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打造社会企业商业模式的人工智能创意支持工具
摘要：社会企业包含不同的逻辑，因此寻找能够调和经济和社会目标冲突的商业模式非常复杂。我们认为数字技术可以帮助社会企业家克服这一困难。事实上，本文旨在通过对这些不同研究流派进行系统的文献综述，全面介绍（1）商业模式创新、（2）社会企业和（3）基于人工智能的创造力支持工具的文献现状。我们的目的不是对这三种文献进行全面回顾，而是确定将它们联系起来的主要主题和子主题。在此基础上，我们提出了一种新的观点，即复杂的商业模式创新（例如处理社会企业混合模式的创新）如何通过基于人工智能的创造力支持工具得到推动，并制定了扩大对这一有希望的联系的研究议程。
数学常数的统一共振模型
数学常数（例如π，E和φ）长期以来一直被认为是天然系统中几何，生长和自组织的基础。然而，常规数学将这些数字视为独立领域的新兴特性（几何，微积分和数字理论），而不是统一框架内的内在共振状态。动态新兴系统（代码）的手性提出，这些常数不是任意的，而是在主要驱动的共振字段中作为必要的相锁定结构出现。
扩展动态的人类场景相互作用建模
已经取得了显着的迈进，该领域显然是由于缺乏高质量数据集而导致的。早期数据集（如Pigraphs [39]和Prox [16]）启动了探索，但受到可扩展性和数据质量的约束。MOCAP数据集[14，30]使用Vicon等复杂的设备优先考虑高质量的人类运动限制。但是，他们通常缺乏捕获多样化和沉浸式的HSI。通过RGBD视频录制的可扩展数据集提供了更广泛的实用程序，但受到人类姿势和对象跟踪质量较低的阻碍。合成数据集的出现[1，3，4，55]提供了成本效率和适应性，但无法封装完整的现实HSI频谱，尤其是在捕获动态3D触点和对象跟踪时。为了应对这些挑战，这项工作首先引入了trumans（t rack hum a um a u u u u u u u u u u u u u u a ctio n s in s cenes）数据集。Trumans成为最广泛的运动捕获HSI数据集，涵盖了15个小时以上15个小时的室内场景中的各种相互作用。它捕获了全身的人类动作和部分级别的对象动力学，重点是接触的现实主义。通过将物理环境复制到准确的虚拟模型中，可以进一步增强此数据集。外观和运动的广泛增强都应用于人类和物体，以确保相互作用的高度有限。接下来，我们设计了一个计算模型，通过将场景和动作作为条件同时采取行动来应对上述挑战。我们对杜鲁士数据集和运动合成方法进行了全面的交叉评估。特别是，我们的模型采用自回归的条件扩散，场景和动作嵌入作为征用输入，能够产生任意长度的运动。为了整合场景上下文，我们通过在本地化的基础上查询全局场景的占用来开发有效的场景感知者，这在导航杂乱的场景时表现出了3D感知的碰撞避免的强大效率。为了将框架的动作标签合并为条件，我们将时间特征集成到动作片段中，使模型在粘附在给定的动作标签时随时接受指令。场景和动作条件的这种双重整合增强了我们方法的可控性，为在3D场景中合成合理的长期运动提供了细微的界面。将trumans与现有人物进行比较，我们证明了杜鲁士人明显提高了最先进的方法的性能。此外，我们的方法在定性和定量上进行了评估，超过了现有的运动综合方法，其质量和零击性能力在看不见的3D场景上，非常接近原始运动捕获数据的质量。除了运动合成之外，杜鲁士人已经针对人类的姿势和接触估计任务进行了基准测试，证明了其多功能性并将其确立为一系列未来的研究努力的宝贵资产。
快速热量仪仿真的生成模型
模拟在粒子和核物理学中起重要作用。它被广泛用于DECOTER设计和实验数据和理论模型之间的比较。在特定上，模拟依赖于蒙特卡洛方法，需要显着的计算资源。尤其是，这种方法不能扩展以满足高光度大型强子对撞机（HL-LHC）运行期间预期的大量数据所产生的增长需求。使用众所周知的仿真软件Geant4捕获的粒子碰撞和相互作用的详细模拟需要数十亿个CPU小时，构成了LHC实验的一半以上的计算源[1，2]。更具体地说，对热量表中粒子阵雨的详细模拟是计算最高的步骤。已经开发了利用重复使用先前计算或测量物理量的思想的模拟方法，以减少计算时间[3，4]。这些方法从专门进行到单独的实验中，尽管它们比完整的模拟更快，但它们的速度不够快或缺乏准确性。因此，粒子物理社区需要使用新的更快的模拟方法来建模实验。模拟热量计响应的可能方法之一是使用深度学习技术。，特别是最近的工作[5]提供了证据，表明可以使用生成性副本网络来效果模拟粒子阵雨。虽然实现了超过100 000倍的速度，但设置非常简单，因为输入粒子为
