XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System层次
在多层次和多部门气候动作上的高级开放
巴库的《联合国气候变化框架公约》（COP29）的第29届会议代表着集中精力进行变革性气候行动的关注时刻。城市，可持续的城市化，多层次和多部门气候行动以及城市气候融资将是COP29的前沿和中心，2024年11月20日致力于城市化和气候变化。第三次有关城市化和气候变化的部长级会议将是COP29总统主席主导的多部门行动途径（MAP）的高级开幕式活动，可在11月20日在阿塞拜疆巴库市举行的弹性和健康城市。它将以关于多层次气候行动的高级开放全体会议开始。高级开放将在可持续城市化以及多层次和多部门气候行动方面取得进展，然后将在1）绿色建筑和建筑物上有四个主题高级圆桌会议； 2）城市运输和基础设施； 3）城市的自然，健康和农业； 4）城市气候融资。更多信息：https：//unhabitat.org/cop29目标The High-Level Opening and the High-Level Roundtables are co-hosted by a broad range of partners, including the COP29 Presidency, the United Nations Human Settlements Programme (UN-Habitat), the State Committee on Urban Planning and Architecture of the Republic of Azerbaijan, United Nations Climate Change High-Level Champion on COP29, Ministry of Digital Development and Transport of the Republic of Azerbaijan, the United Nations Environment计划（UNEP），世界卫生组织（WHO），国际运输论坛和其他联合国机构，国际组织和多边发展银行在彭博慈善事业以及地方政府和市政当局选区（LGMA）的支持下，向UNFCCC提供了支持。
使用大语言模型揭示人脑中的多层次和多模式语义表示
在最近的研究中，研究人员使用了大型语言模型（LLM）来探索大脑中的语义表示。但是，他们通常分别评估了不同级别的语义内容，例如语音，对象和故事。在这项研究中，我们使用功能磁共振成像（fMRI）记录了大脑活动，而参与者则观看了8.3个小时的戏剧和电影。我们在多个语义级别注释了这些刺激，这使我们能够为此内容提取LLM的潜在表示。我们的发现是LLMS比传统语言模型更准确地预测人脑活动的结果，尤其是对于复杂的背景故事。此外，我们确定了与不同语义表示相关的不同大脑区域，包括多模式视觉 - 语义表示，这突出了同时建模多级和多态语义表示的重要性。我们将使我们的fMRI数据集公开使用，以促进对LLM与人脑功能保持一致的进一步研究。请在https://sites.google上查看我们的网页。com/view/llm and-brain/。
MVP基础：大型视力语言模型能否像人类一样进行多层次的视觉感知？
为了研究LVLMS和人类之间的感知差距，我们引入了MVP-Bench，这是第一个视觉语言基准系统地评估LVLMS的低水平和高级视觉感知。我们在自然图像和合成图像上结构MVP基础，以研究操纵的结合如何影响模型感知。使用MVP-Bench，我们诊断了10个开源的视觉感知和2个封闭源LVLM，表明高级感知任务显着挑战了现有的LVLM。“ gpt-4O”状态仅在“是/否”问题上仅能达到56％的准确性，而低水平场景中的准确性为74％。此外，自然图像和操纵图像之间的性能差距表明，当前的LVLM并不像人类那样理解合成图像的视觉语义。我们的数据和代码可在https://github.com/guanzhenli/mvp-bench上公开获取。
大脑在多步预期过程中以层次化的方式呈现过去和未来
时间结构的记忆既可以规划未来事件，也可以回顾过去事件。我们研究了大脑在预期过程中如何灵活地表示过去和未来的扩展时间序列。参与者在沉浸式虚拟现实中学习环境序列。序列对具有相同的环境，但顺序不同，从而实现特定于上下文的学习。在 fMRI 期间，参与者以给定的顺序预测未来多个步骤的即将到来的环境。时间结构在海马体和高阶视觉区域中以 (1) 双向表示，具有对过去和未来的分级表示和 (2) 分层表示，过去和未来的进一步事件在连续更靠前的大脑区域中表示。在海马体中，这些双向表示是特定于上下文的，而对遥远环境的抑制可以预测预期中的响应时间成本。总之，这项工作揭示了我们如何灵活地表示顺序结构以实现跨多个时间尺度的规划。
惊喜的火花：多样性，新颖性和偶然性的层次决策变压器的多目标建议
