XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHindSight
社论：生长素在植物 - 微生物相互作用中的作用
植物激素生长素调节植物生长和发育的许多重要方面（Lavy and Estelle，2016年）。越来越多的证据表明生长素调节植物宿主与其相关微生物之间的相互作用，包括有益的共生体，内生菌和引起疾病的致病生物。因此，生长素也被微生物生成或分解了影响宿主信号，生理和发育不足为奇。此外，最近的研究表明，生长素（尤其是吲哚-3-乙酸，IAA）可以充当信号分子，直接影响微生物发育和/或基因表达（Kunkel and Johnson，2021）。在本研究主题中，我们邀请研究人员提交文章，调查生长素影响宿主和/或微生物生物学的各种方式。自2021年底发布电话以来，我们仅收到了与此主题相关的少数手稿。在事后看来，考虑到这一调查领域的新事物，这并不意外。本研究主题中的四篇文章报告报告了通过植物相关的微生物和生长素在调节植物微生物相互作用中的作用来推进IAA的合成和修饰。
2015-2030 年战略规划
“科蒂姆学院”后来被称为 CMS 学院，由英国圣公会传教士协会于 1817 年创立。在创立之初，印度尚无开创高等教育的学院和大学。回想起来，我们可以自豪地说，CMS 学院定下的基调决定了印度这一地区现代高等教育的进程。在早期，课程包括拉丁语、希腊语、希伯来语、数学、历史和地理，以及英语、马拉雅拉姆语、梵语和叙利亚语。特拉凡科印刷之父本杰明·贝利牧师是学院的第一任校长。正是他培育了学院，并将其打造成为一所通识教育机构。1857 年，学院成为马德拉斯大学的附属学院。 1864 年，该学院出版了南印度第一本学院杂志《科蒂姆学院季刊》。该学院杂志更名为《Vidya Sangrah》，并沿用这一名称。该学院于 1913 年开始招收女学生，标志着其女性教育的百年历史。在其存在的每个阶段，学院都以多种方式悄悄地革新和引导社会思维，从而提高人类尊严和兄弟情谊。
5G 中的人工智能：在线分布式迁移学习的案例......
摘要 — 迁移学习不是从头开始训练，而是利用现有模型来帮助训练更准确的新模型。不幸的是，在分布式云边缘网络中实现迁移学习面临着关键挑战，例如在线训练、不确定的网络环境、时间耦合控制决策以及资源消耗和模型准确性之间的平衡。我们将分布式迁移学习表述为长期成本优化的非线性混合整数程序。我们通过利用保留先前决策和应用新决策之间的实时权衡来设计多项式时间在线算法，这些算法基于每个单个时隙的原始对偶一次性解决方案。在协调模型放置、数据调度和推理聚合的同时，我们的方法通过结合现有的离线模型和正在训练的在线模型来生成新模型，这些模型使用基于动态到达的数据样本的推理自适应更新的权重。我们的方法可以证明，事后看来，推理错误的数量不超过单个最佳模型的常数倍，并且实现了总成本的恒定竞争比。评估证实了我们的方法与其他方法相比在实际跟踪中具有更优异的性能。
赢得 - 空军协会
前言 5 介绍 7 ATF 之前 9 事后诸葛亮 11 设计挑战 11 实现隐身 12 兼职人员的终结 12 交配之舞 14 新型战斗机设计 15 革命性的航空电子系统 17 制定我们最初的 ATF 提案 18 帕卡德委员会的余波 19 第一轮获胜者：洛克希德和诺斯罗普 21 开始最后一轮 21 组建 F-22 团队 22 团队关系 24 欣然接受 25 发动机排气喷嘴惨败 27 蓝色二号演习 27 我们的制胜策略 28 放弃我们的设计：伟大的 90 天消防演习 29 投资于模拟能力 30 正确引导工程师 31 SAB 挑战 32 空军将领的权衡 35 完善的航空电子演示计划 36 来自前 37 启动 IPT，独特的 SPO 稳定性 37 创建原型 38 改进 PSC 41 挺过切尼的 MAR 43 ATF 飞行 43 制定最终提案 46 F-22 团队获胜 49 结语：F-22 ATF 团队为何成功？ 50
