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机器自主性：定义、方法、挑战和研究
构成自动驾驶汽车、工厂机器人等人工智能系统的设计和实现的过程大多是手工设计的，设计者的目的是让机器人充分了解它所处的世界。这种方法并不总是有效的，尤其是当代理的环境未知或太复杂而无法用算法表示时。真正自主的代理可以发展技能，使其能够在这样的环境中取得成功，而无需先验地赋予它环境的本体知识。本文旨在回顾机器自主性的不同概念，并提出自主性及其属性的定义。本文提出的自主性属性分为低级和高级属性。低级属性是作为自主系统和其他自动化系统分界线的基本属性，而高级属性可以作为对任何通过低级自主性的系统的自主性程度进行排序的分类框架。本文回顾了一些专注于自主代理设计的人工智能技术以及流行的人工智能项目，以确定实现真正的自主系统所面临的挑战并提出可能的研究方向。
潜在代码为层次机器人控制中的桥梁
图1：作为桥梁体系结构的我们提出的潜在代码的插图。给出了高级任务描述和观察，一个大语言模型（LLM）生成了动作和令牌的文本描述。令牌的最后一层嵌入的功能是下游策略网络的高级潜在目标。我们的模块化层次结构方法协同LLM的高级推理与预先训练的策略的响应式低级控制，以解决单片LLM的直接低级动作输出的局限性。与使用LLM直接输出代理操作[1]的方法不同，我们的方法可以异步地运行LLM推理和动作策略执行循环，从而在与物理世界互动时立即反映了类似人类的任务执行，并且在考虑长期计划时会谨慎地进行低级反馈。在测试时，操作策略经常根据环境更改和最新的令牌的嵌入更新操作，而LLM更新则较不频繁，从而有效，现实世界中的推断。
物体识别过程中脑震荡活动的表征内容：对比皮质和深层神经网络层次
摘要 许多理论都提出脑振荡在视觉感知中起着关键作用。这些理论中的大多数都假定感觉信息被编码在特定频带的特定振荡分量（例如功率或相位）中。这些理论通常用低空间分辨率的全脑记录方法（EEG 或 MEG）或提供局部、不完整大脑视图的深度记录来测试。弥合局部神经群和全脑信号之间差距的机会很少。在这里，我们使用人类参与者的表征相似性分析 (RSA) 来探索哪些 MEG 振荡分量（功率和相位，跨不同频带）对应于低级或高级视觉对象表征，使用来自 fMRI 的大脑表征或七个最新深度神经网络 (DNN) 中的分层表征作为低级/高级对象表征的模板。结果表明，在刺激开始和结束前后，大多数瞬态振荡信号与低级大脑模式 (V1) 相关。在刺激呈现期间，持续的 b ( ; 20 Hz) 和 g ( . 60 Hz) 功率与 V1 最相关，而振荡相位分量与 IT 表征相关。令人惊讶的是，这种结果模式并不总是对应于低级或高级 DNN 层活动。特别是，持续的 b 波段振荡功率反映了高级 DNN 层，暗示存在反馈分量。这些结果开始弥合全脑振荡信号与局部神经元激活支持的对象表征之间的差距。
LUMOS：复发时低级和中级胶质瘤分子引导治疗伞式研究 LUMOS 试验是一项试点研究，旨在测试
LUMOS：低级和中级胶质瘤复发时分子引导治疗的总体研究 LUMOS 试验是一项试点研究，测试了对复发性 2/3 级胶质瘤患者进行多中心、全国性分子筛查的可行性。该试验于 2020 年至 2021 年在澳大利亚进行。我们衷心感谢参与者、他们的照顾者和家人以及所有为试验做出贡献的工作人员。以下是试验和结果的摘要。试验的内容是什么？复发时的 2 级和 3 级 (G2/3) 胶质瘤预后不良，与更常见的高级别脑肿瘤胶质母细胞瘤一样。众所周知，G2/3 胶质瘤会随着时间的推移而转变，具有高度多样的基因突变谱，这些突变由于疾病本身以及对治疗的反应而发展。尽管使用通常用于治疗高级别胶质瘤的化疗方案，但复发性低级别胶质瘤的预后仍然很差，在许多情况下没有标准治疗。LUMOS 研究旨在证明分子驱动的个性化医疗方法解决这个问题的可行性，以及在肿瘤复发时获取同期组织以指导治疗的可行性。来自澳大利亚 5 家医院的十 (10) 名参与者入组。在所有参与者中都发现了潜在的可靶向分子改变。由肿瘤学家、转化科学家、生物信息学家和分子病理学家组成的分子肿瘤咨询小组成立，旨在解释研究结果并根据患者的分子特征推荐匹配药物。