摘要：对晶体材料的化学空间，尤其是金属 - 有机框架（MOF）的实验探索，需要对大量反应的多组分控制，这是不可避免地会在手动执行时耗时和劳动力。为了在保持高可重复性的同时加速物料发现速率，我们开发了一种与机器人合成平台集成的机器学习算法，用于闭环探索多氧盐损坏金属金属 - 有机框架（POMOFS）的化学空间。通过使用从不确定性反馈实验获得的更新数据和基于其化学构成的POMOF分类的多类分类扩展，通过使用更新数据来优化极端梯度提升（XGBoost）模型。POMOF的机器人合成的数字签名由通用化学描述语言（χDL）表示，以精确记录合成步骤并增强可重复性。九种新颖的Pomofs，其中包括具有良好的可重复性的POM胺衍生物与各种醛的硫胺衍生物的胰岛化反应，这些pomofs具有源自单个配体的混合配体。此外，根据XGBoost模型绘制了化学空间图，其F1得分高于0.8。此外，合成的Pomofs的电化学性质表明，与分子POMS相比，较高的电子转移和Zn比率的直接效应，所使用的配体的类型以及POMOFS中的拓扑结构用于调节电子传递能力。■简介
Oceanplan：在大规模未开发的海洋环境中驾驶的自然语言的层次结构计划和重建
我们通过增强世界的增强表示，开发了一个分层的LLM任务计划和重建框架，以有效地将抽象的人类统一到有形的自主水下汽车（AUV）控制中。我们还挑战了一个整体的重建器，以向所有计划者提供现实世界中的反馈，以进行健壮的AUV操作。尽管已经进行了大量研究来弥合LLMS和机器人任务之间的差距，但他们无法保证在广阔而未知的海洋环境中AUV应用的成功。为了应对海洋机器人技术中的特定挑战，我们设计了一个层次结构计划来制定可执行的运动计划，该计划通过将长途任务分解为子任务，从而实现了计划效率和解决方案质量。同时，Replanner获得实时数据流以解决计划执行过程中的环境不确定。实验验证了我们所提出的框架是否通过自然语言试验为长期持续任务提供了成功的AUV表现。项目Web-网站https://sites.google.com/view/oceanplan。
层次强化学习和价值优化，用于挑战四倍的运动
摘要 - 我们提出了一个新颖的层次结构增强学习框架，用于在具有挑战性的地形上进行四足运动。我们的方法结合了两层层次结构，高级计划者（HLP）选择低级政策（LLP）的最佳目标。LLP是使用派演员批评的RL算法训练的，并将脚步放置为目标。HLP不需要任何额外的培训或环境样本，因为它是通过在线优化过程对LLP的价值函数进行的。我们通过将其与端到端的强化学习（RL）方法进行比较来证明该框架的好处，从而突出了其在各种不同地形阵列中碰撞较少的碰撞较少的能力的提高。索引术语 - 动物学，强化学习，优化
Abac，A。G.等。 （2024）使用Kagra O3GK运行的数据超轻矢量暗物质搜索。物理评论D，110（4），042001。（doi：10.1103/pH ACKR2缺陷型NK细胞增强CCR2的表达增加了肿瘤细胞治疗疗效 增强了视觉大满贯，以无碰撞驾驶使用轻巧的自动驾驶汽车 公司现金政策和双机器学习 通过社交机器人增强手卫生实践... 惊喜的火花：多样性，新颖性和偶然性的层次决策变压器的多目标建议 算法驱动的机器人发现多氧胺... 制作狗的沉浸式屏幕界面，以控制其家中的屏幕 发射速率图算法的定量分析 BDI代理的定量建模和分析 福利制裁的影响：定量研究证据的范围审查
Savoie Mont Blanc, CNRS, Laboratoire d'Anecy de Physique des Particules-In2p3, F-74000 Annecy, France 29 University of Naples "Federico II", I-80126 Naples, Italy 30 Ligo Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, but 02139, USA 31 maastricht University, 6200 MD马斯特里奇，荷兰32 Nikhef，1098 XG阿姆斯特丹，荷兰33 Universit´e Libre de Brussels，布鲁塞尔，布鲁塞尔1050，比利时34 Institut Fresnel，Aix Marseille University E，CNRS，CNR，CNRS，Centrale Marseille，Centrale Marseille，Centrale Marseille，F-13013 Marseille，f-13013 Marseille，France 35 clise 35 cliss-sac-sac iclis in cliss in clis in clis in clis in clis in clis in clis in clise in 23 91405 ORSAY，法国36东京大学，东京，日本113-0033。 37巴塞罗那大学（UB），c。 