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行动哲学及其与互动可视化的关系和莫利尔的剧院
这三个学科的第一路比较表明，意图中的挑战和潜力是行动的主题。这既意味着在其跨学科兼容性中显示行动水平的困难，以及不同的参与者（日常生活，用户和戏剧人物中的人）的难度正是因为他们的不兼容是为了确定要求。这又为纪律对象提供了新的启示，并允许在进一步的研究中重新调整示例的各个概况。我们如何识别行动意图？哪些标准使我们能够在语音或可视化中认识到在文本或图像中表达的意图甚至是什么意图？与许多不同学科进口的论文有关，从三个学科的角度来看，一方面，一方面是理论和实践之间的比较，另一方面，文本和图像在另一方面进行比较：与此同时，哲学，可视化和戏剧分析是结合处理的。
面向下一代网络的具有检索增强生成的交互式人工智能
随着人工智能 (AI) 的发展，交互式人工智能 (IAI) 的概念被引入，它不仅可以交互式地理解和响应人类用户输入，还可以响应动态系统和网络条件。在本文中，我们探讨了 IAI 在网络中的集成和增强。我们首先回顾人工智能的最新发展和未来前景，然后介绍 IAI 的技术和组件。然后，我们探讨了 IAI 与下一代网络的集成，重点关注隐式和显式交互如何增强网络功能、改善用户体验和促进高效的网络管理。随后，我们提出了一个支持 IAI 的网络管理和优化框架，该框架由环境、感知、动作和大脑单元组成。我们还设计了一个可插入的大型语言模型 (LLM) 模块和检索增强生成 (RAG) 模块，以构建大脑单元决策的知识库和上下文记忆。我们通过案例研究证明我们的 IAI 框架可以有效地执行优化问题设计。最后，我们讨论了基于 IAI 的网络的潜在研究方向。
影响中风患者皮质肌肉相干性的因素
2型糖尿病（T2DM）的患病率及其并发症导致了全世界的死亡和残疾负担。T2DM的并发症非常普遍，在对亚洲，非洲，非洲，南美和欧洲的28个国家的观察性研究中，有一半的T2DM患者出现了小血管疾病（SVD）和27％的大血管疾病（1）。因此，很明显，SVD比大血管疾病更为普遍。糖尿病血管复杂性疾病是糖尿病患者死亡率的主要原因，其中最常见的是糖尿病性肾病（DR）和糖尿病性视网膜病（DN）（2）。根据大型中国城市中T2DM的流行病学调查，DR和DN分别占糖尿病中微血管病的39.7％和31.5％（2）。此外，在入射并发症的后续研究中确定了中国糖尿病患者大血管疾病的频率相对较低（3）。尽管基于严格控制血糖，血压和血脂的标准化治疗已被验证，以便能够减慢糖尿病微血管病的进展，但它们尚未完全阻止或反转该疾病（2、4、5）。因此，扩大有关SVD生理病理学的当前知识并确定新型潜在的生物标志物可能有助于促进SVD的检测和管理。近年来，对血液中的氨基酸和相关代谢产物进行了深入研究，因为T2DM及其并发症的一些最有希望的生物标志物候选者。芳香氨基酸（AAA），即酪氨酸，值得注意的是，大量的研究表明，T2DM和SVD患者的循环氨基酸水平发生了变化。
mumosa，用于多模式情况意识的交互式仪表板
在发生重大事件或危机之后，如何确定并评估发生了什么，以便在详细介绍经验教训的情况下从一系列事件中产生明确证据的报告？社区如何准备自己的措施来处理将来可能会出现的类似复杂，关键的情况？在特定情况下，一些危机响应程序已经建立了良好的，例如，对野火1的初始火灾抑制响应，因此可以提前对响应者进行响应，并且调查人员随后知道要寻找什么。但是，其他时候，危机是如此突然和出乎意料，以至于建立了传达最新信息的沟通斗争。遵循这些不可预见的情况，两组，调查人员和响应者都有共同的需求，以了解有关事件的各种信息，以收集和分析危机后报告。
使用大语言模型
