XiaoMi-AI文件搜索系统
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探索未知的未知：通过参与语言模型代理对话促进人类学习
虽然基于语言模型 (LM) 的聊天机器人和生成搜索引擎擅长回答具体查询，但在未知的未知领域中发现信息对用户来说仍然具有挑战性。为了模拟常见的教育场景，即儿童/学生通过聆听和参与与父母/老师的对话来学习，我们创建了协作 STORM (Co-STORM)。1 与要求用户提出所有问题的问答系统不同，Co-STORM 允许用户观察并偶尔引导多个 LM 代理之间的对话。代理代表用户提问，让用户偶然发现未知的未知事物。为了促进用户交互，Co-STORM 通过将未发现的信息组织成动态思维导图来帮助用户追踪对话，最终生成一份综合报告作为总结。对于自动评估，我们通过收集具有用户目标的真实信息搜索记录来构建 WildSeek 数据集。 Co-STORM 在话语追踪和报告质量方面均优于基线方法。在进一步的人工评估 2 中，70% 的参与者更喜欢 Co-STORM 而不是搜索引擎，78% 的参与者更喜欢它而不是 RAG（检索增强生成）聊天机器人。
图片值得一千个字吗？深入研究视觉语言模型的空间推理
大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）在各种任务和域中都具有出色的性能。尽管有希望，空间理解和推理（人类认知的基本组成部分）被认为是探索的。我们提出了Spatialeval，这是一种新颖的基准，涵盖了空间推理的各个方面，例如关系理解，导航和计数。我们对竞争语言和视觉语言模型进行了全面评估。我们的发现揭示了文献中忽略的几种违反直觉的见解：（1）空间推理提出了重大挑战，竞争模型可以落后于随机猜测； （2）尽管有其他视觉输入，但与LLM的同行相比，VLM的表现经常不足； （3）当提供文本和视觉信息时，如果提供了足够的文本线索，多模式的语言模型就会减少视觉信息。此外，我们证明了视觉和文本之间的冗余可以显着提高模型性能。我们希望我们的研究能够为多模式模型的发展提供信息，以改善空间智能并通过人类智能进一步缩小差距。我们的代码可在https://github.com/jiayuww/spatialeval上找到。
将不稳定可再生能源并入电网
• 运行可靠性描述了电力系统在不中断负载或设备损坏的情况下承受意外、突然干扰的能力。先进的逆变器控制、电网形成能力可确保能源系统满足年度负载要求，而实时策略和其他技术（如同步电容器）正在提高系统灵活性，以有效应对风能和太阳能输出的短期变化。低成本的备用电源需要更广泛的方法，如详细预测、每小时调度和灵活性分析，以了解维护基于逆变器的新型基础设施的措施。需求响应（包括使用时间费率）将消费者使用转移到非高峰时间，从而提高系统适应性。将 VRE 资源连接到电网的电力电子设备或逆变器也可能
治疗急性兴奋剂中毒和戒断
如果出现躁动和/或精神病，请确定除兴奋剂中毒之外的潜在致病因素（例如睡眠不足、潜在的精神障碍）；治疗应针对所有潜在原因。咨询当地住院咨询团队、24/7 成瘾医学临床医生支持热线或 RACE 应用程序，以支持诊断兴奋剂引起的精神病与原发性精神病的明确性。
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摘要：胃肠系统与中枢神经系统之间的复杂相互作用已成为一个迷人的研究领域，尤其是关于神经退行性疾病的研究领域。这篇评论批判性地研究了对肠道轴的不断发展的理解及其对诸如阿尔茨海默氏病，帕金森氏病和肌萎缩性侧索硬化症（ALS）等疾病的重要意义。肠道轴代表一个涉及神经，激素和免疫学途径的双向通信系统，该系统由肠道微生物群，微生物代谢物和肠神经系统介导。该轴的破坏与神经退行性疾病的发展和进展有关。我们深入研究了肠道营养不良在神经炎症中的作用，探讨了肠道菌群组成的变化如何触发影响神经元功能和存活的免疫反应。此外，我们讨论了微生物代谢产物（例如短链脂肪酸和神经递质）对神经保护机制的影响，从而洞悉了肠道与大脑之间复杂的通信。在阿尔茨海默氏病的情况下，积累的证据表明，肠道营养不良，淀粉样蛋白-beta沉积和神经炎症之间存在联系，为旨在减缓疾病进展的较大症状的涉及微生物群的干预措施开辟了可能性。这些复杂的疾病与氧化应激和炎症无关，这是加剧神经变性过程的主要系统因素（1,2）。这些疾病影响大约同样，在帕金森氏病中，肠道菌群组成的变化与α-突触核蛋白和运动功能障碍的聚集有关，表明调节肠道菌群以减轻疾病的症状和改变疾病的病程的潜在治疗益处。关键词：神经退行性，阿尔茨海默氏病，帕金森氏病，肌萎缩性侧向硬化症（ALS），肠道菌群引入： - 神经退行性疾病（ND）表现为轴突和中枢神经系统中轴突和神经元的逐渐逐渐减弱（CN）的动作（CNS/cn）。受神经退行性疾病（NDS）影响的个体数量正在上升，这主要是由于人类寿命的延长。预计到2030年，美国ND患者的人口将超过800万（3）。神经退行性疾病，包括帕金森氏病（PD）和阿尔茨海默氏病（AD），涵盖了各种疾病，其特征是中枢和/或周围神经系统的逐渐下降。
