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开放式视频视频异常检测
当前的视频异常检测（VAD）方法本质上仅限于封闭设置的设置，并且可能在开放世界应用程序中遇到困难，在培训期间，测试数据中可能存在异常类别。最近的一些研究试图解决更现实的开放式VAD，该研究旨在解散视为异常和正常视频的看不见异常。但是，尽管这种能力对于构建更明智的视频监视系统至关重要，但这种设置着重于预测框架异常得分，没有识别异常类别的能力。本文进一步迈出了一步，并探讨了开放词汇视频异常检测（OVVAD），我们的目的是利用预训练的大型模型来检测和cate-可见和看不见的异常。为此，我们提出了一个模型，该模型将OVVAD分解为两个相互构成的任务 - 类不足的检测和特定于类的分类 - 并共同优化了这两个任务。特别是，我们设计了一个语义知识注入模块，以从大语言模型中引入语义知识以进行检测任务，并设计一种新型的异常合成模块，以在大型视觉生成模型的帮助下生成伪异常视频，以实现分类任务。这些语义知识和综合异常大大扩展了我们模型在检测和分类各种可见和看不见的异常方面的能力。对三个广泛使用的基准测试的实验实验实现了我们的模型在OVVAD任务上实现了最新的性能。
在分子图中优化OOD检测
尽管分子表示学习最近取得了进展，但其有效性还是在近世界的假设上假定的，即训练和测试图来自相同的分布。开放世界测试数据集通常与分布（OOD）样本混合在一起，在该样本中，部署的模型将难以做出准确的预测。在药物筛查或设计中分子特性的误导性估计会导致湿lab资源的大量浪费并延迟发现新疗法的发现。传统检测方法需要对OOD检测和分布（ID）分类性能进行贸易，因为它们共享相同的表示模型。在这项工作中，我们建议通过采用基于辅助扩散模型的框架来解析OOD分子，该框架比较了输入分子和重建图之间的相似性。由于产生构建ID训练样品的产生偏见，OOD分子的相似性得分将要低得多以促进检测。尽管在概念上很简单，但将此香草框架扩展到实际检测应用程序仍然受到两个重大挑战的限制。首先，基于欧几里得距离的流行相似性指标无法考虑复杂的图形结构。第二，涉及迭代脱氧步骤的属性模型众所周知，尤其是在大量药物库上运行时。为了应对这些挑战，我们的研究先驱者是一种旋转型G raph r生态建构的方法，该方法被称为pgr-mood。具体来说，PGR-MOOD取决于三个创新：i）一个有效的指标，可根据离散的边缘和连续节点特征全面量化输入和重建分子的匹配程度； ii）构建
对称保护的量子计算
我们考虑一种使用量子比特的量子计算模型，其中可以测量给定的一对量子态是处于单重态（总自旋为 0）还是三重态（总自旋为 1）。其物理动机是，只要哈密顿量中的所有项都是 SU (2) 不变的，我们就可以以一种不会泄露其他信息的方式进行这些测量。我们推测这个模型等价于 BQP。为了实现这一目标，我们证明了：（1）如果补充单量子比特 X 和 Z 门，该模型能够以多对数开销进行通用量子计算。（2）在没有任何额外门的情况下，它至少与 Jordan 的弱“置换量子计算”模型一样强大 [ 14 , 18 ]。（3）通过后选择，该模型等价于 PostBQP。不完美的物理门是构建可扩展量子计算机的主要挑战。克服这一挑战的一种可能方法是使用纠错码从低保真度物理门构建高保真度逻辑门 [10]。另一种方法是使用拓扑有序状态来存储和操纵量子信息，直接获得良好的逻辑门 [17]。在这里，我们提出了第三种方法，通过物理哈密顿量的对称性保护操作。特别地，我们考虑在量子自旋中编码的量子位，并且我们假设哈密顿量和任何噪声项都遵循同时作用于所有量子位的 SU (2) 对称性。我们需要快速介绍一下 SU (2) 的表示理论。SU (2) 的不可约表示由一个量 S ∈{0, 1 / 2, 1, 3 / 2, ... } 来索引，称为自旋。自旋 S 的表示维数为 2 S + 1 。自旋 1 / 2 的表示维数为
通过Vision-...
