XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVerse
人工智能是否是使先进技术文明在宇宙中变得稀有的巨大过滤器？
本研究考察了以下假设：人工智能 (AI) 的快速发展最终导致了超级人工智能 (ASI) 的出现，这可能充当了“大过滤器”，导致宇宙中先进技术文明稀缺。有人提出，这种过滤器在这些文明能够发展出稳定的多行星存在之前就出现了，这表明技术文明的典型寿命 (L) 不到 200 年。当将 L 的这种估计应用于德雷克方程的乐观版本时，与最近的 SETI 调查以及其他在电磁频谱上检测各种技术特征的努力所获得的零结果一致。通过 SETI 的视角，我们反思了人类当前的技术轨迹——本文提出的 L 的适度预测强调了迅速建立地球上人工智能发展和多行星社会发展的监管框架的迫切需要，以减轻此类生存威胁。宇宙中智慧和有意识生命的存续可能取决于此类国际监管措施和技术努力的及时有效实施。
通过公平检索增强>公平的人类一代
现有的文本到图像生成模型反映甚至扩大了其培训数据中根深蒂固的社会偏见。这对于人类图像发生尤其关注，其中模型与某些人口统计组有偏见。现有的纠正此问题的尝试受到预训练模型的固有局限性的阻碍，并且无法实质上改善人口多样性。在这项工作中，我们引入了公平检索增强生成（Fairrag），这是一个新颖的框架，该框架对从外部图像数据库中检索到的参考图像进行了预训练的生成模型，以改善人类发电机的公平性。Fairrag可以通过轻质线性模块进行调节，该模块将图像投入到Textual空间中。为了提高公平性，Fairrag应用了简单但有效的借鉴策略，在生成过程中提供了来自Di-Verse人群的图像。广泛的实验表明，Fairrag在人口统计学多样性，图像文本比对和图像保真度方面构成了现有方法，同时在推断过程中产生了最小的计算开销。
终身自主对野外导航基础模型的自主微调
摘要：最近的作品提出了许多通用机器人装置模型，这些模型可以控制各种机器人平台以执行一系列不同的任务，包括在导航和操纵领域中。，这种模型通常是通过模仿学习来训练的，这排除了通过机器人聚集在工作中的经验自主适应的能力。在这项工作中，我们的目的是在机器人导航领域中训练通用机器人基础模型，目的是实现自主性自我改善。我们表明，将预训练与离线封根学习和连续自动操作的完整系统结合在一起，这将导致一个机器人学习框架，不仅始于广泛的二元能力，而且可以进一步专业化并适应这些能力，并在给定部署地点执行导航任务过程中。据我们所知，该结果展示了第一个通过开放世界设置中的自主互动不断学习的导航机器人基础模型。
亮点
准确预测锂离子电池 (LIB) 的剩余使用寿命 (RUL) 对于提高 LIB 供电应用的运行效率和安全性至关重要。它还促进了电池设计流程的改进和快速充电方法的发展，从而最大限度地缩短循环测试时间。虽然人工神经网络 (ANN) 已成为这项任务的有前途的工具，但在不同的数据集和优化策略中确定最佳架构并非易事。为了应对这一挑战，开发了一个机器学习框架来系统地评估不同的 ANN 架构。仅利用在不同充电策略下循环的 124 个锂离子电池的 30% 的训练数据集，在此框架内进行超参数优化。这确保了每个模型在其最佳配置下进行评估，从而有助于对 RUL 预测任务进行平衡比较。此外，该研究还考察了不同循环窗口对模型功效的影响。采用分层分区方法强调了在不同子集之间统一数据集表示的重要性。值得注意的是，表现最佳的模型仅使用 40 个周期的逐周期特征，就实现了 10.7% 的平均绝对百分比误差。
通过无监督的预读和内在的学习
最近几年见证了基于部分微分方程（PDES）解决科学问题的机器学习方法和物理领域特定见解的承诺。但是，由于数据密集型，这些方法仍然需要大量的PDE数据。这重新引入了对昂贵的数量PDE解决方案的需求，部分破坏了避免使用这些支出模拟的最初目标。在这项工作中，寻求数据效率，我们为PDE操作员学习设计了无监督的预培训。为了减少对模拟成本的训练数据的需求，我们在没有模拟解决方案的情况下挖掘了未标记的PDE数据，我们通过基于物理启发的基于重建的代理任务为神经操作员提供了预先介绍神经操作员。为了提高分布性能，我们进一步协助神经操作员灵活地利用一种基于相似性的方法，该方法学习了内在的示例，并导致了额外的培训成本或设计。对一组PDES的广泛经验评估表明，我们的方法具有高度的数据效率，更具生动性，甚至超出常规视觉预测的模型。我们在https://github.com/delta-lab-ai/data_effidiced_nopt上提供代码。
