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使用 MQTT 实现 Cobot 的多模式交互
摘要：为了提高效率，人机和人机交互必须以多模态的理念进行设计。为了允许在多种不同的设备（计算机、智能手机、平板电脑等）上使用多种交互模式，例如使用语音、触摸、注视跟踪，并集成可能的连接对象，必须在系统的不同部分之间建立有效且安全的通信方式。当使用协作机器人 (cobot) 共享同一空间并在执行任务期间非常靠近人类时，这一点就更为重要。本研究介绍了使用 MQTT 协议的协作机器人在虚拟（Webots）和现实世界（ESP 微控制器、Arduino、IOT2040）中的多模态交互领域的研究工作。我们展示了如何高效地使用 MQTT，为系统的多个实体提供通用的发布/订阅机制，以便与连接的对象（如 LED 和传送带）、机械臂（如 Ned Niryo）或移动机器人进行交互。我们将 MQTT 的使用与之前几项研究工作中使用的 Firebase 实时数据库的使用进行了比较。我们展示了协作机器人和人类如何共同完成“挑选-等待-选择-放置”任务，以及这在通信和人体工程学规则方面意味着什么，包括健康或工业问题（残疾人和远程操作）。
solent of Midlands多模式货运策略
由英格兰公路管理的A34连接了Solent港口和中部地区，并由等效的铁路路线密切反映，该路线由网络铁路拥有和运营。A34在温彻斯特和牛津之间提供了一条地理路线，同时还提供了与M3，M4，A303和M40等其他主要路线的联系。它支持区域旅游，休闲和工作，包括提供进入M4的“硅谷”，纽伯里赛马场以及北部Wessex Downs等杰出自然美景的地区。这是英国最繁忙的非通风道HGV行李箱路，铁路路线通过一些最繁忙的旅客铁路网络。该路线的类似性质意味着它是跨模式分析的理想候选者，可以理解如何最有效，有效地用于货运运输。
多式联运规划部 MPD 规划
⮚ 7 月 1 日新计划可用 ⮚ 7 月 - 8 月项目评估 ⮚ 9 月 - 10 月区域研讨会 - RAAC 会议 ⮚ 12 月 ADOT、MAG、PAG 协调 ⮚ 2 月 PPAC 和 STB 通过暂定计划 ⮚ 3 月、4 月、5 月公众听证会 ⮚ 6 月 STB 批准最终计划
量子多模态对比学习框架
在本文中，我们提出了一种新颖的多模态对比学习框架，利用量子编码器整合脑电图 (EEG) 和图像数据。这一开创性的尝试探索了将量子编码器整合到传统的多模态学习框架中。通过利用量子计算的独特属性，我们的方法增强了表征学习能力，为同时分析时间序列和视觉信息提供了一个强大的框架。我们证明量子编码器可以有效捕捉脑电图信号和图像特征中的复杂模式，从而促进跨模态的对比学习。这项工作为将量子计算与多模态数据分析相结合开辟了新途径，特别是在需要同时解释时间和视觉数据的应用中。
海豚：驾驶的多模式语言模型
摘要。寻求完全自动驾驶汽车（AV），能够以人类的理解和响应能力来浏览复杂的现实情况。在本文中，我们介绍了海豚，这是一种新颖的视觉语言模型，以吸收人类的能力，成为一名自治驾驶助手。海豚擅长处理包括视频（或图像）数据，文本指令和历史控制信号的多模式输入，以生成与提供指令相对应的知情输出。在开源的视觉模型（OpenFlamingo）构建基础上，我们首先通过一般领域中创新的基础思维链（GCOT）过程来增强海豚的推理能力。然后，我们通过构建特定的指令数据并进行指导调整来将海豚定制到驾驶领域。通过BDD-X数据集的利用，我们将四个不同的AV任务设计为海豚，以促进对复杂驾驶场景的整体理解。因此，海豚的独特特征被描述为两个维度：（1）能够对复杂且长尾巴的开放世界驾驶场景和解决AV任务的范围进行全面理解，以及（2）通过反置式学习和错误恢复，包括无梯度的即时概述。该匿名演示可在https://vlm-driver.github.io/上获得。
Brainlat项目，...
