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科学论文十年回顾（2014-2023）
摘要：自 2018 年以来，学术界对新闻业人工智能的兴趣日益高涨。通过对 2014 年至 2023 年的文献进行系统回顾，本研究讨论了该领域研究的发展以及人工智能如何改变新闻业。旨在通过对学术论文的回顾和对被引用次数最多的文章的定性分析，了解人工智能对新闻业的影响。本研究结合了：对从 Web of Science 和 Scopus 中提取的科学文章进行系统回顾（n = 699）以及对引用次数超过 50 次的文章进行分类内容分析的定性方法（n = 59）。结果（n = 699）突出了阿姆斯特丹大学和圣地亚哥德孔波斯特拉大学的作者的突出地位。美国的作者数量最多：261 人分布在 99 家机构。分类内容分析（n = 59）显示，研究重点关注记者的工作等问题，因为人工智能正在用重复和单调的任务取代记者，这引发了有关记者角色的若干问题。研究结果显示了计算方法的兴起，凸显了人工智能在研究中的普遍性，而这在以前的研究中尚未被探索过。伦理、监管和新闻教育在研究中仍然没有得到充分讨论。
CCC 报告：生成式人工智能时代信息检索研究的未来
研究方向：本报告概述了具有高智力价值和更广泛影响的 IR-GenAI 系统的八个研究方向：（1）IR-GenAI 中的评估挑战和需求；（2）从隐性和显性的人为反馈中学习，以解决可能需要推理的复杂问题；（3）理解和建模不断发展的生成式 AI 信息访问系统的用户；（4）解决或缓解 IR-GenAI 新技术带来的社会技术问题的挑战和潜在解决方案；（5）开发个性化 IR-GenAI 系统的方法；（6）在开发 IR-GenAI 方法时扩展计算、数据和人力时的效率考虑；（7）信息检索在增强 AI 代理中的作用；（8）专门用于信息访问和发现的基础模型。
项目锂v2.5雷克萨斯CT200H混合电池改造...
在测试开始之前，两辆车在同一加油站的最大容量中均已重新装满。使用87辛烷值。轮胎压力已在所有4个车轮上确认，如果不匹配，则填充以纠正压力。两辆车都按顺序驱动在完全相同的路线上，直到完成所有测试。每次测试都交换了每辆车首先进行测试的顺序，首次测试以2012 CT200H开始。测试设备在每次测试之间的车辆之间交换。除非另有说明，否则每个测试均以ECO模式进行。在本报告中介绍测试的顺序是他们运行的顺序。
重新考虑无分类器扩散指导中的空间不一致
无分类器指导（CFG）已广泛用于文本到图像扩散模型中，其中引入了CFG量表以控制整个图像空间的文本指导强度。但是，我们认为全球CFG量表会导致空间不一致，这是不同的脱节优势和次优的图像质量。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的方法，即语义意识的无分类器指导（S-CFG），以自定义文本到图像扩散模型中不同语义单元的指导学位。具体来说，我们首先设计了一种训练 - 免费的语义分割方法，将潜在图像分配到每个Denoising步骤中相对独立的语义区域。尤其是，将U-NET主链中的跨意义图被重新归一化，以将每个贴片分配给相应的令牌，而自我注意力图则用于完成语义区域。然后，为了平衡各种语义单元的扩增，我们会自适应地调整各个不同区域的CFG尺度，以将文本指导学度重新确定为统一水平。最后，广泛的实验证明了S-CFG优于原始CFG策略在各种文本到图像扩散模型上的优越性，而无需任何额外的培训成本。我们的代码可在https://github.com/smilesdzgk/s-cfg上找到。
三模式运动通过学习联合嵌入空间
信息检索是一个不断发展且至关重要的搜索域。对高质量人类运动数据的大量需求，尤其是在在线获取中，导致人类运动研究工作的激增。先前的作品主要集中在双模式学习上，例如文本和运动任务，但是很少探索三模式学习。直觉上，额外的引入方式可以丰富模型的应用程序方案，更重要的是，对额外模式的适当选择也可以充当中介，并增强其他两个不同方式之间的对齐方式。在这项工作中，我们介绍了Lavimo（语言视频 - 动作对齐），这是一个三模式学习的新型框架，将以人为中心的视频整合为一种额外的方式，从而可以在文本和运动之间弥合差距。更重要的是，我们的方法利用了一种专门设计的注意机制来增强文本，视频和运动方式之间的一致性和协同作用。经验，我们对HumanML3D和Kit-ML数据集的结果表明，Lavimo在各种与运动相关的跨模式检索任务中实现了最先进的表现，包括文本到动作，动作到运动，视频，视频到视频，动作和动态。我们的项目网页可以在https://lavimo2023.github.io/lavimo/中找到。
2024-2025临床心理健康咨询学生手册1返回目录
我们的计划致力于为您提供教育，使您能够探索和发展对个人和社区对心理健康的后果的理解，以及建立与未来客户的人际咨询关系的技能。我们的教师致力于持续评估我们的课程内容，以确保您正在学习核心咨询内容领域，同时还可以在每门课程中注入交叉性和关键教学法。我们的计划还将通过每个课程中提供的学生学习成果以及您作为培训辅导员的辅导员的性格来评估您在每门课程中掌握内容掌握的表现。这些评估将每学期通过计划核心教师对这些评估进行审查，并且计划主任每年两次向您提供反馈。
芝加哥退休计划提交的信息...
截至 2024 年 1 月 1 日，退休计划的资金比率为 54.39%，比 2023 年 1 月 1 日精算估值中的资金比率 54.20% 增加了 0.19%。当资金比率降至 60% 以下时，养老金法典要求提高缴费率，以便资金比率预计在 10 年内达到 60%。董事会认证的 2025 年缴费率与 2024 年缴费率保持不变。2024 年和 2025 年，雇主缴费率均为 21.590%（扣除雇主债务偿还额 6% 的工资），雇员缴费率为 13.795%。 2024 年 1 月 1 日的精算估值得出结论，适用于 2025 计划年度的缴费率将导致该计划的资金比率在 10 年内（即到 2034 年）达到法定要求的 60% 的水平。
多用途护卫舰（FREMM）朗格多克号返回土伦
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