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不同的音乐类型如何影响任务焦点
过去的研究发现，人们所听的音乐可能会影响他们的注意力。这项研究研究了不同类型的音乐对神经发散者 (ND) 和神经典型 (NT) 人群的任务专注度的影响。年龄在 14 至 18 岁之间，共有 24 名参与者，其中 12 名是 ND，12 名 NT。参与者被平均分成四个音乐组：古典音乐、游戏音乐、个人收藏音乐和无音乐。学生研究人员使用精神运动警觉测试 (PVT) 和脑电图 (EEG) 来确定每个参与者在听音乐时的任务专注度水平。研究发现，音乐对专注度的影响过于主观和个人化，无法得出哪种音乐类型最好/最差的大致趋势。这对于音乐治疗领域很重要，因为它表明音乐需要根据每个客户进行个性化设置，并且不能依赖于总体趋势。
全球动员气候变化的G20工作组
2。我们理解并承认气候变化的紧迫性和严重性。认识到我们的全部努力将比其各个部分的总和更强大，因此我们将合作并加入为针对气候变化的全球动员而努力。我们重申了巴黎协定的温度目标，即使全球平均温度升高到摄氏2摄氏度低于工业前水平以下，并采取努力将温度升高限制在工业前水平以上的1.5摄氏度，并认识到这将显着降低气候变化的风险和影响。我们强调，与2摄氏度相比，在温度升高1.5摄氏度时，气候变化的影响将要低得多，并重申我们的决心，以限制限制温度升高到1.5摄氏度。3。注意我们的领导角色，我们重申我们的坚定承诺，以追求INFCCC的目标，通过加强巴黎协定的全面有效实施，反映出公平和共同但分化的责任和各自能力的原则，以应对不同的民族环境，以应对气候变化。我们重申了我们在本世纪中期或左右实现全球净零温室气体排放/碳中立性的承诺，并互相鼓励以全国范围的方式提出净零温室气体排放/气候中性承诺，并考虑到巴黎协定以及我们的不同民族环境，道路和方法。4。我们将对下面提到的GST-1结果做出积极响应。我们欢迎并完全赞成迪拜气候变化会议的雄心勃勃，平衡的结果（COP28），特别是根据《巴黎协定》（GST-1），阿联酋的共识及其首个全球股票。5。我们回忆起GST 1决策的第28段，该款进一步认识到需要与1.5°C的途径相一致的温室气体排放的深度，快速和持续的减少，并呼吁当事人以巴黎的同意及其不同的民族环境和临近：
提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功，但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同（例如，段落）。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干？段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号，例如句子顺序，局部关键字，修辞结构等。以此为动机，这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是，该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题，我们提出了一个自我监督的文本计划，该计划可以预测首先说出的内容（内容预测），然后使用预测的内容指导验证的语言模型（表面实现）。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现，名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字，总体发电质量也会提高。
增强翻译中风康复：运动网络优化的特定任务动作观察疗法
年龄（年）71.7±10.8性别（女性 /男性）％8（40％） /12（60％）MAS-ul 1.25（0-6）FMA-UL 51（29-66）脂肪5（1-5）MBI 94（1-5）MBI 94（46-100）平均±标准偏差； n（％）;中值（最小值最小）。修改后的Ashworth Scale-upper肢体（MAS-ul）; FUGL-MEYER评估 - Upper肢体（FMA-ul）；法式手臂测试（FAT）；和修改的Barthel指数（MBI）。
追求卓越运营工作组报告
Katharine Stewart (联合主席) 副教务长、教务事务处、执行校长兼教务长 Marie Williams (联合主席) 副校长、人力资源处、财务和行政办公室 Philip Alarcon-Furman 博士威尔逊纺织学院学生 Jeff Baynham 大学发展服务部临时副校长 Mark Beasley 企业风险管理计划主任、毕马威会计师事务所 会计学教授 普尔管理学院 Rich Berlin 校园企业部副校长、财务与行政办公室 Jim Broschart 大学发展部副校长、大学发展部 Adrian Day 财务与规划部助理副教务长、执行副校长兼教务长办公室 Amira Hijazi 工业工程博士生、工程学院 Warren Jasper 纺织工程、化学与科学教授、威尔逊纺织学院 Leda Lunardi 电气与计算机工程教授、工程学院 Doug Morton 财务与行政办公室设施部副校长 Barbara Moses 财务与行政办公室预算与资源管理部副校长 Joyce Munro 农业与生命科学学院商业运营部助理院长 Barry Olson 工商管理部副校长、学术与学生事务部 Caroline Ortiz-Deaton 资源管理主任机构战略与分析办公室分析 Jason Painter 科学学院科学之家主任 David Rainer 财务与行政办公室环境健康与公共安全副校长 Shawn Troxler 总法律顾问办公室副总法律顾问 Nancy Whelchel 机构战略与分析办公室调查研究主任
