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北约JADO
联合全域作战 (JADO) 是多域作战 (MDO) 概念的演变。MDO 强调了真正联合部队的巨大潜力，能够利用我们军事部门现有的和新兴的整个系统范围内的能力。然而，当考虑未来战争时，MDO 有几个关键的缺陷。首先，MDO 一词可能会产生误导，因为大多数国家军队已经在多个领域开展行动，并拥有自己特定于军队的能力。其次，考虑到当今最先进军队中跨领域的系统纠缠和互联能力，可以说，我们传统的基于主要作战领域的军队结构在未来的许多情况下可能不是很有用。胜利者很可能是能够以对手无法比拟的速度在所有领域内轻松机动的力量。考虑到这些因素，我们很容易得出结论：MDO 过于重视领域，从而减少了对跨所有领域的多种服务无缝协作的联合挑战的重视。
胰岛素样生长因子受体 1 (IGF1R) 和胰岛素受体 (IR) 作为三阴性乳腺癌治疗靶点的临床前评估
三阴性乳腺癌 (TNBC) 是乳腺癌的一种亚型，与其他类型的乳腺癌相比，其成功治疗方法较少。胰岛素样生长因子受体 1 (IGF1R) 和胰岛素受体 (IR) 与 TNBC 的不良预后有关。针对 IGF1R 的治疗在临床上失败了。我们旨在测试抑制 IR/IGF1R 是否是治疗 TNBC 的合理治疗方法。我们发现，尽管 IGF1R 和 IR 在 TNBC 中表达，但它们的表达与不良生存结果无关。此外，在多种 TNBC 细胞系中使用抑制剂针对 IR/IGF1R 不会抑制细胞生长。Linsitinib 是一种同时抑制 IGF1R 和 IR 的小分子抑制剂，它不会阻止肿瘤形成，也不会对体内肿瘤生长产生影响。这些数据表明，虽然 IGF1R 和 IR 在 TNBC 中表达，但它们并不是很好的治疗靶点。靶向 IR/IGF1R 的抗癌效果有限的一个潜在原因可能是 TNBC 中的多条信号通路发生了改变。因此，靶向单个信号通路可能不足以抑制癌症生长。
NATO JADO
联合全域作战 (JADO) 是多域作战 (MDO) 概念的演变。MDO 强调了真正联合部队的巨大潜力，能够利用我们军事部门现有和新兴系统的整个范围的能力。但是，当考虑未来战争时，MDO 存在一些关键缺陷。首先，MDO 一词可能会产生误导，因为大多数国家部门已经在多个领域开展行动，并拥有自己的特定于部门的能力。其次，考虑到当今最先进军队中跨领域的系统纠缠和互连能力，可以说，我们基于主要作战领域的传统部门结构在未来的许多场景中可能不是很有用。胜利者很可能是能够在所有领域内轻松机动、同步且速度快到对手无法匹敌的一方。考虑到这些因素，很容易得出结论：MDO 过于重视领域，从而减少了对跨所有领域无缝协作的多种服务联合挑战的重视。
Prompty，一款针对高中生的 AI 读写工具
摘要 在大型语言模型 (LLM) 加速文本生成的时代，使用这些模型进行批判性评估和创建有意义的文本的技能往往缺乏。为了帮助课堂教师解决这个问题，我们推出了 Prompty，这是一种专门的教学工具，旨在促进对 LLM 的批判性和有效性使用。Prompty 服务于多个学习目标：它允许学生批判性地评估由 LLM 生成的文本，帮助他们练习写作，并让他们更深入地了解 LLM 的功能——所有这些都在一个由基本护栏保护的学生友好环境中进行。Prompty 是与高中教师合作设计的，是斯坦福大学为提高 AI 素养而发起的一项计划 CRAFT 的一部分。它在高中英语课上进行了试点测试，作为 AI 写作助手，专注于对机器生成的文本进行批判性评估。这次试验产生了初步证据，证明该工具在实现其教育目标方面的有效性。试点研究的结果表明，像 Prompty 这样易于使用的工具具有巨大的潜力。这些工具可以根据个别教师的目标进行调整。它们可以帮助实现特定学科的学习目标，同时也是高中教授 AI 概念的有效方法。
组建有效的人机协作团队：构建机器学习模型以补充多位专家的能力
机器学习 (ML) 模型越来越多地被用于通常需要与人类专家合作的应用领域。在这种情况下，当 ML 模型难以预测某些实例时，将它们交给单个人类专家会很有优势。虽然以前的工作主要集中在只有一位人类专家的场景，但在许多现实世界中，可能会有几位具有不同能力的人类专家可供选择。在这项工作中，我们提出了一种训练分类模型的方法，以补充多位人类专家的能力。通过联合训练分类器和分配系统，分类器学会准确预测那些对人类专家来说很难的实例，而分配系统学会将每个实例传递给最合适的团队成员——分类器或其中一位人类专家。我们在公共数据集上与“合成”专家和由多位放射科医生注释的真实世界医学数据集进行了多次实验，以评估我们提出的方法。我们的方法优于以前的工作，比最好的人类专家或分类器更准确。此外，它可以灵活地适应不同规模和不同专家多样性水平的团队。
用于情绪识别的多模态神经生理转换器
摘要 — 理解神经功能通常需要多种模式的数据，包括电生理数据、成像技术和人口统计调查。在本文中，我们介绍了一种新颖的神经生理模型，以应对多模态数据建模的主要挑战。首先，我们通过解决可变采样率问题来避免原始信号和提取的频域特征之间的不一致问题。其次，我们通过与其他模态的“交叉注意”对模态进行编码。最后，我们利用父变换器架构的属性来模拟跨模态段之间的长距离依赖关系，并评估中间权重，以更好地了解源信号如何影响预测。我们应用多模态神经生理变换器 (MNT) 来预测现有开源数据集中的效价和唤醒。对非对齐多模态时间序列的实验表明，我们的模型在分类任务中的表现相似，在某些情况下甚至优于现有方法。此外，定性分析表明 MNT 能够模拟神经对自主活动的影响以预测唤醒。我们的架构有可能针对各种下游任务进行微调，包括 BCI 系统。
使用远程感应 - 启示性启用 - eNhance-biodoverity- ...
