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World File Search System通用模型
在认知通用模型中实现的系统 1 和系统 2
人工智能作为将人类认知功能特性本体化的一种手段。系统 1 和系统 2 的神经关联也得到了研究 [6]。然而，最近这种双系统模型因缺乏精确性和概念清晰度而受到批评 [7]，导致了重大误解 [8] [9]，并掩盖了心理过程的动态复杂性 [10]。大部分批评源于对对齐假设的争议。对齐假设是指认知功能必须与系统 1 或系统 2 对齐的说法 [9]。从人工智能的角度来看，对齐假设会很方便，然而，这一假设被批评为过于简单，一些双系统理论家并不认可它，而是称之为“典型关联”而不是“定义特征”[8]。需要更具体定义的研究人员已经制定了系统 1 和系统 2 的更详细定义。例如，普鲁斯特 [11] 认为，需要更精确的计算定义来理解系统 1 和系统 2 在元认知（使用更高级别或元级别的过程来控制认知）中的作用。普鲁斯特根据其独特的信息类型来定义这些系统，其中系统 1 元认知是隐性的、非符号性的和非概念性的，而系统 2 元认知是显性的、符号性的和概念性的。
夹子驱动的器官分割和肿瘤检测的通用模型
越来越多的公共数据集显示出对自动器官细分和图检测的显着影响。但是，由于每个数据集的大小和部分标记的问题，以及对各种肿瘤的有限侵入，因此所得的模型通常仅限于细分特定的器官/肿瘤，以及ig- ignore ignore ignore的解剖结构的语义，也可以将其扩展到新颖的Domains。为了解决这些问题，我们提出了剪辑驱动的通用模型，该模型结合了从对比的语言图像预训练（剪辑）到细分模型中学到的文本嵌入。这个基于夹子的标签编码捕获了解剖学关系，使模型能够学习结构化特征嵌入和段25个器官和6种类型的肿瘤。提出的模型是从14个数据集的组装中开发的，使用总共3,410张CT扫描进行培训，然后对3个附加数据集进行了6,162个外部CT扫描进行评估。我们首先在医疗细分十项全能（MSD）公共排行榜上排名第一，并在颅库（BTCV）之外实现最先进的结果。此外，与数据集特异性模型相比，大学模型在计算上更有效（更快6英制），从不同站点进行CT扫描更好，并且在新任务上表现出更强的传输学习绩效。
使用可计算通用模型研究人工智能对日本工资的影响
† 我要感谢 Koichi Kume、Norimichi Ukita、Isamu Yamamoto 和 Daiji Kawaguchi 的深刻评论和建议。本文表达的观点均为作者的观点，并不一定代表其所属机构的观点 ‡ ESRI § 重建机构 ** 日本科学技术振兴机构 †† 京都产业大学
Unist：一个及时授权的城市时空预测的通用模型
城市时空预测对于明智的决策，例如运输管理，资源优化和公共卫生策略增强至关重要。尽管在验证的自然语言模型中取得了突出的突破，这使一个模型能够处理各种任务，但对于时空建模的通用解决方案仍然难以捉摸。现有的预测方法通常是针对特定时空的SCE-Narios量身定制的，需要特定于任务的模型设计和广泛的域 - 特定于域的培训数据。在这项研究中，我们介绍了Unist，这是一种旨在在各种场景中为一般城市时空预测的Unist模型。受到大型语言模式的启发，Unist通过：（i）跨时空数据的可伸缩性取得了成功，（ii）有效的预训练可捕获综合时空关系，（iii）时空知识引导提示提示增强通用能力。这些迹象共同解锁了具有强大的概括能力的各种场景的通用模型的潜力。进行了20多个时空场景的实验，这表明了Unist在提高最先进的词典表现方面的功效，尤其是在少数弹奏和零弹性词语中。数据集和代码实现在https://github.com/tsinghua-fib-lab/unist上发布。
采用电池储能系统的社区能源市场：具有应用的通用模型
摘要：受可再生能源日益普及的刺激，传统的电力系统模式正在经历重组过程，使其更加分散，并逐渐增加对消费者的关注。人们正在探索新的安排，让消费者在能源系统中发挥更积极的作用，突出以消费者为中心的市场概念。这项工作提出了一个优化模型，该模型考虑将电池储能系统 (BESS) 插入社区能源市场的概念中。该模型旨在增加社区收入，包括 BESS 的退化，还评估社区市场中 BESS 的不同安排。在调查的情景中，通过分析社会福利 (SW) 和公平指标，讨论了插入 BESS 的可行性。通过结果，可以观察到，从社区的角度来看，有些结构更有利，而从社区成员的角度来看，有些结构更有利，这为了解 BESS 在能源社区中的不同影响带来了一些见解。
鲨鱼启发的牙齿形态发生的通用模型揭示了表型过渡中的发育不对称