Deep Video Compression的任务意识编码器控制
对机器任务的深视频压缩（DVC）的事先研究通常需要为每个特定任务培训一个独特的编解码器，从而规定每个任务的专用解码器。相比之下，传统视频编解码器采用了flex ible编码器控制器，从而通过模式预测等机制使Single编解码器适应了不同的任务。从中汲取灵感，我们引入了一个创新的编码器控制器，以用于机器的深度视频压缩。此控制器具有模式预测和一组图片（GOP）选择模块。我们的AP-ARACH在编码阶段集中控制控制，从而允许跨不同任务（例如检测和跟踪）进行适应性的编码器调整，同时与标准的预训练的DVC解码器保持合理性。示例证明我们的方法是在具有各种现有预训练的DVC的多个任务中适用的。此外，广泛的实验表明，对于不同的任务，我们的方法比以前的DVC比以前的DVC大约25％，只有一个预先训练的解码器。
视觉任务的通才建模界面
我们提出了指示插道，这是一个将计算机视觉任务与Human指令保持一致的统一且通用的框架。与现有的方法相比，将先验知识整合并预先定义了每个视觉任务的输出空间（例如，构想和坐标），我们将各种视觉任务施加到人类直觉的图像操纵程序中，其输出空间是一个灵活的交互式像素空间。具体而言，该模型是建立在扩散过程的基础上的，并经过培训可以根据用户说明进行预测像素，例如将男人的左肩围绕红色或左右涂上蓝色面具。指示示例可以处理各种视觉任务，包括未识别任务（例如分割和关键点）和生成任务（例如编辑和增强）和在新颖数据集中胜过先前的方法。这代表了朝着视觉任务的通才建模界面迈出的坚实一步，在计算机视觉领域中推进了人工通用的intel。
镜子u-net：将多模式裂变与多任务学习嫁给医学成像中的语义分割
正电子发射断层扫描（PET）和计算的刻录术（CT）通常共同用于检测肿瘤。PET/CT分割模型可以自动化肿瘤的描述，但是，当前的多模式模型不能完全阐明每种模式中的互补信息，因为它们要么串联PET和CT数据，要么在决策水平上融合它们。为了对抗这一点，我们提出了镜像u-net，它通过将多模式表示形式分配到模态特异性的解码器分支和辅助多模态解码器中，以多模态化的方式代替了传统的融合方法。在这些分支上，镜像u-net标志着一个针对每种模式量身定制的任务，以增强单峰特征，同时保留共享表示中的多模式特征。与以前的方法相比使用了其他方法或多任务学习，Mirror U-net将两个范式结合在一个统一的框架中。我们探索各种任务组合，并检查在模型中共享的哪些参数。我们在Autopet PET/CT和多模式MSD Braintumor数据集上评估了Mirror U-NET，证明了其在多模式分段中的有效性并在两个数据集中实现了先进的性能。代码：https：//github.com/zrrrrr1997/ autopet_challenge_mirrorunet
T20 工作组 2 | 可持续气候行动和包容性公平能源转型
奥古斯丁·托罗巴；帕特里夏·奥迪；塞莱斯蒂娜·布雷内斯·波拉斯 (Celestina Brenes Porras)；豪尔赫·费约；艾达·洛伦佐；胡里奥·塞萨尔·阿罗约；路易斯·费尔南多·萨拉查；罗道夫·罗西；费德里科·泽尔博尼；作者是西班牙美术学院（AFP）成员。马西米利亚诺·科西；卡洛斯·卡斯特罗·塞隆；胡里奥·塞萨尔·米内利；卡罗莱纳·罗哈斯·海耶斯；古斯塔沃·伊迪戈拉斯；马里奥·阿马多尔；罗德里戈·卡德纳尔；帕特里克·迈克尔·亚当；伊万诺娃·安切塔；维克多·卡斯特罗；卡洛斯·阿尔贝托·马修斯；朱利安·马丁内斯·基哈诺；克里斯蒂娜·泰尔
教务长人工智能和学习环境工作组报告
1. 持续学习人工智能：鉴于人工智能技术的快速发展，工作组建议优先考虑持续学习机会。这些可以包括入职培训计划、演讲系列和旨在提高大学社区人工智能素养的专业发展计划。2. 将人工智能主题纳入教学大纲：为了帮助学生了解人工智能在学术环境中的作用和局限性，教师应在课程大纲中纳入关于人工智能的有目的的陈述。教学与学习中心可以提供工具和建议来实现这一目标。3. 与学习成果相一致的课程评估：应修改传统的评估方法，以适应生成式人工智能带来的挑战。选项包括口试、课堂写作作业和其他形式的真实评估，这些评估无法被人工智能轻易复制。4. 政策修订：应系统地审查和更新现有政策，明确提及生成式人工智能。这将有助于学生和教职员工了解在哪里以及如何适当使用人工智能。