XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMans
重述有关草地管理，放牧牲畜和土壤碳存储的自然科学证据基础
1牛津马丁学校，牛津大学，牛津大学，牛津牛津大学34号，牛津奥克斯1 3BD，英国2号2号地理学院，生命与环境科学学院，埃克塞特大学生活与环境科学学院，埃克塞特大学，斯托克路，斯特克路，埃克塞特4PY，英国3碳管理中心，斯科特兰乡村学院（SRUC），彼得·威尔逊建筑，彼得·威尔逊建筑，国王的建筑物，埃斯特·伊斯特·伊斯特·伊斯特·伊斯特·伊斯特，研究，西公共，HARPENDEN，HARPENDEN，HERTFORDSIRE AL5 2JQ，英国5桌，环境变化研究所，牛津大学，牛津大学牛津市南部公园3号，牛津奥克斯1 3Q1，英国6 Harper Adams University，Newport TF10 8NB，UK 7 NATUENT BAINTAL SOLES SOLITY SOLITITS INTIERITIV HUS，AlmasAllé8，Uppsala，SE-750 07，瑞典9号公立与国际事务学校，普林斯顿大学，318 Robertson Hall，NJ 08544-1013，美国10，美国10个生物学与环境科学研究所，阿伯丁大学，阿伯丁大学，23 Stat Machar Drive，Ab24 3uolology of Ab24 3uolology of Ab24 3U，UK Mans of Field of Sertyver，UK 23英国3SZ
SANDI-AMICO：使用 AMICO 进行快速体细胞和神经突密度成像 (SANDI) 的开源工具箱
DEIB，米兰理工大学 意大利米兰 Lisa Novello 心智/脑科学中心 - CIMeC，特伦托大学 意大利特伦托 Sara Bosticardo 维罗纳大学计算机科学系 意大利维罗纳 Jenna Hanmer 彼得·曼斯菲尔德爵士成像中心，诺丁汉大学医学院，诺丁汉，英国 Gabriel Ramos Llorde Athinoula A. Martinos 生物医学成像中心，麻省总医院，哈佛医学院 波士顿，马萨诸塞州 Chantal Tax CUBRIC，加的夫大学 | 图像科学研究所，乌得勒支大学医学中心 加的夫，英国 | 乌得勒支，荷兰 Andrada Ianus Champalimaud 研究，Champalimaud 未知中心 葡萄牙里斯本 Noam Shemesh Champalimaud 研究，Champalimaud 未知中心 葡萄牙里斯本 Emmanuel Caruyer 雷恩大学、法国国家科学研究院、法国国家信息和自动化研究所、法国雷恩国家健康与医学研究院维罗纳 意大利维罗纳 伦敦大学学院 Marco Palombo 医学图像计算中心 英国伦敦
en3d：从2D合成数据雕刻3D人类的增强生成模型
我们提出了EN3D，这是一种增强的生成方案，用于雕刻高质量的3D人体化身。Unlike previous works that rely on scarce 3D datasets or limited 2D collec- tions with imbalanced viewing angles and imprecise pose priors, our approach aims to develop a zero-shot 3D gen- erative scheme capable of producing visually realistic, ge- ometrically accurate and content-wise diverse 3D humans without directly relying on pre-existing 3D or 2D assets.为了应对这一挑战，我们引入了精心制作的工作流量，该工程实现了准确的物理建模，以从合成2D数据中学习增强的3D生成模型。在推断期间，我们集成了优化模块，以弥合现实的外观和粗3D形状之间的差距。特定于EN3D包含三个模块：一个3D发电机，可以准确地对可概括的3D Humans建模具有合成，多样和结构化的人类图像的逼真外观的可概括的3D Humans；几何雕塑家