源于遗传和生物力学因素之间的动态相互作用所产生的发展复杂性，使基因型和表型在进化中的变化方式变化。作为范式系统，我们探讨了发育因素的变化如何产生典型的牙齿形状过渡。由于牙齿发育主要是在哺乳动物中研究的，因此我们通过研究鲨鱼中牙齿多样性的发展为更广泛的理解做出了贡献。为此，我们建立了一个通用但现实的，数学的数学模型。我们表明，它重现了牙齿发育的关键特征，以及小斑点catsharks scyliorhinus canicula的真实牙齿形状变化。我们通过与体内实验进行比较来验证我们的模型。引人注目的是，我们观察到牙齿形状之间的发育过渡往往是高度退化的，即使对于复杂的表型也是如此。我们还发现，参与牙齿形状转变的发育参数集往往不对称地取决于该过渡的方向。一起，我们的发现为我们对发展变化如何导致自适应表型变化和特质在复杂的，表型高度多样化的结构中的理解提供了宝贵的基础。
使用改进的 WEEC 通用模型通过电池存储缓解光伏电源间歇性
摘要：光伏和风能系统等可再生能源越来越多地融入电网，这凸显了对可靠控制机制的需求，以缓解这些能源固有的间歇性。据巴西电网运营商 (ONS) 称，近年来可再生能源分布式系统 (RED) 出现了连锁断开现象，凸显了对稳健控制模型的需求。本文通过使用 WECC 通用模型验证光伏电站与电池储能系统 (BESS) 相结合的有功功率上升率控制 (PRRC) 函数来解决这一问题。所提出的模型在一段较长的分析期内经过了严格的验证，使用均方根误差 (RMSE) 和 R 平方 (R 2 ) 指标对连接点 (POI) 注入的有功功率、光伏有功功率和 BESS 充电状态 (SOC) 显示出良好的准确性，为中长期分析提供了宝贵的见解。爬升率控制模块在工厂功率控制器 (PPC) 中实现，利用西部电力协调委员会 (WECC) 开发的第二代可再生能源系统 (RES) 模型作为基础框架。我们使用 Anatem 软件进行了模拟，将结果与以 100 毫秒到 1000 毫秒为间隔从巴西配备 BESS 的光伏电站收集的实际数据进行了比较。所提出的模型经过了长期的严格验证，所呈现的结果基于两天的测量。用于表示此控制的正序模型表现出良好的准确性，这由均方根误差 (RMSE) 和 R 平方 (R 2 ) 等指标证实。此外，本文强调了在计算爬升率时准确考虑功率采样率的关键作用。
当前观点 静脉麻醉通用模型，下一代靶控输注和全静脉麻醉
个体差异。这会导致基于人群的估计值与个体血浆（或效应位）浓度之间存在差异 [18]。模型的准确性通常用 Varvel 标准 [19] 来表示，该标准将药物浓度的预测值与观察值进行比较。一般认为，血浆浓度的中位绝对预测误差（也称为 MDAPE 或预测精度）不应超过 30% [20]。基于人群的模型的进一步个体化，例如贝叶斯优化，已证明可以减少基于人群的误差，但效果有限 [18,21]。虽然残差定义了药代动力学模型预测药物浓度的准确性，但它对临床实践中的 TCI 的影响可能有限。临床医生进行滴定以达到效果，并将目标浓度定义为充分或不充分，而不是准确或不准确。因此，他们可能没有意识到药代动力学预测中的偏差，因为这对他们的临床任务影响不大。尽管性能上存在一些偏差，但这些 TCI 系统非常擅长建立稳态药物水平，这有助于临床医生实现所需的药物效果。考虑到易用性和预测准确性之间的权衡，具有实际优势的模型可能会抵消预测能力的轻微下降。患者之间的广泛差异可能导致临床病例与 PK-PD 模型不匹配，尤其是当患者特征超出模型中使用的协变量范围时（即超出用于构建模型的体重范围）。如果发生这种情况，临床医生可以选择推断或调整输入到 TCI 设备中的患者特征，以改善患者“与模型的拟合度”并适应可能可用的 TCI 系统的使用。虽然性能可能不是最理想的，但如果替代方案是使用手动给药推注和连续输注进行手动计算和调整，它仍然可能合适。外推可能导致正确剂量的不确定性，并可能导致剂量不足或过量，从而有麻醉不充分或恢复延迟的风险。
新型航空风险评估：绩效...
在 [13] 中，作者通过 Hugin 软件使用面向对象的信念网络 (OOBN) 评估了几种不同的失控事故 (LOC) 模型。本研究旨在构建飞行失控事故 (LOCAF) 的通用模型。该通用模型可用于通过导出整个子网（例如，机组人员绩效子网）来改进其他 OOBN。在构建 LO-CAF 通用模型的过程中，作者使用了美国国家运输安全委员会 (NTSB) 1987 年至 2009 年的事故数据集，根据三个主要根本原因对事故类型进行分类：人为因素、系统组件和外部因素。尽管它在建模 LOCAF 方面很重要，并且“导致发现尚不存在缓解措施的新兴因果因素的脆弱性，从而为未来可能的研发 (研究和开发) 工作提供信息”，但本研究仅限于 LOCAF 背景 [14]。
迈向超魔法制度（IRG-A）
这个IRG团队得出了扭曲的双层石墨烯（TBG）的通用模型和大型相称的扭曲角（例如21.8°）附近的魔法角度。他们确定了参数空间中的超魔法制度，该方案在MoiréKagome或Honeycomb lattices中产生了超过7个同时的平坦带。