拉丁美洲脑健康研究所（Brainlat）发布了来自拉丁美洲的780名参与者的独特多模式神经影像学数据集。数据集包括530例神经退行性疾病患者，例如阿尔茨海默氏病（AD），行为变异额颞痴呆（BVFTD），多发性硬化症（MS），帕金森氏病（PD）和250个健康对照（HCS）。该数据集（62.7±9.5岁，年龄范围21-89岁）是通过在五个拉丁美洲国家进行的多中心努力来收集的，以满足较大不平等区域中负担得起，可扩展和可用的生物标志物的需求。Brainlat是临床和认知评估，解剖磁共振成像（MRI），静息状态功能性MRI（fMRI），扩散加权MRI（DWI）和高密度静息态电脑术（EEG）的第一个区域收集。此外，它还包括有关统一招聘和评估方案的人口统计信息。该数据集公开可用，以鼓励基于多模式神经影像学的神经变性的工具和健康应用的进一步研究和开发，从而促进了区域可变性的评估并纳入了代表性不足的参与者研究中。
TDC-2：治疗科学多模式基础
Therapeutics Data Commons（TDCommons.AI）是一项开放科学计划，具有统一的数据集，AI模型和基准，可支持跨治疗方式以及药物发现和开发阶段的研究。CONSON 2.0（TDC-2）是对治疗数据共享的全面大修，以通过统一分子的生物化学，生物化学的单细胞生物学，通过多模态数据集，API启用API的终点和新的模型，以及模型的框架和模型，通过统一分子的生物化学，分子生物化学的单细胞生物学来催化研究。TDC-2引入了1,000多个多模式数据集，涵盖了约8500万个单元，从5个状态的单细胞模型和一个生物医学知识图中介绍了预定的嵌入。TDC-2 drastically expands the coverage of ML tasks across therapeutic pipelines and 10+ new modal- ities, spanning but not limited to single-cell gene expression data, clinical trial data, peptide sequence data, peptidomimetics protein-peptide interaction data regarding newly discovered ligands derived from AS-MS spectroscopy, novel 3D structural data for proteins, and单细胞分辨率的细胞类型特异性蛋白质 - 蛋白质相互作用网络。TDC-2使用模型视频控制器范式在API-优先设计下引入了多模式数据访问。TDC-2还释放了5多个新的学习任务中评估15多个最先进模型的基准测试，以评估各种生物环境和采样方法的模型。其中，TDC-2是上下文特定学习的第一个基准。TDC-2也是第一个引入蛋白质肽结合相互作用基准的人。TDC-2 introduces 7 novel ML tasks with fine-grained biological contexts: contextualized drug-target identifica- tion, single-cell chemical/genetic perturbation response prediction, protein-peptide binding affinity prediction task, and clinical trial outcome prediction task, which introduce antigen-processing-pathway-specific, cell-type-specific, peptide-specific, and patient-specific biological上下文。
医学成像的多模式基础模型
人工智能（AI）的进步提供了有希望的解决方案，可增强临床工作流程和患者护理，并有可能彻底改变医疗保健服务。但是，医疗保健中AI集成的传统范式受到依靠培训期间单个输入方式的模型的限制，并且需要广泛的标记数据，无法捕获医疗实践的多模式性质。多模式基础模型，尤其是大型视觉语言模型（VLM），有可能通过处理多种数据类型并从大型未标记的数据集或不同方式的自然对中学习来克服这些局限性，从而有助于发展医疗保健中更健壮和多功能AI系统的发展。在这篇评论中，我们为医学成像应用的多模式基础模型建立了统一的术语，并对2012年至2024年发表的论文进行了系统分析。总共筛选了医疗和AI领域的1,144篇论文，并从97个包括的研究中提取了数据。我们的全面努力汇总了先前工作的集体知识，评估了医疗保健中多模式AI的现状，并描述了主要的局限性和潜在的增长领域。我们为包括模型开发人员，临床医生，政策制定者和数据集策展人在内的各种利益相关者提供实施指南和可行的建议。
对话：
多模式学习在当代教育中被越来越被认为是必不可少的。传统方法通常依赖于口头和书面格式，这可能无法有效吸引所有学习者。认知理论，例如霍华德·加德纳（Howard Gardner）的多种智能理论，强调了个人具有多样的优势，包括语言，数学，空间，音乐，人际和人际智能。多模式学习通过提供各种资源和演示格式，例如视觉辅助，听觉材料和交互式模拟来解决这些差异。这种方法迎合了各种学习偏好，促进了更具包容性的环境并增强理解和保留。技术将与数字素养需求保持一致的多模式学习的整合，并为学生提供满足其需求的多种资源。协作多模式项目刺激了创造力，批判性思维和点对点学习，而多样化的学习方式会增加参与度和动力。通过传统测试以外的不同方法理解。这种灵活性为学生提供了一个复杂世界的准备，而问题需要创新的解决方案。多模式的方法创造了充满活力的学习环境，培养基本技能，并为学生做好准备，以使教育更加公平和有效。
多模式话语分析和电子设备
交流本质上是多模式的。近几十年来，对该主题的研究兴趣呈指数增长，尤其是从多模式话语分析（MDA）的角度来看。在学术环境中，几项研究研究了讲师的言语和非语言特征的组合，但不一定与隐含的演讲一部分有关。我们认为，教学涉及将知识与情感以及或多或少有意识地传播给学生。这甚至可能在英语媒介教学（EMI）设置中更相关，因为英语不是讲师的主要语言。因此，我们的主要目的是从MDA的角度分析EMI教学实践的示例，但添加电子设备（一种脑电图）可以帮助我们以不同的方式改进和/或补充分析：增加客观的支持并处理情绪，可以在交付班级时传播。结果表明，这种观察和技术的组合可以潜在地丰富传统的MDA研究的结果。