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Zanvil Cohn
Anvil Cohn可能最被记住是现代巨噬细胞生物学的创始人，并领导了20世纪中期从细菌细胞到宿主寄生虫关系的转变。在微生物学，哈佛医学院和马萨诸塞州综合医院的住院医师的研究生研究后，他于1957年加入了RenéDubos的洛克菲勒研究所（现为洛克菲勒大学）实验室。与詹姆斯·赫希（James G.他阐明了巨噬细胞如何识别，吞噬（内吞），破坏并捍卫身体免受病原体的侵害。ZAN对内吞作用的细胞生物学分析进行了研究。他揭示了在实验室和岩石埃菲勒医院和世界各地的医疗中心的临床研究中，细胞介导的对感染的抗性的许多特征。他是几个生物医学研究机构的顾问，并为M.D.-PH.D.提供了倡导计划。学位和临床学者在人类疾病方面进行研究。他是《实验医学杂志》的敏锐编辑。他是一位苛刻而鼓舞人心的导师，他非常高兴地培养研究生和博士后研究员。在他一生寻找可以治愈病人的知识时，他很温暖，机智，谦虚和公平。
彻底改变……交通运输和……的方式……
Watco 成立于 1983 年，业务遍及北美和澳大利亚，拥有广泛的短线铁路、终点站、港口和铁路车辆维修设施网络。他们的服务满足各种运输需求，并为不同市场的各种材料、商品和产品提供解决方案。Watco 想要一个基于 Web 的解决方案，帮助其客户找到他们需要的服务和开发空间的位置。GCS 与 Watco 合作设计、开发和实施了一个直观的地理空间 Web 应用程序，向现有和潜在客户展示 Watco 的解决方案。目标是让客户能够通过基于地图的界面轻松浏览 Watco 的产品。该项目的主要优先事项包括确保移动兼容性、为潜在客户和现有客户创建统一的资源中心、适应未来的增强功能、优化筛选功能以及整合以客户为中心的表格以联系 Watco。这项工作涉及将旧电子表格转换为空间数据功能。最终成果是 GeoConnect，这是一款使用 ReactJS 和 ArcGIS API for JavaScript 4.25 构建的应用程序，可与 Watco 现有的 WordPress 网站和基础设施无缝集成。GeoConnect 的三个模块（轨道车存储；转运；物料搬运和存储；查找属性）为客户提供了多种功能。这些模块为 Watco 提供了根据客户需求量身定制的 GIS 驱动解决方案。2022 年底，Watco 推出了带有轨道车存储模块的 GeoConnect，该模块旨在促进轨道车存储搜索。
1 Jon M. Oatley Associate Dean博士的证词...
（b）ubCommittee t ravel。 - 在副委员会的成员和员工前往涉及活动或主题的听证，会议，会议，会议，会议，会议和调查，必须从该小组委员会的立法分配下，以前的委员会主席和主席。该小组委员会主席的书面授权，列出（1），（2），（2），（3），（3）和（4）段（a）的列举这些项目，并在委员会规则IV委员会规则适用于委员会的情况下。（c）在一般性的情况下。以小组委员会主席和主席的子委员会为例。在授予此类授权之前，应以书面形式向主席提交此类审议的请求。（2）r等位的确定性。—主席或小组委员会主席可能会要求旅行（除了个人可以向会议或会议上会议或会议的申请委员会的请求）中，并限于委员会成员和委员会的雇员。每个请求应以允许在计划开始之前允许有理由审查的方式提交的方式，应包括以下内容：（a）旅行的目的； （b）旅行发生的日期； （c）要考虑的国家的名称以及在每个国家的时间长度； （d）授权旅行的每个国家的预期活动议程，并描述要服务的目的以及涉及委员会司法管辖权的领域； （e）寻求授权的成员和员工的名称。（d）M Embers和S Taff的ePorts。 - 从任何听证会，调查，研究，会议或会议结束后的15个立法日内，已根据此规则授权了旅行，参与此类旅行的每个成员和工作人员均应向主席的书面报告提交，以涵盖这些活动和其他相同的观察或信息，并获得了这些旅行的旅行。（e）L AWS，R Ules，p oli -cies的可靠性。
变刚度索驱动机械手阻抗控制的卷积动态跳跃规划算法
