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![arxiv：2401.06521v1 [cs.cv] 2024年1月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ac4e8a79e62bb77bebd81435441586ea29fdf974.webp)
arxiv：2401.06521v1 [cs.cv] 2024年1月12日
打开集识别（OSR）要求模型对属于封闭设置的样本进行分类，同时在测试过程中拒绝未知样本。当前，生成模型通常比OSR中的判别模型更好，但是最近的研究表明，生成模型可能是计算在复杂任务上是不可行的或不稳定的。在本文中，我们提供了有关OSR的见解，并发现学习表达可以从理论上降低开放空间风险。基于分析，我们提出了一个新的模型，即多人注意融合（MEDAF），该模型以歧视性的方式学习了不同的表示。MEDAF由多个专家组成，这些专家以注意力多样性的正则化项为生，以确保注意力图互惠互机。每个前一个学到的逻辑都具有自适应融合，并用于通过分数函数识别未知数。我们表明，注意图的差异可能导致各种表示形式，以便融合的表示可以很好地处理开放空间。进行了实验，是根据标准和OSR大规模基准进行的。结果表明，所提出的鉴别方法可以在AUROC上胜过高达9.5％的生成模型，并实现新的最先进的效果，而计算成本很少。我们的方法还可以无缝整合现有的分类模型。代码可在https://github.com/vanixxz/medaf上找到。
探索开放式识别的各种表示
打开集识别（OSR）要求模型对属于封闭设置的样本进行分类，同时在测试过程中拒绝未知样本。当前，生成模型通常比OSR中的判别模型更好，但是最近的研究表明，生成模型可能是计算在复杂任务上是不可行的或不稳定的。在本文中，我们提供了有关OSR的见解，并发现学习表达可以从理论上降低开放空间风险。基于分析，我们提出了一个新的模型，即多人注意融合（MEDAF），该模型以歧视性的方式学习了不同的表示。MEDAF由多个专家组成，这些专家以注意力多样性的正则化项为生，以确保注意力图互惠互机。每个前一个学到的逻辑都具有自适应融合，并用于通过分数函数识别未知数。我们表明，注意图的差异可能导致各种表示形式，以便融合的表示可以很好地处理开放空间。进行了实验，是根据标准和OSR大规模基准进行的。结果表明，所提出的鉴别方法可以在AUROC上胜过高达9.5％的生成模型，并实现新的最先进的效果，而计算成本很少。我们的方法还可以无缝整合现有的分类模型。代码可在https://github.com/vanixxz/medaf上找到。
设计以人为本的人工智能系统时的要求、实践和差距
背景：工程人工智能 (AI) 软件是一个相对较新的领域，面临许多挑战、未知数和有限的经过验证的最佳实践。谷歌、微软和苹果等大公司提供了一套最新指南，以帮助工程团队构建以人为本的 AI 系统。目标：目前从业者为开发此类系统所采用的实践，尤其是在需求工程 (RE) 期间，迄今为止很少被研究和报道。方法：本文介绍了一项调查的结果，该调查旨在了解 AI 需求工程 (RE4AI) 的当前行业实践，并确定应遵循哪些以人为本的关键 AI 指南。我们的调查基于对现有行业指南、最佳实践和文献中的努力的映射。结果：我们调查了 29 名专业人士，发现大多数参与者都同意我们映射的所有以人为本的方面都应该在需求工程中得到解决。此外，我们发现大多数参与者都在使用 UML 或 Microsoft Office 来提出需求。结论：我们发现，目前使用的大多数工具都没有配备管理基于 AI 的软件的功能，而使用 UML 和 Office 可能会对捕获 AI 需求的质量造成问题。此外，指南中映射的所有以人为本的实践都应包含在 RE 中。© 2023 作者。由 Elsevier B.V. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
从007-Rule-rule-rule-rule-rule-contultations进行注释。 ...
