XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System协作框架
元元中的多人沉浸式交流和互动：挑战，架构和未来方向
摘要 - 元评估已经唤醒了用户对沉浸式互动的期望，该互动融合了虚拟数字世界和跨时空的物理世界。然而，元视频仍处于起步阶段，通常会扩展多玩家应用程序（例如，多玩家游戏），借助5G/BEERCE 5G，人工智能，数字双胞胎和其他支持技术来实现原型。本文回顾了特征，启用技术以及驱动状态元元的应用。我们专注于从用户，数字世界和物理世界中的任务，输入和反馈的元评估的沉浸式互动观点，并揭示了关键的挑战。之后，我们根据云边缘设备协作框架提出了一个多玩家交互原型平台。此外，我们使用集中式和设备（D2D）的方法对其进行评估，以验证相互作用的效率和灵活性。最后，我们指出了未来的研究方法，并讨论了潜在的解决方案，以实现更稳定和更高质量的多人互动来进行荟萃服务。
与Chatgpt道德学术写作的学生观点：高等教育的实证研究
摘要：Chatgpt的出现显着重塑了高等教育的景观，引发了人们对其对学术窃的潜在滥用的担忧（Cotton等，2023）。本研究研究了德国曼海姆大学的学生在学术写作中的使用，以及瑞士的圣加伦，使用拟议的人类协作框架，具有六个层次的AI-AI-abable Text Generation（Boyd-Graber等人，2023年）。对699名学生的调查显示，在所有六个级别上使用了各种各样的CHATGPT使用情况，其中3级（文献搜索）被稍微使用。学生对道德问题表达了不同的看法，例如在学术工作中宣布chatgpt生成的内容以及其大学允许Chatgpt的程度。该研究的结果强调了学生对成绩的负面影响的担忧，对Chatgpt的大学政策缺乏明确性，并担心艰苦的工作不会得到回报。尽管存在这些问题，但大多数学生都支持开放访问Chatgpt。调查结果表明，需要在AI使用方面有明确的道德准则，并强调了人工智能的潜在污名化，这可能会阻碍技术接受和与AI相关的技能发展。
不确定性意识到伪装对象检测中的人机合作
伪装的对象检测（COD）是识别在其环境中识别对象的任务，由于其广泛的实际应用范围很快。开发值得信赖的COD系统的关键步骤是对不确定性的估计和有效利用。在这项工作中，我们提出了一个人机协作框架，用于对伪装物体的存在进行分类，利用计算机视觉模型（CV）模型的互补优势和无创的脑部计算机界面（BCIS）。我们的方法引入了一个多视障碍，以估计简历模型预测中的不明显，利用这种不确定性在培训过程中提高效率，并通过基于RSVP的BCIS在测试过程中为人类评估提供了低信任案例，以实现更可靠的决策。我们在迷彩数据集中评估了框架，与现有方法相比，平衡准确性（BA）的平均平均提高为4.56％，F1得分的平均提高为4.56％。对于表现最佳的细节，BA的改善达到7.6％，F1分数为6.66％。对培训过程的分析表明，我们的信心措施和精度之间存在很强的相关性，而消融研究证实了拟议的培训政策和人机合作的有效性
WIP：自主驾驶环境中的对抗对象弹性攻击检测：使用Yolo
摘要 - 物理对对象 - 探测攻击对自动驾驶系统（ADS）引起了安全关注，并且是其广泛采用的重要障碍。为了增强广告解决此类问题的能力，我们旨在提出一个人类协作框架，以使人类进入循环以减轻攻击。在这项WIP工作中，我们研究了Yolo系列（Yolov5和Yolov8）中两个对象探测器的表现，以针对Carla模拟器中不同驾驶环境中的三种物理对对象弹性攻击。使用静态图像，我们发现Yolov8在攻击检测中通常超过了Yolov5，但在特定情况下仍然容易受到某些攻击的影响。研究结果表明，当考虑到系统级特征时，没有任何攻击在动态测试中取得了很高的攻击成功率。尽管如此，对于每种攻击，这种检测结果在不同位置的不同位置有所不同。总的来说，这些结果表明，自主驾驶中的感知（与手动驾驶中的人类感知相同）也可能依赖于上下文。此外，我们的结果揭示了人类驾驶员预期的制动距离处的对象检测故障，这表明有必要让人类驾驶员参与未来的评估过程。
effiqa：具有战略性多...
