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开幕式开所式
Vassiliki Boussiotis，哈佛医学院Kenji Chamoto，CCII，CCII，京都大学希尔德·切罗特（Hilde Cheroutre），拉霍亚（La Jolla）免疫学研究所，圣裘德儿童研究医院Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina，Stanford University，Stanford Univelsi哈格瓦尔，京都大学塔苏科大学，CCII，CCII，京都大学（开幕词）Juliana Idoyaga，加利福尼亚大学圣地亚哥卡尔大学，宾夕法尼亚大学nobuuki kakiuchi大学，托马斯·科普斯，托马斯·基普斯大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚州kipps京都大学田纳西亚大学，卡利奥尼亚大学旧金山克劳斯·潘特尔大学，大学医学中心，汉堡 - 埃潘多夫大学，约翰·霍普金斯医学Eliane Piaggio大学面具塔吉马大学，CCII，京都大学Yosuke Togashi，冈山大学Suzane Louise Topalian，Johns Hopkins Medicine Hans Guaderel，Memorial Slon Kettering癌症中心圣地亚哥Zelenay，癌症研究
intrinsicavatar：通过显式射线跟踪
我们提出了intincavatar，这是一种新的方法，是一种从单眼视频中照亮的，包括几何形状，反照率，材料和环境的内在特性。基于人类的神经渲染的最新进展已使来自单眼视频的穿着人类的高质量几何形状和外观重建。然而，这些方法烘烤了内在特性，例如反照率，材料和环境照明成一个单一的纠缠神经表示。另一方面，只有少数作品可以解决估计单眼视频中穿衣人类的几何形状和分离的外观特性的问题。，由于通过学习的MLP对次要阴影效应的近似值，他们通常会获得有限的质量和分离。在这项工作中，我们建议通过蒙特卡罗射线跟踪明确地对次级阴影效应进行建模。我们将衣服的人体的渲染过程建模为体积散射过程，并将射线跟踪与人体的作用相结合。我们的方法可以从单眼视频中恢复服装人类的高质量地理，反照率，材料和照明特性，而无需使用地面真相材料进行监督的预训练。fur-hoverore，因为我们明确地对体积散射过程和射线追踪进行了建模，所以我们的模型自然而然地形成了一般 -
通过...连接显式和隐式深度生成模型
深度生成模型有两种类型：显式和隐式。前者定义了一种显式密度形式，允许似然推断；而后者则针对从随机噪声到生成样本的灵活转换。虽然这两类生成模型在许多应用中都表现出强大的能力，但单独使用时，它们都有各自的局限性和缺点。为了充分利用这两种模型并实现相互补偿，我们提出了一种新颖的联合训练框架，该框架通过 Stein 差异连接显式（非规范化）密度估计器和隐式样本生成器。我们表明，我们的方法 1) 通过核 Sobolev 范数惩罚和 Moreau-Yosida 正则化引入了新颖的相互正则化，2) 稳定了训练动态。从经验上讲，我们证明，与训练单个对应方相比，所提出的方法可以促进密度估计器更准确地识别数据模式并引导生成器输出更高质量的样本。当训练样本受到污染或有限时，新方法也显示出有希望的结果。
HR0011ST2025D-02缓解显式和隐性偏见...
1。在此提案中，针对哪些特定类型的偏见（例如性别，种族，文化）？答案：任何形式的社会偏见。2。的重点是否应该放在减轻培训数据，模型设计或输出中的偏见或三个？答案：这些子集。3。在缓解偏见和保持准确性之间应优先考虑什么平衡，以及这种平衡应与该提案的主要重点保持一致？答案：由表演者定义偏见准确权衡4。哪种类型的符号表示与该项目最相关（例如语法，本体，基于逻辑的系统），以及它们如何专门解决偏见？答案：其中任何一个都可以。他们如何特别解决偏见取决于表演者的提议。5。哪些神经体系结构是首选或最适用于该建议（例如变形金刚，经常性网络），为什么它们适合减轻偏见？答案：任何具有相关应用程序的模型，例如注意网络，堪萨斯州，LRMS…6。是否有任何首选数据集或应用程序域（例如，文本，图像，语音）来证明缓解偏差，还是该提案应涵盖多个域？答案：没有偏好7。概念验证是否应集中于重新训练现有的AI模型，还是提出主要修改或约束推理过程（例如解码）的方法是可以接受的？答案：两者都处于范围。8。答案：由表演者定义这些指标取决于表演者。在此提案中应如何衡量在缓解明确和隐性偏见方面的成功，并且是否建议进行评估的特定指标或基准？
混合物的组成显式蒸馏曲线...
