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您说话时开车：在自动驾驶汽车中启用与大语言模型的人类互动
自动驾驶汽车的未来在于以人为中心的设计和先进的AI Capabilies。未来的自动驾驶汽车不仅会跨乘客，而且还将互动并适应他们的欲望，从而使旅程变得舒适，有效且令人愉悦。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，该框架利用大型语言模型（LLMS）来增强自动驾驶汽车的决策过程。通过整合LLMS的自然语言能力和上下文理解，专业工具使用，协同推理，并与自动驾驶汽车的各种模块进行作用，该框架旨在将LLMS的先进语言和推理能力无缝整合到自动驾驶中。拟议的框架具有革新自动驾驶汽车运行方式，提供个性化援助，持续学习和透明决策的潜力，最终为更安全，更有效的自动驾驶技术做出了贡献。
使农民能够通过游戏理论和人工智能服务印度科学研究所，班加罗尔
人工智能（AI）结合了计算机科学和强大的数据集，以解决问题。AI于1985年首次由McKinion和Lemmon在农业中使用，以开发一种名为Gossym的棉花作物仿真模型，该模型使用AI来利用大量的农业数据来优化棉花生产，并应用先进的分析技术来找到模式，并发现新颖的见解。今天，AI在农业中起着至关重要的作用，以确定最佳的灌溉时间表，养分施用时间，监测植物健康，检测疾病，识别和清除杂草，并建议有效的害虫控制方法和合适的农艺产品。在作物管理中，这些解决方案可以进一步分为农作物疾病诊断，产量预测，作物建议，价格预测和市场设计等领域。但是，由于这些技术的复杂性和缺乏专门针对农业领域的用户友好平台的复杂性，印度农业景观中的AI和机器学习（ML）仍然有限。
启用分布式量子传感器以同时测量遥远的位置
量子现象，例如叠加和纠缠，可以用来更精确地测量两个遥远空间中不同时钟的时间。同样，如果您有两个物理量，一个在首尔，一个在釜山中，则可以在首尔和釜山共享纠缠状态，然后同时测量两个物理量，而不是分别测量首尔和釜山的物理量。
在分子通信中启用算术操作
摘要 - 在当前的分子通信（MC）系统中，在纳米级进行计算操作仍然具有挑战性，限制了它们在复杂场景中的适用性，例如自适应生化控制和先进的纳米级传感。为了克服这一挑战，本文提出了一个新颖的框架，该框架将计算无缝整合到分子通信过程中。该系统可以通过将数值分别编码为每个发射机发出的两种类型的分子来分别表示正值和负值，从而启用算术操作，即添加，减，乘法和除法。特别是，通过传输非反应性分子来实现添加，而减法采用在传播过程中相互作用的反应性分子。接收器解调分子计数以直接计算所需的结果。对位错误率（BER）的上限的理论分析和计算模拟确保了系统在执行复杂算术任务时的鲁棒性。与传统的MC方法相比，所提出的方法不仅在纳米级的基本计算操作中，而且为智能，自主分子网络奠定了基础。
AWS规定指导 - 为亚马逊销售合作伙伴启用业务报告和生成AI功能
Understand application authorization .............................................................................................. 12 Authorize vendor groups for application access ............................................................................ 13 Connect to the SP-API .............................................................................................................................. 13 Building a data ingestion pipeline ............................................................................................... 14 Implementing analytics capabilities ............................................................................................ 16 Implementing generative AI ......................................................................................................... 18
焦点可调的两光子纤维镜在选定的深度处启用体内成像
