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建模合作者：通过LLM工具使用
从内容节制到野生动植物保护，需要模型识别细微或主观的视觉概念的应用数量正在增长。传统上，开发用于此类概念的分类器需要在数小时，天甚至数月内衡量的大量手动努力来识别和注释培训所需的数据。即使最近提出的敏捷建模技术可以快速地进行图像分类器的快速启动，但仍需要用户花费30分钟或更多的单调，重复的数据标签，以训练一个罪恶的分类器。利用了Fiske的认知灾难理论，我们提出了一个新框架，通过用自然语言相互作用代替人类标签，从而减少了由自然语言相互作用，从而减少了通过一个数量级来定义的总体努力所需的总体努力：从将2,000张标记的图像定义为只有2,000张图像到只有100张图像到100次自然语言相互作用。我们的框架利用了大型语言模型和视觉语言模型的基础模型的最新进展，以通过对话和自动标记培训数据点来雕刻概念空间。最重要的是，我们的框架消除了对人群来源注释的需求。此外，我们的框架最终生产出在成本敏感的方案中可部署的轻量级分类模型。在15个主观概念和2个公共图像分类数据集中，我们训练的模型的表现优于传统敏捷建模以及最先进的零拍模型，例如Align，clip，cupl，Cupl和大型视觉问题回答诸如Pali-X之类的模型。
视觉导航的体积环境表示
Vision语言导航（VLN）要求代理在基于视觉观察和自然语言说明的3D环境中导航。很明显，成功导航的关键因素在于全面的场景理解。以前的VLN代理使用单眼框架直接提取透视视图的2D特征。虽然很简单，但他们为捕获3D几何和语义而努力，导致部分不完整的环境代表。为了实现具有细粒细节的全面3D表示，我们引入了体积环境（VER），将物理世界脱氧于结构化的3D细胞中。对于每个单元格，通过2D-3D采样将多视图2D特征归纳到如此统一的3D空间中。通过对VER的粗略到纤维特征进行推断和多任务学习，我们的代理人可以共同预测3D占用率，3D房间布局和3D边界框。基于在线收集的vers，我们的代理构成了体积状态估计，并构建情节内存以预测下一步。实验结果表明，我们从多任务学习的环境表示导致了VLN的可观绩效提高。我们的模型在VLN基准（R2R，Reverie和R4R）之间实现了最新的性能。
视觉变压器具有分层注意力
摘要：本文解决了香草视觉变压器中与多头自我注意（MHSA）相关的高计算/空间复杂性。为此，我们提出了层次MHSA（H-MHSA），这是一种新颖的方法，以层次的方式计算自我注意力。具体来说，我们首先将输入图像分为通常完成的补丁，每个补丁都被视为令牌。然后，提议的H-MHSA学习本地贴片中的令牌关系，作为局部关系建模。然后，将小斑块合并为较大的贴片，H-MHSA对少量合并令牌的全局依赖性建模。终于，将本地和全球专注的特征汇总为具有强大表示能力的功能。由于我们仅在每个步骤中计算有限数量的令牌的注意力，因此计算负载大大减少。因此，H-MHSA可以在不牺牲细粒度信息的情况下有效地模拟令牌之间的环境关系。与H-MHSA模块合并，我们建立了一个基于层次的变压器网络的家族，即HAT-NET。为了证明帽子网络在场景中的优越性，我们就基本视觉任务进行了广泛的实验，包括图像分类，语义分割，对象titection和实例分段。因此，HAT-NET为视觉变压器提供了新的视角。代码和预估计的模型可在https://github.com/yun-liu/hat-net上找到。
1。计划计划：1.1计划愿景：阿巴拉契亚社区资本（“ ACC”）建立了阿巴拉契亚绿色银行，能源社区和安德斯
