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骑自行车的人的心脏功能特征
简介。系统重复的肌肉负荷为身体提供了非常明显的训练效果，并增强了内部器官的工作[1，2]。理性的体育活动可以导致整个生物体的明确证明[3]。这是由于常规肌肉活性可以增强肌肉组织和重要器官中许多生化和生理过程的严重程度[4]。在正确给载荷的情况下，它们增加了整个生物体的耐药性并增加了其适应性的特征[5]。剂量的有氧运动对心脏的形态和功能参数具有有益作用[6]。心肌的增强与左心室的增厚和促进stractile功能的增强相关[7]。同时，尚未对各种类型的运动活动中主要心脏参数的动力学进行全面研究，需要澄清[8]。由于常规有氧运动（包括骑自行车），健康年轻人发生的心肌发生变化尚不清楚。需要进一步改善和增加整个培训过程在运动中的有效性，需要对
超声图像到视频通过潜在动态扩散模型
摘要。超声视频分类可以实现自动诊断，并成为重要的研究领域。但是，公开可用的超声视频数据集仍然稀缺，阻碍了开发有效的视频分类模型的进展。我们通过从可读取的丰富超声图像中合成合理的超声视频来解决这种短缺。为此，我们引入了一个潜在的动态扩散模型（LDDM），以有效地将静态图像转换为具有现实视频特征的动态序列。我们在BUSV基准上展示了强大的定量结果和视觉吸引力的合成视频。值得注意的是，关于真实和LDDM合成视频的组合的培训视频分类模型大大改善了单独使用真实数据的性能，这表明我们的方法成功地模拟了对歧视至关重要的动态。我们的图像到视频方法提供了有效的数据增强解决方案，以推进超声视频分析。代码可在https://github.com/medaitech/u_i2v上找到。
对话式 AI 的成功及其揭示的 AI 评估挑战
对话式人工智能 (AI)，或简称为 ConvAI，是人工智能的一个子领域，其目标是构建一个能够通过文本或语音等界面与人类进行自然交流的自主代理。其目的可能是帮助人类作为虚拟/数字助理执行任务，为另一个系统提供自然语言界面（如信息检索或导航系统），或者只是像与开放域聊天机器人一样进行交谈。此类代理传统上被称为对话系统，该术语于 20 世纪 60 年代创造，用于描述早期的自然语言界面（Raphael，1964；Suppes，1966），但大约在 2007 年，术语 ConAI 开始出现在文献中，指代不仅响应自然语言查询而且还结合人工智能其他方面（如情感计算）的复杂对话系统（Methta 等人，2007；Zhang，2008）。此后，该术语已与现代对话系统互换使用，现代对话系统在其构造中主要结合了神经架构，并且它们在大量人与人对话中接受训练，以实现类似人类的交互。
在科学中寻找希望
A 研究表明，少数族裔和女性不太可能接受疼痛评估。他们在获得优质医疗服务方面面临更多障碍。即使他们的疼痛得到了评估，他们也可能无法接受优质的疼痛治疗。这并不意味着男性在疼痛方面得到了很好的照顾。总体而言，医疗保健提供者对疼痛的影响或如何正确治疗疼痛缺乏充分的教育。疼痛对个人和社会的有害影响直到最近才引起国家的关注。问人们应该什么时候和医生谈论疼痛？A 患者应该始终与医生谈论他们的感受和担忧。当疼痛干扰日常活动和生活质量时，这一点尤其重要。例如，如果你因为疼痛而不想做某事，那么是时候去看医生了。疼痛会影响您的身体、社交和情感健康。它会让你感到沮丧和焦虑，或者导致睡眠、家庭或工作问题。如果发生这种情况，那肯定是时候去看医生了。
SOL：无需更改源代码即可轻松实现对 AI 框架的设备支持
摘要 — 现代高性能计算集群严重依赖加速器来克服 CPU 有限的计算能力。这些超级计算机运行来自不同领域的各种应用程序，例如模拟、数值应用程序或人工智能 (AI)。因此，供应商需要能够在其硬件上高效地运行各种各样的工作负载。在 AI 领域，这种情况尤其加剧，因为存在许多流行的框架（例如 PyTorch、TensorFlow 等），这些框架没有通用的代码库，并且功能可能有所不同。这些框架的代码发展迅速，因此跟上所有变化的成本很高，并且可能迫使开发人员不断进行上游更新。在本文中，我们探讨了如何在不更改框架源代码的情况下在 AI 框架中提供硬件支持，以最大限度地减少维护开销。我们介绍了 SOL，这是一种 AI 加速中间件，它提供了一个硬件抽象层，使我们能够透明地支持异构硬件。作为概念验证，我们为 PyTorch 实现了 SOL，它有三个后端：CPU、GPU 和矢量处理器。索引术语 — 人工智能、中间件、高性能计算