对象导航（ObjectNav）要求代理在看不见的环境中导航以找到查询对象。许多以前的方法试图通过依靠经过跨越或强化学习来解决此任务，在该学习中，它们在具有近距离对象的有限家庭数据集上进行了培训。然而，尚未解决两个主要挑战：了解自由形式的自然语言指令，要求开放式观察，并以零拍的方式推广到新环境。旨在解决这两个挑战，在本文中，我们提出了OpenFM- NAV，这是一个基于零照射对象导航的基于odel m ODEL M ODEL的框架。我们首先释放了大型语言模型（LLMS）的推理能力，以从满足用户需求的自然语言指令中提取拟议的观察。然后，我们利用大型视觉语言模型（VLM）的普遍性来积极地从场景中发现和脱离候选对象，建立多功能语义得分图（VSSM）。然后，通过对VSSM进行常识推理，我们的方法可以对场景进行有效的语言引导探索和剥削，并最终达到目标。通过利用基础模型的推理和概括，我们的方法可以理解自由形式的人类指示并在不同环境中进行有效的开放式零射门导航。在HM3D ObjectNAV基准上进行的广泛实验表明，我们的方法超过了所有指标上的所有强基础，证明了我们方法的有效性。1此外，我们执行真实的机器人演示，以验证我们方法对现实环境的开放定点性和普遍性。
空气数据虚拟传感器 - EuroGNC19
摘要 世界各国政府和主要利益相关者将投入巨额资金发展更加绿色的航空业。为此，预计未来几年空气动力学、空调配置、推进和机载系统将有重大更新。此外，无人机民用操作的下一次出现，以及高冗余度可能带来的复杂性，正在推动航空航天界走向使用新技术实现更加智能的空调系统集成。就航空电子设备而言，趋势表明，新的航空电子模式，例如成功应用于大型客机（如空客 A380）的电传操纵和分布式航空电子设备，即使在小型飞机上也将得到广泛使用。过去几十年经历的数字革命对于实现更加智能的机载系统集成至关重要。空气数据系统将得到更新，大多数仍然基于气动探头或叶片，以实现有益的航空电子集成。近年来，人们开展了多项研究，希望利用更智能的传感器融合来提供替代的空中数据源，以检测避免常见模式的 ADS 故障并提供分析冗余。本研究是 Smart-ADAHRS 项目的一部分，该项目旨在设计部分基于虚拟传感器的简单完整空中数据系统。上述项目的主要目标是提供一种配置更轻便的创新型 ADS（一些传感器被虚拟传感器取代），确保与通用 ADS 具有相同的性能和可靠性。目前，作者正在将使用 ULM 飞机上的飞行演示器获得的飞行测试与模拟环境性能相关联。虚拟传感器基于神经网络技术，因此，学习过程对于获得合适的性能至关重要。此外，使用真实飞行数据会给系统带来新的不确定性
研究文章 政府在实现药品安全中的作用：利益相关者的观点和经验的初步探索
药品是必需品，是大多数流程和干预措施的基石，旨在确保任何人群的最佳医疗保健和福祉。除了承担提供药物的责任外，制药行业还有潜力促进社会经济发展，如创造就业机会和增加收入。这项研究旨在评估政府在推动尼日利亚制药业发展方面的作用。调查问卷发放给了参加旨在发展尼日利亚制药业的活动的医疗保健从业者。使用社会科学统计软件包对收集的数据进行分析。共有 76 名受访者参与了这项研究。三分之二的研究参与者（69.7%）为男性，略多于三分之一的研究参与者（38.2%）年龄在 51 岁以上，近四分之一的参与者（21.1%）拥有博士学位。大约一半的研究参与者（51.4%）表示尼日利亚制药业监管不力，而几乎所有人（97.4%）都表示让立法机构参与进来对于该行业的发展至关重要。绝大多数研究参与者（87.5%）表示应审查现行药品法以保护制药业。此外，大多数参与者（56.3%）对政府发展制药业的努力不满意。虽然这项研究的调查对象很小，但其结果揭示了限制尼日利亚制药业优先考虑的因素的新见解。新出现的证据可以开始为旨在实现尼日利亚药品安全的积极政策和实践改革提供支持。进一步的研究可以在这些初步发现的基础上，实现强有力和全面的部门干预，以改善医疗保健的机会，同时促进社会经济发展。
2002 年 2 月特刊 - 桑迪亚国家实验室
