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RoboTHOR：一个开放的仿真到现实具象人工智能平台
视觉识别生态系统（例如 ImageNet、Pascal、COCO）在现代计算机视觉的发展中发挥了不可否认的作用。我们认为，在这些生态系统出现之前，交互式和具身视觉 AI 已经达到了与视觉识别类似的发展阶段。最近，各种合成环境已被引入以促进具身 AI 的研究。尽管取得了这些进展，但在模拟中训练的模型如何很好地推广到现实这个关键问题仍然基本上没有答案。为模拟到现实的具身 AI 创建一个可比的生态系统提出了许多挑战：（1）问题固有的交互性，（2）现实世界和模拟世界之间需要紧密结合，（3）复制可重复实验的物理条件的难度，（4）以及相关成本。在本文中，我们引入了 R OBO THOR 来使交互式和具身视觉 AI 的研究民主化。 R OBO THOR 提供模拟环境框架
一击开放的负担能力学习与基础模型
我们介绍了一声开放的负担能力学习（OOAL），其中一个模型只有一个基本对象类别的一个示例训练，但有望识别新颖的观点和负担能力。虽然视觉语言模型在识别新颖的物体和场景方面表现出色，但它们通常会努力理解诸如亲戚之类的粒度水平。为了解决这个问题，我们对现有基础模型进行了全面分析，以探索他们对负担的理解并评估潜在的数据限制负担能力学习。然后，我们提出了一个视觉语言框架，并具有简单有效的范围，以增强视觉特征和负担能力文本嵌入之间的对齐方式。对两个负担能力分割基准的实验表明，所提出的方法优于最先进的模型，这些模型少于1％的完整培训数据，并且在看不见的物体和负担能力上表现出合理的概括能力。项目页面：https：//reagan1311.github.io/ooal。
为贯彻落实党中央、国务院关于人工智能发展的决策部署，推动人工智能技术在开源开放的产业生态中不断自我优化，充分发挥基础通用标准、伦理标准、安全标准、隐私标准的引领作用，指导人工智能国家标准、行业标准、团体标准的制定、修订和协调，形成标准引领人工智能产业全面规范发展的新格局，制定《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署，坚持市场驱动与政府引导相结合，按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则，立足国内需求，放眼国际，建立新一代人工智能国家标准体系，加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准，加强标准实施和监督，推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作，注重国际国内标准协同，充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用，保障高质量发展。
深果，人工智能和开放的作用 -
摘要这项研究研究了Deepfake和开源智能（OSINT）在使虚假运动及其社会后果的作用。使用DeepFake检测挑战（DFDC）数据集进行技术评估，OSINT网络和情感分析的社交媒体数据集以及来自全球虚假信息索引的公众舆论数据，研究应用机器学习分类，网络分析，情感分析和中断时间序列（ITS）分析。技术评估的检测准确性为0.73，精度为0.75，召回0.70，确定了识别合成介质的增强区域。OSINT分析显示，虚假信息的关键放大器，用户1的学位中心性为0.263，betweensess中心性为0.135。 情感分析显示，平均情绪得分为-0.085，而其分析记录了公共信任后事件事件的9.76点下降。 建议包括开发自适应AI检测系统，实施全球监管措施，促进公共媒体素养以及鼓励道德的OSINTOSINT分析显示，虚假信息的关键放大器，用户1的学位中心性为0.263，betweensess中心性为0.135。情感分析显示，平均情绪得分为-0.085，而其分析记录了公共信任后事件事件的9.76点下降。建议包括开发自适应AI检测系统，实施全球监管措施，促进公共媒体素养以及鼓励道德的OSINT
g4access识别G Quadruplexes及其与开放的染色质和印迹控制区域的关联
后唑启动子富集于次级DNA结构形成基序中，例如G-四链体（G4S）。在这里，我们描述了“ G4Access”，这是一种通过核酸酶消化与开放染色质相关的分离和序列G4的方法。g4Access是抗体和交联的非依赖性和富集的计算预测G4S（PG4S），其中大多数在体外得到了证实。使用人和小鼠细胞中的G4ACCESS，我们鉴定出与核小体排除和启动子转录相关的细胞类型的G4富集。G4ACCESS允许测量G4配体处理后G4曲目使用的变化，HDAC和G4解旋酶抑制剂。将G4ACCESS应用于来自相互杂交小鼠交叉的细胞表明G4在控制活动印迹区域中的作用。一致地，我们还观察到G4ACCESS峰是未甲基化的，而PG4S的甲基化与DNA上的核小体重新定位相关。总体而言，我们的研究为研究细胞动力学的G4提供了一种新工具，并突出了它们与开放染色质，转录及其对DNA甲基化的拮抗作用的关联。
开放的EEGLAB门户界面：使用EEGLAB进行高性能计算
