XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTask
通过动态扩展内存集群
人类的大脑可以通过动态变化的环境不断地获取和学习新技能和知识，而不会忘记以前学习的信息。这样的能力可以选择性地将一些重要且最近看到的信息转移到大脑的持续知识区域。受到这种直觉的启发，我们提出了一种基于内存的新方法，用于持续学习中的图像重建和重构，由临时和不断发展的记忆组成，并具有两种不同的存储策略，并涉及临时和永久记忆。临时内存旨在保留最新信息，而不断发展的内存可以动态增加其功能，以保留永久的知识信息。这是通过提出的内存扩展机制来实现的，该机构有选择地将这些数据样本从临时存储器转移到根据信息新颖性标准在演变的存储器中删除的新群集。这种机制促进了进化记忆中群集之间的知识多样性，从而通过使用紧凑的mem-ory容量来捕获更多多样化的信息。此外，我们提出了一种两步优化策略，用于培训变分自动编码器（VAE）以实现生成和表示学习任务，该策略使用两个优化路径分别更新了生成器和推理模型。这种方法导致了一代和重建性能之间的取舍。源代码和补充材料（SM）可在https://github.com/dtuzi123/demc上找到。我们从经验和理论上表明，所提出的方法可以学习有意义的潜在表示，同时从不同领域产生各种图像。
物理理论的自我测试，或者量子理论对于某些信息处理任务来说是否最佳？
自测试通常是指采取一组给定的观察到的相关性，这些相关性被认为是通过量子理论准确描述的过程产生的，并试图推断量子态和测量值。换句话说，它关心的是我们是否可以通过仅查看量子黑盒设备的输入输出行为来判断它们在做什么，并且已知在几种情况下是可能的。在这里，我们提出一个更普遍的问题：是否有可能对一个理论，特别是量子理论进行自测试？更准确地说，我们问在特定的因果结构中是否存在只能在任何情况下具有与量子力学相同相关性的理论中执行的任务。我们提出了这种相关性自测试的候选任务，并在一系列广义概率理论 (GPT) 中对其进行了分析，结果表明这些理论都没有比量子理论表现更好。我们的研究结果概括起来就是，对于这项任务来说，所有非量子 GPT 都严格劣于量子力学，这将为公理化量子理论提供一种新方法，并能够通过实验测试同时排除此类 GPT。
南达科他州托儿所工作组
大流行将育儿部门形式化的必要性置于敏锐的重点，当时许多托儿计划努力生存，而父母由于护理短缺而努力继续工作。育儿治理系统3在全国各地沿着一系列协调，合并和创建的系统差异很大。协调的方法将在卫生和公共服务，社会服务和教育等不同部门的资金和监督结合在一起。包括南达科他州在内的大约一半的州属于这一类。合并系统将不同的儿童保育部门带到一个实体下。创建的系统专门用于以简化且可持续的方式监督所有儿童保育职能；该国只有11个州创建了一个专门的托儿实体。呼吁在大流行病上和之后的育儿中采取系统性倡议，越来越多的州盘点其早期护理和教育格局，这是朝着开发可持续解决方案的一步，以支持儿童，家庭，雇主及其州的经济增长。4
通用任务驱动的医疗图像质量增强，梯度促销
摘要 - 感谢任务驱动的图像质量增强（IQE）模型等最新成就，例如ESTR [1]，图像增强模型和视觉识别模型可以相互增强彼此的定量，同时产生我们人类视觉系统可感知的高质量处理的图像。但是，现有的任务驱动的IQE模型倾向于忽略一个基本的事实 - 不同级别的视力任务具有不同的图像特征要求，有时甚至相互矛盾。为了解决这个问题，本文提出了针对医疗图像的任务驱动IQE的广义梯度促进（GradProm）培训策略。具体来说，我们将任务驱动的IQE系统分为两个子模型i。e。，一种用于图像增强的主流模型，也是视觉识别的辅助模型。在训练期间，GradProm仅使用视觉识别模型和图像增强模型的梯度更新图像增强模型的参数，但是只有当这两个子模型的梯度以相同的方向对齐时，这是通过其余弦相似性来衡量的。如果这两个子模型的梯度不在同一方向上，则GradProm仅使用图像增强模型的梯度来更新其参数。从理论上讲，我们已经证明了图像增强模型的优化方向不会被GradProm的实现下的辅助视觉识别模型偏差。从经验上讲，对四个公开但具有挑战性的医学图像数据集的广泛实验结果证明了Gradprom的表现优于现有最新方法。
脑引导卷积神经网络揭示任务...