重述有关草地管理，放牧牲畜和土壤碳存储的自然科学证据基础
1牛津马丁学校，牛津大学，牛津大学，牛津牛津大学34号，牛津奥克斯1 3BD，英国2号2号地理学院，生命与环境科学学院，埃克塞特大学生活与环境科学学院，埃克塞特大学，斯托克路，斯特克路，埃克塞特4PY，英国3碳管理中心，斯科特兰乡村学院（SRUC），彼得·威尔逊建筑，彼得·威尔逊建筑，国王的建筑物，埃斯特·伊斯特·伊斯特·伊斯特·伊斯特·伊斯特，研究，西公共，HARPENDEN，HARPENDEN，HERTFORDSIRE AL5 2JQ，英国5桌，环境变化研究所，牛津大学，牛津大学牛津市南部公园3号，牛津奥克斯1 3Q1，英国6 Harper Adams University，Newport TF10 8NB，UK 7 NATUENT BAINTAL SOLES SOLITY SOLITITS INTIERITIV HUS，AlmasAllé8，Uppsala，SE-750 07，瑞典9号公立与国际事务学校，普林斯顿大学，318 Robertson Hall，NJ 08544-1013，美国10，美国10个生物学与环境科学研究所，阿伯丁大学，阿伯丁大学，23 Stat Machar Drive，Ab24 3uolology of Ab24 3uolology of Ab24 3U，UK Mans of Field of Sertyver，UK 23英国3SZ
扩展的现实，用于增强的人类机器人协作
自动化的兴起为实现制造过程的效率提供了更高的效率，但它经常损害迅速响应不断发展的市场需求并满足自定义需求所需的灵活性。人机合作试图通过将机器的力量和精度与人类创造力和感知理解相结合，以应对这些挑战。在本文中，我们概念化并提出了一个基于机器学习的机械手机的实施框架，该框架结合了人类的原则和杠杆范围，以促进现实（XR），以促进Humans和机器人之间的直观沟通和编程。此外，概念框架可以直接参与机器人学习过程中的人类参与，从而导致更高的适应性和任务概括。本文强调了可以实现拟议框架的关键技术，并强调了开发整个数字生态系统的重要性。此外，我们回顾了XR在人类机器人协作中的现有实施方法，展示了各种观点和方法。讨论了挑战和未来的前景，并深入研究了XR的主要障碍和潜在的研究途径，以实现更自然的人类机器人互动和工业景观中的整合。
在沉浸式虚拟现实体验中，从脑电图中解码主观情绪唤醒
情绪已与自主神经（ANS）和中枢神经系统的活动联系起来（CNS; Dalgleish，2004）。因此，很难将个人（即离散）情绪类别与ANS中的特定响应模式联系起来（参见Kragel＆Labar，2013年； Kreibig，2010年； Siegel等人，2018年）或不同的大脑区域（Lindquist等，2012;但是参见Saarimäki等，2016）。相反，情绪似乎是通过与基本心理学（即，也是非情感）操作有关的大脑区域和身体激活的一组动态实现的（即“心理原始人”； Lindquist等，2012）。在这种观点中，Humans通常处于令人愉悦或不愉快的唤醒状态的波动状态（“核心影响”； Russell＆Feldman Barrett，1999; Lindquist，2013），可能会受到外部刺激的影响。表情唤醒可能会有一种“共同货币”来比较不同的刺激或事件（Lindquist，2013年），并代表基本的神经过程，这些神经过程是各种表情的基础（Wilson-Mendenhall等，2013）。
在沉浸式虚拟现实体验中，从脑电图中解码主观情绪唤醒