深层视觉引导和深层增强学习算法，用于用于功率分配的多人孔组装任务，实时运行robo
摘要功率分销网络的检查和维护对于有效地向消费者提供电力至关重要。由于电源分配网络线的高电压，手动现场直线操作很难，有风险和不足。本文研究了一个具有自主工具组装功能的功率分配网络实时运营机器人（PDLOR），以替代各种高风险电气维护任务中的人。为了应对PDLOR的动态和非结构化工作环境中工具组装的挑战，我们提出了一个框架，该框架包括深层视觉引导的粗糙本地化以及先验知识以及模糊逻辑驱动的深层确定性策略梯度（PKFD-DPG）高级装配算法。首先，我们提出了基于Yolov5的多尺度识别和本地化网络，该网络使PEG-HOLE可以快速接近并减少无效的探索。第二，我们设计了一个主要的合并奖励系统，其中主线奖励使用事后的经验重播机制，而辅助奖励基于模糊的逻辑推理机制，解决了学习过程中无效的探索和稀疏奖励。此外，我们通过模拟和物理实验来验证提出算法的有效性和优势，并将其性能与其他组装算法进行比较。实验结果表明，对于单芯组装任务，PKFD-DPG的成功率比具有功能的奖励功能的DDPG高15.2％，比PD力控制方法高51.7％。对于多工具组装任务，PKFD-DPG方法的成功率比其他方法高17％和53.4％。
积极的安全文化 - IFALPA
积极的安全文化 注：本文取代了 14AAPBL01。 引言 人们普遍认为商业航空是安全的。然而，必须理解并接受这样一个事实：航空是一个复杂的安全敏感系统。当航空系统或子系统失去及时管理变化或意外事件的能力时，就会发生严重事件或事故。只有通过持续细致地识别危险并正确管理风险，才能实现当前的安全统计数据并将继续改善。任何程度的自满都会产生负面影响。 安全记录不佳通常发生在未完全实施或遵守 SARP，或者未及时识别和管理风险的情况下。要有效管理风险，首先需要识别和研究风险。识别潜在系统故障和预测可能的不良结果的一个关键主动方法是建立非惩罚性报告系统，而这只有在积极的安全文化中才有可能。并非所有错误或遗漏都会成为事故，因此可能会被隐藏起来；然而，不受约束的员工安全报告可能会暴露系统内功能的意外组合，作为事故或事件的前兆。这些前兆一旦确定并确定，就必须及时采取行动，以减轻相关风险并降低发生事故或事件的可能性。还必须理解，错误是一种行为、断言，
企业家的心胸外科医生
曾经认为，成为世界上少数几位女性心脏外科医生之一是我最独特的品质。自1948年成立美国胸外科委员会以来，大约200名妇女获得了心胸外科手术的董事会认证。实际上，直到1961年，第一位妇女才能够在这个以男性为主的领域获得董事会认证。我参加董事会考试的那一年，该领域只有100名女性。然而，我是一名女性练习心胸外科医生，这对我来说更为独特。我还没有见过一个。我有信心它们存在，尤其是鉴于本科学校现在提供双MD-MBA学位的事实。实际上，我自己的母校，位于纽约Schenectady的联合学院提供了一项领导力学计划，学生可以在八年的学术轨道上获得BS，MD和MBA。事后看来是20/20，我无法想象为什么医生不会踏上最终导致商业学位的学术途径。这样说，我自己通往MBA的道路有点circuit缩，但是获得MD和获得MBA之间有一定的融合。最简单的话来说，成为医生的动机是我可以治愈人，并且获得商业学位的动力是我可以治愈更多的人。在我申请加州大学洛杉矶分校管理学院时，我是洛斯·安格莱斯（Los Angeles）Cedars-Sinai Medical Center的机械辅助设备计划的主任，在那里我享受了作为心脏移植的实践
大语模型时代的建筑代理系统