遗传洞察力及其在心血管疾病中的作用
静息心率与观察和孟德尔随机研究中的心血管疾病和死亡率有关。这项研究的目的是扩大静息心率相关的遗传变异的数量，并获得有关静息心率生物学及其临床序列的进一步见解。对多达835,465个个体的100个研究的全基因组荟萃分析揭示了352个基因座的493个独立的遗传变异，其中包括以前鉴定的静息心率相关基因座以外的68种遗传变异。我们优先考虑670个基因，并在计算机注释中指出了它们在心肌细胞中的富集，并提供了对ECG签名的见解。两个样本的孟德尔随机分析表明，较高的遗传预测的静息心率增加了扩张心肌病的风险，但降低了发展心房效果，缺血性中风和心脏栓塞性中风的风险。与我们以前的孟德尔随机研究相比，我们没有找到线性或非线性遗传关联的证据。系统改变当前和先前的孟德尔随机研究之间的关键差异表明，这些研究之间最有可能差异的原因是由于先前由较低的P值阈值在较低的P Value阈值下弱的单样MR分析中的假阳性发现。结果扩展了我们对静息心率生物学的理解，并就其在心血管疾病发展中的作用提供了更多见解。
昌西·麦金托什
Chauncey McIntosh F-35 Lightning II 项目副总裁兼总经理 Chauncey McIntosh 于 12 月 1 日起担任 F-35 Lightning II 项目副总裁兼总经理。在此职位上，McIntosh 将负责进一步加强积极的客户体验，方法是加强并不断提高 F-35 的能力和可靠性；展示重大的项目进展；并确保 F-35 项目满足美国和国际客户应得和期望的速度、灵活性、质量和可负担性要求。 McIntosh 是一位经验丰富的领导者，拥有 20 多年的业务、项目管理、工程和客户参与经验，并在洛克希德马丁公司许多备受瞩目的项目中取得了卓越的成果。在担任现职之前，他曾担任洛克希德马丁旋转和任务系统综合作战系统和传感器业务线副总裁兼总经理，负责宙斯盾武器系统软件开发。在他的领导下，McIntosh 监督了宙斯盾软件开发的成功转型。担任该职务期间，他负责导弹防御、雷达、造船、定向能和作战系统集成项目的战略、运营和财务绩效，这些项目旨在提高客户能力并帮助实现任务成功。他负责八个国内站点以及英国、加拿大和澳大利亚的国际站点的总体管理，共有 9,500 多名员工。此外，麦金托什在软件工程领域打下基础，担任培训和物流解决方案业务线副总裁兼总经理，领导包括 F-35 在内的任务准备和维持项目的执行和战略发展。在洛克希德马丁公司任职期间，他担任过多个职位，在 F-35、F-22、C-5、P-3 和 S3 平台的项目和项目管理、软件工程、系统工程和航空电子设计方面担任过越来越重要的职务。麦金托什于 2003 年毕业于洛克希德马丁工程领导力发展计划，并于 2013 年毕业于洛克希德马丁项目管理发展计划。麦金托什出生于佐治亚州梅肯市，拥有佐治亚理工学院电气工程学士学位和美国洲际大学工商管理硕士学位。上次更新时间：2024 年 10 月 9 日
面对不断变化的世界
通过许多人的努力，SfN 能够有所作为并成为该领域的领导者。Neuroscience 2023 证明了面对面的聚会将继续存在，并将随着年度会议的虚拟方面而不断发展。一项新的公共宣传活动 BrainFacts LIVE 在年度会议期间将神经科学带给了酒吧顾客。同样，在 Neuroscience 2023 期间，国会山举行的国会简报会将政策制定者与创伤后应激障碍领域的领先神经科学家联系起来。JNeurosci 和 eNeuro 仍然很受欢迎，提交数量很高，eNeuro 开始寻找该期刊的第二位主编。由于个人、组织和理事会创纪录的慷慨解囊，447 名神经科学实习生获得了实习生专业发展奖 (TPDA) 以参加年度会议。
AI和6G到Metaverse
摘要以来，由于Facebook更名为元，因此对元评估是什么，其工作原理以及利用它的可能方法进行了很多关注，辩论和探索。预计，元评估将是快速新兴技术，用户酶，能力和经验的连续性，这些技术将弥补这一目标的下一个互联网发展。几位研究人员已经调查了有关人工智能（AI）和无线通信的文献，以实现元评估。然而，由于技术的快速出现和持续发展，需要对AI，6G和两者在实现元元体验中的作用以及两者之间的作用进行全面和深入的调查。因此，在这项调查中，我们首先介绍了增强现实（AR），虚拟现实（VR），混合现实（MR）和空间计算的背景和持续进展，然后是AI和6G的技术方面。然后，我们通过审查深度学习，计算机视觉和边缘AI中最新的AI来调查AI在元评估中的作用，以提取元元中6G的要求。接下来，我们调查了B5G/6G对Metaverse的有希望的服务，然后确定AI在6G网络和6G网络中的作用，用于支持元化应用程序，以及在Metaverse中对可持续性的需求。最后，我们征集了现有的和潜在的应用程序，用户酶和项目，以突出元元中进步的重要性。此外，为了向研究人员提供潜在的研究方向，我们强调了从上述技术的文献综述中汲取的挑战，研究差距和经验教训。