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视觉任务的通才建模界面
我们提出了指示插道，这是一个将计算机视觉任务与Human指令保持一致的统一且通用的框架。与现有的方法相比，将先验知识整合并预先定义了每个视觉任务的输出空间（例如，构想和坐标），我们将各种视觉任务施加到人类直觉的图像操纵程序中，其输出空间是一个灵活的交互式像素空间。具体而言，该模型是建立在扩散过程的基础上的，并经过培训可以根据用户说明进行预测像素，例如将男人的左肩围绕红色或左右涂上蓝色面具。指示示例可以处理各种视觉任务，包括未识别任务（例如分割和关键点）和生成任务（例如编辑和增强）和在新颖数据集中胜过先前的方法。这代表了朝着视觉任务的通才建模界面迈出的坚实一步，在计算机视觉领域中推进了人工通用的intel。
支持HB 6928的证词 - 康涅狄格州大会
代表康涅狄格州保护选民联盟（CTLCV），这是一家全州环境非营利组织，致力于保护康涅狄格州的空气，土地，水和气候，我们为HB 6928的大力支持提供了这一证词。该法案将使市政当局单独或集体建立市政电气聚合计划，从而增加消费者选择，降低电力成本，并加速过渡到更清洁，更可持续的能源未来。
课程规格一般信息
课程介绍，范围和概念1-理解和利用微生物多样性2-微生物生长动力学3-微生物生物技术产品开发的途径4-蛋白质表达和分泌5-抗生素产生6-工业酶7-工业酶7-医学相关的产品8-医学相关产品8-金属浸出和生物植物9-生物疾病的生物疗法 - 生物疗法10-生物疾病 - epectious disosion disopious disopious disopious to to -aep aep operist operist op aep aep aep to to -aeap oep to -aep to -aep to -aep sop to -aep aep to s 10-室内生物学污染12-微生物修复13-
视力的测试时间零射线概括...
大型视觉模型的发展，无明显的剪辑，已经催化了对有效适应技术的研究，特别着眼于软及时调整。联合使用，使用单个图像的多个增强视图来增强零击的概括，它正在成为互动的重要领域。这主要指导研究工作，以进行测试时间及时调整。相比之下，我们为t estime a u Megentation（MTA）引入了强大的m eanshift，该方法超过了基于及时的方法而无需进行此类训练程序。这将MTA定位为独立和基于API的应用程序的理想解决方案。此外，我们的方法不依赖于某些先前测试时间augting技术中使用的临时规则（例如，置信度阈值）来过滤增强视图。相反，MTA将每种视图的质量评估变量直接纳入其优化过程，称为inllielness评分。该分数通过寻求过程进行了共同优化，从而导致有效的训练和无参数方法。我们在15个数据集上广泛地标记了我们的方法，并演示了MTA的优势和计算效率。在零摄像机模型和最先进的几种方法的顶部轻松部署为插件模块，MTA显示了系统的和一致的改进。
《人工智能法案》和通用人工智能：规划前进的道路
1 研讨会于 2023 年 7 月在阿姆斯特丹大学举行。更全面的建议版本将在即将发表的文章中发表。我们感谢各位参与者在研讨会期间和之后的宝贵意见（参加研讨会并不等于认可下文列出的所有建议）：Bettina Berendt 博士（柏林工业大学互联网与社会教授）、Ian Brown 博士（里约热内卢热图利奥·瓦尔加斯基金会法学院技术与社会中心客座教授、顾问）、Nick Diakopoulos 博士（西北大学传播学和计算机科学教授（特聘））、Tim de Jonge（拉德堡德大学博士候选人）、Christina Elmer（多特蒙德大学数字新闻/数据新闻教授）、Natali Helberger 博士（阿姆斯特丹大学杰出法学与数字技术大学教授）、Clara Helming（AlgorithmWatch 高级政策与宣传经理）、Karolina Iwańska（欧洲非营利组织中心数字公民空间顾问）法）、Frauke Kreuter 博士（慕尼黑大学统计与数据科学教授）、Laurens Naudts 博士（阿姆斯特丹大学法学博士后研究员）、Liliane Obrecht（巴塞尔大学法学博士生）、des 博士。 Angela Müller（AlgorithmWatch 政策与宣传主管）、Estelle Pannatier（AlgorithmWatch CH 政策与宣传经理）、Stanislaw Piasecki 博士（阿姆斯特丹大学法学博士后研究员）、João Quintais 博士（阿姆斯特丹大学信息法助理教授）、Matthias Spielkamp（AlgorithmWatch 创始人兼执行董事）、Daniel Oberski 博士（乌得勒支大学健康数据科学教授）、Ot van Daalen 博士（律师；阿姆斯特丹大学信息法讲师和研究员）、Kilian Vieth-Ditlmann（AlgorithmWatch 政策与宣传副团队负责人）、Sophie Weerts 博士（洛桑大学公法副教授）、Frederik Zuiderveen Borgesius 博士（拉德堡德大学 ICT 和法律教授）。此外，我们感谢以下专家对研讨会成果的宝贵书面反馈：Nikolett Aszódi（AlgorithmWatch 政策与宣传经理）、Paul Keller（Open Future 政策总监）和 Alex Tarkowski（Open Future 战略总监）。