在人类活动造成的地球生物多样性丧失以空前的速度加速时，对生物多样性的检测和监测至关重要。我们面临着人类历史上最大的生物多样性丧失，这一损失被称为“第六次大规模灭绝”（Leakey 1996; Kolbert 2014），鉴于其杂志与从化石记录中可检测到的地球历史上的过去灭绝事件成比例。国际保护生物多样性的努力（2011年联合国），并通过政府间的生物多样性和生态系统服务来记录全球生物多样性的状态和趋势的评估过程（Díaz等人2015）提高了人们对在全球范围内持续监测生物多样性的关键需求的认识。生物多样性本身 - 生态系统和生物生物组织中任何生物组织中发现的生活的变化 - 几乎可以在任何地方观察到。但是，如果可以远程感知栖息地，功能性状，性状多样性和植物功能的空间周转，则可能存在与陆地生物多样性相关的栖息地和栖息地的多样性的潜力。要面对这一挑战，最近有要求
使用航拍图像和街道图像对公共物品进行分类
人类居住的世界的每个角落都是从多个视点以越来越高的频率拍摄的。谷歌地图或 Here Maps 等在线地图服务可以直接访问大量密集采样的、带有地理参考的街景和鸟瞰图像。我们有机会设计计算机视觉系统来帮助我们搜索、分类和监控公共基础设施、建筑物和文物。我们探索这种系统的架构和可行性。主要的技术挑战是结合每个地理位置的多个视图（例如鸟瞰图和街景）的测试时间信息。我们实现了两个模块：det2geo，它检测属于给定类别的对象的位置集，以及 geo2cat，它计算给定位置处对象的细粒度类别。我们介绍了一种采用最先进的基于 CNN 的对象检测器和分类器的解决方案。我们在“帕萨迪纳城市树木”上测试了我们的方法，这是一个包含 80,000 棵树木的新数据集，带有地理和物种注释，结果显示结合多种视图可以显著改善树木检测和树种分类，可与人类的表现相媲美。
洞察力 - 智力机制 - 富裕 - 养育 -
在这项工作中，我们系统地研究了在振动强偶联条件下光腔中地面化学反应速率修饰的基础机制。我们对分子势能表面和数值确切的开放量子系统方法的对称双孔描述 - 具有矩阵乘积求解器的双空间中的运动层次方程。我们的结果预测了具有multiple振动跃迁能的强烈静脉分子系统的光子频率依赖性速率曲线中存在多个峰。速率曲线中新峰的出现归因于分子内反应途径的打开，该途径通过谐振腔模式通过腔光子浴力驱动。峰强度由动力学因子共同确定。超出了单分子极限，我们检查了两个分子与腔的集体耦合的影响。我们发现，当两个相同的分子同时耦合到相同的谐振腔模式时，反应速率将进一步提高。这种额外的增加与腔诱导的分子间反应通道的激活相关。此外，无论分子偶极矩是否在与光极化相同的方向对齐或相反的方向上，由于这些空腔促进的反应途径而引起的速率修改仍然不受影响。
llm4eval：IR
大型语言模型（LLMS）已显示出较小模型中不存在的任务解决能力的提高。利用LLMS的自动化评估（LLM4EVAL）的责任和责任最近引起了人们对穆尔特研究社区的极大关注。例如，已经在自动判断，自然语言生成和检索增强生成系统的背景下研究了LLM4Eval模型。我们认为，信息检索社区可以通过设计，实施，分析和评估LLM的各个方面，并适用于LLM4EVAL任务，从而为这一不断发展的研究领域做出重大贡献。LLM4Eval研讨会的主要目标是将来自行业和学术界的研究人员汇集在一起，讨论LLM的各个方面，以评估信息检索，包括自动判断，检索授权的生成管道评估，对人类评估，鲁棒性和LLMS的评估以及对其对现实的影响，以改变人类评估，鲁棒性和LLM的信任性。我们还计划在研讨会之前进行自动判断挑战，在此期间，将要求参与者为给定数据集生成标签，同时最大程度地与人类判断力最大化。研讨会的格式是互动的，包括圆桌会议和主题演讲，并且倾向于避免小型会议的单方面对话。