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灵长类视觉腹侧流任务优化模型的缩放定律
在足够大的对象分类数据集上进行训练时，特定的人工神经网络模型可以合理匹配核心对象识别 (COR) 行为和灵长类视觉腹侧流 (VVS) 中的潜在神经反应模式。机器学习的最新发现表明，在更大的数据集上训练更大的模型并投入更多的计算预算可以提高任务性能，但目前尚不清楚规模如何影响大脑对齐。我们在此研究了灵长类 VVS 建模的缩放定律，这些定律涉及以受控方式训练的 300 多个模型中数据集和模型大小的计算最优分配。为了评估模型的大脑对齐，我们使用了一组涵盖整个 VVS 和 COR 行为的基准。我们发现，虽然增加模型参数的数量最初会改善大脑对齐，但更大的模型最终会导致收益递减。增加数据集大小可以从经验上持续改善对齐，但我们推断，这里的规模对于非常大的数据集也会趋于平稳。将我们对模型和数据大小的最佳计算预算分配与缩放定律相结合，我们预测单凭规模不会导致大脑与当前架构和数据集的一致性取得实质性进展。
然后，一切都变了！ - UND 工程
最大的挑战是如何完成春季和夏季实验室。幸运的是，工程学的一大优点是，我们的许多日常任务都可以用工程现象来解释。我们的许多 DOE 实验已被烘焙或厨房任务优化所取代。我们的家庭实验室的一些亮点包括：确定食用染料浓度、酿造康普茶的反应动力学、优化一杯完美的咖啡，以及将我们的一些实验室实验转化为安全的居家实验。化学工程实验室技术员 Dave Hirschman 非常善于遵循 CHE431 实验室 IV 学生提出的指示，并允许他们通过 Zoom 远程指导他，因为他是他们在实验室的眼睛和手！
太空计算 HPSC 时代的曙光白皮书
计算对于太空任务的成功至关重要。未来任务的复杂性不断增加，对自主性的需求也越来越大，因此需要开发下一代处理器。这些处理器必须具备增强的计算能力、AI 功能、高速连接和先进的安全措施。Microchip 的 PIC64 高性能航天计算 (PIC64-HPSC) 微处理器的推出标志着太空计算的变革性进步。这些抗辐射和容错 MPU 具有八个针对 AI 和机器学习任务优化的 RISC-V 64 位内核、与 TSN 以太网和 PCIe 接口的高速连接以及用于高级安全性的后量子加密。PIC64-HPSC 预示着太空探索和商业太空事业高性能计算的新时代的到来。
控制和健康管理的传感器需求... - DTIC
美国国家航空航天局和美国国防部正在实施支持“智能”飞机发动机未来愿景的项目，以提高飞机推进系统的可负担性、性能、可操作性、安全性和可修复性。智能发动机将具有先进的控制和健康管理功能，使这些发动机能够自我诊断、自我预测和自适应，以根据发动机的当前状况或车辆的当前任务优化性能。传感器是实现智能发动机愿景所必需的关键技术，因为它们依赖于准确收集发动机控制和健康管理所需的数据。本文从控制和健康管理的角度回顾了支持智能发动机未来愿景的预期传感器要求。推进控制和健康管理技术在主动组件控制、推进健康管理和分布式控制等广泛领域进行了讨论。在这三个领域中，我们将描述单个技术，讨论控制反馈或健康管理所需的输入参数，并总结用于测量这些参数的传感器性能规格。
基于人类 - 机器人协作拆卸电动汽车电池电池回收
通过在各种工业领域的广泛应用新电动汽车（EV）电池，建立一个系统的智能电池回收系统非常重要，该系统可用于发现退休EV电池的资源废物和环境影响。通过汇总不确定和动态的拆卸和梯队利用电动电动电池回收，可以使用人 - 机器人协作（HRC）拆卸方法来解决有关退休电动汽车电动电动电动电动电池恢复效率的巨大挑战。为了找到基于HRC拆卸过程的拆卸任务计划，用于退休的电动汽车电池回收，由多机构增强学习（MARL）提出了动态拆卸的顺序任务优化方法算法。此外，有必要根据2D平面中的HRC拆卸任务拆卸退休的电动汽车电池拆卸轨迹，该轨迹可用于通过组合Q-Learning算法来获取相同拆卸平面的最佳拆卸路径。可以通过标准轨迹匹配来完成灾难性任务序列。最后，通过特定电池模块的拆卸操作验证了所提出的方法的可行性。[doi：10.1115/1.4062235]
高级士兵市场情况说明书 - MyNavyHR