MART´I i Franqu'es，1，08028西班牙，西班牙38 de f´ısica d'Als Energies（Ifae），巴塞罗那科学技术研究所，校园UAB，E-08193 Bellaterra（巴塞罗那），西班牙贝尔特拉（Bellaterra），西班牙39 Gran Sasso Science Institute Institute floriany（Gran Saquitute）盖恩斯维尔，佛罗里达州32611，美国41数学，计算机和物理科学系，Udine大学，I-33100，I-33100，意大利Udine，42 INFN，Trieste，I-34127，I-34127，意大利TriesteSavoie Mont Blanc, CNRS, Laboratoire d'Anecy de Physique des Particules-In2p3, F-74000 Annecy, France 29 University of Naples "Federico II", I-80126 Naples, Italy 30 Ligo Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, but 02139, USA 31 maastricht University, 6200 MD马斯特里奇，荷兰32 Nikhef，1098 XG阿姆斯特丹，荷兰33 Universit´e Libre de Brussels，布鲁塞尔，布鲁塞尔1050，比利时34 Institut Fresnel，Aix Marseille University E，CNRS，CNR，CNRS，Centrale Marseille，Centrale Marseille，Centrale Marseille，F-13013 Marseille，f-13013 Marseille，France 35 clise 35 cliss-sac-sac iclis in cliss in clis in clis in clis in clis in clis in clis in clise in 23 91405 ORSAY，法国36东京大学，东京，日本113-0033。37巴塞罗那大学（UB），c。 MART´I i Franqu'es，1，08028西班牙，西班牙38 de f´ısica d'Als Energies（Ifae），巴塞罗那科学技术研究所，校园UAB，E-08193 Bellaterra（巴塞罗那），西班牙贝尔特拉（Bellaterra），西班牙39 Gran Sasso Science Institute Institute floriany（Gran Saquitute）盖恩斯维尔，佛罗里达州32611，美国41数学，计算机和物理科学系，Udine大学，I-33100，I-33100，意大利Udine，42 INFN，Trieste，I-34127，I-34127，意大利Trieste
预测误差的层次决定了情境相关感觉表征的学习
如何解释感官信息取决于环境。然而，环境如何影响大脑中的感觉处理仍然难以捉摸。为了研究这个问题，我们结合了计算建模和小鼠皮质神经元的体内功能成像，这些神经元在触觉感官辨别任务的逆转学习过程中发挥作用。在学习过程中，第 2/3 层体感神经元增强了对奖励预测刺激的反应，这可以解释为顶端树突的增益放大。奖励预测误差减少，对结果预测的信心增加。在规则逆转后，外侧眶额皮质通过去抑制 VIP 中间神经元编码了一个表示信心丧失的环境预测误差。皮质区域中预测误差的层次结构反映在自上而下的信号中，这些信号调节初级感觉皮质中的顶端活动。我们的模型解释了大脑中如何检测到环境变化，以及不同皮质区域中的错误如何相互作用以重塑和更新感官表征。
层次覆盖硅/碳阳极材料通过垂直石墨烯片改进商业锂离子电池应用
蛋黄壳结构化硅/碳（YS-SI/C）阳极材料显示出对商用锂离子电池（LIB）的希望，因为它们具有很高的特定容量和出色的循环寿命。但是，尽管研究了近十年，但仍未实现其商业化，这主要是由于机械强度差，速率能力有限和能量密度低。本研究报告了通过热化学蒸气沉积合成的层次YS-SI/C阳极材料，用于垂直石墨烯片的生长（VGS），聚合物自组装和一步碳化，从而通过VGSS建立了SI核心和碳壳之间的连接，从而增强了YS-Chemical和机械的特征。独特的材料的表现优于无VGSS的复合材料，该复合材料在0.1 c时的高特定容量为1683.2 mAh g-1，在10 c时在10 c时的出色速率性能为552.2 mAh g-1，在1000个循环后，较高的速率性能为552.2 mAh g-1，卓越的容量保留率为80.1％。与LINI 0.8 CO 0.1 Mn 0.1 O 2个阴极匹配时，安培小时袋细胞分别提供高重量和大量能密度分别为429.2 WH kg-1和1083 WH l-1。有限元分析表明，VGSS降低了碳壳上的应力浓度，有助于空心材料承受工业电极日历。这项工作证明了在实用液体中YS-SI/C阳极材料的商业应用的潜力。