在复杂环境中的机器人导航仍然是一项关键的研究挑战。值得注意的是，由于四足机器人的地形适应性和移动敏捷性，四足动导航已取得了重大进展。但是，传统的导航任务将机器人限制在预定义的自由空间中，并专注于避免障碍物，从而限制了它们在更具挑战性的环境中的适用性，例如缺乏可行的目标途径的场景。我们提出了一种交互式导航方法，该方法利用敏捷四足动物的运动来适应各种地形并与环境互动，更改工作区以应对开放且复杂的环境中挑战性的导航任务。我们提出了一棵原始树，用于使用大语言模型（LLM）的高级任务计划，从而促进了长期任务的有效推理和任务分解。树结构允许添加动态节点和修剪，从而对新观测值进行自适应响应，并在导航过程中增强鲁棒性和实时性能。对于低级运动计划，我们采用强化学习来预先培训技能库，其中包含复杂的运动和互动行为，以执行任务。此外，我们引入了一种基于认知的重型方法，该方法由顾问和树木师组成，以应对实时自我的观察。该提出的方法已在多个模拟场景中得到了验证，该方法在不同的情况下阐明了其在各种情况下的有效性和在部分可观察的条件下的实时适应性。
自动和人机交互文本生成（重点关注文本简化和修订）
在本教程中，我们将重点介绍文本到文本生成，这是一类自然语言生成 (NLG) 任务，它将一段文本作为输入，然后根据某些特定标准（例如可读性或语言风格）生成改进的修订版本，同时在很大程度上保留文本的原始含义和长度。这包括许多有用的应用，例如文本简化、释义生成、风格转换等。与文本摘要和开放式文本完成（例如故事）相比，我们在本教程中讨论的文本到文本生成任务在语义一致性和目标语言风格方面受到更多限制。这种控制水平使这些任务成为研究模型生成语义充分且风格适当的文本的能力的理想试验台。此外，从技术角度来看，这些任务很有趣，因为它们需要词汇和句法转换、风格控制和对事实知识的遵守的复杂组合——所有这些都是同时进行的。本教程特别关注文本简化和修订，旨在从数据、模型、人机协作和评估四个主要方面概述最先进的自然语言生成研究，并讨论和展示一些重大的最新进展：（1）使用非倒退方法；（2）从微调到使用大型语言模型提示的转变；（3）开发新的可学习指标和细粒度人工评估框架；（4）非英语语言的研究和数据集不断增加；（5）HCI+NLP+可访问性跨学科研究的兴起，以创建现实世界的写作助手系统。
学习用交互式视觉失败预测掌握混乱中的
摘要 - 现代仓库处理数百万个独特的物体，这些物体通常存储在密集的容器中。为了在此环境中自动化任务，机器人必须能够从高度混乱的场景中挑选各种对象。现实世界学习是一种有前途的方法，但是在现实世界中执行选秀权是耗时的，可能会导致昂贵的失败，并且通常需要大量的人类干预，这会导致操作负担并限制数据收集和部署的范围。在这项工作中，我们利用交互式探针在不完全执行选片的情况下视觉评估杂物中的grasps，我们称为交互式视觉失败（IVFP）。这可以在执行过程中对GRASP的自主验证，以避免昂贵的下游失败以及自主奖励分配，从而提供监督以连续塑造并改善机器人在现实世界中的经验，而无需不断需要人类干预。通过在RESTARTH RE1机器人上进行实验，我们研究了IVFP对绩效的影响 - 无论是在有效的数据吞吐量和成功率方面，都表明这种方法会导致掌握单独接受人类监督的政策的政策，同时需要减少人为干预。代码，数据集和视频，请访问https://robo-ivfp.github.io
dragtraffic：自动驾驶的交互式和可控的交通现场生成
摘要 - 评估和培训自主驾驶系统需要多样化且可扩展的角案例。但是，大多数现有场景生成方法都缺乏可控性，准确性和多功能性，从而导致产生不令人满意的结果。受图像生成中Draggan的启发，我们提出了DragTraffic，这是基于条件扩散的广义，交互式和可控制的交通场景生成框架。dragtraffic使非专家可以通过自适应混合物专家体系结构为不同类型的交通代理生成各种逼真的驾驶场景。我们采用回归模型来基于条件扩散模型提供一般的初始解决方案和改进程序，以确保多样性。通过交叉注意来引入用户注定的上下文，以确保高可控性。在现实世界中的数据集上进行的实验表明，拖拉法在真实性，多样性和自由方面优于现有方法。演示视频和代码可在https://chantss.github.io/dragtraffic/上找到。