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到 2043 年，变革性 AGI 的可能性 <1% - arXiv
由于所有这些因素，以及人类倾向于以笼统的范畴术语思考，关于 AGI 时间线的争论通常以充满希望、沮丧、欣喜若狂和不屑一顾的人们之间的对决、正交的范畴声明的形式出现。有些人推断某些领域最近的快速发展，并认为变革性的 AGI 即将到来，甚至到了忽视储蓄和生育等面向未来的活动的地步，或者提倡使用暴力来抑制即将到来的 AGI 发展。与此同时，其他人则对最近的成就不屑一顾，并坚持认为 AGI 是一个遥远而可疑的原因，甚至是哲学上的不可能。其他人则懒洋洋地完全避开预测和分析。而这些人除了意见不一之外，基本上甚至不知道如何互相交谈。
利用人工智能实现教育转型
Rubia Shoukat * 摘要 人工智能 (AI) 正在改变全球教育，通过个性化学习、自动评分和智能内容增强学习体验和成果。本文对中国和印度教育系统中实施人工智能技术的程度进行了比较分析，重点介绍了关键举措、成功案例和挑战。基于这些发现，建议巴基斯坦采取类似战略来改善其教育格局。研究发现，人工智能已被各种教育机构以多种形式广泛采用和利用在教育领域。最初，人工智能通过计算机和相关技术体现出来，逐渐演变为基于网络和在线的智能教育系统。最终，嵌入式计算机系统和其他技术的集成导致使用人形机器人和基于网络的聊天机器人来独立或与人类教师一起履行教师职责。此外，这些系统利用机器学习和适应性来定制和个性化课程和内容以满足学生的需求，从而提高了学生的参与度和保留率，从而提高了整体学习体验和教育质量。关键词：教育技术、人工智能、AI、教育、机器学习、人机界面 简介 社会变革的概念是多方面的，有多种定义。该术语用于描述人际关系、互动
南亚的储能存储：了解南亚电力部门转换中网格连接的能量存储的作用
执行摘要在过去十年中，储能技术（主要是锂离子电池储能系统（BES））的成本迅速下降，预计在未来十年内将进一步下降（Bloombergnef 2019）。这是在将电网灵活性视为可靠操作并集成大量可再生能源（RE）的必要资源的时候。在印度，灵活性被称为“使用能源的新货币”（Soonee and Kumar 2020）。能源存储具有提供一些网格灵活性的技术潜力。然而，关于印度和其他南亚国家（包括孟加拉国，不丹和尼泊尔）的储能机会的问题仍然存在。不确定性仍然存在有关技术成本的不确定性，以及有关存储运营，所有权和补偿机制的规则。
灵巧的抓紧变压器-CVF Open Access
在这项工作中，我们提出了一种新颖的歧视性框架，用于灵巧的掌握生成，称为d外部g rasp tr ansformer（dgtr），能够通过仅使用一个向前的通行方式处理对象点云来预测一组可行的抓握姿势。我们将敏捷的掌握生成作为设定的预测任务，并为其设计一个基于变压器的握把模型。但是，我们确定此设置的预测范式在灵活的掌握领域遇到了几种优化的挑战，并导致限制性能。为了解决这些问题，我们提出了培训和测试阶段的渐进策略。首先，提出了动态静态匹配训练（DSMT）策略，以增强训练阶段的光学稳定性。第二，我们使用一对对抗性损失来实现对抗平衡的测试时间适应（ABTTA），以提高测试阶段的掌握质量。dexgraspnet数据集的实验结果证明了DGTR可以预测具有高质量和多样性的灵活掌握姿势的能力。值得注意的是，在保持质量高的同时，DGTR Sigsigs所预测的Grasp的多样性明显优于先前的多个指标，而没有任何数据预处理。代码可在https://github.com/isee-laboratory/dgtr上找到。
Genai / Transformers研讨会概述，内部和见解< / div>
➢j和l是损失 /错误 /成本功能的通常符号，即< / div>模型预测的内容与根据地面真理预测的内容之间的区别。
Seeloz和Digital Enterprises建立了一种变革性的AI合作伙伴关系，以彻底改变卡塔尔的能源领域
这种合作标志着卡塔尔数字化转型之旅的关键步骤，利用Seeloz的强化学习自动化（RLA）平台和Microsoft的尖端云和AI基础架构创造了自主优化引擎来创建能量价值链，资产管理和生产工作流程。Energizeai旨在通过在每个决策层部署AI驱动的智能来消除效率低下，降低运营成本和防止未来的卡塔尔能源生态系统。
Longformer：利用结构 MRI 对阿尔茨海默病进行分类的纵向转换器
结构磁共振成像 (sMRI)，尤其是纵向 sMRI，通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而，目前的方法忽视了 AD 的渐进性，大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中，我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战，我们提出了一个新模型 LongFormer，它是一种混合 3D CNN 和变压器设计，可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像，并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集（即 ADNI、OASIS 和 AIBL）上评估我们的模型，并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。
3D猫：脑肿瘤的通道注意变压器
摘要 - 脑肿瘤诊断是一项具有挑战性的任务，但对于计划治疗以停止或减慢肿瘤的生长至关重要。在过去的十年中，卷积神经网络（CNN）在医学图像中肿瘤的自动分割中的高性能急剧增加。最近，与CNN相比，视觉变压器（VIT）已成为医学成像的稳健性和效率的核心重点。在本文中，我们提出了一个新颖的3D变压器，称为3D catbrats，用于基于最先进的SWIN变压器的磁共振图像（MRIS），用于使用残留块和通道注意模块的最先进的SWIN变压器进行磁共振图像（MRI）。在Brats 2021数据集上评估了所提出的方法，并实现了在验证阶段超过当前最新方法的平均骰子相似性系数（DSC）的定量度量。索引项 - CNN，变形金刚，VIT，语义段