呼吸空气解决方案 - Thomasnet
三级和四级压缩机专为连续运行 5000 和 6000 psig 应用而设计，无需冷却循环。独特的五级压缩机专为 7000 psig 连续运行服务而设计，每级压缩比明显更低。由于气缸壁经过平台珩磨和硝酸盐处理，首次启动时无需“磨合”期。流量容量出色，压缩机转速较低。最长的维护间隔和注重成本的更换零件使拥有成本成为业内最低。铸铝镁合金曲轴箱具有出色的强度、减轻的重量和出色的散热性，同时提供充足的油底壳容量。一体式设计消除了上下曲轴箱密封面之间漏油的可能性。所有型号均标配油位观察镜和价格低廉、易于更换的滤油器。低压润滑系统由曲轴驱动的齿轮，将过滤后的油泵送到压缩的最后阶段。
人工智能、透明度和公共决策
摘要 人工智能（AI）在公共事务决策中的应用日益广泛，这引发了关于自学技术的好处和潜在危害的激烈辩论，从希望做出充分知情和客观的决策到担心人类的毁灭。为了防止负面结果并实现负责任的制度，许多人认为我们需要打开人工智能决策的“黑匣子”，使其更加透明。虽然这场辩论主要集中在透明度如何确保高质量、公平和可靠的决策，但在公众如何将人工智能决策视为合法和值得接受的问题上，透明度的作用却很少受到关注。由于依赖强制不仅在规范上存在问题，而且成本高昂且效率低下，因此感知合法性是民主制度的基础。本文讨论了人工智能决策的透明度如何影响公众对决策和决策者合法性的看法，并提出了一个分析这些问题的框架。我们认为，有限形式的透明度，侧重于为决策提供依据，有可能为感知的合法性提供足够的依据，而不会产生完全透明带来的危害。
指示偏见：指导调节的语言模型表现出紧急认知偏见
大型语言模型（LLMS）在协助机器人学习任务（即复杂的家庭计划）方面取得了巨大的成功。但是，经过验证的LLMS重量的性能依赖于特定领域的模板数据数据，这在具有基于图像的观察器的现实世界机器人学习任务中可能是不可行的。此外，现有的带有文本输入的LLM缺乏与环境非专家交互的发展能力。在这项工作中，我们引入了一种新颖的学习范式，该范式以文本的形式生成了可执行的动作，仅源自视觉观察。我们提出的范式与以前的作品不同，该作品利用语言说明或语言和视觉数据的组合作为输入。我们证明我们提出的方法可以提出两种微调策略，包括模仿学习和强化学习，以适应目标测试任务。我们进行了广泛的实验，其中涉及虚拟室环境中7个房屋布局的各种模型选择，环境和任务。我们的实验结果表明，我们的方法超过了现有的基准，证实了这种新型学习范式的有效性。
动态大满贯的持续学习观点
摘要。同时进行定位和映射（SLAM）与神经代表性的同时定位和映射（由于表现力的能力和持续学习的创新范式）受到了广泛的关注。但是，在动态环境中部署这种系统尚未得到充分研究。即使对于常规算法，这种挑战也是棘手的，因为涉及的不同观点的观察涉及涉及的几何和光度一致性，而一致性为关节优化相机姿势和地图参数奠定了基础。在本文中，我们最好利用持续学习的特征，并为动态环境提出一个新颖的SLAM框架。虽然过去的努力避免通过利用体验重播策略来避免灾难性遗忘，但我们将忘记视为理想的特征。通过自适应控制重播的缓冲区，可以通过遗忘来缓解移动物体引起的歧义。我们通过引入不断学习的分类器以进行动态观察识别来限制动态对象的重播。神经图和分类器的迭代优化显着改善了在动态环境下的稳健性。对挑战数据集进行的实验验证了提出的框架的有效性。
知识经济中的人工智能
人工智能 (AI) 的兴起有可能通过自动化认知、不可编码的工作重塑知识经济。本文介绍了一个分析这种转变的框架，将人工智能纳入人类组成等级制公司以高效利用时间和知识的经济中：知识较少的人成为从事常规知识工作的“工人”，而知识较多的人成为协助工人解决特殊问题的“解决者”。我们将人工智能建模为一种将计算能力转化为“人工智能代理”的技术，这些代理可以自主运行（作为同事或解决者/副驾驶），也可以非自主运行（仅作为副驾驶）。我们表明，基本的自主人工智能取代人类去解决复杂的问题，从而导致公司规模更小、生产力更低、分散性更低。相比之下，高级自主人工智能将人类重新分配到常规知识工作中，从而产生规模更大、生产力更高、分散性更强的公司。虽然自主人工智能主要使知识最丰富的人受益，但非自主人工智能却使知识最少的人受益。然而，自主人工智能实现了更高的总体产出。这些发现调和了看似矛盾的经验证据，并揭示了监管人工智能自主性所涉及的关键权衡。