我们展示了在人机协作任务中适应人类偏好对信任的影响。团队执行一项任务,其中机器人充当人类的动作推荐者。假设人类和机器人的行为基于他们试图优化的某种奖励函数。我们使用一种新的人类信任行为模型,该模型使机器人能够在与人类互动的过程中使用贝叶斯逆强化学习实时学习并适应人类的偏好。我们提出了三种机器人与人类互动的策略:非学习者策略,其中机器人假设人类的奖励函数与机器人的相同;非自适应学习者策略,学习人类的奖励函数以进行性能评估,但仍优化自己的奖励函数;自适应学习者策略,学习人类的奖励函数以进行性能评估,并优化这个学过的奖励函数。结果表明,适应人类的奖励函数会使机器人获得最高的信任。
大规模视觉语言预训练模型的最新进展已在自然图像领域中的零样本/少样本异常检测方面取得了重大进展。然而,自然图像和医学图像之间巨大的领域差异限制了这些方法在医学异常检测中的有效性。本文介绍了一种新颖的轻量级多级自适应和比较框架,以重新利用 CLIP 模型进行医学异常检测。我们的方法将多个残差适配器集成到预训练的视觉编码器中,从而实现不同级别视觉特征的逐步增强。这种多级自适应由多级、逐像素的视觉语言特征对齐损失函数引导,将模型的重点从自然图像中的对象语义重新校准到医学图像中的异常识别。调整后的特征在各种医学数据类型中表现出更好的泛化能力,即使在模型在训练期间遇到看不见的医学模态和解剖区域的零样本场景中也是如此。我们在医学异常检测基准上进行的实验表明,我们的方法明显优于当前最先进的模型,在零样本和少样本设置下,异常分类的平均 AUC 改进分别为 6.24% 和 7.33%,异常分割的平均 AUC 改进分别为 2.03% 和 2.37%。源代码可从以下网址获取:https://github.com/MediaBrain-SJTU/MVFA-AD
对数字化对国际贸易动态影响的分析基于国际经济学中几种既定的理论和概念框架。国际贸易的基础理论,如李嘉图比较优势模型和赫克歇尔-俄林模型,是理解跨国贸易驱动因素和模式的起点。然而,数字技术的出现使这些经典理论受到质疑,改变了贸易关系的性质和生产的基本要素。保罗·克鲁格曼等学者提出了新贸易理论,该理论对规模经济、产品差异化和不完全竞争如何影响国际贸易流动提供了更细致的理解(克鲁格曼,1979 年;克鲁格曼和赫尔普曼,1985 年)。这一理论框架在数字化背景下尤为重要,因为它解释了全球价值链的兴起、跨境电子商务的扩张以及服务和无形商品贸易的增长。
摘要:在不断发展的高等教育领域,人工智能 (AI) 的引入标志着一个关键时刻,有望重新定义学术评估的本质。这一演变带来了简化和丰富评估方法的潜力,但同时也为评估专业人员带来了一段不确定和适应的时期 (Kramm & McKenna, 2023)。将人工智能融入教育框架不仅仅是为了提高运营效率;它是为了重新构想技术与教学法之间的互动,从而塑造未来的教育范式。本篇论文试图探索人工智能与学术评估之间的微妙关系,强调评估专业人员必须发展、创新并与教师密切合作,以充分利用人工智能的潜力。
•近24,000公顷的Puna生态系统可持续管理。•直接从PUNA生态系统的可持续管理中直接受益60,500人。又有200万人间接受益。其中一半是女性。•支持的基于生态系统的适应(EBA)措施,即对Qochas,泥炭地和草原的修复和保护,在雨季或冰川融化以充电含水层时捕获和储存水。这增加了在干旱季节农业,牲畜和饮用水中的水的可用性。
中部和西非地区面临着由于气候变化而面临的重大挑战,这直接影响依赖农业,牲畜和渔业的人群。作为一种回应,这些地区正在与中非和西非(PACO)的区域和国家适应优先事项的倡议实施中合作,以支持社区的适应能力,并支持环境保护和自然资源管理。此外,作为碳储层的重要刚果盆地森林需要适应不断发展的气候以维持其生态平衡。
