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知识表示和人类机器人互动领域知识的互动学习
本文介绍了在人机协作背景下代表，推理和交互式学习领域知识的综合体系结构。答案集Prolog是一种非单调逻辑推理范式，用于用不完整的comsense域知识来表示和理由，为任何给定目标计算计划并诊断出意外的观察。基于ASP的推理还用于指导以前未知的动作的互动学习以及编码负担能力，动作前提和效果的公理。此学习将主动探索，反应性动作执行和人类（口头）描述的输入观察以及学习的动作和公理用于后续推理。在模拟机器人上评估了架构，该机器人协助人类在室内域中。
从EEG脑记录中学习强大的深视觉表示
解码人脑一直是神经科学家和人工智能研究人员的标志。重新构建来自脑电脑脑电图（EEG）信号的视觉图像，由于其在脑部计算机接口中的应用，引起了人们的极大兴趣。本研究提出了一种两阶段的方法，其中第一步是获得脑电图衍生的特征，以稳健地学习深度代表，然后将学习的表示形式用于图像产生和分类。我们使用具有监督和对比度学习方法的深度学习体系结构在三个不同的数据集中进行了特征提取管道的普遍性。我们已经执行了零摄影的脑电图分类任务，以进一步支持概括性索赔。我们观察到，与脑电图和图像之间的联合代表学习相比，在单峰设置中仅使用脑电图数据来学习一个单独使用脑电图数据的近距离线性分离的视觉表示。最后，我们提出了一个新颖的框架，将看不见的图像转换为脑电图空间，并以近似值重建它们，从而展示了来自EEG信号的图像重建潜力。我们提出的来自EEG的图像合成方法显示了62。9％和36。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13％，这比GAN 1中的最先进的表现效果。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13％，这比GAN 1中的最先进的表现效果。
Esser III网站实施计划.xlsx
1) 安全恢复面对面教学和持续提供服务的计划 该计划的要求可能由您在 2020 年 8 月向 DESE 提交的学区重新开放计划以及任何后续修订来满足（参见标签 3 保证）。该计划需要每 6 个月重新审查和修订一次，包括征求利益相关者的意见并考虑对 CDC 指导方针进行更改。 2) 基于广泛利益相关者意见的 ESSER III 资金使用计划，并解决以下问题： • 学区的预防和缓解策略，包括学区采纳 CDC 建议的程度（步骤 4.4） • 学区将如何使用其 20% 的 ESSER III 资金预留，通过循证干预措施解决教学时间损失问题（步骤 4.2 和标签 6，预算） • 学区将如何使用剩余的 ESSER III 资金用于允许的支出（标签 5）和预算（标签 6） • ESSER III 资金的使用将如何满足所有学生的学业、社交、情感和心理健康需求，特别是那些受到 COVID-19 疫情严重影响的学生（标签 4.2、标签 4.3），包括：
优化和实现表面电极离子陷阱连接
摘要我们描述了表面电极离子陷阱连接的设计，这是大尺度离子陷阱阵列的关键元素。使用双目标优化方法设计电极，该方法保持了总伪电量曲率，同时最小化沿离子传输路径的轴向伪电势梯度。为了促进在多个陷阱区域中的平行操作的激光束输送，我们在此X结陷阱的每个臂上实现了集成的光学器件。提出了商业铸造制造的陷阱芯片的布局。这项工作建议在可扩展实现中改善离子陷阱连接性能的路线。与集成的光学解决方案一起，这有助于互连的二维阵列中的模块化陷阱离子量子计算。
Arsenalbio在ASGCT年度会议上宣布了四个摘要的介绍
AB-2100旨在治疗复发/难治性的透明细胞肾细胞癌（CCRCC）。它是一种自体集成电路t（ICT）细胞产物，通过将DNA盒子插入T细胞内的安全港基因座中而产生。它旨在使用三种机制在保留健康组织的同时攻击肿瘤：一个逻辑门，需要在肿瘤微环境中存在两种抗原；增强抗肿瘤活性的合成途径激活剂（SPA）；和shrnas将其防止免疫抑制。在异种移植模型中测试了这些T细胞功能，以研究逻辑门在解决表达CA9的肿瘤以及PSMA和CA9方面的特异性（因为CAR T细胞设计为可以做到的）。这种方法在克服肿瘤微环境的抑制机制方面已被证明是成功的，并解决了异种移植模型中表达PSMA和CA9的CCRCC。
