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IHU Imagine-遗传疾病研究所
IHU Imagine 隶属于三个监督机构：巴黎公立医院集团 (AP-HP)、INSERM 和巴黎城大学。它还得到了巴黎市、法国肌肉萎缩症协会 (AFM-Téléthon) 和巴黎医院基金会的资助。Imagine 成立于 2007 年，并于 2011 年获得大学医院研究所 (IHU) 地位。目前占地 19,000 平方米的建筑于 2013 年在内克尔医院园区内开放，用于容纳科学团队、核心设施和门诊诊所 (APHP)。Imagine 由 Alain Fischer、Claude Griscelli 和 Arnold Munich 创立，由 A. Fischer 领导，任期至 2016 年。Stanislas Lyonnet 是现任单位主任 (2016-2024)。下一任主任将是由国际选拔选出的 Bana Jabri。她将于2025年1月开始她的5年任期。
想象、初始化和探索：多智能体强化学习中的有效探索方法
有效的探索对于在复杂的协调任务中发现多智能体强化学习 (MARL) 的最优策略至关重要。现有的方法主要利用内在奖励来实现承诺性探索，或者使用基于角色的学习来分解联合动作空间，而不是直接在整个动作观察空间中进行集体搜索。然而，它们在获取特定的联合动作序列以在长期任务中达到成功状态时经常面临挑战。为了解决这一限制，我们提出了想象、初始化和探索 (IIE)，这是一种新颖的方法，为复杂场景中的高效多智能体探索提供了一种有前途的解决方案。IIE 采用变换器模型来想象智能体如何达到可以影响彼此转换函数的临界状态。然后，我们在探索阶段之前使用模拟器初始化此状态下的环境。我们将想象表述为序列建模问题，其中状态、观察、提示、动作和奖励是自回归预测的。该提示由剩余时间步长、剩余返回值、影响力值和一次性演示组成，用于指定期望状态和轨迹并指导动作生成。通过在关键状态下初始化智能体，IIE 显著提高了发现潜在重要且未被充分探索区域的可能性。尽管方法简单，但实证结果表明，我们的方法在星际争霸多智能体挑战赛 (SMAC) 和 SMACv2 环境中的表现优于多智能体探索基线。尤其值得一提的是，与其他生成方法（例如 CVAE-GAN 和扩散模型）相比，IIE 在稀疏奖励 SMAC 任务中表现出色，并且在初始化状态下生成了更有效的课程。
想象伊斯灵顿文化策略2024-2030内容
文化和创意部门是伊斯灵顿经济的重要组成部分，在Borough 10中提供了8％的就业机会，但是，由于租金上升的压力越来越大，并且将负担得起的工作空间转换为替代用途，许多艺术家和小型企业都被迫搬迁。英格兰艺术委员会经常资助的伊斯灵顿的组织的数量将从2010年的36岁降至2024年底。文化组织和理事会可以共同努力，以帮助该行业蓬勃发展。我们可以通过鼓励更多来自伊斯灵顿外部和内部的人来了解他们在自治市镇可能拥有的伟大文化经历。通过更紧密地合作，我们可以确保更多的人可以体验文化活动，尤其是那些以前没有很多机会的人。尽管人们经常将伊斯灵顿视为巨大的财富之地，但它是伦敦第六位最受剥夺的地方当局，而伊斯灵顿居民中有27.5％面临收入剥夺，而整个伦敦的居民则面临21.3％的境地。11，如果某人不健康或残疾，他们很难做自己喜欢的事情，他们可能会错过自治市镇发生的许多文化活动。12该计划是为了确保伊斯灵顿的每个人，尤其是那些来自边缘化背景的人都可以参与使他们受益的活动。文化活动可以帮助各个年龄段和背景的人们学习可转移的技能并在任何领域就业，如果他们愿意的话，我们将改善他们在创意产业中找到工作的途径。我们在伊斯灵顿的文化愿景与GLA的野心相匹配，邀请更多的人体验和创造文化，投资于创造性的伦敦人，尤其是年轻人，并帮助文化组织成长和成长。13
