XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcen
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
青少年和年轻成人精神病学的心理病理轨迹
青春期构成了生活中的关键时期，其生物学和成熟力对成年后的生理和心理过程的批判性影响。进入成年时，人们会面临重要的个人和社会挑战，例如探索生活方向和成人承诺。经常在这些年龄的情况下观察到规范性调整模式的改变，导致精神病疾病可能在以后的生活中显示出持久的影响。在这方面，超过四分之一的人可能在青少年和年轻时代表现出精神病（1，2）。此外，在年轻人中的精神病状况的发展（无论达到临床意义上如何）可能会增加生命后期另一种状况的风险的12倍（3）。此外，通过自杀行为的发展，精神健康障碍的存在与直接或间接死亡率的风险增加有关。自杀行为和非自杀的自我伤害（NSSH）越来越普遍。最后，近几十年来，年轻人的疾病负担和功能丧失（即丧生的年生命）增加了35％（4）。从终生的角度来看，对青春期和青年的心理健康状况的研究对于理解早期的精神病理学和精神病学表现以及整个生命周期的进一步发作至关重要。Casey等。此外，对周期的保护性和风险预订的识别可能有助于改善诊断工具，并优化治疗方案和随访方案。（5）强调，专注于心理病理发展的关键时期，研究整个生命周期的精神疾病的自然过程，以确定与环境影响不断相互作用的潜在发展级联。在这方面，神经发育过程的过程可能描绘出不同形状，整个生命周期都有明显的峰值。这些峰可能代表敏感时期或受限的开发窗口，
起搏器+：在驾驶场景中的按需行人动画控制器
我们应对行人模拟中的内容多样性和收获性的挑战，以驱动方案。最近的行人动画框架具有重要的限制，其中他们主要关注轨迹[48]或参考视频[60]的内容，因此忽略了这种情况下人类运动的潜在多样性。这种限制限制了产生行人行为的能力，这些行为表现出更大的变化和现实动作，因此重新严格使用其用法，为驾驶模拟系统中的其他组件提供丰富的运动内容，例如，突然改变了自动驾驶汽车应响应的运动。在我们的方法中，我们努力通过展示从各种来源获得的各种人类动作（例如生成的人类运动）来超越限制，以遵循给定的轨迹。我们的框架的基本贡献在于将运动跟踪任务与轨迹结合到以下，这可以跟踪特定运动零件（例如上半身），同时遵循单个策略的给定轨迹。以这种方式，我们在给定情况下显着增强了模拟人类运动的分歧，以及内容的可控性，包括基于语言的控制。我们的框架有助于生成
关于卫星补充移动覆盖政策、许可和技术框架的公开意见征询，《加拿大公报》，第
● 认识到为所有加拿大人（包括偏远地区的人）提供连通性是促进加拿大所有地区人民安全、健康和繁荣的必要步骤 ● 回顾 ISED 的政策目标，包括“扩大未服务和服务不足地区的移动服务，包括农村、偏远和土著社区” ● 进一步回顾加拿大频谱政策框架的政策目标“最大限度地提高加拿大人从使用无线电频谱资源中获得的经济和社会效益” ● 认识到卫星为社会带来了许多好处，包括有助于缩小沟通差距 ● 担心新政策和规则将没有充分考虑到全球和加拿大卫星系统扩散的负面影响 ● 牢记努力最大化经济和社会效益而不考虑负面影响会造成环境危害，并无法长期最大化经济和社会效益 ● 承认磋商第 7.4 节承认 SMCS 需要与射电天文学共存 ●强调卫星系统的普及不仅是射电天文学家关注的问题，也是加拿大国内外光学天文学家和观星者关注的问题。● 请注意，ISED 认识到在许可 SMCS 系统的方法上需要区域和国际协调。● 强调加拿大已在世界各地的望远镜和天文台进行了大量投资，包括位于不列颠哥伦比亚省自治领射电天体物理天文台的开创性天文台，如加拿大氢强度测绘实验 (CHIME)、加拿大银河系发射测绘仪 (CGEM) 和加拿大氢天文台和射电瞬变探测器 (CHORD)，以及国际设施
关于单词顺序和方面的跨语言，基于语料库的定量建模
人类语言最引人注目的特征之一是它们的极端变化。更加惊人的是，在统治其形式和功能的强烈代表性和认知规律的明显变化背后的存在：语言普遍性。我们在这里讨论我们小组的一些最新工作，其中大规模，数据密集型计算建模技术用于解决有关语言规律性的基本语言问题。在单词顺序区域中，我们在此处报告工作，这些工作利用大量单语和平行语料库数据来开发名词短语（通用20）和一般结构最小化原则的内部结构的计算模型。在事件持续时间的领域，我们报告的工作利用了深厚的相似性和表面差异来开发真正的跨语言自然语言处理工具。
数据中心行业对弗吉尼亚经济的贡献...