一个航天器数据集用于检测，分割和零件识别
现代生活的几乎所有方面都取决于太空技术。多亏了计算机视频的一般和深度学习技术的巨大进步，几十年来，全世界都见证了将深度学习的发展用于解决太空问题的问题，例如自动驾驶机器人，诸如示踪剂，类似昆虫的机器人，类似昆虫的机器人和SpaceCraft的健康监测。这些只是一些在深度学习的帮助下具有高级空间行业的重要例子。但是，深度学习模型的成功需要大量的培训数据才能具有不错的性能，而另一方面，用于培训深度学习模型的公开空间数据集非常有限。当前没有用于基于太空的对象检测或实例分割的公共数据集，部分原因是手动注释对象分割掩码非常耗时，因为它们需要像素级标签，更不用说从空间获取图像的挑战了。在本文中，我们的目标是通过释放数据集以进行航天器检测，实例分割和零件识别来填补这一差距。这项工作的主要贡献是使用太空设置和卫星的图像开发数据集，并具有丰富的注释，包括绑定的航天器和口罩的框架盒对物体部分的水平，这些盒子是通过自动程序和手动努力的混合而获得的。我们还提供了对象检测和Intance Sementation的最新方法作为数据集的基准。可以在https://github.com/yurushia1998/satellitedataset上找到下载建议数据集的链接。
通过增强学习
学习表征捕获对世界的非常基本的理解是机器学习的关键挑战。隐藏在数据中的解释因素的层次结构是如此一般的表示，并且可以通过分层VAE实现。然而，培训层次的VAE总是遭受“后塌陷”的苦难，其中数据信息很难传播到更高级别的潜在变量，因此导致层次结构不良。为了解决这个问题，我们首先是从信息理论的角度来减轻后层崩溃的现有方法的缺点，然后突出了正规化的必要性，即在维持不同级别之间的依赖性的同时，将数据信息明确传播到高级潜在变量。这自然会导致提出高级潜在表示作为顺序决策过程的推断，这可能受益于应用强化学习（RL）。将RL的目标与正规化的目标保持一致，我们首先引入了一条跳过的途径，以获取奖励，以评估潜在的潜在表示的信息内容，然后基于它的Q-VALUE函数可能具有正规化的一致优化方向。最后，策略梯度是典型的RL方法之一，用于训练层次VAE，而无需引入梯度估计器。1。简介实验结果坚定地支持我们的分析，并证明我们提出的方法有效地减轻了后塌陷问题，学习了信息的层次结构，获得了可解释的潜在表示，并且在下游任务中明显优于其他基于层次的VAE方法。
ICAS 2024演示和面板
今天的气候变化研究依赖于过去的气候信息。温度观察的历史气候记录形成了全球网格数据集，例如在IPCC报告中进行了检查。但是，将测量记录结合的数据集在过去很少，分辨率很低。我们发现，最近成功的图像介绍技术，例如在智能手机上找到的，以摆脱不需要的物体或照片中的人，在这里很有用。使用丢失的值观察掩码，衍生的AI网络能够在任何给定的月份在网格空间中人为地裁剪版本。因此，我们已经通过AI找到了一种技术，从而为我们提供了过去从未用仪器测量的数据。这些技术在气候建模过程中和周围的集成，尤其是在德国气候计算中心（DKRZ）中，展示了它们增强，补充和在某些情况下的潜力，并彻底改变了传统的建模方法。AI通过先进的降压技术在改善气候模型分辨率方面的作用展示了其完善模型模拟的能力。深度学习技术包括U-NET，扩散和视觉变压器模型。
乌代布尔污水处理项目：与 SCM 和……的融合
乌代浦城产生的家庭污水对环境和城市湖泊的美学外观有潜在的威胁。作为一个主要的国家和国际旅游目的地，该市需要简化污水系统，这成为政府关注的领域。在这方面，乌代浦市政公司在阿姆鲁特和智能城市任务下制定了整个乌代浦市的综合且全面的下水道处理计划。与综合计划一致，已根据AMRUT计划（SAAP 1和2）批准了多个项目，其估计成本约为Rs。160千万。 另一个Rs。 在智能城市任务下已批准了229千万的污水处理项目。 设置分散的下水道处理厂（STP），总计40 MLD容量，估计成本为Rs。 80千万是主要项目之一，STP City Mission计划提出了STP项目的基金。160千万。另一个Rs。在智能城市任务下已批准了229千万的污水处理项目。设置分散的下水道处理厂（STP），总计40 MLD容量，估计成本为Rs。80千万是主要项目之一，STP City Mission计划提出了STP项目的基金。