每年，桑迪亚国家实验室都会自豪地记录下过去一年中这个伟大实验室的男男女女所取得的重大成就。过去的 2001 年是不同寻常的一年，成就丰富多样，而 9 月 11 日这一天对我们的实验室和国家产生了深远的影响和改变。桑迪亚的工作人员迅速调整了工作节奏，加快了国家安全工作的进度，而当天自由世界的安全形势发生了瞬息万变，这项工作因此变得更加重要。整个实验室的个人和团队都做出了英勇的努力，扩大了我们的技术贡献，以便更好地保护我们的军队，并帮助赢得反恐战争。恐怖袭击发生后，激发我们实验室所有工作的深厚爱国主义情怀具有重大意义，如今，我们正以前所未有的力度加快开发和部署我们的独特技术。虽然我们向阿富汗前线交付的许多硬件产品让我们感到特别自豪，因为我们正在实现我们的最高目标“成为国家首先寻求技术解决方案以解决威胁和平与自由的问题的实验室”，但我对今年报告的众多大大小小的成就感到高兴。桑迪亚在许多重要的科学技术领域取得了开创性的成就，从彻底改变设计过程的新软件工具到大大改善我们财务管理的软件系统；从在桑迪亚内部建立机密网络到建立世界上最强大的网络，该网络目前正在推动所有 NNSA 实验室的工作。我请您自己判断：今年的成就是否是我们为国家做出的卓越贡献中最好的？
航空发动机部件故障的诊断与预测
图 1 直接运营成本分布（TATEM，2005’） 在上图中，由一家欧洲飞机制造商提供，我们认识到维护在总体运营成本中的重要性。如今，对航空系统和部件进行的维护操作是根据 TBO（大修间隔时间）或检查间隔时间进行编程的，这是根据统计变量 MTBF（平均故障间隔时间）或 MTTF（平均故障时间）计算的。代表系统或组件的平均使用寿命。因此，优化维护干预的成本和频率促使航空公司实施新的监控方法，以降低航空领域维护操作的直接成本。为了实现这一目标，需要解决两种相互补充的基本策略：避免计划外维护操作和避免过多的 TBO。飞机的机载诊断系统会向飞行员发出在飞行中检测到的故障的警报，这些故障会导致上述的计划外维护操作。这些计划外的维护操作会导致航班延误和取消（D&C 或延迟和取消）、中止起飞（ATO 或中止起飞）或飞行期间紧急着陆（飞行中关闭或 IFSD）。另外，诊断
病原微生物在...中的持久性
• 病原微生物在生产环境中的持续存在是一个众所周知的现象。 • 在生产场所，此类克隆源微生物组包括单核细胞增生李斯特菌、阪崎克罗诺杆菌、细胞毒芽孢杆菌和弯曲杆菌属。• 近年来，瑞士已发现多起持久性细菌单核细胞增生李斯特菌的爆发。 • 目前，尚未发现任何通用标记可以帮助我们确定致病因子的持久性。 • 建立取样和分析程序是识别污染源和识别潜在持续性危害的最有效方法。 • 联邦食品安全和兽医局 (FSVO) 对环境样本中单核细胞增生李斯特菌的风险评估进行了文献检索。由于单核细胞增生李斯特菌出现的频率较高，因此有必要对生产环境进行监测，特别是在加工鱼类、肉类、牛奶、家禽以及水果和蔬菜产品的企业中。 • 生产环境监控是对基于风险的成品控制的补充，有助于提高产品的食品安全性。 • 目前尚无基于科学数据的最新标准协议来监测不同食品生产环境中持续存在的不同病原体。
Archées：栖息地和生理学协会 - Archimer
在1776年，在沼泽中，由物理学家和化学家亚历山德罗·沃尔塔（Alessandro Volta）检测到，古细菌并未确定为1977年，因为卡尔·沃斯（Carl Woese）和乔治·福克斯（George Fox）在核糖体阿恩（Ribosomal Arns）的工作之后（Woese and Fox 1977）。在1970年代末期，已知的古细菌主要包括极端嗜性物种，即在大多数生物的致命环境条件下，在生命的极端局限性下实现其生物周期。这些古细菌包括甲烷古细菌 - 在厌氧条件下产生甲烷（CH 4） - 在高温和酸性条件下在高温和酸性条件下发育。在十五年中，古细菌以集体精神与极端环境相关联（图4.1和4.3）。多年来，古细菌研究一直集中在地球上最敌对的环境上。古细菌又是从盐湖，深海水热源，地面地热源，溶液或苏打湖中分离出来的。后来，在1990年代初期，从培养阶段释放的分子方法表明，这些微生物的分布比所指称的，而不是严格地屈服于极端环境。在更普通的条件下发展的古细菌在土壤，海洋或淡水湖等栖息地中得到了强调。今天，我们知道它们无处不在。它们也存在于人类微生物组（肠子，皮肤，口服和呼吸系统）中，并且与感染或过敏有关（Bang and Schmitz 2015）。