数据中心已经建立了建筑业：“数据中心行业是目前最大的建筑业，数据中心项目大约是其当前项目的⅓至½，近2/3s。” “电气工人表明需求已从300-500增加了学徒计划，并且可能会增长。工人留在州并从项目到项目。”
文本驱动的3D一致场景发电
文本驱动的3D场景生成技术近年来取得了迅速的进步。他们的成功主要是为了使用现有的生成模型进行迭代执行图像翘曲和介入以生成3D场景。但是，这些方法在很大程度上依赖于现有模型的外部，从而导致几何和外观中的错误积累，从而阻止模型在各种情况下使用（例如，户外和虚幻的SCE-Narios）。为了解决此限制，我们通常通过查询和聚集全局3D信息来完善新生成的本地视图，然后逐步生成3D场景。具体而言，我们采用基于三平面特征的NERF作为3D场景的统一表示，以限制全局3D的一致性，并提出一个生成的改进网络，通过从2D差异模型以及当前场景的全球3D信息中利用自然图像来综合具有更高质量的新内容。我们的广泛实验表明，与以前的方法相比，我们的方法支持各种各样的场景产生和任意相机传播，并具有提高的视觉质量和3D一致性。
以下页面提供了已通知的中心领域的教学大纲。
后端 VLSI 设计流程知识 - 库、平面规划、布局、布线、验证、测试。规格和原理图单元设计、Spice 模拟、电路元件、交流和直流分析、传输特性、瞬态响应、电流和电压噪声分析、设计规则、微米规则、设计的 Lambda 规则和设计规则检查、电路元件的制造方法、不同单元的布局设计、电路提取、电气规则检查、布局与原理图 (LVS)、布局后模拟和寄生提取、不同的设计问题（如天线效应、电迁移效应、体效应、电感和电容串扰和漏极穿通等）、设计格式、时序分析、反向注释和布局后模拟、DFT 指南、测试模式和内置自测试 (BIST)、ASIC 设计实施。
镰状细胞病和β地中海贫血的基因治疗最新进展
b 型血红蛋白病，包括镰状细胞病 (SCD) 和 b 型地中海贫血，是导致血红蛋白结构或生成异常的普遍单基因疾病，影响全球数百万人。目前可用于治疗 SCD 和 b 型地中海贫血的疗法主要是对症治疗和异基因造血干细胞移植 (HSCT)。异基因造血干细胞移植是唯一的治愈性疗法，但有局限性。使用基因改造造血干细胞 (HSC) 的基因疗法有望成为一种有效的治愈性疗法。最近批准的基于基因改造造血干细胞的体外疗法 (CASGEVY、LYFGENIA、ZYNTEGLO) 已显示出对 SCD 和 b 型地中海贫血的显著和持久的治疗益处。在这篇评论文章中，我们讨论了当前的遗传方法和创新策略，以确保 SCD 和 b 型地中海贫血的基因治疗安全有效，并总结了已完成和正在进行的临床试验的结果。我们还讨论了使用 CRISPR/Cas 技术进行体内基因编辑治疗镰状细胞性贫血和β-地中海贫血的前景和挑战，这可能会简化制造和治疗过程。体内基因治疗可以最大限度地降低体外基因治疗的风险，并可以克服与复杂基因治疗产品相关的多重障碍，让更多患者能够获得治疗，尤其是在这些疾病高度流行的发展中地区。
扩展动态的人类场景相互作用建模
已经取得了显着的迈进，该领域显然是由于缺乏高质量数据集而导致的。早期数据集（如Pigraphs [39]和Prox [16]）启动了探索，但受到可扩展性和数据质量的约束。MOCAP数据集[14，30]使用Vicon等复杂的设备优先考虑高质量的人类运动限制。但是，他们通常缺乏捕获多样化和沉浸式的HSI。通过RGBD视频录制的可扩展数据集提供了更广泛的实用程序，但受到人类姿势和对象跟踪质量较低的阻碍。合成数据集的出现[1，3，4，55]提供了成本效率和适应性，但无法封装完整的现实HSI频谱，尤其是在捕获动态3D触点和对象跟踪时。为了应对这些挑战，这项工作首先引入了trumans（t rack hum a um a u u u u u u u u u u u u u u a ctio n s in s cenes）数据集。Trumans成为最广泛的运动捕获HSI数据集，涵盖了15个小时以上15个小时的室内场景中的各种相互作用。它捕获了全身的人类动作和部分级别的对象动力学，重点是接触的现实主义。通过将物理环境复制到准确的虚拟模型中，可以进一步增强此数据集。外观和运动的广泛增强都应用于人类和物体，以确保相互作用的高度有限。接下来，我们设计了一个计算模型，通过将场景和动作作为条件同时采取行动来应对上述挑战。我们对杜鲁士数据集和运动合成方法进行了全面的交叉评估。特别是，我们的模型采用自回归的条件扩散，场景和动作嵌入作为征用输入，能够产生任意长度的运动。为了整合场景上下文，我们通过在本地化的基础上查询全局场景的占用来开发有效的场景感知者，这在导航杂乱的场景时表现出了3D感知的碰撞避免的强大效率。为了将框架的动作标签合并为条件，我们将时间特征集成到动作片段中，使模型在粘附在给定的动作标签时随时接受指令。场景和动作条件的这种双重整合增强了我们方法的可控性，为在3D场景中合成合理的长期运动提供了细微的界面。将trumans与现有人物进行比较，我们证明了杜鲁士人明显提高了最先进的方法的性能。此外，我们的方法在定性和定量上进行了评估，超过了现有的运动综合方法，其质量和零击性能力在看不见的3D场景上，非常接近原始运动捕获数据的质量。除了运动合成之外，杜鲁士人已经针对人类的姿势和接触估计任务进行了基准测试，证明了其多功能性并将其确立为一系列未来的研究努力的宝贵资产。