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朝着更好的视力启发的视觉语言模型
视觉语言（VL）模型最近取得了未经证实的成功，其中连接模块是弥合模式差距的关键。尽管如此，在大多数存在方法中，富裕的视觉线索尚未充分利用。在视觉侧，大多数现有方法仅使用视觉塔的最后一个功能，而无需使用低级功能。在语言方面，大多数现有的方法仅引入浅视力互动。在本文中，我们提出了一个视觉启发的视觉语言连接模块，称为VIVL，该模块有效利用了VL模型的视觉提示。为了利用视觉塔中的较低级别信息，引入了特征金字塔提取器（FPE），以结合不同中间层的特征，该特征将视觉提示与可忽略不计的参数和计算在头顶上。为了实现VL相互作用，我们提出了深视觉条件的提示（DVCP），可以有效地进行视觉和语言特征的深层互动。我们的VIVL超过了以前的最新方法，当时是18.1苹果酒在从头开始训练可可字幕任务，这极大地提高了数据效率。当用作插件模块时，VIVL始终提高各种骨干和VL框架的性能，在多个基准测试中提供新的最新结果，例如Nocaps和VQAV2。
自然风格的蛋白质循环回收
到2050年，世界的预计人口将为100亿。[1]与如此庞大的人口规模相关的最艰巨的可持续性挑战之一将是处理所有塑料产品[2]，即Poly-ersers的生产和回收。[3]毫不奇怪，在全球范围内进行聚合物回收的研究努力。机械回收倾向于导致原始材料，但质量较低。[4]一个更好的可能性是化学回收，[5,6]，即[7]化学[7] [7]或生物学[8]将聚合物催化为其组成单体，以便将它们重新聚合到同一质量的质量Mate-Mate-Mate-Rial，或A NEW（CO CO）。[9,10]另一种方法是将聚合物重新利用为不同的增值化学物质（升级）。[11-15]两种方法都是闭环，即与统一经济原则兼容。[16]
生物启发的kirigami metasurfaces作为辅助鞋握把
摘要：跌倒和随后的并发症是导致发病率和死亡率的主要因素，尤其是在老年人中。为了解决这个问题，我们旨在开发一种轻巧的动态装置，以增加鞋子和步行表面之间的摩擦，这些设备在各个表面，尤其是冰之间有效。受自然界中发现的爪子和鳞片的启发，我们开发了一系列的基里加米结构，这些结构可用于鞋类外极端，以在前脚中产生较高的摩擦力。我们通过数值模拟，体外表面相互作用和体内人力板测量评估了这些元面孔，以鉴定能够调节一系列表面摩擦的最佳基里加米设计。我们预计这些系统的潜在应用可以帮助减轻各种环境中跌倒的风险。
认知灵感的反应性机器人的推理
摘要。在自然环境中具有综合性运作的情境意识到的人工药物面临着几个挑战：空间意识，对象效果检测，动态变化和不可预测性。一个关键的挑战是代理商识别和监视与其目标有关的环境要素的能力。我们的研究介绍了一种用于反应性机器人技术的神经符号模块化体系结构。我们的系统结合了在环境和图像处理技术（如光流）上执行对象识别的神经组件，以及符号表示和推理。通过将图像示意性知识整合在本体论结构中，推理系统基于体现认知范式的基础。该本体可用于创建有关感知系统的查询，决定符合的问题，并推断从感知数据中得出的实体功能。推理和图像处理的组合允许代理对正常操作的看法，并发现针对特定相互作用中涉及的对象的一部分的新概念。发现的概念允许机器人自主获取培训数据并只是其符号的感知来识别零件，并通过将搜索重点放在这些相关对象的零件上，从而为更复杂的任务进行计划。我们在模拟世界中演示了我们的方法，在模拟世界中，代理商学会了识别涉及支持关系的对象的一部分。虽然代理商最初没有概念，但通过观察从钩子上悬挂的支持对象的示例，但它学会了认识到建立支持所涉及的部分并能够计划支持关系的建立/破坏。这可以通过系统的方式通过观察来扩展其知识的能力，并说明了将深层推理与动态设置中的反应性机器人技术相结合的潜力。
量子和量子启发的机器学习的平滑输入准备
抽象的机器学习最近已成为寻找潜在量子计算优势的富有成果的领域。许多量子增强的机器学习算法批判性地取决于有效产生与存储在量子可访问存储器中的高维数据点的状态的能力。即使是对数据库中存储的许多条目的查询访问，其构造被认为是一次性开销，也有人认为，准备此类振幅编码状态的成本可能会抵消任何指数量子优势。在这里，我们使用平滑的分析证明，如果数据分析算法与小型入口输入扰动相对于较小的入门扰动，则可以通过持续的查询来实现状态准备。通常在现实的机器学习应用程序中满足此标准，其中输入数据对中等噪声进行了主观。我们的结果同样适用于量子启发的算法最近的开创性进度，其中专门构建的数据库足以在低级别病例中用于小聚集素的经典算法。我们发现的结果是，出于实用的机器学习目的，在具有量子算法或量子启发的经典经典算法的一般且灵活的输入模型下，在低级别病例的一般且灵活的输入模型下，可以进行多组载体的处理时间。
随着技术价格下降，受控制理论启发的设计能否保持部署政策的有效性和成本效益？
摘要 基于经济激励的部署政策是加速清洁能源技术传播的最有效工具之一。上网电价等政策工具在推动太阳能光伏发电的增长方面发挥了关键作用，并可以加速其他对能源系统脱碳至关重要的技术的采用。然而，历史经验表明，如果不能根据技术价格下降调整经济激励措施，可能会从根本上破坏这些政策的有效性和成本效益。本文通过评估三种新颖的政策设计来应对这一挑战。基于控制理论原理，所提出的机制根据部署、政策成本或采用者的盈利能力的变化来调整激励措施。我们评估了每种政策设计在 2000 年至 2016 年期间应用于德国太阳能光伏上网电价时将取得的结果。为此，我们开发了一个基于代理的模型，使我们能够模拟个人家庭和中型和大型企业的采用决策，以及技术价格的演变。我们的结果表明，受控制理论启发的响应设计可能会产生更紧密地遵循其目标且成本更低的政策。此外，我们的分析表明，所研究的设计可以大大减少政策结果和意外利润的不确定性。这项研究还强调了政策目标的时间分布，并确定政策设计的权衡，为未来部署政策的设计得出相关启示。