以循环不稳定血红素为目标作为对抗疟疾的防御策略
当疟原虫 (P.) spp. 寄生虫侵入并溶解红细胞 (RBC) 时，就会出现重症疟疾，从而产生细胞外血红蛋白 (HB)，并从中释放出不稳定血红素。在这里，我们测试了通过结合珠蛋白 (HP) 和/或血红素结合蛋白 (HPX) 分别清除细胞外 HB 和/或不稳定血红素是否会对抗重症疟疾的发病机制。我们发现，循环不稳定血红素是儿童重症恶性疟原虫疟疾大脑和非大脑表现的独立危险因素。不稳定血红素与循环 HP 和 HPX 呈负相关，但后者不是重症恶性疟原虫疟疾的危险因素。小鼠基因性 Hp 和/或 Hpx 缺失导致疟原虫感染后不稳定血红素在血浆和肾脏中积聚。这与老年小鼠死亡率和急性肾损伤 (AKI) 发生率较高有关，但与成年感染疟原虫的小鼠无关，血红素和 HPX 与恶性疟原虫疟疾 AKI 血清学标志物呈负相关，证实了这一点。总之，HP 和 HPX 以年龄依赖的方式发挥作用，防止小鼠和人类出现严重的疟疾症状。
物理综合的3D高斯用于生成动力学
我们介绍了Physgaussian，这是一种新方法，将物理扎根的牛顿动力学无缝地集成在3D高斯人中，以实现高质量的新型运动合成。采用自定义材料方法（MPM），我们的方法丰富了3D高斯内核，具有物理意义的运动学变形和机械应力属性，所有这些都符合连续力学原理。我们方法的定义特征是物理模拟和vi-sual渲染之间的无缝集成：这两个组件都利用相同的3D gaus-sian内核作为离散表示。这否定了三角/四面体缝合，行进的立方体，“笼子网格”或任何其他几何嵌入的必要性，突出了“您所看到的就是您所见的原则（WS 2）。”我们的方法证明了各种材料（包括弹性实体，塑料金属，非牛顿液和颗粒状材料）的特殊效果，展示了其在创建具有新颖观点和运动的Di-Verse视觉内容方面的强大能力。我们的项目页面是：https：//xpandora.github。io/ physgaussian/。
2025 年 1 月 12 日
耶稣受洗日周日聚会分享我们的事工敬拜倒计时 TFWS #2251 我们在耶稣基督里受洗欢迎/分享我们的事工请在每个长凳上的红色友谊垫上签名，并将其传递给与您一起坐在长凳上的人。我们的托儿所和幼儿室在楼上开放，虽然没有工作人员，但敬拜是现场直播的。事工时刻 行政委员会 *赞美诗 TFWS #2051 我在那里听到你出生的哭声 与孩子们共度时光 TFWS #2092 像孩子一样（第 1 节） “年度回顾 - 2024” - （马克·迈纳）（孩子们可以离开去楼上的儿童教堂（学前班 - 5 年级）） 人们的祈祷 晨祷 聚集我与你同在 特德·洛德 分享我们的礼物 赠送的礼物 Rype.tv *准备赞美诗 TFWS #2251 我们在耶稣基督里受洗 *福音阅读 路加福音 3:15-17, 21-22 CEB 第 782 页 赞美诗 美妙的生命之语 幸福/吉尔平反思 马克·金普兰牧师 重申洗礼/圣洗礼
RTIME ELECTRONIC DEVELOPMENTS 7L 目录问题
提供了有关通用谐振曲线一般形状的大量信息。如前所述，相对增益 gO 是外根增益与谐振增益之比。根据表中给出的 gD 值，可以相当准确地描绘出通用谐振曲线。此信息提供了曲线经过的三个点（三个根）的纵坐标；曲线经过这些点的斜率为零，即曲线经过这些点是平的。改变因子 h 会改变分量曲线的形状。当 h 增加时，结果曲线中的纹波和两级放大器的选择性都会降低。当 h 减小时，情况正好相反。一般来说，当 h 接近 1 时，高选择性和均匀通带响应之间会达到一个最佳平衡。当 h 接近 1 时，也会产生 Q 的实际值。在第 3、4 和 7 列中，可以找到通用谐振曲线常数的数据，该常数定义为分数频率偏差和电路的乘积。
美国南部土壤的寄生污染
摘要：越来越多地研究由植物根渗出物介导的植物与根际微生物之间的相互作用。药用植物的根源代谢产物是相对二的，并且具有独特的特征。但是，药用植物是否影响其根际微生物群落仍然未知。应阐明药用植物物种如何驱动根际微生物群落的变化。在这项研究中，涉及根际微生物的高通量测序以及使用气相色谱仪与飞行时间质谱仪结合的根渗出液的分析，我们揭示了五种药物植物的根源渗出剂的根源代谢物和微生物不同。此外，相关分析的结果表明，五种药用植物的根际土壤中的细菌和真菌特征极为显着或受到10种与根相关的代谢产物的影响。fur-hoverore，在10根根渗出液代谢产物中，两个（碳纤维和动蛋白）对根际细菌和真菌具有相反的作用。我们的研究结果表明，植物来源的渗出液调节了对根际微生物群落的变化。