专家预测 2040 年人工智能的影响
关于伊隆大学想象数字未来中心 想象数字未来是伊隆大学一项无党派的公益研究计划，重点关注数字革命的影响以及未来可能的发展。该中心成立于 2000 年，并于 2023 年扩建并更名。其使命是发现并广泛分享关于数字变革未来潜在影响的各种意见和想法，为重要对话和政策制定提供信息，并帮助促进人类的积极未来。该中心借鉴了通过广泛领域中深思熟虑和有远见的专家的调查收集到的见解。这些定性贡献与一系列方法相辅相成，包括民意调查、计算分析和其他数据驱动的研究。
赫斯特的内心与希望——走向想象的未来
2022 年 3 月 31 日，诺森伯兰郡议会正式通过了《2016 年至 2036 年诺森伯兰郡地方规划》。诺森伯兰郡地方规划中的政策支持赫斯特的复兴，通过充分利用现有建筑作为创建可持续社区的一部分，包括支持和推动改善和翻新现有住房存量的干预措施。这还包括与当地社区协商，考虑在需求低的地区或现有存量无法满足当地住房需求的地区实施拆除和重建计划。地方规划将支持在赫斯特内引入更多用途组合，同时确保当地绿地的良好通道。
想象西端海滨 - 信息手册
为了容纳人们走路，使用移动性辅助工具，滚动和骑自行车，该设计将海边的绿道步行和骑自行车路径带入日落海滩公园，并在Burrard Street桥附近的水上增加了一个高架部分。它包括从杰维斯街到伯拉德街桥的太平洋街上的新自行车设施。它还包括日落海滩公园的低潮海滨路径，使人们靠近水，并有一条高潮路径，可以全天使用。
diff-e：基于扩散的学习，用于解码想象的语音eeg
对想象语音的解码EEG信号是由于数据的高维质和较低的信噪比，这是一项挑战任务。近年来，降解扩散概率模型（DDPM）已成为各种领域中表示学习的承诺方法。我们的研究提出了一种新的方法，用于使用DDPMS和一个有条件的自动代码器来解码EEG信号，以进行想象的语音。结果表明，与传统的机器学习技术和基线模型相比，差异可以显着提高对想象语音的EEG信号的准确性。我们的发现表明，DDPM可以成为脑电信号解码的有效工具，并具有潜在的暗示，以开发脑部计算机界面，从而通过想象的语音使通信能够进行通信。索引术语：无声沟通，语音识别，电子脑摄影，想象的语音，脑部计算机界面
想象与计划 – 适应
这项活动侧重于适应的第三个例子：借鉴现有系统（这次是从大自然中借鉴）并利用它们解决人类问题。学生们了解了仿生学的概念，并展示了一些受大自然启发的产品示例。然后，他们被要求列出一份能很好地适应环境的动物/植物清单，并找出任何能够实现这种适应的特殊特征/特性。
在想象的语音
将想象中的语音从人脑活动转化为声音是一个具有挑战性和吸收的研究问题，可以通过大脑信号提供人类交流的新手段。努力从大脑活动中重建语音的努力表明了他们使用侵入性语音数据的侵入性测量的潜力，但在重建想象的语音方面面临着挑战。在本文中，我们提出了Neurotalk，它将想象的语音的非侵入性大脑信号转换为用户自己的声音。我们的模型接受了口语脑电图的训练，该语音被推广以适应想象中的言语领域，从而使想象中的语音和声音之间的自然对应是一个地面真理。在我们的框架中，自动语音识别解码器有助于分解生成的语音的音素，从而证明了从看不见的单词中进行语音重建的潜力。我们的结果暗示了人类脑电图信号的语音综合潜力，不仅来自口语语音，而且还来自想象中的语音的大脑信号。
重新构想股权计划，2022-2027 年
º 共享治理和制度实践，包括将公平意识融入这些实践的方法。培训主题可能包括认证、PGA/PAA 要素、项目审查、专业发展、新员工培训、招聘流程和平等就业机会报告（例如，按种族划分的招聘决策报告；侧重于公平和种族平等的面试问题）