两名患者通过同情用药计划与靶向药物和疗法匹配。其余患者（共 8 名）在与治疗医生讨论后接受了标准治疗。 LUMOS 研究表明，在全国范围内协调分子筛查复发性低级别胶质瘤的方法是可行的，平均周转时间为 7.0 周，与之前相应的国际研究相似。这些结果将如何帮助低级别胶质瘤患者及其治疗医生？LUMOS 试验的结果表明，尽管已经确定了治疗的分子靶点，但许多复发性低级别胶质瘤患者由于无法获得合适的治疗方法而错过了治疗。它证明了使用个性化医疗方法和在手术时获取组织以指导有针对性的治疗选择的可行性。全国范围内解决这个问题的方法提供了一个平台来测试这种罕见癌症的新疗法，使开展新型药物试验更具吸引力。研究人员下一步会做什么？LUMOS 试验现已结束。结果将为该领域未来试验的设计提供参考。由 COGNO 设计和领导的后续研究 LUMOS2 将采用类似的个性化医疗方法解决复发性 G2/3 胶质瘤问题。不过，LUMOS2 研究将寻求根据患者的分子特征为其匹配新的个性化靶向疗法或具有新作用机制的药物。
渲染和扩散：基于扩散的行为克隆
摘要 - 在机器人学习的领域，高维观测值（例如RGB图像和低级机器人动作）之间的复杂映射，两个本质上非常不同的空间构成了一个复杂的学习问题，尤其是在有限的数据中。在这项工作中，我们介绍了一种使用机器人3D模型的虚拟渲染器在图像空间内统一的低级机器人动作和RGB观察的方法。使用此联合观察表达表示，它使用学习的扩散过程计算低级机器人动作，该过程迭代地更新机器人的虚拟渲染。此空间统一简化了学习问题，并引入了对样品效率和空间概括至关重要的电感偏差。我们在模拟中彻底评估了研发的几种变体，并展示了它们在现实世界中六个日常任务上的适用性。我们的结果表明，研发具有强大的空间概括能力，并且比更常见的图像到动作方法更有效。
通过层次加强学习重新思考决策变压器
决策变压器（DT）是一种创新的责任，利用了强化学习（RL）的跨前结构的最新进展。然而，DT的一个显着限制是其对回忆数据集的轨迹的依赖性，使能力无缝缝合亚壁轨迹。在这项工作中，我们引入了一个通用序列建模框架，用于通过层次RL的角度进行顺序决策进行研究。在做出决定时，高级政策首先提出了当前状态的理想提示，而低级政策随后在给定提示中生成了一项诉讼。我们表明，DT是该框架的特殊情况，并具有某些高级和低级政策的选择，并讨论了这些选择的潜在失败。受这些观察的启发，我们研究了如何共同优化高级和低级政策以实现缝合能力，这进一步导致了新的rl算法的发展。我们的经验结果清楚地表明，所构成的算法在数量控制和导航基准上显着超过了DT。我们希望我们的贡献能够激发RL领域内变压器体系结构的整合。
低级激光疗法和自体外泌体疗法在头发生长中的结合；案例系列Shila Mirzadeh 1，Tahereh Hashesmi 2，Azam Mohamma
1国立计算机和新兴科学大学（快点）2武汉理工大学管理学院3经济学和金融学院，西尼·吉旺大学4号，武汉技术大学资源与环境工程学院，中国5号工程学系5伊斯兰伊斯兰大学巴哈瓦尔布尔大学伊斯兰大学8数据科学中心，政府学院法斯巴拉巴德，旁遮普邦巴基斯坦doi：https：//doi.org/10.36347/sajb.2025.v13i.v13i2.007 |收到：30.12.2024 |接受：06.02.2025 |发布：15.02.2025 *通讯作者：Nageeta Kumari国立计算机和新兴科学大学（FastNuces）
AA - BS的经济学 - 政治学2023-2024转移途径
1。AA不能满足本科学位所需的所有低级课程。学生将需要在奥斯汀社区学院完成这些剩余的低级课程。请与Tamuct Fananci Aut Advisor讨论财团协议程序。2。可以在得克萨斯州A＆M大学中央德克萨斯州或奥斯汀社区学院的任何级别选修课上选拔。在选择任何级别的选修课之前，请咨询学术顾问。3。全部第一次获得成功的大学学分的奥斯汀社区学院（ACC）学生必须在ACC的第一学期获得教育1300或Huma。所有其他学生都可以选择Educ 1300，Huma 1301，SPCH 1311或SPCH 1315。有关更多信息，请参阅经济学的顾问或专职教职员工。