摘要：缆索驱动机械手具有手臂细长、运动灵活、刚度可控等特点，在捕获在轨卫星方面有着很大的应用前景，但由于缆索长度、关节角度和反作用力之间的耦合关系，难以实现缆索驱动机械手的有效运动规划和刚度控制。该算法还可以通过动态设置加加速度使加速度更加平滑，减小加速度冲击，保证缆驱动机械手的稳定运动。再次，通过采用基于位置的阻抗控制来补偿驱动缆的位置和速度，进一步优化缆驱动机械手的刚度。最后，开发并测试了变刚度缆驱动机械手样机，利用卷积动态加加速度规划算法规划出所需的速度曲线，进行了缆驱动机械手的速度控制实验，结果验证了该算法可以提高加速度的平滑度，从而使运动更加平滑，减小振动。此外，刚度控制实验验证了缆驱动机械手具有理想的变刚度能力。
![arxiv：2311.17085v2 [CS.CV] 2024年2月19日](/simg/2\2cef09d2f291e154357cd1d57ca70d2de9f797c6.webp)
arxiv：2311.17085v2 [CS.CV] 2024年2月19日
单个对象跟踪旨在在视频序列中找到一个特定目标，鉴于其初始状态。古典轨道仅依靠视觉提示，限制了他们应对挑战的能力，例如外观变化，模棱两可和分心。因此，视觉语言（VL）跟踪已成为一种有前途的方法，并结合了语言描述，以直接提供高级语义并增强跟踪性能。但是，当前的VL跟踪器尚未完全利用VL学习的力量，因为它们受到了限制，例如在很大程度上依靠架子式骨干进行特征提取，无效的VL Fusion设计以及缺乏与VL相关的损失功能。因此，我们提出了一个新颖的跟踪器，该跟踪器逐渐探索了以目标为中心的VL跟踪语义。指定，我们提出了用于VL跟踪的第一个同步学习骨干（SLB），该骨干（SLB）由两个新颖的模式组成：目标增强模块（TEM）和语义意识到的模块（SAM）。这些模块使跟踪器能够感知与目标相关的语义，并以相同的步伐理解视觉和文本模式的文本，从而促进VL特征提取和在不同层次上的融合。此外，我们设计了密集的匹配损失，以进一步增强多模式表示学习。在VL跟踪数据集上进行的广泛实验证明了我们方法的优势和有效性。
REMIND2.1：气候和可持续性限制内的能源经济系统的转型和创新动力
摘要。本文介绍了区域投资与发展模型 (REMIND) 的全新开源版本 2.1。REMIND 作为一种综合评估模型 (IAM)，提供了全球能源-经济-排放系统的综合视图，并探索了自洽的转型路径。它描述了各种可能的未来及其与技术和社会经济发展以及政策选择的关系。REMIND 是一个多区域模型，结合了经济和能源部门的详细表示，在通用代数建模系统 (GAMS) 中实现。它使用非线性优化来推导出受气候和可持续性约束的能源经济系统在 2005 年至 2100 年时间范围内的福利最优区域转型路径。在代理人完全预见和外部影响内部化的假设下，最终的解决方案对应于分散的市场结果。 REMIND 能够分析气候变化缓解的技术选择和政策方法，尤其擅长代表新技术的推广，包括可再生能源及其在电力市场的整合。REMIND 代码被组织成模块，这些模块收集与特定主题相关的代码。通过明确定义的输入和输出变量集，不同模块之间的交互变得明确。每个模块都可以用不同的实现来表示，从而实现灵活的配置和扩展。REMIND 的空间分辨率
人工智能原理有效吗？ ——从非约束性原则到普遍性原则……
6 Shinpo，Fumio，“为什么要有‘机器人法’？”机器人法律协会成立筹备研究会报告（2015年10月11日）（2015年）。有关这些原则的详情，请参阅新浦文雄的《机器人法：法律领域问题的鸟瞰图》，《信息法研究》，第 9 卷，第 65-78 页（2017 年）和新浦文雄的《日本主要人工智能以及机器人战略和建立基本原则的研究，人工智能法律研究手册，Woodrow Barfield、Ugo Pagallo（编），Edward Elgar Publishing（2018）第 114-142 页，Jacob Turner，R OBOT规则：规范人工智能，Palgrave Macmillan；第一版。（2019 年）。7 规范欧洲新兴机器人技术：机器人技术面临的法律和伦理，FP7-SCIENCE-IN-SOCIETY-2011-1，项目编号：289092.8《深度剖析/成立律师协会有困难吗？“机器人的‘社会化推进’面临诸多挑战，业内人士表达异议”，日刊工业新闻，2016 年 1 月 18 日 https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00371272 。
