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使用认知负载测量来设计智能学习系统的新体系结构
1。简介教育中的人工智能（AIED）和辅助技术（AT）旨在开发适合学习者能力的用户特定解决方案。至关重要的方面是考虑到每个学习者的特殊性，以提出一个智能学习环境，利用学习者的互动行为。可以在AIED的背景下区分两种主要方法，这些方法是由计算机支持的学习（Kirschner和Gerjets，2006）和以学生为中心的学习（Calder，2015）。在计算机支持的学习中，学习内容的适应性很简单，因为它为实施适应算法提供了合适的背景（Spüler等，2016）。尽管有多种学习环境，例如Iweaver（Wolf，2003），Inspire（Papanikolaou等，2002）或Colcularis（Käser等，2013），试图实施学习过程适应的尝试表明结果不满意。在与学习者的互动中，这些系统本质上是基于所谓的教学剂（PA），这些教学剂（PA）以极大的自主权在学习者的互动中支持。关于学习者和PA之间可以进行的多相互作用，这些环境可以支持个性化和协作学习。这些环境中使用的共同体系结构基于四个模块（Moreno等，2001; Kim and Baylor，2006; Hooshyar等，2015），即域模块，学习者模块，教学模块和界面模块。在一般情况下，域模块代表特定领域的专家知识。（2）干扰？它不仅包含获得技能的专业知识，而且还提供了建立能力的内部代表。域模块必须能够在放置学习者的同一上下文中生成解决方案。这允许系统确定学习者和导师行动中的差异和对应关系。学习者模块提供了有关问题的学习者知识测量。这是专业知识，知识，认知概况和学习者历史的元组。教学模块允许定义调解以帮助学习者学习过程。它必须考虑每个教育，教学和心理原则。该模块的主要目的是回答三个问题（1）为什么要干扰？和（3）如何干预？交互模块是系统内部表示和学习者接口连接的负责。该模块与教育系统和学习者的评估技能永久合作。另一方面，它决定了系统用于传输信息的最终形式。
用眼睛绘画的机器人体系结构的性能评估
基于非遗迹技术和视觉反馈。Song等人给出了进一步的例子。[6]，他为任意表面设计了一种艺术笔绘图系统，并由Karimov等人设计。[7]，他实施了一个笛卡尔机器人，能够用类似人类的运动学创建全彩色图像。最新的艺术机器人示例包括[8]中显示的交互式绘画系统，[9]中介绍的喷枪机器人建筑，采用移动机器人作为艺术绘画的采用，如[10,11]中，以及[12]中描述的调色刀绘画技术的自动化。在大多数情况下，机器人系统与人类艺术家之间的相互作用仅限于软件和硬件参数的选择，并且绘画过程主要由算法和基于启动输入图像处理。在文献中只能找到由人类遥控控制的机器人绘画系统的示例。这些主要与机器人远程注射有关，例如在[13]中，基于功能 - 基于力的vision界面允许操作员制作远程机器人绘制。此外，在[14]中，基于脑部计算机界面和用于神经机构绘画的机器人结构开发了人机界面。系统测量用户的大脑活动，并将记录的大脑信号关联到操纵器的简化运动中。更多
网络体系结构对6G
NGMN的“ 6G位置语句”操作员视图[1]设想6G是通信网络的优雅发展到2030年代，为客户提供了引人注目的新服务和功能。历史上，网络体系结构在塑造整个移动系统的效率和潜力方面发挥了作用。许多人认为，在6G时代，新兴服务和场景将推动对网络体系结构的不断增长，以超越传统的连接并整合多维功能。适当地包含人工智能（AI），计算，传感和增强的安全性。6G网络体系结构的设计和定义明确的迁移策略是整体标准化过程的基础。但是，尚未达成6G网络体系结构的共识。NGMN移动网络运营商当前处于其4G和5G网络发展的不同阶段。有些已经过渡到5G独立（SA），而另一些人仍处于非独立（NSA）配置或通过中间阶段进行。MNO之间的这种异质性在最合适的6G演化路径上呈现了不同的观点。所考虑的选项包括采用全新的6G核心，扩展和增强现有的5G核心，甚至将4G EPC的元素集成到混合核心中。这些挑战与5G标准化过程中遇到的挑战相呼应，在5G标准化过程中，不同的迁移选项（NSA和SA）引入了显着的复杂性。为此，NGMN MNO成员与NGMN的在需要灵活性的需求，适应操作员之间的5G网络演变之间找到适当的平衡，以及确保6G简单性的需求仍然是一个至关重要的挑战。认识到这些挑战，大多数NGMN MNO成员认为，现在是开始对6G网络体系结构进行研究的适当时机，许多人强调了在3GPP标准化之前实现一致性的紧迫性。
