XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemViewpoint
AVR：主动视力驱动的机器人精确操作，具有视点和焦距优化
精确操作是指机器人在综合环境中表现出高度准确，细致和灵活的任务的能力[17]，[18]。该领域的研究重点是高精度控制和对动态条件的适应性。使用运动学模型和动态模型以实现结构化设置中的精确定位和组装[19]，依靠刚性机械设计和模型驱动的控制依赖于刚性机械设计和模型驱动的控制。最近，深度学习和强化学习改善了动态环境中的机器人适应性[20]，[21]，而视觉和触觉感应的进步使千分尺级的精度在握把，操纵和组装方面[22]。此外，多机器人协作还允许更复杂和协调的精确任务。尽管取得了重大进展，但在多尺度操作整合，动态干扰补偿和低延迟相互作用中仍然存在挑战[23]。未来的研究应进一步改善交叉模态信息的实时对齐，并增强非结构化环境中机器人视觉的鲁棒性，以优化精确的操纵能力。
急诊医学中的人工智能：当前应用观点及可预见的机遇与挑战
由于 COVID-19 疫情，急诊科 (ED) 和重症监护病房和紧急医疗调度 (EMD) 等相关服务最近备受关注。服务过度拥挤、等待时间过长以及工作人员疲惫不堪，难以应对特殊情况，这些都暴露了急诊系统的脆弱性。即使在正常活动期间，国家为缩短等待时间和优化患者医疗途径所做的努力也凸显了重新考虑急诊系统的必要性。事实上，在过去几十年里，全球急诊就诊人数的增长速度超过了人口增长速度 [1-3]。急诊就诊人数增加的原因包括非紧急就诊、频繁就诊、住院时间延长、工作人员短缺以及下游床位一再减少 [4]。急诊拥挤的负面影响包括影响几个以患者为中心的结果，例如
2024联邦员工观点调查（FEVS）HUD参与分析与结果工具（HEART）报告
本报告从联邦员工观点调查（FEVS）提供了五个关键指标：员工参与指数及其三个子指数，即员工体验指数，全球满意度指数，绩效信心指数以及多样性，公平性，公平性，包容性和可及性（DEIA）指数。我们还随着时间的推移以及与其他组织的比较包括趋势。研究表明，较低的员工敬业度与员工流失密切相关：脱离雇员更有可能离开，这会提高成本，降低效率并破坏组织。相反，更高水平的参与导致保留率增加，并且对实现任务的承诺更为强大。
Qassim University EFL教师在教学中使用人工智能应用的观点
目前的研究旨在揭示Qassim大学教师的看法，用于在获得学生的英语技能方面使用人工智能应用，以及他们在练习人工智能应用程序中的反应之间是否存在统计学上的显着差异，这是由于性别，科学排名和英语语言技能。该样本由97名教职员工（即65名男性和41位女性）组成，并且在Qassim University教授英语。使用简单的随机抽样方法选择了它们。研究得出的结论是，Qassim University在英语中使用人工智能应用的水平非常低。此外，在
Moser：通过视图条件世界模型的特定任务观点学习感官策略
从视觉观察中学习的强化学习是许多现实世界应用的一个挑战性问题。现有算法大多依赖于需要人类知识的精心设计的固定相机的单个观察结果。最近的研究从不同的观点中学习了使用固定相机的不同观点，但这会产生高的组合和存储成本，并且可能无法保证最佳观点的覆盖范围。为了减轻这些局限性，我们提出了一种直接的视图条件，部分可观察到的马尔可夫降低过程（VPOMDPS）假设，而de-velop是一种新方法，即基于mo del的se nsor Controlle r（Moser）。Moser共同学习一个视图条件世界模型（VWM），以模拟环境，控制相机的感官政策以及完成任务的电动机政策。我们设计了带有其他模块的VWM的固有奖励，以指导感官策略以调整相机参数。关于运动和操纵任务的实验，Moser自主发现任务特定的观点并显着胜过大多数基线方法。
从多种不同角度看待治疗性人类基因组编辑的伦理问题：范围审查
人们越来越多地探索人类基因组编辑，以确定它是否可用于根除镰状细胞病等遗传疾病，但它也面临着各种各样的道德困境。本综述的目的是从哲学、神学、公众观点和研究伦理的角度对治疗性人类基因组编辑的伦理进行范围审查。对 PubMed、Embase、Ovid MEDLINE 和 Web of Science 进行了系统搜索。初步搜索结果为 4,445 篇文章，在删除 1,750 篇重复文章并筛选剩余的 2,695 篇文章后，最终选择了 27 篇文章进行最终分析。从哲学和神学的角度来看，治疗性人类基因组编辑在伦理上通常是可以接受的。除了大洋洲地区，世界各地的公众观点也一致，该地区主要因为可能对后代产生影响而持不同意见。最后，人类研究伦理表明，女性并不总是被纳入知情同意，儿童自主权需要得到保护。需要进一步研究来确定对母亲、胎儿和后代的不利影响。
4DIFF：第三到第一个观点的3D引用扩散模型...
摘要。我们提出了4DIFF，这是一个解决Exo-to-ego视图转换任务的3D引起的扩散模型 - 从相应的第三人称（Exentric）图像中生成第一人称（Ego-go-Imentric）查看图像。建立扩散模型生成光地式图像的能力，我们提出了一个基于变压器的扩散模型，该模型通过两种机制对几何学进行了评分：（i）Egocentric Point Cloud Rasterization和（II）3D意识到的旋转旋转交叉注意。以中心的点云栅格化将输入外向图像转换为以自我为中心的布局，后者随后被扩散图像变压器使用。作为扩散变压器的DeNoiser块的组成部分，3D感知的旋转跨注意事件进一步结合了从源exentric视图中的3D信息和半出现特征。我们的4DIFF在挑战性和多样化的自我exo4d多视图数据集上实现了状态的结果，并展示了对训练期间未遇到的新型环境的强大概括。我们的代码，处理过的数据和预处理的模型可在https://klauscc.github.io/4diff上公开获取。
观点利用人工智能解决口腔健康差异
作者分支机构：马萨诸塞州波士顿的哈佛大学牙科医学学院口腔健康政策与流行病学系（Elani）；马萨诸塞州波士顿的哈佛大学T. H. Chan公共卫生学院卫生政策与管理部（Elani）；马萨诸塞州波士顿（Giannobile）的哈佛大学牙科医学学院口腔医学，感染和免疫学系（Giannobile）。
碳捕获和存储耗尽的石油和天然气储层：井眼注射率的观点
摘要：最近，人们对利用耗尽的气体和石油储层进行碳捕获和储存越来越兴趣。这一兴趣是由于许多储层已经耗尽或需要增强的石油和天然气回收率（EOR/EGR）。地下存储库中CO 2的固结是一种实现碳中立性的高效方法。此过程通过促进EOR/EGR来实现双重目的，从而帮助检索残留的油气和天然气，并同时确保CO 2的安全和永久存储，而无需泄漏的风险。注射率定义为流体在不引起岩石破裂而不引起的水库中的能力。这项研究旨在通过检查对注射率的有限考虑，特别是在耗尽的地下储层中，旨在填补碳捕获和存储（CCS）文献的空白。它审查了影响CO 2的注射率以及此类储层中某些现场病例数据的关键因素。