由于石油原油价格高昂，人们对国内生产生物燃料产生了兴趣，这促使人们考虑用液体来替代或延长传统的石油衍生燃料。虽然乙醇作为汽油增量剂受到了广泛关注，但这种液体存在许多问题，例如对发动机部件的腐蚀性和相对较低的能量含量。由于这些原因和其他原因，丁醇已被研究作为汽油增量剂。对于任何要设计或采用的增量剂，合适的热物理性质知识库都是一个关键要求。在本文中，我们利用先进的蒸馏曲线计量法对典型汽油与正丁醇、2-丁醇、异丁醇和叔丁醇的混合物进行了挥发性测量。这项最近推出的技术是对传统方法的改进，其特点是 (1) 每种馏分都有一个明确的成分数据通道（用于定性和定量分析）；(2) 温度测量是可以用状态方程建模的真实热力学状态点；(3) 温度、体积和压力测量具有低不确定度，适合状态方程开发；(4) 与一个世纪的历史数据一致；(5) 评估每种馏分的能量含量；(6) 对每种馏分进行痕量化学分析；(7) 对每种馏分进行腐蚀性评估。我们已将新方法应用于碳氢化合物混合物和共沸混合物的基础工作以及实际燃料。我们测量的燃料包括火箭推进剂、汽油、喷气燃料、柴油（包括含氧柴油和生物柴油）和原油。
植入式柔性神经微电极最新进展
∗ 基金项目 : 科技创新 2030“ 脑科学与类脑研究 ” 重大项目 (2022ZD0208601), 国家自然科学基金 (62076250,62204204), 陕西
显式编程策略 - UW 教师网络服务器
摘要 软件开发人员解决的问题种类繁多。虽然软件工程研究通常侧重于支持解决问题的工具，但开发人员解决问题的策略至少同样重要。在本文中，我们提供了一种新方法，使开发人员能够遵循明确的编程策略，这些策略描述了专家如何解决常见的编程问题。我们定义了明确的编程策略，我们的定义基于软件工程和其他采用更明确的问题解决程序的专业领域的先前工作。然后，我们提出了一种名为 Roboto 的新符号和一种新的策略跟踪工具，它们明确地表示编程策略并将执行策略框架化为人类决策能力与计算机构建流程和保存信息能力之间的协作努力。在形成性评估中，28 名具有不同专业知识的软件开发人员完成了一项设计任务和一项调试任务。我们发现，与可以自由选择自己策略的开发人员相比，被赋予明确策略的开发人员的工作更有条理、更系统、更可预测，但也受到更多限制。使用明确策略的开发人员在设计和调试任务上客观上更成功。我们讨论了 Roboto 及其发现的含义，设想一个蓬勃发展的生态系统，其中包含明确的战略，可以加速和改善开发人员的编程问题解决能力。
生成式AI 进军基因编辑领域
发表在预印本服务器bioRxiv 上 的论文尚未经过专家同行评审。预 计下个月，该公司将在美国基因和细 胞治疗学会年会上提交这篇论文。 与此同时，OpenCRISPR-1 或其变体 在多种生物体（包括植物、小鼠和人 类）中是否都能发挥作用还有待证 明。此外，技术的伦理和安全问题也 需要考虑。但令人兴奋的是，这些突 破性成果为生成式AI 开辟了一条新 途径，将对医学和健康领域产生广泛 影响，有望从根本上改变人们的基因 蓝图。
将电机工作记忆链接到显式和隐式运动学习
虽然已经广泛研究了显式和隐式运动学习，但在最近运动（MWM）的近期运动记忆中，对这些过程的贡献尚不清楚。先前的研究表明，视觉空间的工作记忆可能有助于明确的运动学习，但对隐式学习没有参与或有害。在这里，我们询问这些发现是否以及如何扩展到非视觉MWM。基于最近指向独立效应和效应特异性的MWM代码的工作，我们假设：（1）明确的运动学习过程将与效应无关的MWM相关，（2）隐式运动学习过程将与效应特异性MWM相关。为了检验这些假设，人类参与者既完成MWM任务又完成了视觉运动适应任务。我们的结果表明，与效应子无关的MWM质量与显式运动学习程度之间存在显着相关性，从而扩展了有关视觉空间工作记忆的先前发现。此外，我们提供了支持我们的第二个假设的证据，该假设是效应特异性MWM与隐式运动学习相关的。
临床直觉的品种：显式，隐式和非局部神经动力学
抽象直觉反应一直是所有治疗学院的患者 - 治疗师相互作用的基石。此外，自从精神分析的开始以来，已经确定了“思想转移”，心灵感应/预知梦，遥远的意识和同步性的持续实例，例如“思想转移”，心灵感应/预知梦，遥远的意识和同步性。这些现象仍然存在于科学探索的边缘，部分原因是缺乏将它们带入临床工作主流的概念模型。作者提出了一个非本地神经动力学模型，该模型与非本地参与性信息通道相结合的经典局部相互作用形式（言语和非语言）交流是由身体/大脑/思维系统的基本量子/经典性质引起的。我们建议需要在心理分析中进行比喻转移，以纳入复杂性科学和量子神经生物学的最新发展，这允许具有元降低的信息观点，从而弥补了笛卡尔的思维脑鸿沟并实现了统一的心理学现实图片。我们使用临床例子说明了全部和非本地临床直觉的全部范围，以帮助临床医生在日常工作中利用这些概念。