建立可以推理，适应和与环境互动的智能自治系统一直是人工智能的长期目标。本文通过深度学习革命探索了代理系统的演变，从强化学习到现代大型语言模型（LLM），重点关注创建可靠的自主媒介所需的关键组成部分。首先，我们解决了深度强化学习（RL）中泛化的基本挑战，引入了一个系统的框架，用于评估和改善学习政治在环境中的掌握方式转移的方式。在此基础上，我们提出了事后的任务Relabeling（HTR），这是一种新颖的方法，它使Meta-RL算法能够在稀疏的奖励环境中学习适应策略，而无需在培训期间需要密集的奖励信号。最后，我们解决了使用大型语言模型建立可靠代理的新兴挑战。LLMS展示了前所未有的推理能力，但它们作为自主代理的有效性受其架构中的基本限制的限制 - 最值得注意的是，他们的无状态性质和固定上下文窗口。我们提出了一个由操作系统启发的框架，使LLMS能够管理自己的内存和状态，介绍虚拟上下文管理和自我指导的内存操作等概念。模因表明，通过将LLM视为一个新的计算基本单位 - 类似于CPU是传统操作系统中的基本单位 - 我们可以构建更可靠和有能力的自主剂。一起，这些系统追踪了代理AI系统的演变，并提供了创建更可靠和有能力的自主代理的关键构建块。通过解决概括，适应和内存管理方面的核心挑战，本文为工程设计下一代的AI系统建立了基础，该系统可以有效地推理并与世界互动。
ASHA：通过人机协同强化学习实现辅助远程操作
摘要 — 构建用于通过任意、高维、嘈杂的输入（例如，网络摄像头的眼部注视图像）控制机器人的辅助界面可能具有挑战性，尤其是在没有自然的“默认”界面的情况下推断用户期望的操作时。通过在线用户对系统性能的反馈进行强化学习为这个问题提供了一个自然的解决方案，并使界面能够适应个人用户。然而，这种方法往往需要大量的人在环训练数据，尤其是在反馈稀疏的情况下。我们提出了一种从稀疏用户反馈中有效学习的分层解决方案：我们使用离线预训练来获取有用的高级机器人行为的潜在嵌入空间，这反过来又使系统能够专注于使用在线用户反馈来学习从用户输入到期望的高级行为的映射。关键见解是，使用预训练策略可使系统从稀疏奖励中学到比单纯的强化学习算法更多的知识：使用预训练策略，系统可以利用成功的任务执行来重新标记用户在未成功执行期间实际想要做的事情。我们主要通过一项用户研究来评估我们的方法，该研究有 12 名参与者，他们使用网络摄像头和他们的目光在三个模拟机器人操作领域执行任务：拨动电灯开关、打开架子门以接触里面的物体以及旋转阀门。结果表明，我们的方法在不到 10 分钟的在线训练中成功地学会了从稀疏奖励中将 128 维凝视特征映射到 7 维关节扭矩，并无缝帮助采用不同凝视策略的用户，同时适应网络摄像头输入、任务和环境的分布变化。
引用本文：Dennis Broeders、Els de Busser、Fabio Cristiano 和 Tatiana Tropina (2022) 根据新的网络规范和国际法解释重新审视过去的网络行动：逐渐接近沙线？，网络政策杂志，7:1，97-135，DOI：10.1080/23738871.2022.2041061
摘要 本文通过重新评估五次重大的（据称是国家主导的）网络行动，追溯了国际法和国际网络规范对网络空间负责任国家行为的解释的演变：Stuxnet 2010；Belgacom 2013-2014，乌克兰电网 2015，美国总统大选 2016，以及 NotPetya 2017。以最近的规范发展和新兴的国家实践为主要参考点，本文探讨了当前的规范格局如何揭示这些过去行动的性质、（不）合法性和（不）合法性。对于每个案例，分析涉及：i）引发违反规范、原则和国际法的因素；ii）近期规范来源和国际法解释的法律和规范意义； iii) 法律和政治障碍仍然存在，无法适用。总的来说，对这些网络行动的重新评估表明，事后看来，国际社会在调整其规范性语言和实践以谴责网络空间不负责任的行为方面已经取得了长足进步。随着各国通过公开归因和就网络空间国际法发表声明，采取了小规模但前所未有的举措，本文分析的大多数过去的网络行动在当前环境下可以说都具有归因特征。与此同时，各国对国际法解释的巨大差异继续阻碍其适用条款的明确性。鉴于此，本文最终表明，网络规范和对国际法的解释需要进一步细化才能成为“底线”。