微型的两光子成像设备可以在体内和亚细胞分辨率下进行实时成像，这对于临床应用和基础研究（例如神经科学）非常有价值。但是，在不同深度下实现高质量的体积成像仍然具有挑战性。在这项研究中，我们证明了2p纤维镜在直径350μm和400μm深度的圆柱体积上进行三维成像。深度扫描是通过将基于微电视的变种透镜（VL）纳入二维扫描2P Fiberscope来实现的，该扫描的焦点是通过调节VL驱动电压来调节的。首先使用幻像表征纤维镜的性能，然后通过对荧光染色的静电板和GFP小鼠脑切片以及体内动态GCAMP基于醒的小鼠中皮质神经元的基于体内动力学的钙成像来证明。
Space-O-Ran：在6G中启用智能，开放和可互操作的非地面网络
摘要 - 非事物网络（NTN）对于无处不在的连通性至关重要，可在遥远和非层面区域提供覆盖范围。但是，由于目前NTN是独立运作的，因此他们面临诸如隔离，可扩展性有限和高运营成本等挑战。与地面网络集成卫星的明显，提供了一种解决这些局限性的方法，同时通过应用人工智能（AI）模型实现自适应和成本效益的连接。本文介绍了Space-O-Ran，该框架将开放式无线接入网络（RAN）原理扩展到NTN。它使用分布式空间运行智能控制器（Space-rics）的层次结构闭环控制，以动态管理和优化两个域之间的操作。为了启用自适应资源分配和网络编排，所提出的体系结构将实时卫星优化和控制与AI驱动的管理和数字双（DT）建模集成在一起。它结合了分布式空间应用程序（SAPP）和分离的应用程序（DAPP），以确保在高度动态的轨道环境中的稳健性能。核心功能是动态链接接口映射，它允许使用卫星上的所有物理链接适应特定的应用程序要求并更改链接条件。仿真结果通过分析不同NTN链接类型的LAS限制来评估其可行性，表明群集内协调在可行的信号延迟范围内运行，而将非实时时间任务降低到地面基础架构对地面基础设施的降低可以增强对第六代（6G）网络的可扩展性。
Lumi-LAB：一个基础模型驱动的自主平台，可以发现新的电离脂质设计用于mRNA的脂质设计
分子发现的复杂性需要有效地播放庞大而未知的化学空间的自主系统。虽然将人工智能（AI）与16个机器人自动化相结合已加速发现，但其应用程序仍在稀有历史数据的领域17中受到限制。一个这样的挑战是脂质纳米颗粒（LNP）的设计，用于18个mRNA传递，它依赖于专家驱动的设计，并受到有限数据集的阻碍。19在这里，我们介绍了一种自动驾驶实验室（SDL）系统Lumi-LAB，该系统通过将分子基础模型与自动化的21个主动学习实验工作流相结合，从而可以使用最小的湿LAB数据进行有效的学习20。通过十个迭代循环，Lumi-LAB合成22，并评估了1,700多种LNP，与临床认可的基准相比，人支气管细胞中具有优质mRNA转染的可离子脂质23人支气管细胞的效力。出乎意料的是，24个自主透露的溴化脂质尾巴是一种新型功能，从而增强了mRNA递送。25体内验证进一步证实，含有表现最佳的26个脂质Lumi-6的LNP在鼠模型中的肺上皮细胞中的基因编辑功效达到20.3％，27个在我们的知识中，在鼠类模型中27次超过了吸入的LNP介导的CRISPR-Cas9递送28的LNP LNP介导的CRISPR-CAS9递送的效率最高。这些发现证明了Lumi-LAB是一个强大的，数据效率的29平台，用于推进mRNA传递，强调了AI驱动的自主30系统在材料科学和治疗发现中加速创新的潜力。31
融合力量：启用21世纪美国统治
关于初步报告，本报告包括委员会的工作组会议提出的建议，并反映了专员的集体观点和专业知识，并提供了下面列出的顾问，专家简报员和委员会工作人员的意见。在制定本报告时，所有专员都有机会审查和提供反馈。大多数专员提供了实质性意见，该投入已纳入最终版本，并同意向公众发布。委员会联合主席Risch和Cantwell参议员为制定本报告提供了指导，但没有参与该报告的具体政策建议的制定。作为合作主持人，参议员提供了战略方向，并支持委员会在融合能源和技术竞争力方面提高美国领导力的更广泛的使命。委员会工作人员Paul“ P.J.” Maykish David Lin Abigail Kukura Nina Badger Caleb Barnes Nicholas Furst顾问委员会工作人员Paul“ P.J.” Maykish David Lin Abigail Kukura Nina Badger Caleb Barnes Nicholas Furst顾问
启用Academy_website的课程列表
这是一门介绍课程，涵盖了定义软件界面中可用的软件，基本选项和术语的各种概念和术语，用于在Revit环境中成功应用和实施项目，以及从2D创建3D的过程，以及从2D创建3D的过程，以及各种参数。参与者还将引入起草工具，例如型号线，详细行，矩形，多边形，圆，滤清器，滤波器，弧，椭圆，以及修改选项设置，以及控制图形和其他接口设置，例如可见性图形和视图范围。在课程结束时，参与者将拥有成功建立一个修订项目以实现联合模型的技能，并能够在表格中呈现以提交目的。