虽然大型语言模型（LLM）在自然语言处理中表现出了显着的功能，但它们在涉及知识图（kgs）的复杂，多步推理任务方面挣扎。现有的方法可以使LLM和KGS降低LLM的推理能力或由于紧张的态度而遭受非义务计算成本的能力。为了解决这些局限性，我们提出了一个名为Effiqa的新型协作框架，可以通过迭代范式在绩效和效率之间取得平衡。ef- fiqa包括三个阶段：全球计划，有效的KG探索和自我反思。具体来说，Effiqa利用LLMS通过全球计划探索潜在的推理途径的常识能力。然后，它将语义修剪卸载到一个小型插件模型中，以进行有效的kg探索。fi-Nely，探索结果被馈送到LLMS进行自我反思，以进一步改善全球计划和有效的KG探索。对多个KBQA基准测试的经验证据表明了Effiqa的有效性，在推理准确性和计算成本之间取得了平衡。我们希望提出的新框架将通过集成LLM和KGS来实现高效，知识密集的查询，从而促进对基于知识的问题答案的未来研究。
学习人机团队的互补政策
当算法和人类都无法在给定上下文中的所有实例中发挥主导作用时，人机互补性就很重要。最近探索人机协作的研究考虑了与分类任务相对应的决策。然而，在许多人类可以从人工智能互补性中受益的重要情况下，人类会采取行动。在本文中，我们提出了一种新颖的人机协作框架，用于选择有利的行动方案，我们将其称为人机团队的学习互补政策 (LCP - HAI)。我们的解决方案旨在利用人机互补性来最大化决策奖励，通过学习旨在补充人类的算法策略，通过使用路由模型将决策推迟给人类或人工智能以利用由此产生的互补性。然后，我们扩展了我们的方法来利用机会并降低实践中重要情况下出现的风险：1）当一个团队由多个具有差异和潜在互补能力的人组成时，2）当观察数据包括一致的确定性动作时，3）当未来决策的协变量分布与历史数据不同时。我们使用真实人类反应和半合成数据证明了我们提出的方法的有效性，并发现我们的方法在各种设置下都提供了可靠且有利的性能，并且优于算法或人工智能自己做出决策时。我们还发现，我们提出的扩展有效地提高了人机协作性能在不同挑战性设置下的稳健性。
AI和二元光催化氢产生中的量子计算
光催化水分裂已成为氢生产的可持续途径，利用阳光来驱动化学反应。本综述探讨了DENSITY功能理论（DFT）与机器学习（ML）的整合，以加速光催化剂的发现，优化和设计。DFT提供了对电子结构和反应机制的量子力学见解，而ML算法可以对材料特性，催化性能的预测和逆设计进行高通量分析。本文大约在二元光催化系统中取得进步，突出了Tio 2，Bivo 4和G-C 3 N 4等材料，以及新型的异质关节和共同催化剂，以改善光吸收和电荷分离E FFI的效率。关键突破包括在实验和计算数据集中训练的ML架构，例如随机森林，支持矢量回归和神经网络，以优化带隙，表面反应和氢的演化速率。诸如量子机学习（QML）和生成模型（GAN，VAE）等新兴技术展示了探索假设材料并提高计算效率的潜力。该评论还突出了高级光源，例如可调LED和太阳模拟器，以实验光催化系统的实验验证。挑战与数据标准化，可伸缩性和可解释性有关，提出了协作框架工作和开放访问存储库，以使DFT-AI工具民主化。通过桥接实验和计算方法，这种协同方法的变化潜力可实现可扩展的，成本的氢生产，为可持续能源解决方案铺平了道路。
人工智能作为增强建筑信息模型 (BIM) 的工具
