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转移可概括机器人操纵的基础模型
改善现实世界中通用机器人操纵的概括能力长期以来一直是一个重大挑战。现有的方法通常依赖于收集大规模机器人数据，这些机器人数据是昂贵且耗时的。但是，由于数据的多样性不足，他们通常会限制其在开放域中的能力，并具有新的对象和不同的环境。在本文中，我们提出了一种新颖的范式，该范式有效地利用了由Internet规模的基础模型生成的语言分割掩码，以调节机器人操纵任务。通过将蒙版模态整合到源自视觉基础模型的语义，几何和时间相关先验中，并将其方法呈现为端到端的策略模型，我们的方法可以有效地感知的对象姿势并启用样本有效的概括性学习，包括新的对象，包括新的对象，包括新的对象，semantic intancics，Semantic类别，语义类别，和统一的背景。我们首先引入了一系列基础模型，以跨多个任务进行基础语言需求。其次，我们基于模仿学习开发了一个两流2D策略模型，该模型可以处理原始图像和对象掩码，以以局部 - 全球知觉方式预测机器人动作。在Franka Emika机器人和低成本双臂机器人上进行的广泛的现实世界实验证明了我们提出的范式和政策的有效性。可以在link1或link2中找到演示，我们的代码将在https://github.com/mcg-nju/tpm上发布。
Jen-1 Dreamstyler：定制的音乐con
大型文本到音乐生成的模型已取得了重大进展，从而创造了从呈现的文本提示中创建高质量和各种音乐作品。但是，输入文本提示可能无法精确地捕获用户要求，尤其是当目标是生成从指定参考集合中得出的特定概念的音乐时。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，用于定制的文本到音乐生成，该方法可以从两分钟的参考音乐中限制概念，并生成一段符合该概念的新音乐。我们通过使用参考音乐微调验证的文本到音乐模型来实现这一目标。但是，直接对所有Pa-Rameters进行微调会导致过度拟合的问题。为了解决此问题，我们提出了一种关键参数调整方法，该方法使模型能够在保留其原始生成能力的同时吸收新概念。此外，我们在将多个概念引入验证的模型中时确定了潜在的概念冲突。我们提出了一种概念增强策略，以区分多个概念，从而使微型模型同时生成音乐，以同时融合了个人或多个概念。由于我们是第一个从事定制音乐生成任务的人，因此我们还为新任务引入了一个新的数据集和评估协议。我们提出的Jen1-Dreamstyler在定性和定量评估中都优于几个基线。演示将在https://www.jenmusic.ai/research#dreamstyler上找到。
认知科学：多学科简介
认知科学：多学科介绍会议：所有讲座都是异步的，这意味着您可以在您的时间，闲暇时观看录制的演讲视频。我们将在每个星期四下午2-3：30进行可选的现场讨论/朗诵，我们将讨论该周的主题并进行一些活动/演示/等。此现场朗诵还将被记录并上传到画布，并且不是强制性的（但鼓励它！）。讲师：Ryan Rhodes（Ryan.rhodes@rutgers.edu）办公时间：TBA。办公时间将通过帆布会议举行。课程网站：https：//rutgers.instructure.com/courses/123721课程材料读数：读数将在画布上提供。您不需要购买教科书！讲座视频：所有讲座都将记录下来并上传到画布。每个模块将有2-3个讲座视频。所有相关材料都可以在课程帆布站点上找到（请参见上文）。课程描述本课程是对认知科学新生领域的介绍。为了捕捉该领域的跨学科性质，我们将介绍各种学科的一系列主题和研究计划，包括哲学，计算机科学，认知心理学，神经科学，语言学和人工智能。本课程的目标是向您介绍认知科学的基础，帮助您欣赏多年来的发展该领域的发展，并允许您探索构成该领域的学科和跨学科的调查和生动辩论。这是一门仅在线，异步课程。所有课程活动都将在线组织，以便您自己完成。所有课程材料，包括讲座视频，阅读，测验，考试和讨论论坛，都将在画布上托管。您将负责观看讲座视频，并在自己的时间内完成所有作业，测验和考试。所有课程内容都将组织成主题的模块。您将负责每周完成两个模块。
国防部 - 论证书
