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摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
与计算机视觉传感的语义通信用于边缘视频传输
摘要 - 尽管在边缘应用中广泛采用了视力传感器，例如监视，视频数据的传输会消耗大量频谱资源。Semantic Communication（SC）通过在语义层面提取和压缩信息，提供传输数据的准确性和相关性，同时大大减少传输信息的量，从而提供了解决方案。但是，由于缺乏感应能力，传统的SC方法由于在边缘视频中反复传输静态帧而面临效率低下，这会导致频谱效率低下。为了应对这一挑战，我们建议使用计算机视觉传感（SCCV）框架进行EDGE视频传输的SC。框架首先引入了压缩比（CR）自适应SC（CRSC）模型，能够根据帧是静态还是动态的，能够调整CR，并有效地保存光谱资源。此外，我们实施了一个对象检测和语义分割模型启用的传感（OSMS）方案，该方案可以智能地感知场景中的变化并通过封闭式分析评估每个帧的重要性。因此，OSMS方案根据实时感应结果为CRSC模型提供CR提示。此外，CRSC和OSM都设计为轻量级型号，可确保与实用边缘应用中常用的资源受限传感器的兼容性。实验模拟验证了所提出的SCCVS框架的有效性，证明了其提高传输效率的能力而无需牺牲关键的语义信息。
具有生成AI和语义通信的网络机器人技术面向任务的连接
摘要 - 机器人技术，高级通信网络和人工智能（AI）的融合具有通过完全自动化和智能运营来转变行业的希望。在这项工作中，我们为机器人介绍了一项新颖的共同工作框架，该框架将面向目标的语义通信（SEMCOM）统一使用在语义意识网络下的生成AI（Genai）代理。SEMCOM优先考虑机器人和网络之间有意义的信息的交换，从而减少了开销和延迟。同时，Genai-Agent利用生成的AI模型来解释高级任务指令，分配资源并适应网络和机器人环境中的动态变化。以新的自主性和智能级别的范围范式引起了这种代理驱动的范式，从而使网络机器人的复杂任务可用于最少的人类干预。我们通过多机器人异常检测用例模拟来验证我们的方法，其中机器人检测，压缩和传输相关信息进行分类。仿真结果证实，SEMCOM在保留关键语义细节的同时大大降低了数据流量，并且Genai-Agent确保了任务协调和网络适应。这种协同作用为现代工业环境提供了强大，高效且可扩展的解决方案。索引术语 - ai-native网络，生成AI代理，网络工作机器人技术，语义通信，变分自动编码器，工作流程
实时语义立体声匹配-IRIS
摘要 - 场景的理解在机器人技术，自动化，增强现实和许多其他领域至关重要。为了完全完成此任务，一个自主代理必须推断感应场景的3D结构（要知道它的位置）及其内容（了解它看到的内容）。为了解决这两个任务，经过训练的深度神经网络，从立体声图像中推断出语义细分和深度通常是首选的选择。特别是，可以独立训练这两个任务的独立模型或端到端的端到端体系结构来解决语义立体声匹配。到目前为止，这两种解决方案都是不具备的，因为在前一种情况下需要两个正向通行证，或者由于后者中单个网络的复杂性，尽管共同解决这两种任务通常在准确性方面是有益的。在本文中，我们为实时语义立体声匹配提供了一个紧凑而轻巧的体系结构。我们的框架以多阶段的方式依赖于粗到实体的估计，允许：i）即使在嵌入式设备上也非常快速推断，并且与最先进的网络相比，准确性下降的准确性下降，ii）根据特定的应用程序要求，速度的贸易准确性。与独立任务相比，在高端GPU以及嵌入式Jetson TX2上确保语义立体声匹配的优越性，并突出了我们框架在任何硬件和任何应用程序上的多功能性。
基于改进的Segformer的水下图像的语义分割
水下图像细分对于诸如水下探索，海洋环境监测和资源开发等任务至关重要。尽管如此，鉴于水下环境的复杂性和可变性，改善模型准确性仍然是水下图像分割任务中的关键挑战。为了解决这些问题，本研究提出了基于标准Segformer模型的水下图像的高性能语义分割方法。首先，Segformer中的混合变压器主链被Swin Transformer替换，以增强特征提取并促进对全局上下文信息的有效获取。接下来，在骨干的下采样阶段和解码器中引入了有效的多尺度注意（EMA）机制，以更好地捕获多尺度特征，从而进一步提高了细分精度。此外，将特征金字塔网络（FPN）结构合并到解码器中，以在多个分辨率下组合特征图，从而使模型可以有效地集成上下文信息，从而在复杂的水下环境中增强了鲁棒性。对SUIM水下图像数据集进行测试表明，拟议的模型在多个指标上达到了高性能：联合（MIOU）的平均相交（MIOU）为77.00％，平均召回（MRECALL）为85.04％，平均精度（Mprecision）为89.03％，为89.03％，F1Score（MF1Score（Mf1score）为86.63％）。与标准Segformer相比，MIOU的提高3.73％，MRECALL为1.98％，Mprecision的3.38％和MF1Score的2.44％的提高，参数增加了989万。结果表明，所提出的方法通过最小的其他计算实现了出色的分割精度，从而显示了水下图像分割中的高性能。
定量语义中对称性的分析
从线性逻辑，定量语义中汲取灵感旨在代表有关程序及其执行的定量信息：它们包括关系模型及其众多扩展，游戏语义和句法方法，例如非互动交叉点类型以及taylor的扩展。这些模型的关键特征是将程序解释为消耗资源“袋子”的证人。“袋子”通常被视为有限的多人，即商结构。在关系模型的分类中通常看到的另一种方法是使用无关紧要的结构（例如secience）与此处称为符号的显式形态有关，表达资源的交换。对称性显然是这些分类模型的核心，但我们认为它们的兴趣超出了这些模型，尤其是，在某些非分类的定量模型（例如加权关系模型或泰勒的扩展）中，对称性泄漏在数字形式下的组合解释形式并不总是清晰。在本文中，我们建立在一个最近的生物模型的基础上，称为Clairambault和Forest介绍的类似薄的群。不明确，细跨度具有对称性分解为两种偏光和负对称性的亚组。我们首先根据序列而不是家庭构建薄跨度原始指数的变体。然后，就刚性相交的类型和刚性资源术语而言，我们对薄跨度简单类型的the的解释进行了句法表征。最后，我们将薄跨度与加权的相对模型和广义结构物种相关联。这使我们能够展示这些模型中的某些数量如何反映两极分化的符号：特别是我们表明，加权的关系模型是从一般结构物种中计数的证人，除以一组正对称性的基本主教。
主席在2024年3月6日星期四下午3:00在Demant A/S年度股东大会上的报告热情欢迎您的股东
