XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemagi
STK – 导弹防御 - AGI
这些存储的视图为 STK 用户提供了此场景中威胁发射、检测和最终交战期间发生的所有事件的俯视图。用户能够通过使用 STK 3D 窗口可视化和评估此 STK 场景中每种资产的性能，以更好地了解资产如何在这个名义模拟导弹防御架构中相互集成和通信，以评估每种资产及其传感器和雷达有效载荷的结果和有效性。一旦在此 STK 场景中发起威胁，用户将能够看到在 STK“报告和图表管理器”中创建的自定义报告，然后能够在 STK 3D 窗口中将其作为“数据显示”查看。以红色突出显示的自定义报告将分别报告导弹的速度、地面射程和高度。用户还将看到文本注释，描述此场景中涉及所有资产的所有重要事件。
STK – 导弹防御 - AGI
这些存储的视图为 STK 用户提供了此场景中威胁发射、检测和最终交战期间发生的所有事件的俯视图。用户能够通过使用 STK 3D 窗口可视化和评估此 STK 场景中每种资产的性能，以更好地了解资产如何在这个名义模拟导弹防御架构中相互集成和通信，以评估每种资产及其传感器和雷达有效载荷的结果和有效性。一旦在此 STK 场景中发起威胁，用户将能够看到在 STK“报告和图表管理器”中创建的自定义报告，然后能够在 STK 3D 窗口中将其作为“数据显示”查看。以红色突出显示的自定义报告将分别报告导弹的速度、地面射程和高度。用户还将看到文本注释，描述此场景中涉及所有资产的所有重要事件。
ataxia全球倡议（AGI）
摘要加速和促进临床试验，《共济失调全球倡议》（AGI）是作为全球性共济失调的全球研究平台建立的。AGI的主要目标之一是结果评估的协调和标准化。临床结果评估（COA）描述或反映了患者的感觉或功能对于临床试验的必要性是必不可少的，但对于观察性研究和常规患者护理而言，同样重要。COAS上的AGI工作组定义了一组数据，包括COA的分级目录，这些目录被建议作为临床数据和联合临床研究的未来评估和共享的标准。定义了两个数据集：理想情况下可以在常规临床咨询期间获得的强制性数据集（最小数据集），以及对研究目的有用的更高要求的扩展数据集。将来，目前使用的临床医生报告的结果指标（Cinlro）在共济失调中，应将共济失调（SARA）的评估和评级量表发展为一种公认的仪器，可以在即将进行的临床试验中使用。此外，迫切需要（i）获得更多有关共济失调的，患者报告的结果指标（PRO），（ii），以证明并优化对许多COA的改变的敏感性，以及（iii）以确定患者有意义的COAS变化的MECH和证据，例如，通过确定患者的有意义的变化。
当受大脑启发的 AI 遇到 AGI
通用人工智能 (AGI) 一直是人类的长期目标，其目的是创造出能够执行人类可以做的任何智力任务的机器。为了实现这一目标，AGI 研究人员从人类大脑中汲取灵感，并寻求在智能机器中复制其原理。受大脑启发的人工智能是从这一努力中产生的一个领域，它结合了神经科学、心理学和计算机科学的见解，以开发更高效、更强大的人工智能系统。在本文中，我们从 AGI 的角度全面概述了受大脑启发的人工智能。我们首先介绍受大脑启发的人工智能的最新进展及其与 AGI 的广泛联系。然后，我们介绍人类智能和 AGI 的重要特征（例如，扩展、多模态和推理）。我们讨论了在当前 AI 系统中实现 AGI 的重要技术，例如情境学习和快速调整。我们还从算法和基础设施的角度研究了 AGI 系统的演变。最后，我们探讨了 AGI 的局限性和未来。
数字任务工程研讨会 - AGI
• 在高层大气中飞行的高超音速巡航飞行器会产生较大的热特征，原因是： - 摩擦和压缩性加热 - 排气羽流 • 使用 ANSYS CFD 对以下方面进行详细分析： - 表面温度和排气羽流温度 - 飞行器的空气动力学性能
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。
人工智能/通用人工智能研讨会 - CARTA 第二阶段
Dimitris Metaxas，博士 Dimitris Metaxas 是罗格斯大学计算机科学系的杰出教授。他是 NSF IUCRC CARTA 第二阶段主任和罗格斯大学计算生物医学、成像和建模中心 (CBIM) 主任，自 2010 年以来一直负责 NSF IUCRC。他的研究重点是新型人工智能、机器学习、计算机视觉方法和医学图像分析方法。他一直在使用生成对抗方法和扩散模型、大型基础模型 (LLM、VLM)、人类可解释的人工智能、半监督和无监督学习方法开发用于图像和文本生成的新型人工智能方法，并将它们应用于计算机视觉和生物医学应用中的许多问题。他的研究得到了 NSF、NIH、AFOSR、DARPA、HSARPA 和 ONR 的支持。他是 2024 年动态数据驱动应用系统 (DDDAS) 会议的共同组织者、2026 年 IEEE/CVF 计算机视觉和模式识别 (CVPR) 的总主席以及 2025 年医学成像信息处理 IPMI 的总主席。