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小型神经网络可以比人类更好地训练大型人工智能模型
新方法首先应用于计算机视觉领域——该团队成功提高了 3D 物体检测和识别的准确性。 AIRI 研究所和国立高等经济学院的科学家展示并通过实验证实了使用在高质量数据集上训练的小型生成模型进一步训练大型 AI 模型和解决 3D 检测问题的优势。该方法将适用于无人驾驶飞行器的开发，并将在未来更准确地确定物体的运动速度和方向、表面特性以及飞行器在空间中的定位。该文章已被最大的国际计算机视觉会议CVPR 2024接受。3D物体识别是预测和规划无人驾驶汽车路径的关键任务之一。为了解决这个问题，系统使用一组不同的读数来确定物体所在的区域（平行六面体）。然而，激光雷达等传感器并不总是提供有关深度的完整信息，因此也不能提供有关物体的 3D 位置的完整信息。在道路上，一个元素可能会被其他结构复杂的物体（例如一棵树或一辆行驶的汽车）完全或部分遮挡，这将对激光雷达的效率产生负面影响。俄罗斯科学家提出的方法证明，尽管激光雷达数据存在噪声且物体相互重叠，但可以更准确地确定物体的三维位置。在为期一年的研究过程中，该团队利用汽车行驶在城市街道上时获取的点云记录训练了一个小型生成模型。数据点是在三种情况下收集的：当物体完全在视野中时、当只有部分可见时、以及当物体被遗忘时。然后，使用点云配准 (PCR) 方法，即使基于一个小的可见片段，点云也可以与特定汽车和其他物体相关联。然后使用这个小而准确的模型（教师模型）来训练在具有许多复杂参数的噪声点云上运行的更大的神经网络（学生模型）。结果，神经网络显著提高了识别真实物体的准确性——该技术开始正确预测未来才能看到的周围物体的形状。 “我们开始与 OpenAI 的研究人员并行开展该项目，他们决定采用类似的方法处理文本，而我们的团队则专注于计算机视觉。有趣的是，这个想法本身和得到的结果对两个团队来说都证明了其价值，他们并没有直接互动就得出了类似的结论。我们看到了扩展计算机视觉方法的机会：例如，通过增加任务数量和每个模型的复杂性。是的，你可以教
标题：Immagine-3：第3阶段，随机研究，以比较Anitocabtagene Autoleucel（Anito-Cel）的功效和安全性与
其他关键的纳入标准是东部合作肿瘤组绩效评分0-1，在最后一个方案的最后剂量发生后的12个月内记录了进行性疾病的证据，并且根据2016年国际骨髓瘤工作组（IMWG）标准，可测量的疾病。关键排除标准包括
评估凝胶和干电极以进行脑电图测量，以比较其对人类多模式工作负载检测的适用性
知道在某些任务中，一个人的总体工作量水平在不同领域很有帮助。为预防精神障碍，例如由于永久性压力和超负荷而倦怠，知道一个人的整体工作量水平（Greif＆Bertino，2022）是一个优势，因为过去的精神障碍趋势（世界卫生组织，2023年，2023年），必须尽可能地避免这种情况。尤其需要在工作量方面更好地监控安全 - 关键环境，以保护在其中工作的人。例如，在太空飞行中，重要的是要了解每个宇航员的工作量水平，因为更高的工作量水平与犯错的风险更高有关（Morris＆Leung，2006年），这可能会迅速致命地结束。此外，由于宇航员一般不使用宇航员，因此ISS和太空中的微重力（ESA，2023）可能会影响整体工作量。Wickens（2008）的多重资源模型定义了影响工作负载的不同维度。微重力的对象的行为与地球重力中的物体显着不同。因此，视觉处理和特殊活动消耗了更多资源，因为宇航员会看到行为