o参见《电力法案》第5（d）条（灵活的框架，因此对生成的需求和投资受到竞争性市场力量的指导）。项目受市场力量管辖，不受一致的交货时间。最好是市场参与者决定自己项目的时间。o当时批准的未知数太多。项目的最终工程尚未完成，设备交货时间尚不清楚。延迟将出现，需要时间延长。o不应匆忙进行建设，尤其是在批准后仍在讨论环境影响的情况下。o应该有标准的施工期，但不会急于项目批准。o更长的构造时间可能会更加尊重档案（土地），历史，药物，水域。o标准的施工期似乎是任意的监管负担。o不应该有最大的时间延长数，但是随着时间的流逝，它们应该逐渐难以获得。o更长的长度构建具有扩展可能性可能是对众多扩展的改进。o建筑对耕作具有破坏性，不确定性对过程不利。施工应在批准的一年内开始，并且扩展数量应有限。重复的扩展/关闭活动是对农业实践最具破坏性的。o没有与AESO协调的，AUC实施它是没有意义的。o AUC不应施加任何限制AER不限制的限制。
人工智能红队并不是解决人工智能危害的一站式解决方案：
• 演习试图发现的缺陷定义明确。当演习的成功条件明确时，红队会发挥更好的作用，这样当红队成员找到以前未知的破坏系统的方法时，每个人都可以同意红队发现了一个缺陷。明确结果的例子包括获取某人的私人信息（如信用卡号）或绕过已建立的护栏（如过滤攻击性内容）。 • 它与外部团体的透明度、披露和系统访问权限相结合。红队可以成为外部团体和公众了解、评估和信任系统测试的有用机制。为了使外部团体进行的红队有效，这些团体必须对相关系统具有完全和透明的访问权限。为了帮助建立信任并使其他团体能够从已发现的问题中吸取教训，披露在此过程中发现的内容也很重要。 • 它是更广泛评估过程的一部分。红队与其他方法结合使用效果最佳，因为它只能评估特定的安全标记。当通过向外部团体开放的广泛参与流程进行时，它也可以成为识别意外故障（即“未知的未知数”）的有用机制。 • 利益相关者已承诺制定计划和资源来解决问题。当红队发现漏洞时，必须制定计划并承诺缓解已发现的问题，并且如果系统已经上线，则必须为遭受损害的人提供补救途径。
重新审视太空运输的混合火箭推进技术——推进剂解决方案和挑战
本文介绍了全球范围内混合火箭发动机在太空运输中的应用发展现状。介绍了历史根源，并分析了在几十年内人们对混合技术兴趣不大之后重新审视该技术的原因。本文讨论了探空火箭、可重复使用亚轨道系统和运载火箭的现代发展，特别关注推进剂技术。各种推进剂组合包括使用液氧、过氧化氢、一氧化二氮和一氧化二氮-氧气混合物作为氧化剂。本文考虑了不同的燃料，并考虑了性能以及可获得的回归率等。本文介绍并分析了使用不同推进剂组合的车辆的初步计算结果。并与全球范围内提出的混合火箭配置进行了比较。本文指出了尚未解决的问题和几个未知数，包括混合火箭发动机的可扩展性问题、大型发动机的燃烧不稳定性、金属化燃料的燃烧效率、推进剂的体积性能以及车轮颗粒几何形状下的燃料残留质量。本文讨论了新型太空混合运载火箭（虽然通常级间可重复使用性有限）是否在成本上与其他化学火箭推进系统开发相比具有竞争力。本文总结了未来潜在的进步和技术机遇。进行这项研究的主要目的是对全球现有或目前正在开发的不同混合推进技术进行比较。
伟大的人工智能实验
这些极为先进的工具未经考虑就被从实验室的受保护领域直接倾倒到我们的怀抱中。尽管进行了无数次解释尝试，但到目前为止，没有人真正知道这项全球性实验的后果是什么。意大利迅速作出反应，禁止在其领土上使用 ChatGPT，就像一些公司所做的那样。相比之下，Snapchat 全速前进，实现了他们自己的 GPT 驱动的人工智能朋友。2023 年 4 月，青少年突然发现 MyAI 聊天机器人出现在他们的常规聊天联系人中。他们可以发泄自己的心声，作为回报，他们会收到更加个性化的广告。大约在同一时间，GPT 通过插件获得了眼睛和耳朵。它还获得了互联网和众多在线应用程序的访问权限，打开了潘多拉魔盒。毫不奇怪，有人立即认为让其自主人工智能制定最终摧毁人类的策略是一个好主意。我们可以继续说下去，但你会明白：每个人都带着这项技术逃跑了，这导致了最不可预测的结果。就像气泡膜（曾经用作保护性包装）变成了墙纸，伟哥（发明用于治疗高血压的药物）现在被用作增强药效的药物一样，生成式人工智能将以许多意想不到的方式得到应用。尽管有生成式人工智能，但未来几年会如何发展仍是一个未知数。因为这才是我们真正要谈论的。可以生成某些东西的人工智能。
地表火星
