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使用变分循环神经网络进行主动推理，为习惯智能体进行目标导向规划
摘要：至关重要的是要问，代理如何仅使用通过习惯性感觉运动经验获得的部分世界模型来生成行动计划，从而实现目标。尽管许多现有的机器人研究都使用了前向模型框架，但存在高自由度的泛化问题。当前的研究表明，采用生成模型的预测编码 (PC) 和主动推理 (AIF) 框架可以通过学习低维潜在状态空间中的先验分布来开发更好的泛化，该先验分布表示从习惯性感觉运动轨迹中提取的概率结构。在我们提出的模型中，学习是通过推断最佳潜在变量以及突触权重来最大化证据下限来进行的，而目标导向规划是通过推断潜在变量来最大化估计下限来完成的。我们提出的模型在模拟中使用简单和复杂的机器人任务进行了评估，通过为正则化系数设置中间值，证明了在有限的训练数据下学习中具有足够的泛化能力。此外，比较模拟结果表明，由于先验学习将运动计划的搜索限制在习惯轨迹范围内，因此所提出的模型在目标导向规划中优于传统的前向模型。
受人类情感感知机制启发的情感导向预训练探索
深度卷积神经网络（DCNN）的预训练在视觉情绪分析（VSA）领域起着至关重要的作用。大多数提出的方法都采用在大型物体分类数据集（即 ImageNet）上预训练的现成的主干网络。虽然与随机初始化模型状态相比，它在很大程度上提高了性能，但我们认为，仅在 ImageNet 上进行预训练的 DCNN 可能过于注重识别物体，而未能提供情绪方面的高级概念。为了解决这个长期被忽视的问题，我们提出了一种基于人类视觉情绪感知（VSP）机制的面向情绪的预训练方法。具体而言，我们将 VSP 的过程分为三个步骤，即刺激接受、整体组织和高级感知。通过模仿每个 VSP 步骤，我们通过设计的情绪感知任务分别对三个模型进行预训练，以挖掘情绪区分的表示。此外，结合我们精心设计的多模型融合策略，从每个感知步骤中学习到的先验知识可以有效地转移到单个目标模型中，从而获得显着的性能提升。最后，我们通过大量实验验证了我们提出的方法的优越性，涵盖了从单标签学习（SLL）、多标签学习（MLL）到标签分布学习（LDL）的主流 VSA 任务。实验结果表明，我们提出的方法在这些下游任务中取得了一致的改进。我们的代码发布在 https://github.com/tinglyfeng/sentiment_pretraining 。
通过扩展主动推理进行目标导向规划和目标理解：通过模拟和物理机器人实验进行评估
摘要：我们表明，通过扩展主动推理框架，可以在目的论框架中制定目标导向的行动规划和生成。所提出的模型建立在变分递归神经网络模型上，具有三个基本特征。这些特征是：（1）可以为静态感官状态（例如要达到的目标图像）和动态过程（例如围绕物体移动）指定目标；（2）该模型不仅可以生成目标导向的行动计划，还可以通过感官观察来理解目标；（3）该模型根据从过去的感官观察推断出的当前状态的最佳估计，为给定目标生成未来的行动计划。通过在模拟移动代理以及执行对象操作的真实人形机器人上进行实验来评估所提出的模型。
自动导向车辆（AGV）
维也纳，奥地利 - 2024年4月1日 - 一家侧重于复杂，高度准确的DNA分子组装的合成生物学公司Ribbon Biolabs GmbH，今天宣布，其自定义DNA合成的早期访问计划以及其基于应用程序的产品的启动的早期访问计划。这些程序进一步为精选的生物制药和生命科学公司敞开了大门，以亲自访问Ribbon独特的技术和合成DNA组装的方法。色带将在今年在加利福尼亚州圣何塞举行的Synbiobeta会议上提供更多细节。
领导LEAP：以信任为导向的策略来塑造重塑
将您的劳动力与您的公司的可持续发展旅程一起。您可以通过有关战略可持续性优先事项的研讨会来做到这一点，并利用组织的可持续发展爱好者网络。也重要的是传达公司正在实现的可持续性里程碑。通过将可持续性倡议的结果与运营领域（例如碳排放和废物生产的来源）或道德业务实践指标相关联，使其对您的员工进行了真实。
AOLO：针对低碳导向的无线语言模型服务的分析和优化
摘要 - 大语言模型（LLMS）中的前进已导致其广泛采用和在各个领域的大规模部署。但是，由于其大量的能耗和碳足迹，它们的环境影响，尤其是在推断期间，已经成为人们越来越关注的问题。现有研究仅着眼于推理计算，忽视了网络辅助LLM服务系统中碳足迹的分析和优化。为了解决这一差距，我们提出了AOLO，这是一个用于低碳导向的无线LLM服务的分析和优化框架。AOLO引入了全面的碳足迹模型，该模型量化了整个LLM服务链中的温室气体排放，包括计算推理和无线通信。此外，我们制定了一个优化问题，旨在最大程度地减少整体碳足迹，该碳足迹是通过在体验质量和系统性能限制下的关节优化推理输出和传递功率来解决的。为了实现这种联合优化，我们通过采用SNN作为参与者网络来利用尖峰神经网络（SNN）的能源效率，并提出了一种低碳导向的优化算法，即基于SNN的基于SNN的深度加固学习（SDRL）。全面的模拟表明，与基准软批评者相比，SDRL算法显着降低了整体碳足迹，降低了18.77％，突出了其实现更可持续的LLM推理服务的潜力。
基于群体机器人技术的自动导向车辆的集成设计方法传感器和诊断
生物传感器是包含生物识别元件的分析设备，可捕获分析物和换能器，以将识别相互作用转换为可测量的信号。生物学识别元件可以是核酸（DNA和RNA），适体，肽，酶，抗体和微生物。生物识别元件的生化特性使生物传感器高度敏感和高度选择性对于检测分析物，在测试样品中存在其他生物活性分子或物种的情况下，最小干扰。传感器将生物识别事件转换为可测量的信号，该信号可能是电化学的（安培计量法，电位计和损伤法），光学的（例如等化性，发光和比色），压电，微力机械等。生物传感器提供了许多有吸引力的优势，包括高灵敏度和特异性，快速响应，相对紧凑的大小以及用户友好且具有成本效益的操作，从而允许时间分析。因此，生物传感器在许多应用领域都有非常有希望的未来，包括疾病和健康监测的早期诊断。
氢键导向邻位选择性 CH 硼化...
无需预活化即可对复杂分子进行功能化，从而可以在合成序列的后期引入功能团。[1] 直接 C @ H 硼化尤其令人感兴趣，因为硼功能团可以通过各种各样的转化进行进一步修饰，包括 Suzuki 偶联反应、胺化、羟基化和卤化，从而提供结构和功能的分子复杂性。[2] 对于该应用至关重要的是可以控制反应的选择性，这对于空间和电子失活的 C @ H 键尤其具有挑战性。最近，已经探索了利用底物和金属配合物配体之间的超分子相互作用来控制选择性，[3] 并且这导致了用于电子（未）活化底物的选择性间位或对位 C @ H 硼化的催化剂。 [4] 然而，邻位选择性 C @ H 硼化仅报道用于电子活化芳烃，例如胺、[5] 醇、[6] 或硫醚取代的 [7] 芳烃。二级芳香酰胺是药物、农用化学品和精细化学品中非常常见的结构单元，[8] 因此，此类化合物的邻位选择性 C @ H 硼化将非常有趣。然而，此类化合物的直接邻位 -C @ H 硼化极具挑战性。对于常见的铱-