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建模合作者：通过LLM工具使用
从内容节制到野生动植物保护，需要模型识别细微或主观的视觉概念的应用数量正在增长。传统上，开发用于此类概念的分类器需要在数小时，天甚至数月内衡量的大量手动努力来识别和注释培训所需的数据。即使最近提出的敏捷建模技术可以快速地进行图像分类器的快速启动，但仍需要用户花费30分钟或更多的单调，重复的数据标签，以训练一个罪恶的分类器。利用了Fiske的认知灾难理论，我们提出了一个新框架，通过用自然语言相互作用代替人类标签，从而减少了由自然语言相互作用，从而减少了通过一个数量级来定义的总体努力所需的总体努力：从将2,000张标记的图像定义为只有2,000张图像到只有100张图像到100次自然语言相互作用。我们的框架利用了大型语言模型和视觉语言模型的基础模型的最新进展，以通过对话和自动标记培训数据点来雕刻概念空间。最重要的是，我们的框架消除了对人群来源注释的需求。此外，我们的框架最终生产出在成本敏感的方案中可部署的轻量级分类模型。在15个主观概念和2个公共图像分类数据集中，我们训练的模型的表现优于传统敏捷建模以及最先进的零拍模型，例如Align，clip，cupl，Cupl和大型视觉问题回答诸如Pali-X之类的模型。
声明声明I，Andrew Husted
•我承诺向申请人和主管当局披露我所拥有的所有物质信息，这些信息有可能或可能有可能影响主管当局对申请的任何决定；以及我自己准备的任何报告，计划或文件的客观性，以提交主管当局；
标题：征求FDA的紧急请愿：加快亨特综合症患者DNL310的访问日期：7/29/2024
denali Therapeutics正在进行一项持续的DNL310（NCT04251026）的I/II期试验，这是一种旨在治疗猎人综合征的外围和中枢神经系统表现的酶替代疗法。该试验的初始数据证明了DNL310的安全性。DNL310（NCT05371613）的II/III期试验始于2022年，目前正在进行中。在这项试验中，6岁以下的患者被随机分配，以盲目的方式接受DNL310或IDURSULFase（Elaprase）2年。ELAPRASE是FDA批准的酶替代疗法，用于治疗猎人综合征已有15年以上。小脑膜不会穿过血脑屏障，因此不处理猎人综合征的中枢神经系统表现。dnl310是I2融合到Denali专有酶的运输载体，该酶经过精心设计，可通过受体介导的大脑跨脑胞菌病穿越血脑屏障。
扩展动态的人类场景相互作用建模
已经取得了显着的迈进，该领域显然是由于缺乏高质量数据集而导致的。早期数据集（如Pigraphs [39]和Prox [16]）启动了探索，但受到可扩展性和数据质量的约束。MOCAP数据集[14，30]使用Vicon等复杂的设备优先考虑高质量的人类运动限制。但是，他们通常缺乏捕获多样化和沉浸式的HSI。通过RGBD视频录制的可扩展数据集提供了更广泛的实用程序，但受到人类姿势和对象跟踪质量较低的阻碍。合成数据集的出现[1，3，4，55]提供了成本效率和适应性，但无法封装完整的现实HSI频谱，尤其是在捕获动态3D触点和对象跟踪时。为了应对这些挑战，这项工作首先引入了trumans（t rack hum a um a u u u u u u u u u u u u u u a ctio n s in s cenes）数据集。Trumans成为最广泛的运动捕获HSI数据集，涵盖了15个小时以上15个小时的室内场景中的各种相互作用。它捕获了全身的人类动作和部分级别的对象动力学，重点是接触的现实主义。通过将物理环境复制到准确的虚拟模型中，可以进一步增强此数据集。外观和运动的广泛增强都应用于人类和物体，以确保相互作用的高度有限。接下来，我们设计了一个计算模型，通过将场景和动作作为条件同时采取行动来应对上述挑战。我们对杜鲁士数据集和运动合成方法进行了全面的交叉评估。特别是，我们的模型采用自回归的条件扩散，场景和动作嵌入作为征用输入，能够产生任意长度的运动。为了整合场景上下文，我们通过在本地化的基础上查询全局场景的占用来开发有效的场景感知者，这在导航杂乱的场景时表现出了3D感知的碰撞避免的强大效率。为了将框架的动作标签合并为条件，我们将时间特征集成到动作片段中，使模型在粘附在给定的动作标签时随时接受指令。场景和动作条件的这种双重整合增强了我们方法的可控性，为在3D场景中合成合理的长期运动提供了细微的界面。将trumans与现有人物进行比较，我们证明了杜鲁士人明显提高了最先进的方法的性能。此外，我们的方法在定性和定量上进行了评估，超过了现有的运动综合方法，其质量和零击性能力在看不见的3D场景上，非常接近原始运动捕获数据的质量。除了运动合成之外，杜鲁士人已经针对人类的姿势和接触估计任务进行了基准测试，证明了其多功能性并将其确立为一系列未来的研究努力的宝贵资产。
intrinsicavatar：通过显式射线跟踪