非机密 空军部 2022 财年总统预算 附件 R-1 2022 财年总统预算 总义务授权 2021 年 5 月 5 日（单位：千美元） 拨款：3600F 研究、开发、测试与评估、空军计划 S 线元素 2020 财年 2021 财年 2022 财年 e 编号 项目 法案 实际* 颁布** 请求 c -- ------ ---- --- ---------- ---------- ---------- - 1 0601102F 国防研究科学 01 331,102 324,755 328,303 U 2 0601103F 大学研究计划 01 172,379 196,502 162,403 U 3 0601108F 高能激光器研究计划 01 13,736 15,057 U ---------- ---------- ---------- 基础研究 517,217 536,314 490,706 4 0602020F 未来 AF 能力 应用研究 02 79,854 79,901 U 5 0602102F 材料 02 212,551 237,847 113,460 U 6 0602201F 航空航天飞行器技术 02 148,176 164,426 163,032 U 7 0602202F 人类效能 应用研究 02 128,434 133,877 136,273 U 8 0602203F 航空航天推进 02 214,814 201,048 174,683 U 9 0602204F 航空航天传感器 02 210,940 232,876 193,514 U 10 0602212F 国防实验室研发项目 (10 U.S.C, Sec 2358) 02 100,519 U 11 0602298F 科技管理 - 主要总部活动 02 8,346 8,910 8,891 U 12 0602602F 常规弹药 02 132,090 127,193 151,757 U 13 0602605F 定向能技术 02 114,297 130,375 121,869 U 14 0602788F 主流信息科学与方法 02 214,376 215,275 169,110 U 15 0602890F 高能激光研究 02 47,462 29,155
2024嵌入式系统周
嵌入式系统周（ESWeek）是涵盖嵌入式系统和软件的所有方面的首要活动。通过将三个领先的会议（案例，代码+ISS和Emsoft）汇总在一起，一个研讨会，五个热门主题研讨会，五个特别会议，两个小组，十个教程，七个教程，七个教育课，两次与演示的比赛，一项博士学位。论坛和招聘活动。eSweek向与会者提供各种选择，揭示了最新的嵌入式系统设计和硬件/软件体系结构。此外，Esweek 2024还有一个特别小组来庆祝20年的Esweek。遵循有关三个会议的期刊集成出版物模型（案例，代码+ISS和Emsoft），所有介绍的常规论文均发布在有关集成电路和系统的计算机辅助设计的ACM交易中。此外，作者有可能在IEEE嵌入式系统信件中发表较晚的破碎论文，并在Esweek诉讼中发表纸张中的论文。周一，星期二和星期三的技术计划包括21次常规会议和5次会议。由于每篇论文的海报演示，参与者可以与作者讨论论文。尤其是在常规会议后安排一个海报会话。在星期二，我们进行了两次软件比赛。排列了两个面板。第一个小组在星期二晚上安排，以解决嵌入式系统和环境危机。第二个小组将庆祝Esweek 20周年，并在星期三下午安排。Esweek计划的重点是学术界和工业领导者的三个主题演讲。周一早上，研发工程师Jean-LouisColaço与ANSYS杰出工程师，对工具进行了讨论，以支持开发安全 - 关键的嵌入式软件。在星期二早上，康奈尔大学的史蒂文·J·杰克逊（Steven J. Jackson）教授就计算基础设施如何改变我们的星球以及行星思维如何改变我们如何进行计算基础架构的方式进行了讨论。最后，来自新加坡国立大学的图利卡·米特拉（Tulika Mitra）教授在星期三上午就嵌入式指数：里程碑，动力和边境进行了演讲。时间颁奖典礼的考验将于周二上午举行，以纪念Esweek先前版本发表的文章作者（分别是Case 2009，Codes+ISSS 2008和Emsoft 2008），并具有最大的影响。
国防部 2022 财年预算估算
