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在富营养化过程中气候变化与人为压力之间的相互作用 - 卷II
富营养化被认为是对全球河口和沿海生态系统健康的最大威胁之一。这是一种全球现象，对食物网，水质和水生化学反应有显着影响。富营养化是向河口和沿海地区供应生态系统生态能力的结果（Nixon，2009； Rabalais等，2009）。营养负荷也可能导致养分比的变化，这可能会在海洋生态系统中产生“不良干扰”。在这一目标中，至关重要的是，沿海地区可以实现良好的环境地位（GES）。引起沿海富营养化的驾驶员设置在多个人类诱发的压力源和富营养化的影响的较大框架内（例如生物多样性，生态系统降解，有害藻类绽放和底部水中的氧气表现出现的损失似乎受到与其他压力的协同作用的加剧，包括过度的压力，沿海沿海发育过度，沿海发育和气候驱动的升高，海水表面温度，海洋酸性和沿海沿岸排放。实际上，气候变化会影响养分的投入和行为，并可能加剧富营养化及其相关的负面影响（Statham，2012; Malone and Newton，2020; Rozemeijer等，2021）。富营养化对水生环境的健康的重要性及其与多种压力的联系导致汇编了当前的研究主题：“在富营养化过程中，气候变化与人为压力之间的局限性，第二卷”。然而，气候变化与富营养化之间的联系很复杂，主要与温度，风向模式，水文周期和海平面上升有关，导致淡水系统的淹没，地层的变化，流动时间和流动性时间和植物生产力，生产力，沿海风暴的活动，沿海风暴活动，物种和ecosys的变化（2012年）。
g-hop：相互作用重建的生成性手动对象和掌握合成
和一个锅的不同）或意图（例如通过刀与使用它进行切割），我们人类可以毫不费力地描绘出与日常生活中日常物体的这种互动。在这项工作中，我们的目标是构建一个可以同样生成合理的手动配置的计算系统。具体来说，我们学习了一个基于扩散的常规模型，该模型捕获了3D相互作用期间手和对象的关节分布。给定一个类别的描述，例如“握着板的手”，我们的生成模型可以合成人手的相对配置和表达（见图1个顶部）。我们解决的一个关键问题是，该模型是什么好的HOI表示。通常通过空间（签名）距离场来描述对象形状，但人的手通常是通过由发音变量控制的参数网格建模的。我们提出了一个均匀的HOI表示，而不是在生成模型中对这些不同的代表进行建模，并表明这允许学习一个共同生成手和对象的3D扩散模型。除了能够合成各种合理的手和物体形状的综合外，我们的扩散模型还可以在跨任务的辅助推理之前作为通用，而这种表示是所需的输出。例如，重建或预测相互作用的问题对于旨在向人类学习的机器人或试图帮助他们的虚拟助手来说是核心重要性。重建的视频重新投影错误）或约束（例如我们考虑了这些行沿着这些行的两个经过深入研究的任务：i）从日常交互剪辑中重建3D手对象形状，ii）鉴于任意对象网格，合成了合理的人类grasps。为了利用学到的生成模型作为推论的先验，我们注意到我们的扩散模型允许在任何手动对象配置给定的（近似）log-likelihood梯度计算（近似）log-likelihoodhoodhood。我们将其纳入优化框架中，该框架结合了先前的基于可能性的指南与特定于任务的目标（例如已知对象网格的合成）推理。虽然理解手动相互作用是一个非常流行的研究领域，但现实世界中的数据集限制了3D中这种相互作用的限制仍然很少。因此，我们汇总了7种不同的现实世界交互数据集，从而导致157个对象类别的相互作用长期收集，并在这些范围内训练共享模型。据我们所知，我们的工作代表了第一个可以共同生成手和对象的生成模型，并且我们表明它允许综合跨类别的各种手动相互作用。此外，我们还经验评估了基于视频的重建和人类掌握合成的任务的先前指导的推断，并发现我们所学的先验可以帮助完成这两个任务，甚至可以改善特定于特定于任务的状态方法。
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
在线语言教室中的互动模式
摘要在线第二语言教学近年来蓬勃发展，在技术能力和COVID-19大流行导致的教学方式的强迫变化的帮助下。这种转变强调了互动在在线教育学中的关键作用。研究表明，增加学生与讲师之间互动的机会增加对于培养第二语言获取（SLA）至关重要。但是，很少有研究量化在线语言教学中的不同类型的相互作用的产生，尤其是在经验丰富的讲师中。本研究利用互动主义框架对在线西班牙语课程中的互动进行定量分析，并根据互动启动类型进行分类：指导者提出的参与（IPP），未提出的口头参与（UOP），未提及的文本参与（UTP），即聊天（即，聊天的时间段）（即，均一次的范围）（即及时的范围），并在展示范围（ever），并在展示范围（即及格）。这些转弯）。数据包括在英国一所远程学习大学中跨越熟练的LEV ELS和课程类型的同步L2西班牙语教学的视频记录。课程类型包括语法研讨会和考试准备。结果表明，在线语言课程中的互动模式受熟练程度和课程类型的影响。较低的熟练度学生更频繁地从事互动程序，而参与扩展话语的能力取决于Spe cific活动/课程类型。这项研究有助于解决除英语（Lote）以外的LAN Guages的互动和语言教学研究的缺乏。