建筑信息模型 (BIM) 彻底改变了建筑、工程和施工 (AEC) 行业，改变了建筑生命周期数据的管理和可视化方式。通过将物理和功能特性整合到共享数字模型中，BIM 可以促进协作、最大限度地减少返工并简化规划和执行。在可持续性方面，BIM 支持“绿色 BIM”实践，通过启用能源建模和生命周期分析来减少碳足迹。然而，尽管取得了这些进步，BIM 仍面临互操作性问题，这主要是由于专有软件格式，导致孤立的数据孤岛阻碍了跨平台的有效数据交换。将人工智能 (AI) 集成到 BIM 中为这些挑战带来了突破性的解决方案。AI 通过自动化设计验证、冲突检测和实时数据分析来增强 BIM，将 BIM 转变为能够主动决策的自适应系统。AI 应用程序（包括预测性维护、生成设计和实时施工监控）有望提高安全标准、减少错误并改善生命周期管理。然而，AI 增强型 BIM 的采用受到技术、道德和财务挑战的阻碍，例如数据质量、隐私问题和高实施成本。通过标准化数据协议、员工技能提升和协作框架解决这些障碍可以最大限度地发挥 AI 驱动型 BIM 的潜力，提高建筑行业的可持续性、效率和弹性。
彻底改变电池性能：云的力量......
参考文献 [1] Li, W., Rentemeister, M., Badeda, J., Jöst, D., Schulte, D., & Sauer, DU (2020). 电池系统的数字孪生：具有在线充电状态和健康状态估计的云电池管理系统。能源存储杂志，30，101557。 [2] Dai, H., Jiang, B., Hu, X., Lin, X., Wei, X., & Pecht, M. (2021)。面向可持续能源未来的先进电池管理策略：多层设计概念和研究趋势。可再生和可持续能源评论，138，110480。 [3] Li, W., Cui, H., Nemeth, T., Jansen, J., Ünlübayir, C., Wei, Z., ... & Sauer, DU (2021)。基于云的健康意识能源管理，结合深度强化学习，实现电动汽车混合电池系统。应用能源，293，116977。[4] Tran, MK、Panchal, S.、Khang, TD、Panchal, K.、Fraser, R. 和 Fowler, M. (2022)。基于云的锂离子电池智能电池管理系统概念综述：可行性、物流和功能性。电池，8(2)，19。[5] Yang, K.、Zhang, L.、Zhang, Z.、Yu, H.、Wang, W.、Ouyang, M.、...... 和 Liu, X. (2023)。电池健康状态评估策略：从数据分析到端云协作框架。电池，9(7)，351。[6] García, E.、Quiles, E. 和 Correcher, A. (2023)。使用真实云计算系统的分布式智能电池管理系统。传感器，23(7)，3417。
生物工程，标准化和安全
慢性伤口代表着一个重大的全球负担，造成数百万的并发症。尽管有标准护理，但由于持续的炎症和组织再生受损等因素，愈合受损仍然存在。间充质干细胞（MSC）衍生的细胞外囊泡（EV）提供了一种创新的再生医学方法，可在工程的纳米级输送系统中提供干细胞衍生的治疗货物。本综述研究了开创性的生物工程策略，以将MSC-EV纳入精确的纳米治疗药的慢性伤口。诸如CRISPR基因编辑，微流体制造和仿生递送系统等新兴技术的潜力，以增强MSC-EV靶向，优化治疗性货物富集并确保一致的临床级产生。然而，仍然存在关键障碍，包括批处理变异性，潜在肿瘤性，免疫原性和生物分布的严格安全评估。至关重要的是，协作框架与生物工程和患者的倡导协同统一的构图是加快全球临床翻译的关键。通过克服这些挑战，工程的MSC-EVS可以催化现成的再生疗法的新时代，恢复了不抗衡伤口的数百万肥胖的希望和康复。©2024作者。由Elsevier BV代表日本再生医学学会出版。这是CC BY-NC-ND许可（http://creativecommons.org/lice nses/by-nc-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。