形状的火星从红色沙漠到新的家园形成的火星：角色扮演游戏，是一款基于Terraforming Mars的小说和极端探索游戏，这是Fryx-Games的棋盘游戏。它是在太阳系的人类扩张和殖民地的激动人心和诱人的挑战中。科学，技术，外交和生存被敦促到极限，以克服历史上最大的壮举的风险：将火星从贫瘠的荒原转变为房屋。您在角色扮演游戏的Terraforming Mars中玩谁？球员进入了一个多学科小组的鞋子，他们试图在火星和太阳系殖民地的地形历史上留下自己的印记。有几种专业的原型。作为科学家，技术人，医生，研究人员，探险家，外交官和其他工人，他们协调面对不受欢迎的事件以及红色星球的致命条件，以实现火星新生活的共同利益。多家公司在公元2315年以来由世界政府成立的Terraforming委员会的议定书竞争。，但并非所有人都有兼容的思想和态度，从而导致紧张局势，因为它们沿着走向更大的利益的不同道路。这需要地表委员会存在安全和控制机制，这将毫不犹豫地采取行动保护地Terraform Mars的努力免受转移其道路的人的阴谋和恶作剧。您的角色会是一群探索未知数的殖民者吗？Terraforming委员会研究和支持小组的一部分？紧急小队调查圆顶中的一个奇怪的条件？一个控制或为通过Sev-
为非洲儿童和青少年提供新冠肺炎疫苗
摘要 不断发展的 COVID-19 疫情是一场前所未有的全球公共卫生危机，继续对非洲大陆产生重大影响。非洲大多数国家在为其人口接种 COVID-19 疫苗方面面临重大挑战。COVID-19 疫苗供应不足、卫生系统基础设施薄弱、COVID-19 错误信息和虚假信息以及无效的健康风险沟通导致非洲大陆成人疫苗接种率低。如果非洲大陆的 COVID-19 疫苗覆盖率不足，这场公共卫生危机的长期社会、经济和健康影响可能会加剧这一地区原有的社会结构问题。在本文中，我们重点介绍了儿童和青少年 (CA) 中 SARS-CoV-2 感染的趋势，将非洲的 COVID-19 疫苗接种模式与高收入国家的模式进行了比较，并讨论了为 CA 接种 COVID-19 疫苗的一些好处、挑战和未知数。鉴于目前新冠疫苗供应面临的挑战以及非洲大陆在为成年人接种疫苗方面进展缓慢，我们建议非洲的当务之急是加快在成年人（特别是高危人群）和易感 CA（即免疫功能低下和/或患有某些疾病的人）中接种新冠疫苗。加快新冠疫苗的推出并迅速实现成年人的高疫苗接种覆盖率将尽快释放出为 CA 接种疫苗的能力。虽然我们希望新冠疫苗能很快在整个非洲为 CA 提供，但各国必须继续优先考虑非药物干预措施。
映射Mus Musculus的全球分布
房屋小鼠（Mus Musculus）是一个关键的生物医学研究模型，也是疾病传播的重要媒介。在野外，房屋小鼠也是一种生态破坏性的入侵物种，其活动与重大的经济和农业损害和成本有关。尽管房屋小鼠在这些不同的情况下的重要性，但其地理分布的程度尚未得到充分理解。房屋小鼠是人类的份额，但仍然对其流行环境敏感，表明人类定居的范围不能用作可靠的代理。Existing range maps for Mus musculus are based on minimum convex hulls informed by potentially biased sampling and do not 1) fully integrate large, digitized data documenting species occurrences, 2) provide insight into the likely species distribution in under-sampled regions, and 3) delineate internal structures of the range, including barriers to dispersal or unsuitable internal habitat.因此，我们对该物种占据的生物气候耐受性和环境信封一无所知。为了解决这些未知数，我们利用公开可用的鼠标采样和生物多样性数据提供了mus musculus的更新范围图，并定义了房屋鼠标分布的环境限制。使用来自公共档案的遗传数据，我们还对新更新范围内的房屋小鼠的遗传多样性进行了建模。使用这些数据，我们可视化全球遗传多样性趋势，并确认Mus Musculus的祖先起源于现代巴基斯坦和印度西北部占领的印度次大陆地区。综上所述，我们的努力重点介绍了预计房屋小鼠处于其环境耐受性限制的领域，包括未来抽样工作的地区，可能会以独特的适应性特征揭示小鼠。