通过交互式3D代创建想要的东西
最近进步[20，29，30]中的2D图像结构，以方法为例，例如在广泛的文本图像配对数据集中受过训练的扩散模型（例如，Laion-series [31]），在与文本提示符的一致性图像中取得了显着的前进。尽管取得了成功，但实现对图像产生的精确控制以满足复杂的用户期望仍然是严重的挑战。ControlNET [38]通过在特定条件数据集上进行微调修改Foun-odation-2D扩散模型来解决此问题，从而提供由用户特异性输入引导的微妙控制机制。另一方面，尽管有希望的进展[27，35]，但与2D图像生成中遇到的那些相比，3D对象的生成更为复杂。al-尽管从透视感中观察到了进步，包括直接3D数据集[10，25]上的3D扩散模型，以及将2D扩散率提升到3D复位（例如NERF [21]）通过SDS损失的技术优化[27]，没有完全对生成Ob-Ob-ob-ob-ob-jects的控制。对初始文本提示或2D参考图像的依赖严重限制了发电的可控性，并且通常会导致质量较低。文本提示缺乏准确传达复杂3D设计的特异性；尽管2D参考图像可以告知3D重建，但它们并没有捕获3D结构的完整深度，可能导致各种意外的人类。此外，基于2D图像的个性化缺乏直接3D操纵可以提供的灵活性。这些障碍表明需要采取不同的策略。实现可控制的3D发电的直接想法是将控制网络调整为3D生成。但是，该策略遇到了重大障碍：（i）3D的控制信号本质上更为复杂，这使得与2D范式相比，有条件的3D数据集对构成的3D数据集进行了挑战； （ii）3D域中没有强大的基础模型，例如2D [20]的稳定扩散，阻碍了此时开发微调技术的可能性。结果，我们倾向于
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。
气候变化，范围变化和多养相互作用
气候变化是对生物多样性和生态系统功能的最严重威胁之一。当前的温度变化速率主要由化石燃料的人类组合驱动，远远超过至少10，000年（较低的PleistoCene）和更长的时间（IPCC，2014年）。最后一次重大的气候变化事件引起了巨大的灭绝，导致许多大型四足动物突然灭亡，包括诸如羊毛猛mm，羊毛犀牛，毛s，牛皮龙，巨型麋鹿，巨型麋鹿，saber齿的虎和dire虎[1]等特征物种[1]。在先前的气候变化事件时，景观之间的主要差异之一是当前的景观是，生物圈现在由单个物种Homo Sapiens Sapiens主导，该物种已深刻改变并简化了许多陆地和水生生态系统。因此，除了气候变化外，自然生态系统还因其他人类引起的变化而改变了，包括森林砍伐，富营养化，过度收获，非本地物种的引入和各种类型的污染。因此，物种和种群受到多种压力源的挑战，使他们更难适应气候制度的快速变化。人们可以强烈认为我们不再生活在全新世，而是在人类世[2,3]。
AIS 人机交互事务 - NSF-PAR
并行和分布式处理的可用性、合理的成本以及数据源的多样性促进了人工智能（AI）的先进发展。人工智能计算环境的发展并不随着社会、法律和政治环境的变化而变化。在考虑部署人工智能时，部署背景以及针对该特定环境的人类智能增强的最终目标已经成为专业、组织和社会的重要因素。在本研究评论中，我们重点介绍了人工智能系统近期发展的一些重要社会技术方面。我们详细阐述了构成增强智能基础的人机交互的复杂性。我们还强调了与这些互动有关的伦理考虑，并解释了增强智能如何在塑造人类工作的未来方面发挥关键作用。
与BCL-XL阻滞的合成致命相互作用在转移性结直肠癌的患者衍生模型中加深对西妥昔单抗的反应
摘要◥目的：大约20％的RAS野生型转移性结直肠癌（MCRC）的患者经历了对抗EGFR抗体西素单抗的客观反应，但很少实现消除疾病。肿瘤收缩的程度与长期结局相关。我们的目的是找到合理组合，通过破坏对抗凋亡分子的适应性依赖性（BCL2，BCL-XL，MCL1）来增强西妥昔单抗的效率。实验设计：实验是在患者衍生的异种移植物（PDX）和类器官（PDXO）中进行的。凋亡的底漆。促凋亡和抗凋亡蛋白复合物。通过caspase激活PDXOS和监测PDX生长来评估组合疗法的影响。结果：由314个PDX队列中的人口试验，由许多患者确定，确定46个模型（14.6％），具有明显的