2022 年 DGS 命令第 XX 号 - 航运总局
主题-为参加出海前和出海后能力培训课程的候选人提供性别敏感性培训。 1. 鉴于《1995 年标准培训与发证公约》第 14 号决议（促进妇女参与海事行业），请各国政府：i. 特别考虑确保男女在海事行业所有部门享有平等的机会。ii. 强调妇女在航海职业中的作用，并促进她们更多地参与海事培训和海事行业的各个层面。 2. 鉴于《2006 年海事劳工公约》（MLC）通过了关于促进女海员机会的第 II 号决议，以促进男女机会平等；请理事会在使用资源时优先考虑考试测量员，以进一步促进女海员的职业机会和适当的工作和生活条件。 3. 鉴于 2010 年 STCW 公约第 14 号决议（促进妇女参与海事行业）重申了 1995 年 STCW 公约的早期决议，并进一步邀请各国政府和业界：i. 努力考虑在国际层面上确定和克服现有制约因素的方法，例如培训船上缺乏供妇女使用的设施，以便妇女可以充分、不受阻碍地参与航海活动，从而有效促进实现千年发展目标 (MDG)3（促进性别平等和增强妇女权能）；
学习空间和时间中的自相似性作为视频动作识别的广义运动
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态，因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中，我们提出了一种基于时空自相似性（STSS）的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧，STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值，它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS，让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY，可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练，无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积，它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动，从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明，该方法优于以前的运动建模方法，并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上，该方法取得了最佳效果。
FedDG：通过连续频率空间中的情节学习对医学图像进行分割的联合域概括
联合学习允许分布式的医疗机构可以协作学习具有隐私保护的共享预测模型。在临床部署时，接受联邦学习的模型仍会在联邦外面完全看不见的霍斯群岛上使用时仍会遭受性能下降。在本文中，我们指出并解决了联合域的生成（FedDG）的新型问题设置，该设置旨在从多个分布式源域中学习联合模型，以便它可以直接概括为看不见的目标域。我们提出了一种新颖的方法，在持续频率空间（ELCF）中称为情节学习，通过启动每个客户端在数据分散率的挑战性约束下利用多源数据分布来利用多源数据分布。我们的方法通过有效的连续频率空间插值机制以隐私保护方式传输客户之间的分布信息。通过转移的多源分布，我们进一步仔细设计了面向边界的情节学习范式，以将本地学习暴露于域分布变化，尤其是在医学图像分割场景中尤其满足模型概括的挑战。在两个医学图像分割任务上，我们的方法的有效性优于最先进的表现和深入消融实验。可以在https://github.com/liuquande/feddg-elcfs上使用代码。
赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富嵌入的策略
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法，例如大型语言模型 (LLM)，在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此，人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战，重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势，但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制，我们引入了一个框架，用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法，当链接到大量通用 KG 时，适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强，Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中，从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现，这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。