EEGLAB 信号处理环境是目前处理脑电图 (EEG) 数据的领先开源软件。神经科学网关 (NSG，nsgportal.org) 是一个基于 Web 和 API 的门户，允许用户在美国 XSEDE 网络中的高性能计算 (HPC) 资源上轻松运行各种与神经科学相关的软件。我们最近报道了 (Delorme 等人，2019) Open EEGLAB Portal 扩展了免费 NSG 服务，以允许神经科学界使用 EEGLAB 工具环境构建和运行 MATLAB 管道。我们现在发布了一个 EEGLAB 插件 nsgportal，它可以在任何个人实验室计算机上的 MATLAB 上运行的 EEGLAB 中直接将 EEGLAB 与 NSG 连接起来。该插件具有灵活的 MATLAB 图形用户界面 (GUI)，允许用户轻松提交、交互和管理 NSG 作业，以及检索和检查其结果。支持这些 GUI 功能的命令行 nsgportal 工具允许 EEGLAB 用户和插件工具开发人员构建高度自动化的功能和工作流程，包括可选的 NSG 作业提交和处理。这里我们详细介绍了 nsgportal 的实施和文档，提供了示例应用程序的用户教程，并展示了使用 HPC 与笔记本电脑处理的计算时间的比较示例测试结果。
图书馆是开放的：关于迷幻研究的酷儿代表的范围审查
研究界（历史上或现在）尚未彻底探索酷儿身份和迷幻药的交集。随着越来越多的法律迷幻疗法的机会，临床医生对酷儿迷幻的经历至关重要，以便提供最安全有效的护理。迷幻和酷儿相关，并且对在酷儿种群中使用迷幻药的治疗和身份发展有浓厚的兴趣。但是，绝大多数文献污名化并使酷儿迷幻的使用构成问题。因此，本范围的评论旨在探索学术文献中迷幻和酷儿之间的当前和历史重叠。具体来说，这项范围的评论旨在了解可用的学术文献对酷儿社区中对迷幻的有意义，无病的使用的处理，并试图强调酷儿镜头和酷儿经验的独特潜在潜在的潜在潜在的潜力。为此，我们询问了文献中反映了哪些酷儿迷幻的经历，正在研究的人，酷儿个人的动机是使用迷幻药的动机，以及对文献中讨论的酷儿迷幻使用的影响的回顾。文献搜索是在七个学术数据库中使用与酷儿相关和迷幻相关的关键字的广泛广度进行的，从而捕获了3,000多个资源。筛选后，总共收集了18个资源，以代表迷幻和酷儿的有意义的重叠。基于发现和研究差距，这项范围审查提出了有关迷幻研究人员和临床医生可以追求的几项建议，以更好地理解和受益于迷幻和酷儿的有意义的重叠。通过回收，重新定义和重新想象迷幻和酷儿经验之间有意义的关系，这项综述有助于将科学和临床的对话转移到酷儿空间中，将奇怪的经验和酷儿经验作为迷幻研究和实践的重要组成部分。
创建可扩展的AGI：开放的通用智能框架
摘要 - 人工智能（AI）的遗物进步，尤其是大型语言模型（LLMS），已在狭窄的任务中取得了重大进展，例如图像分类，语言翻译，编码和写作。但是，这些模型由于其孤立的体系结构而面临的可靠性和可伸缩性限制，这些模型旨在一次仅处理一个数据模式（数据类型）。这种单模式方法阻碍了他们整合现实世界中挑战和解决问题的任务所需的复杂数据点的能力，例如医学诊断，质量保证，设备故障排除和财务决策。解决这些现实世界中的挑战需要更有能力的人工通用情报（AGI）系统。我们的主要贡献是开放通用智能（OGI）框架的开发，这是一种新型的系统体系结构，是AGI的宏设计参考。OGI框架基于在多个可以作为单个系统无缝运行的专用模块中进行认知的前提，采用了智能系统设计的模块化方法。OGI使用动态处理系统和织物互连会集成这些模块，从而实现实时适应性，多模式集成和可扩展处理。OGI框架由三个关键组成部分组成：（1）指导操作设计和处理的总体宏设计指南，（2）控制路由，主要目标，指令和加权的动态处理系统，以及（3）框架区域，一组专业的模块，可在凝聚力形成一个统一的认知系统。通过将人类认知原理的已知原理纳入AI系统中，OGI框架旨在克服当今智能系统中观察到的挑战，为更全面和背景感知的解决问题的能力铺平了道路。Index Terms —Artificial General Intelligence (AGI), Artificial Intelligence (AI), Open General Intelligence (OGI), Dynamic Processing System, Cognitive Architecture, Modular AI Systems, Scalable AI, Multi-Modal Integration, Human-Like Cognition, General Intelligence, Specialized AI Modules, AI Scalability, Adaptive AI Systems, Reference Design, Intelligent Systems
开放的研究生课程于2025-2026
（CBMIS）（与MONA商业和管理学院的联合）PT 2025年9月**科学硕士 - 应用数据科学ft/pt 2025年9月** **科学硕士 - 计算机科学ft/pt 2025年9月**第2025年9月3日**临床医学物理学硕士2025年9月** **科学硕士 - 可再生能源管理ft/pt 2025年9月** **科学硕士 - 可再生能源技术ft/pt 2025年9月**硕士 - 高级电子系统ft. 2025年9月2025年9月2025年9月2025年9月202.日9月20日。2026 **科学硕士 - 企业风险管理