NAVADMIN 261/22 中宣布的高级士兵市场为高级士兵 E-7 至 E-9 水手带来了基于岗位的晋升，从有资格参加 2023 年春季 2024 财年 E-9 选拔委员会的 E-8 水手开始。这一转变将有助于将我们最有经验的士兵水手与特别需要他们的培训、领导力和经验的岗位相匹配。 这一过程更好地将水手的才能与单位工作要求相结合，并寻求提升致力于留在海军的水手。这一变化还旨在减少当水手在正常的永久换岗时间表之外重新调整到与其薪级相匹配的职位时对水手、家人和指挥部的干扰。 在过渡期间，随着我们建立基于岗位的晋升机制并启动高级士兵市场，海军将继续努力通过高级士兵任务优化流程纠正高级士兵薪级中的薪级错位。 指挥高级士兵计划、核、音乐家和海军特种作战（特种作战操作员 (SO) 和特种作战艇操作员 (SB)）水手不受此变化影响，将继续遵循各自的遗留委员会和分配流程。 未来几年，政策和信息技术系统将逐步发生变化，以支持海军最终过渡到完全基于岗位的 E-5 至 E-9 水手晋升系统。
一种用于人类感知和多个视觉任务的统一图像压缩方法
摘要。端到端图像压缩的最新进展可能会超过传统的编解码器，以超越率延伸性能。但是，当前的方法要么优先考虑人类概念质量，要么仅针对一个或几个预定的下游任务优化，从而忽略了涉及各种不可预见的机器视觉任务的更常见的情况。在本文中，我们提出了一个基于扩散的多任务统一图像压缩框架，旨在通过在开放设定的场景中纳入Hu-Man感知和多个视觉任务来扩展传统图像压缩的边界。我们提出的方法包括多任务协作嵌入模块和基于扩散的不变知识学习模块。以前的模块有助于完成多个任务的协作嵌入，而后一个模块通过将不变知识从可见的视觉任务中提炼出来，从而提高了对不可预见的任务的概括。实验表明，所提出的方法提取了用于Human和Machine Vision协作压缩的紧凑和多功能嵌入，从而带来了出色的性能。Specifically, our method outperforms the state-of-the-art by 52.25%/51.68%/48.87%/48.07%/6.29% BD-rate reduction in terms of mAP/mAP/aAcc/PQ-all/accuracy on the MS-COCO for object de- tection/instance segmentation/semantic segmentation/panoptic segmen- tation and video question answering tasks, 分别。
大脑优化的神经网络学习人类视觉皮层中的非层次化表征模型
经过训练以执行视觉任务的深度神经网络 (DNN) 会学习与灵长类动物大脑中视觉区域层次结构相一致的表征。这一发现意味着灵长类动物的视觉系统通过将表征传递给大脑区域的层次序列来形成表征，就像 DNN 通过将表征传递给层的层次序列来形成表征一样。为了检验这一假设的有效性，我们优化了 DNN，使其不执行视觉任务，而是直接预测人类视觉区域 V1–V4 中的大脑活动。通过大量人类大脑活动样本，我们构建了针对大脑优化的网络，它比针对任务优化的网络更准确地预测大脑活动。我们表明，针对大脑优化的网络可以学习与严格层次结构中形成的表征不同的表征。针对大脑优化的网络不需要将 V1–V4 中的表征与层深度对齐；此外，它们能够准确地模拟前脑区域（例如 V4），而无需计算与后脑区域（例如 V1）相关的中间表示。我们的研究结果挑战了人类视觉区域 V1–V4（就像 DNN 的早期层）充当更高级区域的串行预处理序列的观点，并表明它们可能有助于它们自己的独立功能。
一个用于鼠标脑映射和分析的优化工具包
在其长达一个世纪的历史中，组织学一直是三维（3D）组织的2维研究。t主要是由于特定的限制，特定的y二维（2D）视野，结合大多数组织过于不透明，无法以较大的量表和高分辨率进行高度分辨率。even尽管在一个多世纪前发明了通过R EFR激活指数构图的组织清除[1]，但缺乏想象和分析能力限制了我们获取高效率IMA GES的能力，并量化了获得的高度ima ges和量化数据获得的数据。在过去的十年中，灯页微观镜的双创新和Br ain清除tec hniques hniques hniques e启用了3D成像的3D成像，具有亚细胞分辨率[2]。ho w e v er，3d ima ging数据量大复合物，m ulti-gigabyte ima ge stac ks，无法轻易进行操作。这是针对特定分析任务优化的专业IMA ge Analy ysis管道的范围，例如识别感兴趣的功能，将其映射到参考模板上，并将结果签到3D [3-6]。不幸的是，这些软件包倾向于依赖于支持软件的复杂而脆弱的环境（例如，特定版本中的Python软件包）。作为一种疾病，这些软件管道的人很脆弱，需要fre-