非机密空军部 2022 财年总统预算附件 R-1 2022 财年总统预算总义务授权 2021 年 5 月 5 日（单位：千美元）拨款：3600F 研究、开发、测试与评估、空军计划 S 线元素 2020 财年 2021 财年 2022 财年 e 编号项目法案实际*颁布**请求 c -- ------ ---- --- ---------- ---------- ---------- - 1 0601102F 国防研究科学 01 331,102 324,755 328,303 U 2 0601103F 大学研究计划 01 172,379 196,502 162,403 U 3 0601108F 高能激光研究计划01 13,736 15,057 U ---------- ---------- ---------- 基础研究 517,217 536,314 490,706 4 0602020F 未来 AF 能力 应用研究 02 79,854 79,901 U 5 0602102F 材料 02 212,551 237,847 113,460 U 6 0602201F 航空航天飞行器技术 02 148,176 164,426 163,032 U 7 0602202F 人类效能 应用研究 02 128,434 133,877 136,273 U 8 0602203F 航空航天推进 02 214,814 201,048 174,683 U 9 0602204F 航空航天传感器 02 210,940 232,876 193,514 U 10 0602212F 国防实验室研发项目（10 USC，Sec 2358） 02 100,519 U 11 0602298F 科技管理 - 主要总部活动 02 8,346 8,910 8,891 U 12 0602602F 常规弹药 02 132,090 127,193 151,757 U 13 0602605F 定向能技术 02 114,297 130,375 121,869 U 14 0602788F 主流信息科学与方法 02 214,376 215,275 169,110 U 15 0602890F 高能激光研究 02 47,462 29,155 U 16 1206601F 空间技术 02 155,984 U ---------- ---------- ---------- 应用研究 1,687,989 1,560,836 1,312,490 17 0603032F 未来空军综合技术演示 03 147,350 131,643 U 18 0603112F 武器系统的先进材料 03 58,657 60,059 31,905 U 19 0603199F 维持科学与技术 (S&T) 03 14,376 16,902 21,057 U R-122BAS：2022 财年总统预算（总基础发布版本），截至 2021 年 5 月 5 日 14:49:13 第 F-3 页 非机密 第 1 卷 - vii
caracterizacióndeactinobacterias raras，degradoras de ...
木质素的物理化学特征及其在纤维素中的压实会阻碍大量植物生物量的生物技术开发。 div>lacasas构成了介入木质素脱位的多重氧化酶的亚家族。 div>虽然它们在真菌中广泛特征，但对原核生物中拉法萨的多样性和功能的研究尤其集中在链霉菌SP的酶同工型上。 div>在这项工作中，分离了20种土壤放线菌菌株。 div>在与瓜亚科的定性试验中证明了其中17种的LACASA活性，并详细描述了两种选定的菌株。 div>16S rRNA基因序列的形态测试和分析表明，这两个分离的属于tsukamurella和纤维菌粒状细菌。 div>在搅拌淹没培养中，AC01（Tsukamurella sp。）表示108 U/L。 l。的最大ABTS氧化活性（2,2'-Azino-bis-（3-乙基苯甲酰唑林-6-磺酸盐）另一方面， AC18（纤维素微生物sp。） div>表现出大于其余16个菌株的瓜亚科的氧化活性，并且被证明对有毒铜水平具有抵抗力，获得了0.56 U/L的最大氧化值。 div>这些结果表明，在分离的AC18中，底物或电感器特异性的现象，表达的调节剂和可量化的LACASA活性将起作用。 div>除了促进其与真核生物的进化关系之外，新的木质纤维素放线杆菌段的基因组和功能表征还将扩大具有特定生物技术应用的氧化还原中心的范围。 div>
登记册
