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自适应双级多机器人任务分配和在不确定性下使用时间逻辑约束
这项工作解决了未知机器人过渡模型下多机器人协调的问题，以确保按时间窗口时间窗口逻辑指定的任务对用户定义的概率阈值满意。我们提出了一个BI级框架，该框架集成了（i）高级任务分配，其中根据机器人的估计任务完成概率和预期奖励分配任务，以及（ii）在履行分配的任务时，机器人独立优化了辅助奖励。要处理机器人动力学中的不确定性，我们的方法利用实时任务执行数据来迭代地完善预期的任务完成概率和奖励，从而无需显式机器人过渡模型即可自适应任务分配。我们从理论上验证了所提出的算法，表明任务分配具有很高的置信度达到所需的概率阈值。最后，我们通过全面的模拟证明了框架的有效性。
人工智能生成语言模型的当前状态比人类在不同的思维任务上更具创造力
公开访问的人工智能（AI）大语模型（例如ChatGpt）的出现已引起了有关AI功能含义的全球对话。对AI的新兴研究提出了这样的假设，即创造潜力是一种独特的人类特征，因此，人类的看法与AI客观上能够创造的东西之间似乎存在脱节。在这里，我们旨在评估与AI相比人类的创造潜力。在本研究中，人类参与者（n = 151）和GPT-4为替代用途任务，后果任务和不同关联任务提供了反应。我们发现，与人类同行相比，AI在每个不同的思维测量中都具有更强的创造力。具体来说，当控制响应的流利度时，AI是更原始和精心制作的。目前的发现表明，与人类受访者相比，AI语言模型的当前状态具有更高的创造力。
自动机器人任务计划通过将大型语言模型与基因编程集成
摘要 - 准确的任务计划对于控制自主系统（例如机器人，无人机和自动驾驶车辆）至关重要。行为树（BTS）被认为是任务计划中最突出的控制政策定义框架之一，由于其模块化，灵活性和可重复性。为机器人系统生成可靠，准确的基于BT的控制策略仍然具有挑战性，并且通常需要域专业知识。在本文中，我们提出了利用大语言模型（LLM）和遗传编程（GP）的LLM-GP-BT技术，以使BTS的生成和配置自动化。LLM-GP-BT技术处理以人类自然语言表达的机器人任务命令，并以计算效率和用户友好的方式将其转换为基于BT的准确和可靠的任务计划。该提出的技术是通过仿真实验系统地开发和验证的，这表明了其简化自主系统任务计划的潜力。
联合强化学习授权的任务卸载车辆边缘计算中的大型模型
摘要 - 行驶边缘计算（VEC）由于其为计算密集型任务提供足够的组合资源的能力而引起了近视关注。但是，如何在车辆内分配计算任务并有效地管理任务消耗的资源已成为一种挑战。为了解决这个问题，这项研究推进了使用辅助车辆（AV）进行载体任务的主张，并引入了一种新颖的辅助车辆算法（AVA）。ava既可以在车辆环境中充分利用计算资源，并同时实现任务延迟减少，能源消耗最小化以及任务完成率的增强率。此外，我们建立了一个联合学习框架，以明智地确定通过实施创造性机制的AV分配的比例。实验结果验证了我们的方法不仅可以改善关键系统性能指标，还可以确保对移动车辆的计算资源进行全面利用。
南卡罗来纳州 - 森林恢复工作队
随后于2023年春季出现，因为两个关闭磨坊的主要公告已公开。北卡罗来纳州坎顿的Pactiv Evergreen Mill和查尔斯顿的Westrock造纸厂关闭了大门。这两个磨坊从南卡罗来纳州森林中采购了350万吨纤维。随着林业供应链的调整为这些纤维市场的损失，随后封闭了其他公告，影响锯木厂，纸浆和造纸厂。到2024年秋季，包括国际纸的乔治敦工厂在内的总共10磨坊宣布关闭或削减生产，预计损失了820万吨木市场，占SC峰木材产品产量的大约25％。
收费气候行动工作队2016
我曾要求地球与环境教授兼帕迪中心主任Tony Janetos教授主持气候行动计划工作队主席，并预计将需要9到12个月的时间才能制定一项计划草案，以解决上述所有五点。BU社区将广泛分发计划草案以进行审查和评论。将准备最终的纳入社区意见的草案，以便与董事会讨论，并假设受托人批准将纳入大学的战略计划中。在此开发阶段，工作队将直接向我报告季度。
气候变化工作队会议
115 S Andrews Ave. Fort Lauderdale，FL 33301加入Zoomgov会议https://broward-org.zoomgov.com/j/j/1601846607?pwd = s2wrulrrr3ugl3ugglgegn4mzb4zb4z3qywlg2zz09 +16692545252，，1616449536＃US（SAN JOSE） +16468287666，，16164449536＃US（纽约）美国（纽约）1:00 PM欢迎 - 参议员Nan Rich和副市长Beam，副市长Beam，Task Force Force Force Force co-Chairs 1。滚动电话2。批准2024年12月12日* 3.公告