主席在2024年3月6日星期四下午3:00在Demant A/S年度股东大会上的报告总是很高兴欢迎您股东参加Demant季后赛的股东大会。我很荣幸能成为这家公司的一员，该公司已经有一个共同且有意义的目的工作了：改善听力损失的人的生活 - 或者我们用英语说，创造了改变生活的听力健康。每天有22,000多名小组的员工工作，以实现我们提高尽可能多的用户生活的野心。因此，当我们在2024年将120棵树作为全球倡议中庆祝Demant成立120周年时，看到这一承诺也是一种极大的乐趣。无论国籍或背景如何，在我们公司中为我们公司提供有益计划的愿望是强大的。，我们经历了对人们的关怀，这是我们所做的事情的核心，与照顾环境息息相关。2024是我们120年庆祝活动的一年，但这也是一年并非完全按照我们在年初制定的计划进行。基于2023年的强劲一年，我们从2024年的雄心勃勃的计划开始。令人遗憾的是，一年中的一半，我们必须修改财务前景并实施降低成本措施。我们这样做是为了使业务适应当前的发展，从而维持盈利能力。我们一直专注于向股东提供有吸引力的财务回报。实现此目的的方法之一是进行听力测试。以及与我们修订的财务前景一致，该小组在2024年提供了2％的有机增长和营业利润。除了财务结果外，我还想考虑我们在2024年对许多人的差异。我们改善了从使用Demant的助听器中受益的1100万人的生活。我们致力于向客户和用户提供高质量的解决方案，从而提高人们对听力损失的认识并确保更多人获得治疗。在2024年，在我们全球的一家诊所中，对150万人进行了测试。一家更为专注的公司
Hopfield网络符合大数据：一个针对语义数据链接
近年来数据的指数增长导致了从多个来源产生的庞大，异质的数据集。大数据应用程序越来越依赖这些数据集来提取知识，以进行预测分析和决策。但是，数据的质量和语义完整性仍然是关键的挑战。在本文中，我们提出了一个受脑启发的分布式认知框架，该框架将深度学习与Hopfield Network集成，以识别和链接多个数据集的语义相关属性。我们的方法对人脑的双半球功能进行了建模，右半球在其中处理并吸收了新信息，而左半球则检索学习的表示形式以建立有意义的关联。认知体系结构在MapReduce框架上运行，并链接存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据集。通过将深层田网络作为一种关联内存机制纳入，我们的框架可以增强经常同时发生属性的回忆，并根据不断发展的数据使用模式动态调整关系。实验结果表明，随着时间的流逝，霍普菲尔德记忆中具有强大关联烙印的属性会得到加强，而相关性降低的属性逐渐削弱 - 这种现象类似于人类记忆的回忆和遗忘。这种自优化的机制可确保链接的数据集具有上下文有意义，从而提高数据歧义和整体集成精度。我们的发现表明，将深层网络与分布式认知处理范式相结合，为在大规模环境中管理复杂的数据关系提供了可扩展且具有生物学启发的方法。
硫氧还蛋白还原酶和有机金属络合物
fi g u r e 4微生物活性在原位24小时孵育和前坐骨长期实验室孵育中。在（a）Mittivakkat冰样品，（b）Langjökull雪样品和（c）Langjökull冰样品中的细菌的活性分数（通过Boncat确定）。显示了均位于原位（即在冰川表面上）的孵育（一式三份）和实验室在2°C的实验室孵育的前静电序列，从-20°C的6个月储存（以单次）为单位。孵育时间（天）表示添加HPG（“预孵育”）和与HPG 24小时（“ HPG结构”）之前的孵育期和24小时的总和。小提琴图的外部形状表示数据的内核密度分布，其中较宽的部分表明数据密度较高。
gosemsim：Go-Terms语义相似性度量
gosemsim包装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 buildgoMappap。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3个簇。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4个硬币。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 Genesim。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 Godata 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。4个硬币。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 Genesim。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 Godata 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。5 Genesim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 Godata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2010级。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 Gosim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9个信息方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 load_orgdb。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 mclustersim。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。10 mgenesim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 mgosim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 read.blast2go。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 read.gaf。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 TCSS_CUTOFF。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14条款。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 wangmethod_internal。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16