请参阅上一页，了解每个会议的具体时间和房间。53A 人工智能辅助系谱学的第一步 Steve LiƩle 此演示专为人工智能经验较少的人士设计，将帮助您创建有效的提示，从文档中提取信息并总结和翻译其内容。在这一小时结束时，您将能够将人工智能应用于真实的家谱记录。53B 常染色体 DNA 和人工智能：21 世纪基因系谱学 Josiah Schmidt 深入研究人工智能与常染色体 DNA 分析的交集。您已经完成了基本的 DNA 试剂盒并获得了结果，现在探索如何使用人工智能工具来增强您对共享匹配、细分数据、关系预测等的理解。 53C 人工智能 - 家谱 Steve LiƩle 一旦你有了一点人工智能经验，你就可以改进和提升你的人工智能家谱实践了。现在，我们将深入研究如何构建你的提示以提取更多数据，以及如何使用合乎逻辑的分步方法来处理复杂的家谱记录以获得精确的结果。 53D 用线粒体为你的研究增添力量！ Jim Brewster 线粒体由母亲传给女儿，是你家谱的强大力量，也许正是你突破障碍所需要的东西！ 53E 人工智能问答：是时候回答你的许多人工智能问题了 Steve LiƩle 现在，你肯定有很多问题，而且你可能已经注意到了桌子上的那些索引卡。记下您的问题，然后花一个小时与史蒂夫一起观看一些人工智能如何为您工作的演示，并获得问题的答案。53F Y - DNA：自公元前 300,000 年以来让男人感到重要 Jim Brewster 和我们一起探索 Y 染色体的奇妙世界，以及它能告诉您有关直系父系的信息。了解匹配和单倍群的工作原理以及它们如何帮助您的家谱。53G 训练我们的 AI 霸主：真正有用的聊天机器人指南 Steve Little 和 Jim Brewster 与 Jim Brewster 和 Steve Little 一起了解聊天机器人的真正“思考”方式。探索现代人工智能如何将基因系谱研究从令人沮丧变为梦幻！吉姆将揭示创造真正有用的 AI 助手背后的谨慎训练过程，而史蒂夫将解读他们的决策过程并解释他们为什么会做出这样的反应。了解如何让人工智能为您服务！
Mphasis 与 AWS 合作推出用于金融服务的 Gen AI Foundry ~ 从核心平台现代化到智能文档处理，Gen AI Foundry 将为金融机构提供支持并帮助最大限度地发挥技术的影响力。
纽约，2024 年 4 月 14 日 Mphasis（BSE：526299；NSE：MPHASIS）是一家专注于云和认知服务的信息技术 (IT) 解决方案提供商，今天宣布与亚马逊网络服务 (AWS) 达成一项多年期全球协议。此次合作标志着 Mphasis 建立了由 Mphasis.AI 领导的 Gen AI Foundry，这是一个专注于人工智能 (AI) 解决方案、AI 用例评估、咨询和业务转型的专门业务部门。Gen AI Foundry 将作为一个动态平台，用于建模行业用例和开发概念验证 (POC) — 最初在金融服务行业内，并计划扩展到其他领域。这个虚拟论坛将为客户提供机会在纽约的 Mphasis 体验中心或纽约的 AWS 高管简报中心 (EBC) 体验演示和 POC，展示根据客户需求和目标量身定制的生成式 AI 解决方案。随着生成式 AI 成为一种强大工具，Foundry 致力于推动其在金融服务公司的应用，帮助提高效率并促进业务转型。智能文档处理 (IDP) 等解决方案可自动提取和分析数据，最大限度地减少错误并简化工作流程，从而节省大量时间和成本。此外，利用生成式 AI 进行联络中心转型可通过自动化流程和个性化互动提高客户参与度和运营效率。“我们与 AWS 的合作标志着 Mphasis 在提供云和认知服务领域的尖端解决方案方面迈出了重大一步。由 Mphasis.AI 领导的金融服务 Gen AI Foundry 是我们致力于为客户加速 AI 应用和业务现代化的承诺。通过利用 AWS 生成式 AI 和数据服务的强大功能，我们准备在金融服务行业树立新的标杆。这一举措强化了我们成为全球企业创新驱动力的愿景，提供可扩展、可持续的技术解决方案，”Mphasis 首席执行官兼董事总经理 Nitin Rakesh 表示。Gen AI Foundry 符合 Mphasis 的愿景，即全面融入金融服务领域，成为值得信赖的提供商，为财富 100 强银行、经纪公司和保险公司提供有针对性的产品和解决方案。用例将集中在关键行业应用，例如用于核心平台现代化的生成式 AI、银行的合同管理、新银行账户的智能文档处理、抵押贷款处理、保险公司的索赔处理以及调查金融犯罪。“AWS 很高兴与 Mphasis 合作，支持为金融服务行业引入 Gen AI Foundry。Mphasis 在 AWS 服务和 AI/ML 功能方面的专业知识，AWS 全球金融服务董事总经理兼总经理 Scott Mullins 表示：“Gen AI Foundry 的卓越表现与 AWS 的卓越表现相得益彰，再加上他们对行业特定解决方案的专注，与我们通过云计算和生成式 AI 的变革能力实现客户创新的使命完美契合。我们期待看到 Gen AI Foundry 帮助企业利用 AWS 先进的 AI 和机器学习服务，在当今的竞争环境中获得更好的体验和更高的效率。”