我们提出了intincavatar，这是一种新的方法，是一种从单眼视频中照亮的，包括几何形状，反照率，材料和环境的内在特性。基于人类的神经渲染的最新进展已使来自单眼视频的穿着人类的高质量几何形状和外观重建。然而，这些方法烘烤了内在特性，例如反照率，材料和环境照明成一个单一的纠缠神经表示。另一方面，只有少数作品可以解决估计单眼视频中穿衣人类的几何形状和分离的外观特性的问题。，由于通过学习的MLP对次要阴影效应的近似值，他们通常会获得有限的质量和分离。在这项工作中，我们建议通过蒙特卡罗射线跟踪明确地对次级阴影效应进行建模。我们将衣服的人体的渲染过程建模为体积散射过程，并将射线跟踪与人体的作用相结合。我们的方法可以从单眼视频中恢复服装人类的高质量地理，反照率，材料和照明特性，而无需使用地面真相材料进行监督的预训练。fur-hoverore，因为我们明确地对体积散射过程和射线追踪进行了建模，所以我们的模型自然而然地形成了一般 -
冬季2025年课程艺术，人文科学，SOC科学
由于观察宗教圣日而引起的考试冲突。由于与宗教信仰的冲突，由于与宗教信仰的冲突而无法在定期安排的时间段内编写最终考试的学生必须在特定会议的正常添加/下降期结束后涉及的替代考试。注册商办公室将在常规考试期间安排其他插槽中的学生的替代考试。请从http：// www下载适当的表格。uwindsor.ca/registrar并提交给注册商办公室。
朝向开放世界的人类机器人互动
手势在人类和人类机器人相互作用中起着关键作用。在基于任务的上下文中，诸如指向之类的神性手势对于指导关注与任务相关的实体至关重要。虽然大多数基于任务的人类和人类手机Di-Alogue专注于封闭世界领域的工作，但重新研究已开始考虑开放世界任务，在这种任务中，与任务相关的对象可能不知道与先验者相互作用。在开放世界任务中，我们认为必须对手势进行更细微的考虑，因为交互者可以使用桥接传统手势类别的手势，以便浏览其任务环境的开放世界维度。在这项工作中，我们探讨了在开放世界任务上下文中使用的手势类型及其使用频率。我们的结果表明需要重新考虑在人类和人类机器人相互作用的研究中进行手势分析的方式。
数字健康和国际人权法
该课程将分为三个部分。在第一部分中，将向学生介绍国际人权法，探索其进化，基础原则，国家义务的本质，私人参与者的责任及其对算法责任制在发展和使用数字健康解决方案中的影响。第二部分将重点介绍在数字健康背景下应用的特定实质权利的详细检查。尤其是私人生活和数据保护的权利，健康权以及免于歧视的权利，将在个性化医学和AI（包括算法偏见）带来的挑战中进行审查。也将分析数字解决方案的文化权利和可接受性。最后，第三部分将讨论国际人权法的实施和执行。
人类和奶牛中的三甲胺N-氧化物
格陵兰鲨鱼是一个海洋谜。该生物认为这是世界上最长的脊椎动物。他们在100年后性成熟，生存了四个多世纪。鲨鱼还包含一些最高的生物学观察到的组织浓度，称为三甲胺N-氧化物（TMAO）。虽然在食用新鲜时有毒，但格陵兰鲨会被压缩并干燥以降低tmao含量，并生产一种发酵又有臭味的食物，称为Hákarl。这些古老的“鲨鱼叮咬”是独一无二的，但正是TMAO引起了科学界最近的关注。这是因为TMAO被标记为心脏病的“新红麻风险”（Abbasi，2019年）。的确，已经发表了许多研究，将较高的TMAO浓度与心血管疾病以及人类中非酒精脂肪肝病（NAFLD）联系起来（Li等人，2017b，Roncal等，2019； Tan等，2019）；但是，科学是有争议的，受到重大批评。研究以红肉，乳制品，鸡肉，鸡肉，鸡蛋和鱼类在肠道中分解为三甲胺（TMA）的饮食中L-肉碱，胆碱或甜菜碱的能力，这些能力被含有烯烃的含有烯烃的Monooxygengengengerase-3（FMO3）（FMO3）（FMO）分解为三甲胺（TMA）（TMA）（TMA）。对于乳制品行业来说，TMAO的故事有几种影响。首先，内源性tmao的增加可能间接反映胆碱，甜菜碱或L-肉碱的胃肠道降解和有限的生物利用度，这些胆碱，肉碱或L-肉碱通常被作为乳房牛牛牛的肉豆蔻补充剂喂养。第二，TMAO可能会对牛代谢产生直接影响，从而影响动物的牛奶产量或健康。第三，牛奶和乳制品是胆碱和胆碱等牛皮前体的潜在来源，因此对消费者质疑自己的乳制品摄入量表示了潜在的关注。本评论打破了人类和奶牛对TMAO的当前理解。考虑了TMAO在人类疾病发展中的关联和因果作用，重点是潜在的作用方式。研究的研究集中在乳制品消费和TMAO之间的关系中，以意识到仅单一的饮食成分（如乳制品）不足以影响疾病的进展。
Cyberdemo：增强现实世界灵巧操纵的模拟人类示范
我们介绍了Cyberdemo，这是一种用于机器人模仿学习的新方法，该方法利用了模拟人类的策略来实现现实世界的任务。通过在模拟环境中纳入广泛的数据增强，CyberDemo在转移到现实世界中的传统现实世界中的表现优于传统的现实世界中的演示，从而处理了多样化的物理和视觉条件。无论其负担能力和在数据收集中的便利性如何，Cyberdemo Opper-pers-pers-pers-pers of-lip-term-term of基线方法在跨不同任务的成功率方面，并具有以前未见的对象的普遍性。例如，尽管只有人类的示范插入三瓣，但它仍可以旋转新型的四阀和五角谷。我们的研究证明了模拟人类示范对现实世界灵活操纵任务的重要潜力。更多详细信息可以在https://cyber-demo.github.io/