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卫星和地面视图之间的跨注意，以增强细粒度的机器人地理位置
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性，该卫星贴片在机器人所在，其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程，从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题，我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络，以取代相关操作。此外，我们将分类和回归预测结合在一起，以进一步降低位置距离误差。实验表明，我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的，可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言，我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43％和50％。
MACEP 儿科委员会通讯
健康和幸福 [1]。这些经历可能是身体或情感虐待、物质滥用、精神健康问题以及以食物不安全、父母分居、无家可归和歧视形式出现的家庭不稳定 [1, 2, 3, 4]。ACE 的患病率很高，据报道，美国约 64% 的成年人在 18 岁之前报告至少一次 ACE，17.3% 的人报告四次或四次以上 [1, 5]。这些暴露代价高昂，据估计，北美每年的负担为 7480 亿美元 [6]。尽管正在努力防止这些情况发生，但重要的是要认出那些受到影响的人，因为其结果会体现在健康的多个方面。接触有毒或长期的压力会影响大脑发育、免疫健康和自主神经
引用：Piasecki, S. & Morosoli, S. & Helberger, N. & Naudts, L. (2024)。人工智能生成的新闻：《人工智能法案》中的透明度条款是否满足了新闻读者的期望？互联网政策评论，13 (4)。https://doi.org/10.14763/2024.4.1810
摘要：人工智能生成的内容在人们生活中的出现越来越多，而能够有效浏览和区分此类内容的重要性与透明度有着内在联系，我们的研究重点是透明度，我们通过评估《人工智能法案》第 50 条来研究这一概念。本文呼吁采取行动，在指定《人工智能法案》的透明度要求时考虑最终用户的利益。它侧重于一个特定的用例——媒体组织在生成人工智能的帮助下制作文本。我们认为，目前的形式下，第 50 条留下了许多不确定性，并且有可能在保护自然人免受操纵或赋予他们采取保护行动的权力方面做得太少。本文结合文献和调查数据分析（基于代表荷兰人口的样本），就《人工智能法案》透明度义务的实施提出了具体的政策和监管建议。其主要目的是回答以下问题：如何协调《人工智能法案》适用于人工智能生成的数字新闻文章的透明度规定与新闻读者对操纵和赋权的看法？
研究表明，艺术和文化产业为德克萨斯州经济创造了 61 亿美元的收入......https://www.prnewswire.com/news-releases/arts-and-culture-industry-ge...
艺术状况报告显示，艺术对德克萨斯州至关重要，因为它可以推动经济发展、提高学业成功率、改善健康和福祉
VBC通讯Q4/2024
Dawn-Bio是一家生物技术公司，致力于为成千上万的人默默地挣扎而努力挣扎。凭借其开创性的平台技术 - 一种人类干细胞的胚胎和植入模型 - Dawn-Bio具有独特的能力，可以发现和开发分子，从而增强IVF中健康的活产。今天，IVF诊所选择最佳胚胎。 使用Dawn-Bio，他们将能够更好地改变自己的轨迹。 Virotrust诊断专门用于开发定制测定，以检测致病靶标。 Viverita发现：癌症仍然是一种致命的疾病，具有巨大的未满足医疗需求，而有效的治疗靶标的短缺仍然是发展挽救生命的癌症治疗的关键局限性。 Viverita Discovery Flexco与母公司Viverita Therapeutics Inc.（总部位于美国波士顿）致力于识别和降低风险的新型药物靶标，并通过拥抱癌症的复杂性和异质性，发现新的精确癌症治疗浪潮。 这些公司由两个VBC校友Daniel Schramek和Ulrich Elling以及经验丰富的生物技术企业家Xuewen Pan共同创立。 他们认为，最好在体内揭露和验证新颖的目标（即 体内Veritas）。今天，IVF诊所选择最佳胚胎。使用Dawn-Bio，他们将能够更好地改变自己的轨迹。Virotrust诊断专门用于开发定制测定，以检测致病靶标。Viverita发现：癌症仍然是一种致命的疾病，具有巨大的未满足医疗需求，而有效的治疗靶标的短缺仍然是发展挽救生命的癌症治疗的关键局限性。Viverita Discovery Flexco与母公司Viverita Therapeutics Inc.（总部位于美国波士顿）致力于识别和降低风险的新型药物靶标，并通过拥抱癌症的复杂性和异质性，发现新的精确癌症治疗浪潮。这些公司由两个VBC校友Daniel Schramek和Ulrich Elling以及经验丰富的生物技术企业家Xuewen Pan共同创立。他们认为，最好在体内揭露和验证新颖的目标（即体内Veritas）。viverita的专有体内发现平台，内部开发的以及从OEAW和MSH多伦多获得许可，包括变革性的遗传筛查技术和忠实的疾病模型，以独特地定位我们，以使我们展现出大量的生理相关的小说和生物标志物，以促进新颖的精确癌症的发展。
人工智能通讯
1. 利用人工智能聊天机器人实现日常任务和客户服务的自动化：人工智能聊天机器人越来越多地被用于自动化日常任务，例如客户服务查询，从而使人类工作者能够专注于更复杂和更有价值的任务。这些聊天机器人正在接受训练，以便快速准确地响应客户查询，旨在提高客户满意度。 2. 提高搜索引擎结果的准确性和速度：Transformer 模型和 LLM 被用于提高搜索引擎结果的准确性和速度。通过更好地理解自然语言，这些模型可以实时向用户提供更相关的结果。 3. 提高机器翻译的准确性和速度：借助 LLM，机器翻译变得更准确、更快速。这有助于打破语言障碍，使人们更容易在全球范围内交流和开展业务。 4. 更高效、更准确的自然语言处理：LLM 和 Transformer 模型被用于提高自然语言处理的效率和准确性。这使得语音激活助手、改进的情绪分析和更准确的文本分类等新应用成为可能。 5. 改进广泛应用的预测分析：借助扩散模型，预测分析在股票市场预测、客户行为预测和欺诈检测等广泛应用中变得更加准确和有用。6. 改进图像和视频识别和分析：LLM 和变压器模型正用于改进图像和视频识别和分析。这使新的应用成为可能，例如改进监控、增强医学成像和更准确的内容推荐。7. 更复杂和准确的数据分析：借助 LLM，数据分析变得更加复杂和准确。这可以帮助组织根据从其数据中获得的见解做出更好的决策。8. 通过加密和身份验证提高数据隐私和安全性：借助 LLM 和其他技术，数据隐私和安全性正在通过加密和身份验证得到改善。这有助于确保敏感信息的安全和机密性。