。CC-BY-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是由此预印本的版权持有者于 2025 年 1 月 2 日发布的。 ；https://doi.org/10.1101/2025.01.02.631092 doi：bioRxiv 预印本
指导视觉模型选择跨任务，域和知识类型的视觉提问
视觉提问（VQA）是用户体验的关键，尤其是在改善视觉语言模型（VLMS）的概括能力之后。但在实际设置中使用标准化框架评估应用程序要求的VLM仍然具有挑战性。本文旨在使用端到端框架解决该问题。我们提出VQA360 - 一种源自估计的VQA基准测试的新型数据集，该数据集用任务类型，应用程序域和知识类型注释，以进行全面评估。我们还引入了Goeval，这是一种使用GPT-4O开发的多模式评估度量，与Human判断相关系数为56.71％。我们使用状态VLMS的实验表明，没有任何单个模型都普遍擅长，因此，将正确的选择成为关键的设计决策。专有模型（例如Gemini-1.5-Pro和GPT-4O-Mini）通常优于其他模型，但是诸如InternVL-2-8B和COGVLM-2-LALAMA-3-19B之类的开源模型也表现出竞争优势，同时提供了其他优势。我们的框架工作也可以扩展到其他任务1。
生成式人工智能和自然语言处理工作组报告
该工作组由教育工作者、网络安全专家、人工智能专家、商界领袖和政府官员组成，以混合形式举办了五场公开会议。这些会议以专家小组成员和讨论为特色，分别在芝加哥、斯普林菲尔德、大都会东区、四城地区和南伊利诺伊州举行。讨论的主题包括消费者保护、生成式人工智能在课堂上的使用、利用人工智能改善公共服务、保障公民自由、解决劳动力和环境影响以及加强网络安全。通过这些会议以及多个工作组的工作，该工作组探索了 GenAI 在众多领域的当前和未来影响。
在Multi ...
摘要 - 近年来，有效利用Edge服务器来帮助车辆处理计算密集型和潜伏期敏感的任务已成为车辆边缘计算（VEC）中的关注点。在本文中，我们采用了一种合作方法，该方法利用了多个边缘服务器的集体功能。此策略旨在有效管理任务并减轻对这些服务器施加的计算负担。具体来说，图形神经网络（GNN）被应用于提取和分类功能，例如多个边缘服务器的地理位置和通信状态，从而可以选择最合适的服务器进行协作任务执行。我们已经利用太阳能进行了本地计算，有效地实现了环境保护并减轻了车辆的当地能源负担。此外，定义了一种新颖的边缘吸引公式来完善聚类的合理性。此外，还采用了深入的加固学习（DRL）来实时下载决策。为了确保在减轻成本的同时实验准确性，我们建立了相应的数字双胞胎环境来获取实验数据。通过对其他三种基线方法进行比较分析，我们有效地减少了任务完成时间，从而满足了时间敏感任务的严格要求。索引术语 - 行驶边缘计算，车辆互联网，数字双胞胎，任务卸载，图形神经网络，深度强化学习
最初发表于：Heeb，Laura V；塔斯科帕兰，贝图尔；卡特苏拉斯（Katsoulas），安东尼奥斯（Antonios）；贝芬格，米哈尔；克拉维恩，皮埃尔-阿兰；狗头人，塞巴斯蒂安；古普塔，
免疫抑制分子程序性细胞死亡配体 1 (PD-L1) 已被证明在自身免疫、感染和癌症等病理中发挥作用。PD-L1 不仅在癌细胞上表达，而且在未转化宿主细胞上的表达也与癌症进展有关。小鼠系统中 PD-L1 缺陷的产生使我们能够专门研究 PD-L1 在生理过程和疾病中的作用。最通用且最易于使用的位点特异性基因编辑工具之一是 CRISPR/Cas9 系统，它基于 RNA 引导的核酸酶系统。与其前身锌指核酸酶或转录激活因子样效应核酸酶 (TALEN) 类似，CRISPR/Cas9 催化双链 DNA 断裂，这可能导致由于非同源末端连接 (NHEJ) 的随机核苷酸插入或缺失而导致的移码突变。此外，尽管不太常见，但 CRISPR/Cas9 可以在存在合适模板的情况下通过同源定向修复 (HDR) 导致插入确定的序列。在这里，我们描述了使用 CRISPR/Cas9 在小鼠 C57BL/6 背景下敲除 PD-L1 的方案。外显子 3 的靶向结合 HindIII 限制位点的插入会导致过早终止密码子和功能丧失表型。我们描述了靶向策略以及创始者筛选、基因分型和表型。与基于 NHEJ 的策略相比，所提出的方法可产生具有与 NHEJ 相当的效率和时间线的确定终止密码子，生成方便的创始者筛选和基因分型选项，并且可以快速适应其他目标。
学习目录 - 任务室 - 萨斯喀彻温省政府
参加相当于 6 个全天研讨会的公共部门研讨会系列结业证书。公务员的角色是一个全天研讨会，向参与者介绍政府的独特角色。本课程是其他研讨会的基础；因此，建议参与者在参加其他课程之前参加本研讨会。参与者必须完成公务员的角色才能获得证书，而参加其他课程则取决于判断和偏好。