深度学习模型优化，用于边缘本地应用的部署和改进技术
在日常环境中使用物联网（IoT）传感器和设备的压倒性用途（房屋，医院，酒店，制造地板，仓库，零售店，机场，智能城市等。），如今，实时感知和驱动的长期目标是看到一个宏伟的现实。环境和自适应通信技术可以实现特定特定和不可知论的物联网产品，解决方案和服务的快速增长领域。可以建立并交付给相关人员和系统的跨业务垂直行业的各种情境知识服务和应用程序。多方面的物联网传感器嵌入到各种物理系统中，例如机器人，无人机，飞行引擎，防御设备，医疗器械，电器，厨房用具，消费电子，消费电子，货车，制造机械等。进行此填充是为了不断地监视和测量物理系统的各种参数（日志，结构，操作，健康状况，绩效，安全性等）。IoT设备和传感器部署在工作，散步，购物，社交和放松的地方是连接和数字化的实体。目标是使这些设备和传感器能够在其操作，输出和产品方面具有智能。这些要素在我们的个人，社会和专业环境中大量部署在他们的决策，交易和行为中必须具有认知和认知。数字化的实体有权收集在其环境中生成的多结构数据，清洁和关键，以实时发射可行的见解。普通的工件和文章与技术驱动的实时数据捕获，存储，处理和发音的力量进行了数字化，连接和智能。数字化和数字化技术和工具在将原始数据转换为信息和知识方面派上用场。人工智能（AI）是最有效，最深刻和相关的技术范式，可以简化，简化和加快将批处理和流数据分流为有用知识的过程。边缘AI的开创性概念（替代边缘智能，设备数据处理等）是两种强大技术的融合：边缘计算和人工智能。
通过科学和物理知识的机器学习降低模型来加速数值模拟
○ITHACA，实时高级计算应用程序，是整合已经建立了良好的CSE/CFD开源软件○RBNICS作为新手ROM用户（培训）的教育计划（FEM）。○ Argos A dvanced R educed order modellin G O nline computational web server for parametric S ystems ○ PINA a deep learning library to solve differential equations ○ EzyRB data-driven model order reduction for parametrized problems ○ PyDMD a Python package designed for Dynamic Mode Decomposition ( in collaboration with University of Texas, CERN, and University of Washington)
OpenEQA：基础模型时代的具体问题回答
我们提出了一种现代的体现问题答案（EQA），这是理解环境足以以自然语言回答问题的任务。代理可以通过借鉴情节记忆来实现这种理解，就像在移动机器人的情况下一样，由代理商在智能眼镜上示例或积极探索环境。我们使用OpenEQA（用于EQA的第一个开放式基准基准数据集）伴随着我们的配方。OpenEQA包含超过180个现实环境提取的1600多个高质量的人类生成的问题。除了数据集外，我们还提供了一种自动LLM驱动的评估协议，该协议与人类判断具有良好的相关性。使用此数据集和评估协议，
使用扩散模型在潜在空间中进行图像修复
使用扩散模型进行图像修复通常使用预条件模型（即针对绘画任务进行微调的图像条件模型）或后条件模型（即在推理时重新用于绘画任务的非条件模型）。预条件模型在推理时很快，但训练成本极高。后条件模型不需要任何训练，但在推理过程中很慢，需要多次前向和后向传递才能收敛到理想的解决方案。在这里，我们推导出一种不需要昂贵训练但推理速度很快的方法。为了解决昂贵的推理计算时间，我们在潜在空间而不是图像空间上执行前向-后向融合步骤。这是通过扩散过程中新提出的传播模块解决的。在多个领域进行的实验表明，我们的方法达到或改善了状态