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生物信息学中的简报
摘要 - 生成的人工智能（GAI）已成为一个快速新兴的领域，该领域在智能和自动创建各种内容方面具有巨大的潜力。为了支持这种人工智能生成的内容（AIGC）服务，未来的通信系统必须满足严格的要求，包括高数据速率，吞吐量和低潜伏期，同时有效地利用有限的光谱资源。语义通信（SEMCOM）被视为一种革命性的交流计划，可以通过传达信息的含义而不是繁殖来应对这一挑战。gai算法是在模型预培训和微调，知识基础构建和资源分配方面，为启用智能有效的SEMCOM系统的基础。相反，SEMCOM可以提供较低延迟和高可靠性的AIGC服务，因为它可以执行数据编码和压缩数据以及基于知识和上下文的推理的能力。在这项调查中，我们通过研究GAI-DRIENS SEMCOM网络的架构，无线通信方案和网络管理来打破新的基础。我们首先引入了一种用于GAI驱动的SEMCOM网络的新型体系结构，其中包括数据平面，物理基础架构和网络控制平面。反过来，我们对端到端GAI驱动的SEMCOM系统的收发器设计和语义有效性计算提供了深入的分析。最后，我们探索了几个承诺的用例，即自动驾驶，智能城市和元视频，以提供GAI驱动的SEMCOM网络的全面理解和未来方向。随后，我们在拟议的网络中介绍了创新的生成水平和知识管理策略，包括知识结合，更新和共享，确保基于知识的准确性推理。
llm增强语义相似性指标...
在这项研究中，我们利用LLM来增强语义分析并为文本开发相似性指标，以解决传统无监督的NLP指标（如Ruge和Bleu）的局限性。我们开发了一个框架，其中LLM（例如GPT-4）用于放射学报告的零摄影文本标识和标签生成，然后将标签用作文本相似性的测量值。通过在模拟数据上测试提出的框架，我们发现GPT-4生成的标签可以显着提高语义相似性评估，而得分比传统的NLP指标更与临床基础真理紧密相符。我们的工作证明了使用LLMS对高度专业域的半定量推理结果对文本数据进行语义分析的可能性。虽然实施了用于放射学报告相似性分析的框架，但它的概念也可以扩展到其他专业领域。
人工智能主题：• 语义网络 • 框架...
Tweety 是一只长着翅膀和尾巴的黄色小鸟。Tweety 吃了一条肥虫子。约翰要坐公交车去波士顿。Q3。框架如何用于知识表示？举例说明。Q4。一只 3 英尺高的猴子在一个房间里，房间里有几根香蕉悬挂在 8 英尺高的天花板上。房间里有两个可堆叠、可移动和可攀爬的 3 英尺高的板条箱。给出获取香蕉的初始状态、目标状态、后继函数和成本函数。Q5。写一篇关于不同知识表示技术的简短笔记？
数字孪生：从起源到未来 - 语义学者
摘要：数字孪生（DT）是指任何物理实体（物理孪生）的虚拟副本或模型，两者通过实时数据交换相互连接。从概念上讲，DT 实时模仿其物理孪生的状态，反之亦然。DT 的应用包括实时监控、设计/规划、优化、维护、远程访问等。预计其实施将在未来几十年呈指数级增长。工业 4.0 的出现带来了更加自主、智能和高度互联的复杂工业系统。这些系统生成大量数据，可用于多种应用，例如提高性能、预测性维护、培训等。与“数字孪生”相关的出版物数量突然激增，导致与工业数字化相关的不同术语之间产生混淆。由于 DT 越来越受欢迎，另一个问题就是对 DT 的描述缺乏共识，而且 DT 的类型也非常多，这增加了混乱。本文旨在整合文献中不同类型的 DT 和不同的 DT 定义，以便于从其他补充术语（如“产品化身”、“数字线程”、“数字模型”和“数字阴影”）中轻松识别 DT。本文从 DT 的概念诞生之初就着眼于其预测的未来，以了解它可以为某些行业带来的价值。对于任何研究人员、企业或行业来说，在投资该技术之前，了解 DT 的特点和类型并权衡其利弊都是必不可少的。
tdcl：视觉的密集语义对比度学习 -
摘要。传统的单对象跟踪任务正在经历新的转型浪潮，尤其是随着语义缺乏的出现，这导致了视觉跟踪任务的兴起。但是，将Vi-Sual Tracker与自然语言描述相结合的先前方法倾向于依靠文本描述的全局表示，而较少考虑文本描述和Vi-Sual外观之间的精细连接。本文提议利用双向交叉注意模块来捕获语言和视觉特征之间的连接，这些连接进一步投影为密集的语义反映以保持对齐方式。为了保持搜索区域与耦合的自然语言之间的语义同意，并使融合功能保持一致，本文提出了一种新颖的密集性对比度学习损失，以弥合文本和视觉方式之间的语义差距，并以密集的形式对齐。所提出的框架在跟踪包含自然语言描述的数据集（例如TNL2K和OTB99-LANG）方面实现了有希望的结果。我们的方法提供了一种新颖的解决方案，用于代表和对齐单个对象跟踪任务的跨模式信息，并可能激发该领域的进一步研究。
可持续能源、电网和网络语义网...