保险公司在准备2025年时面临着变革时期,迅速发展的趋势重塑了承保,分销和运营策略。商业保险市场已经变得越来越活跃,这是由于新兴风险,转移客户期望以及对专业解决方案的需求不断增长的驱动。对于许多载体,适应这个复杂的环境不再是可选的,这对于长期成功至关重要。来自自然灾难,诉讼压力不断升级的索赔成本和经济波动正在测试携带者的弹性。对整个行业量身定制的覆盖范围的需求,再加上E&S和专业市场的增长,这是挑战传统的承销和分销方法。同时,自主技术的进步,人工智能的兴起以及劳动力期望的转变为创新和差异化提供了新的机会。同时,经纪人和批发商正在巩固市场能力,重塑获得分销渠道并驱动市场动态变化。经济因素,例如通货膨胀,供应链中断和地缘政治紧张局势,进一步影响了承保盈利能力和客户行为。在这种环境中,创新和适应的能力将确定哪些载体会导致路线和遗留下来。几个关键趋势将塑造商业线路保险的未来,需要决定性行动来应对挑战和捕获机会。更广泛的经济和技术趋势也将在定义行业的未来方面发挥关键作用。从利用AI提高效率和增强承保,到适应自然灾难的不断增长的影响到解决诉讼和转移责任框架的复杂性,承运人必须接受创新以繁荣发展。分销模型正在迅速发展,随着MGA,批发商和数字工具的兴起,可以改变保险公司的到达客户并管理风险。本报告研究了这些趋势,提供了可行的策略,以帮助保险公司在不断变化的市场中驾驶不断变化的景观并将自己定位为领导者。
• 爱尔兰在欧盟数字经济和社会指数中排名高于平均水平,在某些情况下甚至处于高位。 • 爱尔兰在 ICT 毕业生比例方面排名第二,在人口中至少具备基本和基本以上数字技能的比例方面排名欧盟第三。 • 爱尔兰在女性 ICT 专家方面的排名也从欧盟第 14 位(20.1%)上升到第 9 位(21.8%)。 • 2022 年,有近 8,000 名 ICT 课程毕业生毕业于第三级。 • 通过 Skillnet Ireland、高等教育管理局 (HEA) 的人力资本计划 (HCI) 和 Springboard+,可以开展广泛的数字技能提升和再培训计划。 • 包括数字素养在内的成人终身扫盲 (ALL) 战略的实施继续在整个政府和整个系统的基础上进行。 10
摘要:人形机器人是机器人技术的关键重点,其导航艰难地形对于许多用途至关重要。虽然取得了进步,但为复杂环境创建适应性的运动仍然很困难。基于学习的系统的进展为强大的腿部运动提供了希望,但挑战持续存在,例如在高速和不平衡的地面跟踪准确性,以及实际机器人的关节振荡。本文提出了一个新颖的培训框架,以通过强化学习采用两阶段的训练范式来应对这些挑战。通过整合命令课程学习,完善我们方法的预知和适应性,进一步构成了所提出的框架。此外,我们将Dreamwaq适应了我们的人形运动系统,并将其改进以减轻关节振荡。,我们实现了我们方法的SIM到真实传输。一系列经验结果表明,与最先进的方法相比,我们提出的方法的出色表现。
执行摘要 弹性是与能源系统相关的一个备受关注的话题,尤其关注电力供应。在电力系统的背景下,弹性的定义涵盖了整体概念,强调为电力供应中断做准备、吸收、适应和恢复(白宫 2013 年;DHS 2013 年;Hotchkiss 和 Dane 2019 年;Watson 等人 2014 年;Stankovic 和 Tomsovic 2018 年)。最近的研究集中于了解电力部门对一组核心中断的弹性,这反映了 (1) 经济对电力的依赖性增加,(2) 系统面临的多种新威胁(例如恶劣天气、老化的基础设施、网络攻击和物理攻击),以及 (3) 近几十年来电力系统的快速发展(美国国家科学、工程和医学院 2017 年)。然而,考验系统或社区恢复力的破坏可能会造成大规模后果,而不是局限于单一部门或服务类型。