情绪已与自主神经（ANS）和中枢神经系统的活动联系起来（CNS; Dalgleish，2004）。因此，很难将个人（即离散）情绪类别与ANS中的特定响应模式联系起来（参见Kragel＆Labar，2013年； Kreibig，2010年； Siegel等人，2018年）或不同的大脑区域（Lindquist等，2012;但是参见Saarimäki等，2016）。相反，情绪似乎是通过与基本心理学（即，也是非情感）操作有关的大脑区域和身体激活的一组动态实现的（即“心理原始人”； Lindquist等，2012）。在这种观点中，Humans通常处于令人愉悦或不愉快的唤醒状态的波动状态（“核心影响”； Russell＆Feldman Barrett，1999; Lindquist，2013），可能会受到外部刺激的影响。表情唤醒可能会有一种“共同货币”来比较不同的刺激或事件（Lindquist，2013年），并代表基本的神经过程，这些神经过程是各种表情的基础（Wilson-Mendenhall等，2013）。
重新构建人机协作以生成自由文本解释
大型语言模型越来越能够在相对较少的任务特定监督下生成流畅的文本。但这些模型能准确地解释分类决策吗？我们考虑使用人工编写的示例以少量方式生成自由文本解释的任务。我们发现 (1) 编写更高质量的提示会产生更高质量的生成； (2) 令人惊讶的是，在面对面的比较中，众包工作者通常更喜欢 GPT-3 生成的解释，而不是现有数据集中的众包解释。然而，我们的人类研究还表明，虽然模型通常会产生事实、语法和充分的解释，但它们在提供新信息和支持标签等方面还有改进空间。我们创建了一个管道，将 GPT-3 与一个监督过滤器相结合，该过滤器将来自人类的二元可接受性判断纳入循环中。尽管可接受性判断具有内在的主观性，但我们证明可接受性与解释的各种细粒度属性部分相关。我们的方法能够一致地过滤 GPT-3 生成的被人类认为可以接受的解释。
气候变化威胁欧洲的植物多样性
*中心d'ecologie fonctionnelle et evol evol，中心国家de la recherche Scienti-Unite´-Unite´mixte de Recherche 5175，1919 Route de Mende，34293 Montpellier Cedex 5； †气候变化研究小组，Kirstenbosch研究中心，国家植物学院，P BAG X7，Claremont 7735，南非开普敦； ‡宏观生态学和保护部门，埃斯特拉达（Estrada Dos Leo〜ES），埃斯特拉达（Estrada dos Leo），葡萄牙7000-730 e vora； ¶Laboratoire D'ecologie Alpine，中心国家DE LA RECHERCHE SCICORI-UNITE-UNITE´MIXTE DE RECHERCHE 5553，UNIGERTITE，J。FORNNIER，B.P。53x，38041法国Grenoble Cedex 9；牛津大学牛津大学地理与环境学院的生物多样性研究小组，牛津大学牛津牛群，牛津奥克斯1 3TB，英国； **地理圈科学中心，伦德大学隆德大学物理和生态系统分析系，瑞典12，223 62伦德； ††Quest，布里斯托尔大学地球科学系，威尔斯纪念大楼，布里斯托尔BS8 1RJ，英国皇后路
发展的人类连接项目（DHCP）自动化新生婴儿的静止状态功能处理框架
fmrib，NU官员临床神经科学系，英国牛津大学，英国牛津大学B生物医学图像分析小组，计算系，伦敦帝国学院，英国伦敦，英国伦敦皇家大脑中心，发展大脑中心Zagreb，克罗地亚E小儿神经影像学小组，英国牛津大学儿科学系。 I伦敦帝国帝国学院生物工程系fmrib，NU官员临床神经科学系，英国牛津大学，英国牛津大学B生物医学图像分析小组，计算系，伦敦帝国学院，英国伦敦，英国伦敦皇家大脑中心，发展大脑中心Zagreb，克罗地亚E小儿神经影像学小组，英国牛津大学儿科学系。 I伦敦帝国帝国学院生物工程系fmrib，NU官员临床神经科学系，英国牛津大学，英国牛津大学B生物医学图像分析小组，计算系，伦敦帝国学院，英国伦敦，英国伦敦皇家大脑中心，发展大脑中心Zagreb，克罗地亚E小儿神经影像学小组，英国牛津大学儿科学系。 I伦敦帝国帝国学院生物工程系fmrib，NU官员临床神经科学系，英国牛津大学，英国牛津大学B生物医学图像分析小组，计算系，伦敦帝国学院，英国伦敦，英国伦敦皇家大脑中心，发展大脑中心Zagreb，克罗地亚E小儿神经影像学小组，英国牛津大学儿科学系。 I伦敦帝国帝国学院生物工程系