拟议的培训政策和人机合作的有效性
实用的协作感知：异步和多代理3D对象检测的框架
摘要 - 批判是基于激光雷达的对象检测方法的主要挑战，因为它使自我车辆无法观察到的感兴趣区域。提出的解决此问题的解决方案来自通过车辆到所有（V2X）通信的协作感知，这要归功于在多个位置存在连接的代理（Vehilect和智能路边单位）的存在，以形成完整的场景表示。V2X合作的主要挑战是绩效 - 带宽折衷方案，它提出了两个问题（i）应该在V2X网络上交换哪些信息，以及（ii）如何融合交换的信息。当前最新的最新方法可以解决中期方法，其中传达了点云的鸟眼视图（BEV）图像，以使连接剂之间的深层相互作用，同时减少带宽消耗。在达到强大的性能时，大多数中期方法的现实部署都受到过度复杂的体系结构和对代理间同步的不切实际的假设的阻碍。在这项工作中，我们设计了一种简单而有效的协作方法，基于从每个代理商中交换输出，从而实现更好的带宽性能折衷，同时最大程度地减少了单车检测模型所需的更改。此外，我们放宽了现有的有关代理间同步的最新方法中使用的假设，仅需要在连接的代理之间进行常用时间参考，这可以在实践中使用GPS时间实现。该代码将在https://github.com/quan-dao/practical-collab-ception中发布。在V2X-SIM数据集中进行的实验表明，我们的协作方法达到76.72平均平均精度，这是早期协作方法的性能99％，同时消耗了与晚期协作一样多的带宽（平均为0.01 MB）。
在图像分类中研究协作互动机教学
虽然以人为本的机器学习方法探索了互动循环中的各种人类角色，但出现了主动机器教学（IMT）的概念，重点是利用人类作为老师的教学技能来构建机器学习系统。但是，大多数系统和研究都专门用于单个用户。在本文中，我们在图像分类的背景下研究了协作互动式教学，以分析人们如何共同构建教学过程并理解他们的经验。我们的贡献是三倍。首先，我们开发了一个名为Teachtok的Web应用程序，该应用程序使用户组能够策划数据并逐步训练模型。第二，我们进行了一项研究，其中有十名参与者分为三个团队，这些团队在九天内竞争建立一个图像分类器。参与者在Focus小组中讨论的定性结果揭示了机器教学任务中协作模式的出现，协作如何帮助修改教学策略以及参与者对他们与Teachtok应用程序的互动的思考。从这些发现中，我们对基于互动，协作和参与机器学习的系统的设计产生了影响。
在EOSC-LIFE工作流程中实现公平的数字对象
工作流语言（CWL）[15]，更具体地说是抽象的CWL [20]（不可执行）描述变体，伴随本机工作流定义。这以跨工作流语言的互操作方式呈现结构，组成的工具和外部接口。wfms可以生成抽象的CWL，已经为银河系演示，旁边是“本机” Galaxy Workflow描述。此语言二元性是可重复性的重要保留方面，因为可以独立于其本机格式作为CWL访问工作流的结构和元数据，即使可能不再可执行，也可以以公平的格式捕获规范的工作流。本机格式的共同存在可以从特定的WFM中直接重复使用，从而受益于其所有功能。●使用最小信息模型的有关工作流及其工具的元数据：我们使用BioSchemas [16]配置文件
2025合作科学奖 - 专业心脏每日
•为研究项目培养创新的协作方法，这些方法提出了至少两个广泛不同学科的研究人员的新型研究人员。该提案必须集中于协作关系，以便没有至少两名联合首席研究人员及其各自的学科的努力，无法实现科学目标。•研究的组合和整合可能包括基本，临床，人群，行为和/或翻译研究。项目必须至少包括来自心血管和脑血管疾病以外的田野的CO-PI。•该奖项还旨在促进既定的和早期或中期研究人员之间的合作。•允许现有合作者的申请，前提是该提案是针对以前没有资助的一种新颖的想法或方法。在该奖项中，已通过AHA/VIVA医师研究奖和加利福尼亚核桃委员会指定了其他合作资金。请参阅共同资助的机会细节。