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如果周围没有人看到，计算机会思考吗？
我指出计算机无法明确地思考任何事物，即便是一个数字。如果思考是一种计算，那么计算机就会有不同的、甚至可能相反的想法，这些想法对应于它同时执行的许多计算。用户界面只允许我们看到其中之一。我指出了一些明确的情况，如果我们假设计算机可以思考一个数字，那么我们必须得出结论，它会并行思考一个范围内的所有数字。这些数字原则上可以通过非常昂贵的计算来提取。我给出了一个可以执行此操作的程序的明确示例，并提供源代码以供独立验证。使用指示论证，我指出人类思维不具有这种歧义性。因此，即使人类思维可以被计算机模拟（就像我们目前对计算机的理解一样），也不能将其简化为计算。
丹尼·沃谢 (Danny Warshay) 撰写的《观察、解决、扩展》摘要
丹尼·沃谢是布朗大学的教授。过去 16 年来，他一直在耶鲁大学、特拉维夫大学和布朗大学向 3,000 多名学生讲授“看见、解决、扩展”创业流程。迄今为止，这门课程已经催生出许多初创公司，这些公司为创始人带来了数亿美元的收入，并为众多非营利组织提供了出色的解决方案，这些组织正在解决食品浪费、亚马逊森林砍伐、文盲问题以及中东摆脱对石油依赖的经济转型问题。丹尼·沃谢共同创立并出售了多家软件、先进材料、消费品和媒体公司，这些公司已被苹果、Medline、时代、Belo Corporation、Sealed Air、Penton Media 等公司收购。他毕业于哈佛商学院、布朗大学和耶路撒冷希伯来大学。
超大规模集成电路中单电子能量损失的快速仿真分析方法
工业界广泛使用晶体管仿真工具（如TCAD、SPICE）来模拟单粒子效应（SEE）。然而由于实际设计中物理参数的变化，例如粒子的性质、线性能量传输和电路特性等，都会对最终的模拟精度产生很大的影响，这将大大增加大规模电路晶体管级仿真工作流程的复杂性和成本。因此，提出了一种新的SEE仿真方案，以提供一种快速、经济高效的方法来评估和比较大规模电路在辐射粒子效应下的性能。在本文中，我们结合晶体管和硬件描述语言（HDL）仿真的优点，并提出了准确的SEE数字误差模型，用于大规模电路中的高速误差分析。实验结果表明，所提出的方案能够处理40多种不同电路的SEE模拟，这些电路的尺寸从100个晶体管到100 k个晶体管不等。
SEE 2024 年欧洲选举备忘录摘要......
2021 年，欧盟委员会启动了《社会经济行动计划》，这是一个重要的里程碑，它充当了推动和巩固这一重要领域进入欧洲模式的路线图，而社会凝聚力是其核心要素。该计划为这一商业模式在欧洲大陆的未来发展以及将社会经济纳入各项欧洲政策的主流奠定了基础，例如最近批准的关于制定社会经济框架条件的理事会建议或邻近和社会经济生态系统的过渡路径，将行动计划与更新的欧洲工业政策联系起来，承认社会经济对公平、包容、数字化和绿色转型的贡献。
免疫记录（请参阅另一侧的注释...
“学龄前校长或其他负责学龄前儿童的人，公立或私人的人可能不会有意承认学生或将学生保留在A中：（1）学龄前儿童：（1）学生的父母或监护人提供适当年龄的证据，以表明年龄适当的免疫力，除非造血症，否则通过造成嗜血杆菌的养生或培养基培训，或者是培养基级的，或者是多个学生的培训；或（3）对年龄的证据表明，除非学生的父母或监护人提供年龄的免疫力，否则（3） （g）肝炎B和（H）水痘。”
扩散反馈有助于剪辑查看更好的
对比性语言图像预训练（剪辑），它擅长于跨领域和模态提取开放世界的表示，已成为各种愿景和多模式任务的基础。然而，最近的研究表明，剪辑具有严重的视觉缺陷，例如几乎无法区分方向，数量，颜色，结构等。这些视觉缺点还限制了剪辑上构建的多模式大语模型（MLLM）的感知能力。主要原因可能是由于缺乏文本的独特性和图像的多样性，用于训练剪辑的图像文本对固有地存在偏差。在这项工作中，我们为剪辑模型提供了一种简单的培训方法，该方法在很大程度上通过自我监督的扩散过程克服了其视觉缺陷。我们介绍了Diva，该Diva使用Di Flupusion模型作为vrip ssistant的v。具体来说，Diva利用文本到图像扩散模型的生成反馈来优化剪辑表示，仅具有图像（没有相应的文本）。我们证明，Diva提高了夹在具有挑战性的MMVP-VLM基准上的表现，该基准在很大程度上评估了细粒度的视觉能力（例如g。，3-7％↑），并在多模式理解和分割任务上增强了MLLM和视觉模型的性能。对29个图像分类和检索基准测试的广泛评估证实，我们的框架保留了夹子强的零击功能。该代码将在https://github.com/baaivision/diva上找到。
vanp：学习自我导航的位置...
摘要 - 人类通过专注于与导航相关的特定视觉区域，在没有碰撞的情况下有效地通过人群导航。但是，大多数机器人视觉导航方法都依赖于对视觉任务进行预训练的深度学习模型，这些模型优先考虑显着对象，而不一定与导航和潜在的误导有关。替代方法从头开始训练专业导航模型，需要大量计算。另一方面，自我监督的学习彻底改变了计算机视觉和自然语言处理，但是由于难以定义有效的自学信号，因此其在机器人导航中的应用仍未被忽略。是由这些观察结果激励的，在这项工作中，我们为视觉导航预训练（VANP）提出了一种自我监督的视觉动作模型。而不是检测对分类或检测等任务有益的显着对象，而是学会仅专注于与导航任务相关的特定视觉区域。为了实现这一目标，VANP使用了视觉观察的历史记录，未来的动作和一个自upervision的目标图像，并使用两个小型变压器编码器嵌入它们。然后，通过使用共同信息最大化目标函数，VANP最大化嵌入之间的信息。我们证明了大多数VANP提取的功能与人类导航直觉匹配。vanp的性能可相当，因为模型学习了端到端的一半训练时间和在大规模，完全监督的数据集（即Imagenet）上进行培训的模型，只有0.08％的数据。1
触摸并看到吗？关于界面时代的图像
2我们现在不仅被众多的“技术图像”包围，因为VilémFlusser会称其为5（源自自动技术协议）的图像，而且视觉本身受到技术过程的控制，手动激活的接口通过这些过程，通过这些过程，通过这些过程，通过这些过程，以大小，质量和分辨率以及持续时间以及图像6的外观，以及持续时间。我们作为观众越来越多地成为“用户”的经验：我们触摸屏幕以激活菜单并选择一个分辨率，选择和扩大图像，放大或减少其大小，启动或暂停视频，滚动或叠加图像，减慢或加快课程，以使他们消失。并不是说手的参与将界面变成了工具的等效，这是身体的延伸。与工具不同，触摸屏（可以以某种方式处理图像，与电视，VHS和DVD相当，遥控器，但具有无与伦比的即时性和更广泛的操作）属于程序机器的领域。这样，直到我们学会颠覆他们的预期用法（正如Flusser所指出的），即将确定用户手势的形式和含义以及他或她的感知质量。7