用于斑马鱼组织特异性基因破坏的 CRISPR/Cas9 载体系统
CRISPR/Cas9 基因组编辑技术极大地促进了多种生物体内和体外基因的靶向失活。在斑马鱼中，只需将向导 RNA (gRNA) 和 Cas9 mRNA 注射到单细胞阶段胚胎中，即可快速生成敲除系。在这里，我们报告了一种简单且可扩展的基于 CRISPR 的载体系统，用于斑马鱼的组织特异性基因失活。作为原理证明，我们使用带有 gata1 启动子的载体来驱动 Cas9 表达，以沉默与血红素生物合成有关的 urod 基因，特别是在红细胞谱系中。Urod 靶向在斑马鱼胚胎中产生了红色荧光红细胞，重现了在 yquem 突变体中观察到的表型。虽然 F0 胚胎表现出嵌合基因破坏，但这种表型在稳定的 F1 鱼中似乎非常明显。该载体系统构成了空间控制基因敲除的独特工具，大大拓宽了斑马鱼功能丧失研究的范围。
材料科学与工程学博士论文是AI驱动的整体系统，用于优化钢铁废料在钢生产中的使用
钢铁行业目前正在转型过程中，以便将来能够以更环保的方式生产。Sec-Ondary原材料钢废料在这种转变中起着至关重要的作用，因为制造过程中的回收废料在环保和可持续性上。但是，钢铁行业中钢铁废料的使用增加涉及新的挑战。必须更改过程，必须保持产品质量，并且必须管理吞吐量的增加和需求。数字化和AI技术的使用可以帮助优化和自动化新过程。在工业环境中使用AI时，通常会有一个挑战，即没有足够的质量数据。为了缩小这一差距，是通过应用一种新颖的耕作技术创建和使用了新的欧洲废料类别的新数据集。创建，甚至更多此类域数据集的注释需要大量的时间和专家知识。出于这个原因，使用不同类型的增强物来实施一种自我监督的方法，以提取诸如钢废料等内在无序物体的典型细粒结构。这些结果用于控制废料输入以及废料使用情况，从而自动化过程。钢生产过程中使用的废料通常在原点和组成方面有所不同，这使得编译更加困难。编译废料混合物时，钢生产商通常依靠经验或必须进行复杂的试验。实施了一种机器学习方法，可用于模拟和优化不同的废料组合。基于这些模型，开发了一种新的方法来估算不使用其他传感器的标准过程参数中使用的输入材料的化学含量。在异质工业环境中AI模型的整合是一个主要挑战。需要根据需要对环境基础架构进行调整或创建。为了嵌入各种解决方案，合并了不同的Machine学习技术，根据需要建立所需的基础架构，并实施了在线模型和接口供生产性使用。总而言之，本文提出了一个由AI驱动的整体系统，该系统可以融合各种技术，优化钢废料工艺，并自动化废料工作流程，从废料进入到基本氧气炉的结束。
Benjamin L. Ochoa -UCSD CSE 计算机视觉简介I CSE 152A讲座1 LIFT3D：将任何2D视觉模型的零射击到3D Nadia Heninger -UCSD CSE 立体声（第2部分） Jishen Zhao -UCSD CSE 逆渲染的时空双侧梯度过滤 神经体系结构CSE 252D：高级计算机视觉 图像过滤 浮雕歧义 光度图像形成 未校准的立体声和特征提取
教学加利福尼亚大学圣地亚哥大学本科课程CSE 8B编程和计算问题解决简介II，2020，2021，2021，2022（春季和秋季），2023，2023，2025 CSE 11编程和计算问题解决简介解决简介：解决速度：加速速度，2024（Spring and Fall），2024（Spring and Fall）CSE 15L软件工具和技术分析，春季和2019年，2019年（冬季），2019年（冬季），2019年，冬季（冬季），企业，2019年冬季cers和2019 of Algorithms , 2018 CSE 152 Introduction to Computer Vision , 2015, 2016, 2017, 2018 CSE 152A Introduction to Computer Vision I (broad introduction), 2021, 2024 CSE 166 Image Processing , 2016, 2017, 2019, 2020 (spring and fall), 2022, 2023 (winter and fall) CSE 167 Computer Graphics , 2018, 2020 Graduate Courses CSE 252A Computer Vision I (comprehensive简介），2014，2015，2015，2016，2019，2021，2022，2023，2023，2025 CSE 252B计算机愿景II（成像几何），2014，2014，2015，2016，2017，2018，2019，2019，2021，2021，2021，2022，2022，2023，2023，2023，2024 CSE 252C选择了视觉和学习的主题291），2021（作为CSE 291），2022，2023，2024
