(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年1月25日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.01.25.577271 doi:Biorxiv Preprint
由于防御机制不足。例如,HAL-036语言模型的透明度和幻觉[14]可能会影响037对场景的可靠理解,从而导致机器人系统中不希望的038动作。另一个风险来源是039是LLMS/VLMS无法解决文本或图像提供的040上下文信息的歧义[35,52]。041由于当前语言模型通常遵循模板-042的提示格式来执行任务[16,29],因此缺乏043在解决自然044语言的变体和同义词时缺乏灵活性也可能导致045个提示的误解[24,43]。此外,在提示046中使用多模式的输入增加了上下文理解的难度和047推理的难度,这可能导致更高的失败风险[8,18]。048在实际应用中,这些风险将对机器人系统的鲁棒性和安全构成重大挑战。050我们的目标是分析语言模型和机器人技术的可信度和可靠性051。在这方面,我们的目标是052通过广泛的实验提高对机器人应用程序054的最先进语言模型的安全问题的认识。我们表明,需要对该主题进行进一步的研究055,以安全地部署基于LLM/VLM的056机器人,以实现现实世界应用程序。我们的主要重点是057
1 INRAE, GAFL, Montfavet, France, 2 INRAE, A2M, Montfavet, France, 3 Department of Agricultural, Forest and Food Sciences (DISAFA), Plant Genetics, University of Torino, Grugliasco, Italy, 4 Plant Breeding, Wageningen University and Research (WUR), Wageningen, The Netherlands, 5 Research Centre for Vegetable and Ornamental Crops,意大利Pontecagnano Faiano农业研究和经济学委员会,6 Bati Akdeniz农业研究所6 Shanhua, Taiwan, 9 Leibniz Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research (IPK), Seeland,Corre, Gatersleben, Germany, 10 Department of Crop Sciences, Center for Integrated Breeding Research, Georg-August-University, G ¨ ottingen, Germany, 11 Casaccia Research Centre, Italian National Agency for New Technologies, Energy, and Sustainable Economic Development (ENEA),罗马,意大利
简单摘要:在我们的研究中,我们使用一系列MRI模式解决了脑肿瘤分割任务的挑战。虽然领先的模型对标准化数据集显示了较高的能力,但它们在不同临床环境中的多功能性仍然不确定。我们引入了“以区域为中心的选择加(RFS+)”,从而提高了我们本地数据集中临床定义标签(如肿瘤总量)的分割性能。rfs+集成了分割方法和归一化技术,利用每种方法的优势,并通过选择前三个模型来最大程度地减少其缺点。rfs+与最先进模型相比,使用记忆少67%,训练时间少92%。与领先模型相比,该策略的性能更好,骰子得分为79.22%。这些发现突出了RFS+在扩增临床应用中深度学习模型对脑肿瘤分割的适应性方面的潜力。但是,需要进一步的研究来验证RFS+的更广泛的临床效率。
(示例)人工智能医疗项目与《药品和医疗器械法》之间的冲突 有时,您可能需要在人工智能业务启动之前甚至之后推迟或取消其计划,例如,人工智能医疗项目与《药品和医疗器械法》之间的冲突药品和医疗器械等产品的质量、功效和安全”
光子平台是量子技术的绝佳环境,因为弱的光子与环境耦合可以确保较长的相干时间。量子光子学的第二个关键因素是光子之间的相互作用,这可以通过交叉相位调制 (XPM) 形式的光学非线性提供。这种方法支撑了量子光学 1 – 7 和信息处理 8 中的许多拟议应用,但要发挥其潜力,需要强的单光子级非线性相移以及可扩展的非线性元件。在这项工作中,我们表明所需的非线性可以由嵌入量子阱的微柱中的激子极化子提供。它们将激子的强相互作用 9、10 与微米级发射器的可扩展性结合起来。11。使用衰减到单光子平均强度以下的激光束,我们观察到每个极化子的 XPM 高达 3±1 mrad。以我们的工作为第一步,我们为极化子晶格中的量子信息处理铺平了道路。XPM 的量子应用包括远距传物 1 、光子数检测 2 、计量学 4 、密码学 5 和量子信息处理 (QIP),其中它被提议作为电路 6 和测量 7 的途径
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尽管已开发出多种疫苗来遏制严重急性呼吸道综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 在人类中的传播,但为动物(包括宠物)开发的疫苗却非常少。为了对抗人与动物、动物与动物和动物与人之间传播的威胁以及新的病毒变种的产生,我们开发了一种亚单位 SARS-CoV-2 疫苗,该疫苗基于在昆虫细胞中表达的重组刺突蛋白胞外结构域,然后与适当的佐剂配制而成。将 16 只 8–12 周龄的杂交雌性和雄性小猫(每组 n = 4)随机分为四个治疗组:仅刺突蛋白;刺突加 ESSAI 水包油 (O/W) 1849102 佐剂;刺突加氢氧化铝佐剂;和 PBS 对照。所有动物均间隔 2 周肌肉注射两次疫苗,每次注射 5 µ g 刺突蛋白,体积为 0.5 ml。在第 0 天和第 28 天,采集血清样本以评估抗刺突 IgG、抗体对刺突与血管紧张素转换酶 2 (ACE-2) 结合的抑制、针对野生型和 delta 变异病毒的中和抗体以及血液学研究。在第 28 天,所有组均通过鼻内方式接种 SARS-CoV-2 野生型病毒 10 6 TCID 50。在第 31 天,采集组织样本(肺、心脏和鼻甲)进行病毒 RNA 检测和病毒滴度测定。两次免疫后,两种疫苗均诱导高滴度血清抗刺突 IgG,可抑制刺突 ACE-2 结合并中和野生型和 delta 变异病毒。两种佐剂疫苗配方均能保护幼猫免受上呼吸道病毒的排出以及下呼吸道和心脏病毒的复制。这些令人鼓舞的数据值得继续评估疫苗保护猫免受 SARS-CoV-2 感染的能力,特别是防止传播的能力。
Mester。 神经元细胞比神经胶质细胞(少突胶质细胞和星形胶质细胞)产生。 通过神经元的迁移来确保正常的皮质发育。 从脑室下区域完成其有丝分裂分裂程序的神经细胞开始朝着发育中的大脑的外部区域移动。 神经元迁移发生在妊娠第12周和20周之间的径向和切向时尚中。 六个分层的皮层是由每个迁移神经元越过前任的迁移,导致后来的神经元最接近外表面的神经元。 神经元迁移完成后,神经元发展和皮质组织发生在大约22至24周的妊娠期。 皮质组织是一个复杂的过程,导致六层皮层,皮质神经元的轴突和树突生长以及神经元突触的发展。 这持续到婴儿期。Mester。神经元细胞比神经胶质细胞(少突胶质细胞和星形胶质细胞)产生。通过神经元的迁移来确保正常的皮质发育。神经细胞开始朝着发育中的大脑的外部区域移动。神经元迁移发生在妊娠第12周和20周之间的径向和切向时尚中。六个分层的皮层是由每个迁移神经元越过前任的迁移,导致后来的神经元最接近外表面的神经元。神经元迁移完成后,神经元发展和皮质组织发生在大约22至24周的妊娠期。皮质组织是一个复杂的过程,导致六层皮层,皮质神经元的轴突和树突生长以及神经元突触的发展。这持续到婴儿期。