XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemInteract
旋转：同时感知交互和导航
最近在操纵和运动领域取得了显着进展，但移动操作仍然是一个长期以来的挑战。与运动或静态操纵相比，移动系统必须在非结构化和动态环境中可行的多种长距离任务。尽管应用程序广泛且有趣，但在开发这些系统（例如基础和手臂之间的协调）时，有很多挑战，依靠在船上感知到感知和与环境互动，最重要的是，同时整合了所有这些部分。先前的作品使用模块化技能来解决问题，以使其动机和操纵被微不足道地捆绑在一起。这引起了多个限制
AI和Human-AI互动医学和医疗保健
“ AI的准确而复杂的图片（与其流行的描述竞争）在开始时，由于难以钉住人工智能的精确定义而受到阻碍。……奇怪的是，缺乏精确的，普遍接受的人工智能定义可能帮助该领域以不断加剧的速度发展，开花和前进。AI的从业人员，研究人员和开发人员的指导下是一种粗略的方向感，并且必须“继续下去”。尽管如此，定义仍然很重要，而尼尔斯·尼尔森（Nils J. Nilsson）提供了一个有用的定义：“人工智能是致力于使机器变得聪明的活动，而智能是使实体能够在其环境中适当和远见的质量。” [1]” [2]
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。
50“全合一的PCAP交互式显示，灵感来自技术，专为创意空间而设计
用户控制图片（亮度，对比度，清晰度，背部，色彩，颜色，降噪，选择，低蓝光，低光，颜色温度，颜色控制，颜色控制，超级，图片重置），屏幕（缩放模式，自定义缩放，屏幕重置），音频（balance，balance，balance，traleble，treble，bass，bass，bass，audio nof（line out out（line），最高），最大volume, mute, audio reset, audio out sync, speaker setting), configuration 1 (Android launcher, switch on state, Touch lock, Touch mode, mouse mode, panel saving, RS232 routing, boot on source, WOL, conf.1 reset, factory reset), configuration 2 (OSD timeout, OSD H position, OSD V position, system rotation, info OSD, logo and animation, logo setting, animation设置，监视ID，监视信息，HDMI版本，conf2重置），高级选项（售货亭模式，侧栏，无信号图像，电动支架，电动控制，电源LED照明，风扇，关闭计时器，时间表，带有一根电线的HDMI，带有一线电线的HDMI，一根电线，故障转移，语言，OSD透明度，电源节省，电源节省，高级选项，高级选项重置）
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。
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。
面向情感 XAI：通过面部情感分析来理解可解释的人机交互
随着机器学习方法越来越多地用于增强人类决策能力，可解释人工智能 (XAI) 研究探索了将系统行为传达给人类的方法。然而，这些方法往往无法解释人类在与解释互动时的情感反应。面部情感分析研究人类面部的情绪表达，是了解用户如何参与解释的一个有前途的视角。因此，在这项工作中，我们的目标是 (1) 确定人们与 XAI 界面交互时哪些面部情感特征会很明显，以及 (2) 开发一个多任务特征嵌入，将面部情感信号与参与者对解释的使用联系起来。我们的分析和结果表明，当参与者未能有效地使用解释时，面部 AU1 和 AU4 以及唤醒的发生和值会增加。这表明面部情感分析应该纳入 XAI，以根据个人的互动风格个性化解释，并根据执行任务的难度调整解释。
LGA -PLN -001_CRUISE AV（BOLT） - 执法互动计划-05.2024
Cruise AV的标志是其安全的硬件传感器套件，在外部可见。传感器套件不会在外部共享信息，不会通过云数据处理来跟踪或以任何身份保留第三方。这种传感器阵列使Cruise AV能够收集有关其环境的信息并告知系统的驾驶决策。在AV的后备箱内是组成系统“大脑”的计算机，并迅速综合了硬件套件收集的信息，以通过感知（了解环境），预测（评估给定环境的可能的安全路径或轨迹）和控制驾驶（驾驶驾驶员）（评估可能的安全路径或轨迹）。有关巡航自主系统如何工作的更多信息，并在此处的2022 Cruise安全报告中提供了一个安全的驾驶员。
VIT-COMER：具有卷积多尺度特征相互作用的视觉变压器，用于密集预测
尽管Vision Transformer（VIT）在计算机视觉方面取得了显着的成功，但由于缺乏内部绘制互动和特征量表的多样性有限，它在密集的预测任务中表现不佳。大多数现有的研究致力于设计视觉特定的变压器来解决上述问题，从而涉及额外的培训前成本。因此，我们提出了一种普通的，无培训的且具有特征增强的vit背骨，并具有指定性的特征性动作，称为Vit-Comer，可促进CNN和Transformer之间的双向相互作用。与现状相比，VIT-COMER具有以下优点：（1）我们将空间金字塔多触发性场卷积特征注入VIT体系结构，从而有效地减轻了VIT中局部信息相互作用和单场表述的有限问题。（2）我们提出了一个简单有效的CNN转换器双向交互模块，该模块在跨层次特征上执行多尺度融合，这对Han-dling密集的预测任务有益。（3）我们评估了在各种密集的预测任务，不同框架和多个高级预训练中VIT-COMER的能力。值得注意的是，我们的VIT-COMER-L在没有额外训练数据的情况下可可Val2017上的AP达到64.3％，而ADE20K Val上的MIOU为62.1％，这两种方法都与最先进的方法相当。我们希望VIT-COMER可以作为密集预测任务的新骨干，以促进未来的研究。该代码将在https：//github.com/traffic-x/vit-comer上发布。
基于药代动力学的草药 - 药物互动
摘要简介/目标。草药一直是整个人类历史上至关重要的可再生医学来源，因为大部分全球人口仍然取决于它们的健康益处。草药补充剂的日益普及引起了人们对与其他药物原位的总体安全性和潜在互动的明显关注。目的是刺激对草药 - 药物相互作用的未来研究，以及了解这种相互作用的后果的相互作用机制。方法。该审查是通过使用Google Scholar，Science Direct，Mendeley，Scopus和PubMed的数据库进行系统搜索进行的。用英语编写的出版物被使用。据报道，许多草药产品与已知的东正教药物相互作用。抑制诱导机制触发链反应，通常导致药物生物利用度，毒性或不良副作用降低。据报道，一些草药植物构成结合了CYP2C9，CYP2C19，CYP2E1和CYP3A1，以及许多其他暂时或不可逆地结合了CYP3A1。结论。这项研究是通过重申常规和定期向医生和患者提供固有危险（例如降低疗效和与Herb-Drug相互作用（HDI）相关的毒性增加）的不完善性结束的结论。草药使用者应定期建议适当使用草药补充剂，以避免在共同给药期间或联合疗法中发生不良药物相互作用的风险。在HDI中可以观察到协同作用和拮抗作用，因此需要进一步的临床前和临床经验研究来强调HDI的机制和程度。关键字：草药 - 药物相互作用，酶，药代动力学互动，传统医学，细胞色素P450通讯作者：Mary O. Ologe电子邮件：FunMiologe@yahoo.com