集中式汽车E/E体系结构的最先进的虚拟化技术
汽车行业正在经历深刻的变化，这是由于需要更安全，更环保，更容易获得的商品和人员运输系统。启用技术包括电力，数字化和未来车辆的自动化。这些技术由许多板载电子控制单元（ECU）提供动力。典型的现代车辆具有大约100个物理ECU，以实现其功能的各个方面。这些遗产多ECU电子/电气（E/E）架构模型（称为分布式E/E架构）被认为是不足的，因为ECUS的数量及其处理能力需求不断增加。相比之下，新兴的集中式E/E体系结构建议使用更少的物理高性能在板载处理器上，可以在上面创建几乎无限的虚拟ECU来处理各种遗产和现代应用程序。因此，虚拟化技术使多个具有不同操作系统的虚拟ECU能够在单个硬件平台上同时运行，这是现代集中式E/E体系结构的有希望的模型。以这一趋势的启发，本文提供了针对汽车应用的虚拟化技术的结构化且全面的最新审查，涵盖了资源分配，Autosar，外围I/O界面和车内通信网络等领域。我们全面审查了文献，并确定了用于缓存管理，寄生虫处理，用于车载网络的软件网络的虚拟化技术中的研究差距，以及用于增强现代电动汽车现代E/E架构背景下的原型和测试的虚拟化。
云网络中的零信任体系结构 - HAL
抽象的云计算在这个数字世界中已变得至关重要，因为它为组织提供了机会和挑战。本研究探讨了零信任体系结构（ZTA）在解决云网络内的安全挑战方面的实现和有效性。利用定性研究方法，包括2020年至2024年的系统文献综述，研究研究了来自期刊文章，学术文献和案例研究等各种来源的见解。主题分析将发现组织为关键主题，揭示了ZTA对减轻横向运动的影响，降低了内幕威胁概率，增强网络微分段以及改善身份和访问管理。比较分析表明，实施后ZTA后的安全事件有显着改善。此外，该研究强调了ZTA采用的最佳实践，并概述了未来的进步，包括与机器学习和人工智能等新兴技术集成。这项研究强调了ZTA在强化云网络安全方面的关键作用，并为从业者和研究人员提供了宝贵的见解。
生物学启发的认知体系结构和生成的预训练的变形金刚是朋友或敌人？
bica*ai是一个悠久的长期研发企业，旨在创建旨在模仿人类水平人工智能的计算体系结构。最近，在其领域非常出乎意料的是，似乎是另一个竞争者 - 一种基于GPT的AI工具，旨在模仿用户友好的自然人类语言的人类计算机对话。正如其设计师所声称的那样，该设备展示了一般AI的迹象。在激动人心而快乐的接待之后，很明显，新竞争对手无法履行其预期的承诺 - 它会返回错误和误导性的回应，欺骗和虚假信息。该问题引发了一波公共反对意见，并要求停止并防止进一步的设备部署。另一方面，设备设计人员声称不完美是暂时的，很快该产品将富裕其备用的品质。不，这永远不会发生！本文的目的是说明最初基于GPT的AI工具设计的方法最初是有缺陷，错误和不合适的，因为它忽略了智能和信息专业人士的基本定义。该论文加入了普遍的意识，即对基于GPT的AI工具的不受限制和自由散布对人类社会构成威胁，类似于粗心的生物武器研究的威胁。
用于预测编码和主动推断的大脑体系结构的演变
摘要本文考虑了用于预测处理的大脑体系结构的演变。我们认为，预测感知和作用的大脑机制并不是像我们这样的先进生物的晚期进化加成。相反，它们逐渐源自更简单的预测循环（例如自主和运动反射），这些循环是我们早期进化祖先的遗产，并且是解决其适应性调节基本问题的关键。，我们以生成模型的形式表征了更简单的复合大脑，这些模型包括增加层次宽度和深度的预测循环。这些可能从简单的稳态基序开始，并在进化过程中以四种主要方式进行详细说明：这些包括将预测性控制的多模式扩展到同类循环中；它复制以形成多个感官循环，以扩大动物的行为曲目；以及具有层次深度的生成模型的逐渐捐赠（处理以不同的空间尺度展开的世界各个方面）和时间深度（以未来面向的方式选择计划）。反过来，这些阐述为越来越复杂的动物所面临的生物调节问题提供了解决方案。我们的建议将神经科学理论（预测性处理）与不同动物物种中脑体系结构的进化和比较数据保持一致。关键字：预测处理；主动推断；大脑进化；脑建筑；模型选择；自然选择。