1。计划计划：1.1计划愿景：阿巴拉契亚社区资本（“ ACC”）建立了阿巴拉契亚绿色银行，能源社区和服务不足的农村（美国农村绿色银行或“ GBRA”），领导该国在低收入农村社区的绿色过渡，受到化石燃料工业降低影响的低收入农村社区。ACC将使用CCIA奖，以确保煤炭，能源，服务不足的农村和部落社区获得资金和技术援助，以开发和资助清洁能源项目。由于ACC的基于地点的战略，这些低收入的社区（“ Lidac”）将建立清洁能源经济体，支持成千上万的家庭，企业和社区机构。清洁能源项目将创造数千个优质的就业机会，同时减少碳排放量并改善全国硬性能源社区的空气质量。ACC设想，许多在农村社区中具有深厚专业知识的组织将参与支持这项工作，许多此类组织协助制定了GBRA的愿景。应该指出的是，在本提案中所描述的任何组织都不命名为子招，合作伙伴或供应商。与参与服务提供商有关的所有活动以实现该奖项的公共目的，将严格遵循EPA的竞争性采购指南。1在签署此命令时，拜登总统说：“我们永远不会忘记挖煤并建造国家的男人和女人。这就是为什么由阿巴拉契亚社区资本领导的投资对于阐明经济竞争环境至关重要的原因。”GBRA的重点与拜登政府的行政命令14008“应对国内外的气候危机”，以与煤炭，石油和天然气以及动力植物社区合作，以创造良好的工会工作，刺激经济振兴，补救环境降级和支持能源工作者。我们将与他们做正确的事，并确保他们有机会继续在自己的社区中建立国家并为此获得良好的报酬。”我们认为，这一提议可以实现这一诺言1.1.1社区贷方网络战略：通过其GBRA计划，ACC在公正的能源过渡的最前沿为社区贷方网络服务，影响人们，地区和经济体历史上以采矿，收获，生产和分配的煤炭和其他化石燃料燃料能源为主导。农村社区，包括阿巴拉契亚州，是本申请的重点，是这种过渡的中心，并有望领导开发新的能源并进行投资以减少温室气体。盖尔·曼钦（Gayle Manchin）表示：“当煤炭影响社区成功时，该国其他地区变得更加强大。
欧洲机器人的统一愿景
该策略阐明了欧洲机器人界的集体愿景。它借鉴了来自欧洲境内的多种信息来源，来自欧洲主题小组，研讨会和市场研究，从跟踪全球机器人技术的进步以及与其他协会和组织的合作。它提出了一系列建议，内容涉及公共和私人组织应如何努力确保欧洲的机器人技术在中长期内具有经济和社会影响。这些关于使欧洲产品和服务能够创造附加值的中心，同时维持欧洲强大的机器人研究和创新基础。它列出了支持吸收的案例，长期关注研究并满足从机器人的角度来支持欧洲强大的创新基础设施的基本需求。它探讨了机器人创新的途径和创新增长的方向。
美国环保署 2022-2032 愿景的 TMDL 优先战略
2025 年 1 月 24 日 简介 《联邦清洁水法》第 303(d)(1)(A) 条规定，各州必须为需要开发总最大日负荷 (TMDL) 的水道制定优先级排序。该优先级排序必须包括损害的原因，并考虑污染的严重程度和水体的用途。本文件包含宾夕法尼亚州对美国环境保护署 (USEPA) TMDL 计划 2022-2032 愿景的优先级排序理由。根据 40 CFR 130.7(b)(4)，这一原理将有助于指导在宾夕法尼亚州选择特定水体进行 TMDL 开发，以两年为周期，从 2024 年 10 月 1 日开始，用于美国环保署 2022-2032 愿景的剩余部分。除了 TMDL，此优先级排序还设想在适当的情况下使用其他类型的修复计划，包括下文所述的提前修复计划 (ARP) 和保护计划。虽然这种优先级策略有助于以有组织和周到的方式规划未来工作，但它并不意味着严格限制此时间范围内的项目，因为可能会出现不可预见的需求和机会。高效 TMDL 开发的一个关键实际考虑是开发特定污染物/用途组合的方法所需的大量资源投入。例如，用于开发因淤积而导致的水生生物使用障碍的 TMDL 的方法可能与用于解决因病原体导致的娱乐使用障碍的数据和方法大不相同。为了最大限度地提高项目资源的有效利用，明智的做法是一次关注一种特定的污染物/用途组合，并在将重点转向其他污染物/用途组合之前制定许多类似的 TMDL。因此，宾夕法尼亚州环境保护局 (DEP) 正在根据本美国环境保护署愿景周期的目标污染物/用途组合简短列表组织此拟议优先级排名。指定用途和令人关注的污染物对宾夕法尼亚州 2022 年综合水质报告最终版和 2024 年综合水质报告草案的审查显示，水生生物用途的损害最为常见，其次是娱乐用途的损害。相比之下，鱼类消费和供水用途的损害则不那么常见。在水生生物用途类别中，淤积损害最为常见，其次是金属、pH 值和营养物损害。病原体/大肠杆菌 (E. coli) 是娱乐用途类别中唯一列出的污染物原因。下面进一步讨论在未来几年内对 TMDL/ARP 开发中每种污染物进行优先排序的理由。