摘要 机器翻译 (MT) 与人工智能 (AI) 的结合显著提高了机器翻译系统的精确度，其翻译质量可与熟练的人工翻译相媲美。这一创新拓宽了人工智能机器翻译系统的适用性，吸引了各种用途的用户。本文探讨了以下领域：人工智能机器翻译，特别是谷歌翻译 (GT) 在英语作为外语 (EFL) 课堂中的应用。实证研究结果和最近的研究表明，学生越来越依赖机器翻译，特别是在英语不是母语的高等教育环境中。本研究的目的是深入了解在课堂上使用谷歌翻译的 EFL 学习者的实践、信念和目标。通过问卷调查以及前后测试收集了 234 名大学生的数据，以比较有无谷歌翻译帮助的写作草稿的质量。研究结果与之前在世界各地进行的研究结果一致，这些研究强调了人工智能机器翻译不仅可以提升学生的学习体验，还可以培养更多独立学习者的巨大潜力。研究还表明，学生对 GT 持积极态度，并采用多种搜索策略来解决各种与语言相关的挑战。关键词：人工智能、英语作为外语、谷歌翻译、机器翻译、写作。引用 | Alharbi，W.（2023 年）。人工智能机器翻译在 EFL 课堂中的使用和滥用：一项探索性研究。教育与电子学习研究杂志，10 (4)，689–701。10.20448/jeelr.v10i4.5091 历史记录：收到日期：2023 年 7 月 31 日修订日期：2023 年 9 月 20 日接受日期：2023 年 10 月 4 日出版日期：2023 年 10 月 24 日许可：本作品已获得知识共享署名 4.0 许可出版商：亚洲在线期刊出版集团
摘要 机器翻译 (MT) 与人工智能 (AI) 的结合显著提高了机器翻译系统的精确度，其翻译质量可与熟练的人工翻译相媲美。这一创新拓宽了人工智能机器翻译系统的适用性，吸引了各种用途的用户。本文探讨了以下领域：人工智能机器翻译，特别是谷歌翻译 (GT) 在英语作为外语 (EFL) 课堂中的应用。实证研究结果和最近的研究表明，学生越来越依赖机器翻译，特别是在英语不是母语的高等教育环境中。本研究的目的是深入了解在课堂上使用谷歌翻译的 EFL 学习者的实践、信念和目标。通过问卷调查以及前后测试收集了 234 名大学生的数据，以比较有无谷歌翻译帮助的写作草稿的质量。研究结果与之前在世界各地进行的研究结果一致，这些研究强调了人工智能机器翻译不仅可以提升学生的学习体验，还可以培养更多独立学习者的巨大潜力。研究还表明，学生对 GT 持积极态度，并采用多种搜索策略来解决各种与语言相关的挑战。关键词：人工智能、英语作为外语、谷歌翻译、机器翻译、写作。引用 | Alharbi，W.（2023 年）。人工智能机器翻译在 EFL 课堂中的使用和滥用：一项探索性研究。教育与电子学习研究杂志，10 (4)，689–701。10.20448/jeelr.v10i4.5091 历史记录：收到日期：2023 年 7 月 31 日修订日期：2023 年 9 月 20 日接受日期：2023 年 10 月 4 日出版日期：2023 年 10 月 24 日许可：本作品已获得知识共享署名 4.0 许可出版商：亚洲在线期刊出版集团
对遗传上不同的恶性疟原虫菌株进行条形码编码，以比较评估其适应性和抗疟药物耐药性
摘要 恶性疟原虫对抗疟药物（包括目前最前沿的抗疟药物青蒿素）的耐药性不断出现，是疟疾控制的一个长期问题。下一代测序大大加速了耐药性相关基因多态性的鉴定，但也凸显了需要更灵敏、更准确的实验室工具来分析现在和未来的抗疟药物，并量化耐药性获得对寄生虫适应度的影响。适应度和药物反应之间的相互作用对于理解为什么特定的遗传背景更能推动自然种群中耐药性的进化至关重要，但寄生虫适应度状况对耐药性流行病学的影响通常很难在实验室中准确量化，因为检测的准确性和通量有限。这里我们提出了一种可扩展的方法来分析基因上不同的恶性疟原虫菌株的适应度和药物反应，这些菌株对几种抗疟药的敏感性有很好的描述。我们利用 CRISPR/Cas9 基因组编辑和条形码测序来追踪整合到非必需基因 (pfrh3) 中的独特条形码。我们在三种具有不同地理来源的菌株的多重竞争性生长测定中验证了这种方法。此外，我们证明这种方法可以成为一种追踪青蒿素反应的有力方法，因为它可以在多种寄生虫系混合物中识别出青蒿素抗性菌株，这表明了一种在条形码寄生虫系文库中扩展费力的环状阶段存活率测定的方法。总的来说，我们提出了一种新颖的高通量方法，用于多重竞争性生长测定来评估寄生虫的适应度和药物反应。