不同运动执行和想象任务中宽带脑电图中长程时间相关性的动态
大脑活动由振荡和宽带心律失常成分组成；然而，在运动研究中，人们更多地关注振荡感觉运动节律，而宽带心律失常脑电图 (EEG) 的时间动态仍未被探索。我们之前已经证明，宽带心律失常脑电图包含短距离和长距离时间相关性，这些相关性在运动过程中会发生显著变化。在本研究中，我们以之前的工作为基础，更深入地了解宽带脑电图中长距离时间相关性 (LRTC) 的这些变化，并将它们与文献中常见的众所周知的 alpha 振荡幅度 LRTC 进行对比。我们使用两个独立的 EEG 数据集（这两个数据集以两种不同的范式记录）来调查和验证五种不同类型的运动和运动想象任务期间 LRTC 的变化——我们的手指敲击数据集（包含单次自我发起的异步手指敲击）和公开可用的 EEG 数据集（包含提示的拳头和脚的连续运动和运动想象）。我们通过对单次试验 2 秒 EEG 滑动窗口进行去趋势波动分析，量化了宽带 LRTC 的瞬时变化。与静息状态相比，宽带 LRTC 在所有运动任务中均显著增加（p < 0.05）。相反，必须在较长的拼接 EEG 段上计算的 alpha 振荡 LRTC 显著下降（p < 0.05），与文献一致。这表明在运动和运动想象过程中，潜在的快速和慢速神经元无标度动力学是互补的。单次试验宽带 LRTC 在所有运动执行和想象任务中均具有较高的平均二元分类准确率，范围为 70.54 ± 10.03 % 至 76.07 ± 6.40 %，因此可用于脑机接口 (BCI)。因此，我们证明了新型运动神经相关性单次试验宽带 LRTC 在单个异步和提示连续运动-BCI 范式中的不同运动执行和想象任务中的普遍性、稳健性和可重复性，以及它与 LRTC 在 alpha 振荡幅度方面的对比行为。
任务共享和心理治疗的远程医疗治疗围产期抑郁症：务实的非降低性随机试验
任务共享和远程医疗可以增加获得有效心理治疗的机会。通过增加获得治疗的机会来扩展孕产妇的心理保健（峰会）是务实的，多站点，非劣质性，四臂试验，该试验测试了提供者（非专业人士与专家提供者）的非效率（远程医疗与个人与个人与个人与内在与内在的心理疗法）的非效率。在美国和加拿大的三个大学附属网络中，孕妇和产后成年参与者被随机分配给每个手臂（472个非专业远程医疗，145个非专业主义者，469个非专业主义者，469 469 tememist Tememedicine和144个专业人士和144个专业人士），并提供周刊的周刊行为行为激活疗法。主要结果是抑郁症状（爱丁堡产后抑郁量表（EPDS）），第二结果是在随机化后3个月时焦虑（普遍焦虑症（GAD-7））症状。在2020年1月8日至2023年10月4日之间，招募了1,230名参与者。的非效率（EPD：非专业人士9.27（95％CI 8.85–9.70）） 8.39–9.45））用于意向性治疗和每个协议分析。非劣质性的焦虑症状。没有与试验有关的严重或不利事件。该试验提出了令人信服的证据，证明了任务共享和远程医疗，以改善围产期抑郁症和焦虑症状的心理治疗的机会。clinicaltrials.gov nct04153864
监测抗原特异性记忆 B 细胞的重要性以及 ImmunoSpot 检测如何适合这项任务
摘要：确定个体对病原体、自身抗原或环境因子的体液免疫反应性传统上是通过评估血液中的特定抗体水平来实现的。然而，在许多情况下，特异性抗体的滴度会随着时间的推移而下降，因此不能如实地反映先前的抗原暴露或免疫记忆的建立。因此，为了评估个体的体液免疫能力，有必要评估功能性 B 细胞记忆。在这里，我们描述了新的 B 细胞 ELISPOT 和 FluoroSpot 检测（统称为 ImmunoSpot），这些检测可以快速开发和验证，以在体外和单细胞分辨率下表征对任何所需抗原特异的记忆 B 细胞 (B mem ) 库。此外，B 细胞 FluoroSpot 检测的多重变体能够以最少的细胞材料要求对分泌不同抗体类别和/或 IgG 亚类的抗原特异性 B 细胞进行高通量测试。 B 细胞 ImmunoSpot 检测还可以测量抗原特异性 B mem 区室内的亲和力分布，并允许进行交叉反应测量，从而可以深入了解针对未来病原体变体建立的 B mem。总的来说，这里介绍的 ImmunoSpot ® 系统具有高度可重复性，并且可以轻松验证是否适用于受监管的测试。新获得的监测抗原特异性 B mem 区室的能力应该会促进对健康和疾病中的体液免疫的更全面了解。