当大型语言模型代理遇上6G网络
基于多模态大型语言模型 (LLM) 的抽象 AI 代理有望彻底改变人机交互，并在医疗保健、教育、制造和娱乐等各个领域提供更加个性化的助理服务。在 6G 网络中部署 LLM 代理使用户能够通过移动设备民主地访问以前昂贵的 AI 助理服务，从而减少交互延迟并更好地保护用户隐私。然而，移动设备的有限容量限制了部署和执行本地 LLM 的有效性，这需要在长距离交互期间将复杂任务卸载到边缘服务器上运行的全局 LLM。在本文中，我们为 6G 网络中的 LLM 代理提出了一种分割学习系统，利用移动设备和边缘服务器之间的协作，其中具有不同角色的多个 LLM 分布在移动设备和边缘服务器上，以协作执行用户代理交互任务。在所提出的系统中，LLM 代理分为感知、接地和对齐模块，以促进模块间通信，以满足用户对 6G 网络功能的扩展要求，包括集成传感和通信、数字孪生和面向任务的通信。此外，我们在所提出的系统中引入了一种用于 LLM 的新型模型缓存算法，以提高上下文中的模型利用率，从而降低协作移动和边缘 LLM 代理的网络成本。
微证书：力求兼具可信度与敏捷性
双重转型（5）正在改变就业岗位和整个行业，颠覆劳动力市场需求，并导致许多行业出现技能短缺。如今，90% 的工作都需要数字技能，但只有 54% 的人口具备这些技能。欧洲必须大规模提高和重新培训劳动力，才能在全球竞争中站稳脚跟。国家职业教育与培训体系已经做出调整，促进了劳动力流动和终身学习，并创造了新的培训和认证形式。超过一半的欧盟成员国已经开始或计划将微证书（包括数字证书）纳入其国家资格框架，以赋予其价值并便于比较。学习者越来越需要更短、更灵活的再培训或提高技能模式，以适应他们的日程安排、专业需求和工作与生活的平衡。虽然职业教育与培训体系一直在适应需求变化，例如在模块化和纳入部分资格方面，但微证书往往更能满足即时需求，例如灵活的、以学习者为中心的途径。微证书有多种用途。这些用途包括提供进入劳动力市场的切入点，例如食品、护理和清洁服务，以及提供先进和 IT 密集型制造业中高价值的专业补充解决方案。它们有助于塑造创新集群等工业生态系统，并在商业创新甚至区域经济重组中发挥作用。它们面向当地需求并通过全球平台提供。有些可以快速、有针对性地应对特定技能差距，而另一些则嵌入综合技能战略中。框 1. 欧盟清洁行业的技能和培训
使用 VessMorphoVis 对脑血管网络形态骨架进行交互式可视化和分析
动机：精确的脑血管形态模型是建模和模拟现实血管网络中脑血流的关键。这种计算机模拟方法对于揭示神经血管耦合原理至关重要。验证这些血管形态需要执行某些无法通过通用可视化框架完成的视觉分析任务。这一限制对模拟中使用的血管模型的准确性有很大影响。结果：我们提出了 VessMorphoVis，这是一套集成的工具箱，用于交互式可视化和分析庞大的脑血管网络，这些网络由最初从成像或显微镜堆栈中分割出来的形态图表示。我们的工作流程利用了 Blender 的出色潜力，旨在建立一个集成的、可扩展的、特定领域的框架，该框架能够交互式可视化、分析、修复、高保真网格划分和高质量渲染血管形态。根据用户的初步反馈，我们预计我们的框架将成为未来血管建模和模拟的重要组成部分，填补目前尚未填补的空白。 可用性和实施：VessMorphoVis 在 Github 上可根据 GNU 公共许可证免费获取，网址为 https://github.com/BlueBrain/VessMorphoVis。形态分析、可视化、网格划分和渲染模块是基于其 Python API（应用程序编程接口）作为 Blender 2.8 的附加组件实现的。用户可以通过直观的图形用户界面使用附加功能，也可以通过以后台模式运行 Blender 的功能丰富的命令行界面调用 API 的详尽配置文件使用附加功能。 联系方式：marwan.abdellah@epfl.ch 或 felix.schuermann@epfl.ch 补充信息：补充数据可在 Bioinformatics 在线获取。