在由家用电器、电动汽车和太阳能电池板等各种设备组成的分散式家庭能源系统中，如果向最终用户提供设备粒度的电力消耗和生产数据，他们就能够更深入地了解系统的细节，并进一步实现能源可持续性。然而，该领域的许多数据库都与其他领域隔绝，仅包含与能源有关的信息。这可能会导致每台设备的能源使用信息（例如天气）丢失。同时，这些数据集中的大量数据集已广泛应用于机器学习模型等计算建模技术。虽然此类计算方法仅通过专注于数据集的局部视图来实现很高的准确性和性能，但无法保证模型的可靠性，因为当考虑到信息遗漏时，此类模型很容易受到数据输入波动的影响。本文通过研究家庭能源系统上的语义网方法来解决智能能源系统领域的数据隔离问题。我们提供了一种基于本体的方法来管理系统中设备级分辨率的分散数据。因此，与每台设备相关的数据的范围可以在整个 Web 上以可互操作的方式轻松扩展，并且可以从 Web 获取其他信息（例如天气），前提是数据是按照 W3C 标准组织的。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
SOK：在自动驾驶中的语义AI安全性
摘要 - 自主驾驶（AD）系统依靠AI组件来做出安全和正确的驾驶决策。不幸的是，今天的AI算法通常是对对抗攻击的脆弱性。但是，要使这样的AI组件级漏洞在系统级别上具有语义影响，它需要解决从系统级攻击输入空间到AI组件级别的非平凡语义差距（1），以及（2）从AI组件级别的攻击影响到系统级别的人。在本文中，我们将研究空间定义为语义AI安全性，而不是通用AI安全性。在过去的5年中，越来越多的研究工作将在广告环境中应对此类语义AI安全挑战，这已经开始显示指数级的增长趋势。但是，据我们所知，到目前为止，这个新兴的研究空间还没有全面的系统化。在本文中，我们对这种不断增长的语义AD AI安全研究领域的知识进行了首次系统化。总共收集和分析了53篇论文，并根据对安全领域至关重要的研究方面进行系统分类，例如攻击/国防目标AI组件，攻击/国防目标，攻击向量，攻击媒介，攻击知识，防御可部署性，防御能力，防御可靠性和评估方法。我们总结了基于现有的AD AI安全性工作的定量比较以及与密切相关域的安全性工作水平进行的6个最重大的科学差距。使用这些，我们不仅可以在设计层面，而且在研究目标，方法论和社区层面上提供见解和潜在的未来方向。为了解决最关键的科学方法论级别的差距，我们采取了主动性为开源，统一和可扩展的系统驱动的评估平台（名为PASS），称为语义AD AD AI AI安全研究社区。我们还使用实现的平台原型来展示使用代表性语义AD AI攻击的平台的功能和好处。
AI实施的生成机制
整合了疾病和医学词汇，以及最近创建的知识图Covidpubgraph [3]，为Covid-19-19提供了全面且面向研究人员的数据源。这些技术对其他领域的扩展和适应性具有巨大的潜力，例如，有可能统一考虑，整合和分析来自各种来源并具有多种形式的异质研究数据。他们的应用有助于提高科学，实验和模拟的可追溯性和可重复性。相关技术也可以用于自动数据管理解决方案和通过在给定数据上使用语义查询来回答科学问题。此外，数据驱动的方法（例如机器学习方法）从增加数据完整性和相干性中受益。从历史上看，这些技术与材料科学与工程领域（MSE）之间的接触点已经达到了第一点，甚至在蒂姆·伯纳斯（Tim Berners）的语义网概念（SW）之前 - Lee等人。[4]在2001年，随着Plinius本体论的创建[5]
发展性阅读障碍的语义强度和神经相关性
诵读困难是一种神经发育障碍，其特征是阅读和/或拼写学习障碍（国际诵读困难协会，里昂等人，2003 年）。许多关于诵读困难的研究集中在语音处理缺陷（Griffiths 和 Snowling，2001 年；Pennington，2006 年；Vellutino 等人，2004 年），即处理单词的基本声音。尽管在这方面取得了很大进展，但对诵读困难的个体差异和其他认知过程（如语义处理）的研究较少。现有的阅读计算模型强调阅读是正字法、语音和语义处理系统动态交互的副产品。例如，并行分布式处理模型（Seidenberg 和 McClelland，1989 年）强调了这些系统的动态产品的重要性。朗读的双路径级联模型（Coltheart 等，2001）描述了三条阅读路径：非词汇阅读路径（通过字素到音素规则系统）、词汇非语义路径（通过正字法/音位输入词典）和词汇语义路径（通过语义系统）。