他是美国医学和生物工程师学会院士、IEEE 院士和 MICCAI 学会院士。Metaxas 博士于 1986 年以最高荣誉获得希腊雅典技术大学文凭，1988 年获得马里兰大学理学硕士学位，1992 年获得多伦多大学博士学位。1992 年至 2002 年，他担任宾大终身教授，并于早期任职，自 2002 年起加入罗格斯大学并创立 CBIM。他发表过 800 多篇文章，培养了 67 多名博士生，在人工智能、计算机视觉、计算机图形学（1998 年基于其学生 Nick Foster 开发的软件制作的《移动“蚂蚁”中的水场景》）和医学图像分析领域开创了多种方法，并在顶级会议上获得了无数奖项。他拥有 10 项专利。Yelena Yesha 博士在迈阿密大学，Yelena Yesha 博士是弗罗斯特数据科学与计算研究所 (IDSC) 的 Knight 基金会数据科学与人工智能捐赠主席。在 IDSC，Yesha 博士还是机器学习和人工智能项目主任、创新官和国际关系主管。在创新职位上，Yesha 博士协助教师与政府和工业伙伴合作与大学合作，并咨询教师如何将研究想法发展为创新。 Yesha 博士是美国国家科学基金会加速实时分析中心 (CARTA) 的创始主任，该中心是一个由美国国家科学基金会资助的产学研合作研究中心 (I/UCRC)，旨在发展产学研和政府之间的长期合作伙伴关系。CARTA 与罗格斯大学新不伦瑞克分校、北卡罗来纳州立大学、马里兰大学巴尔的摩分校 (UMBC)、特拉维夫大学和迈阿密大学合作。Yesha 博士以作者或编辑的身份出版了 11 本书，并在著名期刊和会议论文集上发表了 200 多篇论文，她已获得总计超过 6500 万美元的外部资助。她目前正在与领先的工业公司和政府机构合作，研究区块链、网络安全和大数据分析领域的新创新技术，并将其应用于电子商务、气候变化和数字医疗。Yesha 博士是 IBM 高级研究中心的研究员。
放射肿瘤学中的 AGI - 新时代的曙光
通用人工智能在放射肿瘤学领域一直保持着自己的脚步。放射治疗包括 5 个主要步骤（图 1），即 a）患者评估，包括放射决策和咨询，b）模拟，包括图像配准和重建和轮廓勾勒，c）治疗计划，包括剂量测定和计划审查，d）质量保证和治疗实施，包括图像审查、设置验证、每日成像，e）患者随访 [1]。放射治疗的快速发展产生了“大数据”概念，这意味着由于放射治疗过程的复杂性而积累了大量数据，包括：数据量（数据密集型成像系统）、速度（不断增长的档案）、准确性（对数据的主观解释）和多样性（成像模式的多样性）。需要信息技术的一个创新分支来分析和处理这些数据 [2]。在人工智能的一个分支机器学习中，开发了模仿人类智能的计算机算法。密集编程和软编码使这些算法通过重复变得越来越好 [3]。在患者评估中，CADe 是一种计算机辅助检测，它允许计算机在图像诊断和评估中给出第二意见 [3]。提出了几种基于 ML 的模型，如使用 ANN（人工神经网络）[4] 检测 CT 中的肺结节，以及使用 CNN（卷积神经网络）检测乳房 X 线摄影 [5]。通过深度学习检测脑病变方面取得了卓越的成果 [6]。这种 ML 可以显著提高临床医生和放射科医生对疾病的评估，并预测风险收益比
1.通用人工智能（AGI） 253
该公司于2024年9月发布的新型AI技术“o1”成功提高了逻辑思维能力，而逻辑思维能力经常被指出是人类与AI之间的最大区别。人们认为，这项技术的出现可能会缩小人类与AI之间的智力差距。该公司首席执行官萨姆·奥特曼曾表示，通过这项技术的开发，他们开始看到实现 AGI 的途径，而通过愿景基金对该公司进行投资的软银集团董事长兼首席执行官孙正义则称赞该技术“值得获得诺贝尔奖，让 AI 拥有了思考的能力”。考虑到这些当前趋势，有人说提前实现 AGI 的情景正变得更加现实，并且人们的注意力集中在实现 AGI 的研究和开发进展上。
迈向 AI-45 法案：通往值得信赖的 AGI 的路线图
确保通用人工智能 (AGI) 可靠地避免有害行为是一项关键挑战，尤其是对于具有高度自主性或安全关键领域的系统而言。尽管有各种安全保障建议和极端风险警告，但仍然缺乏平衡人工智能安全性和能力的全面指南。在本立场文件中，我们提出了人工智能-45 法则作为通往可信赖 AGI 的平衡路线图的指导原则，并介绍了可信赖 AGI 的因果阶梯作为实用框架。该框架为当前的人工智能能力和安全性研究提供了系统的分类和层次结构，灵感来自 Judea Pearl 的“因果阶梯”。因果阶梯包含三个核心层：近似对齐层、可干预层和可反射层。这些层解决了 AGI 和当代人工智能系统中安全性和可信赖性的关键挑战。在此框架的基础上，我们定义了五个级别的可信赖 AGI：感知、推理、决策、自主和协作可信赖性。这些级别代表了可信 AGI 的独特而进步的方面。最后，我们提出了一系列潜在的治理措施来支持可信 AGI 的发展。1