VIT-COMER：具有卷积多尺度特征相互作用的视觉变压器，用于密集预测
尽管Vision Transformer（VIT）在计算机视觉方面取得了显着的成功，但由于缺乏内部绘制互动和特征量表的多样性有限，它在密集的预测任务中表现不佳。大多数现有的研究致力于设计视觉特定的变压器来解决上述问题，从而涉及额外的培训前成本。因此，我们提出了一种普通的，无培训的且具有特征增强的vit背骨，并具有指定性的特征性动作，称为Vit-Comer，可促进CNN和Transformer之间的双向相互作用。与现状相比，VIT-COMER具有以下优点：（1）我们将空间金字塔多触发性场卷积特征注入VIT体系结构，从而有效地减轻了VIT中局部信息相互作用和单场表述的有限问题。（2）我们提出了一个简单有效的CNN转换器双向交互模块，该模块在跨层次特征上执行多尺度融合，这对Han-dling密集的预测任务有益。（3）我们评估了在各种密集的预测任务，不同框架和多个高级预训练中VIT-COMER的能力。值得注意的是，我们的VIT-COMER-L在没有额外训练数据的情况下可可Val2017上的AP达到64.3％，而ADE20K Val上的MIOU为62.1％，这两种方法都与最先进的方法相当。我们希望VIT-COMER可以作为密集预测任务的新骨干，以促进未来的研究。该代码将在https：//github.com/traffic-x/vit-comer上发布。
视觉任务的通才建模界面
我们提出了指示插道，这是一个将计算机视觉任务与Human指令保持一致的统一且通用的框架。与现有的方法相比，将先验知识整合并预先定义了每个视觉任务的输出空间（例如，构想和坐标），我们将各种视觉任务施加到人类直觉的图像操纵程序中，其输出空间是一个灵活的交互式像素空间。具体而言，该模型是建立在扩散过程的基础上的，并经过培训可以根据用户说明进行预测像素，例如将男人的左肩围绕红色或左右涂上蓝色面具。指示示例可以处理各种视觉任务，包括未识别任务（例如分割和关键点）和生成任务（例如编辑和增强）和在新颖数据集中胜过先前的方法。这代表了朝着视觉任务的通才建模界面迈出的坚实一步，在计算机视觉领域中推进了人工通用的intel。
通过群集掩模的有效视力语言预训练
图像包含大量冗余信息，使其具有挑战性地在大规模上从它们中有效地了解它们。最近的工作通过在视觉语言构想学习期间掩盖图像贴片来解决这个问题[15,33,36,70]。一种简单的方法是随机放下大部分斑块，通过降低每个训练迭代中的计算成本和记忆使用量，从而更有效地培训训练[36]。替代策略是掩盖语义相关的贴片[15，33，70]，例如属于同一对象的贴片。这迫使学习的模型预测从上下文中描述缺少场景结构的单词，从而改善了学识渊博的表示。但是，这种方法需要一种单独的机制来将语义重新贴定的补丁分组在一起，这为学习过程增加了相当大的复杂性，并且计算上很昂贵。我们提出了一种简单的掩盖策略，用于避免这些缺点的多模式对比学习。在训练期间，我们掩盖了斑块的随机簇（图1）。对于此聚类，我们将Patches的原始RGB值用作特征表示。我们的方法利用了一个事实，即视觉相似性的简单度量通常可以限制相干的视觉结构，例如对象部分[18，53]，
视觉、学习和机器人：2020 年代的植物人工智能
随着全球人口的增长和对粮食的需求不断增加，农业生产面临着巨大的压力。与此同时，气候变化和资源限制加剧了这些挑战，进一步凸显了对可持续农业实践的需求。为了解决这些复杂的问题，植物科学领域正在经历一场技术革命。人工智能 (AI)、计算机视觉和机器人技术的快速发展正在重新定义植物的研究方式和农业实践的管理方式。从高通量表型到精准农业和实时监测，这些技术正在显著提高效率和准确性，为更具弹性和可持续性的农业系统奠定基础。本研究主题汇集了开创性的研究，以展示人工智能如何推动植物科学的发展并为现代农业提供创新解决方案。