Precision home robots learn with real-to-sim-to-real
CSAIL 的研究人员介绍了一种新颖的方法，允许机器人在扫描的家庭环境模拟中进行训练，为任何人都可以使用的定制家庭自动化铺平了道路。
欢迎阅读我们的每月文摘，在这里您可以了解您可能错过的任何 AIhub 故事，阅读最新消息，回顾最近的事件等等。本月，我们将前往 RoboCup2024，看看国际机器学习会议准备了什么，并了解交互式现实世界模拟器。机器人在 […]
Enhancing threat detection for GenAI workloads with cloud attack emulation
Cloud GenAI 工作负载继承了预先存在的云安全挑战，安全团队必须积极发展创新的安全对策，包括威胁检测机制。传统的云威胁检测威胁检测系统旨在允许及早发现潜在的安全漏洞；通常，这些指标意味着攻击者可能绕过了预防性安全措施。因此，威胁检测系统对于分层、纵深防御的安全架构至关重要。威胁检测系统采用的一种常见策略是使用威胁检测……更多→文章通过云攻击模拟增强 GenAI 工作负载的威胁检测首先出现在 Help Net Security 上。
Signal Power Distributions for Simulated Outdoor Sound Propagation in Varying Refractive Conditions
摘要：通过抛物线方程法模拟了通过近地面大气传播的声学信号的概率分布。模拟涉及相对于平均风的四个角度的传播，频率为 100、200、400 和 800 Hz。环境表示包括真实的大气折射轮廓、湍流和地面相互作用；我们分别考虑了风速和地表热通量中存在和不存在参数不确定性的情况。模拟信号涵盖了从接近零到超过十的广泛闪烁指数范围。在没有不确定性的情况下，无论频率和折射条件如何，信号功率（或强度）都可以通过双参数伽马分布很好地拟合。当包含不确定性时，需要三参数分布（即复合伽马或广义伽马）才能很好地拟合模拟数据。复合伽马分布似乎是更可取的，因为它的参数具有与信号饱和和不确定性调制相关的直接解释。
大气环流模型 (GCM) 构成了天气和气候预测的支柱，利用数值求解器进行大规模动力学计算，并利用参数化进行小规模过程（如云形成）。尽管不断改进，GCM 仍面临重大挑战，包括长期气候预测和极端天气事件中持续存在的错误、偏差和不确定性。最近的机器学习 (ML) 模型取得了显著的成功。Google AI 推出 NeuralGCM：一种基于机器学习 (ML) 的模拟地球大气的新方法，该文章首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Airways TotalControl simulator installed for Croatia Control
Airways International 已完成向克罗地亚管制中心交付 TotalControl 塔台模拟器，该模拟器安装在其总部用于空中交通管制培训。随着现场验收测试的成功完成，[…]
Croatia Control installs ATC simulator tower
克罗地亚空中交通管制提供商 Croatia Control 在其位于萨格勒布的总部安装了一座空中交通管制 (ATC) 模拟器塔，以改善新管制员的培训设施。该模拟器由总部位于新西兰的 Airways International 建造，由一个 270 度、17 屏模拟器组成，配有 TrueView 图形装置，具有十个自定义机场视图，可复制克罗地亚各地的机场。除了屏幕外，模拟器还包括两个管制员位置、两个模拟器飞行员位置、一个教练位置和数据准备/测试位置。该技术于 2023 年首次由 Croatia Control 委托使用，并在一组 Croatia Control 代表访问 Airways Inte
ВС Норвегии планируют приобрести тренажеры для САУ K9 «Тандер»
挪威武装部队计划以模拟器的形式购买K9 Thunder自行火炮系统的新炮塔装置，以优化人员培训。
An organ-on-chip simulates the effects of cosmic radiation astronauts
未来的宇航员可能会因为一种包含互连人体组织的新型器官芯片系统而免受银河宇宙射线的伤害。文章《器官芯片模拟宇宙辐射宇航员的影响》首次出现在《先进科学新闻》上。
An organ-on-chip simulates the effects of cosmic radiation on astronauts
未来的宇航员可能会受到银河宇宙射线的保护，这要归功于一种包含互连人体组织的新型器官芯片系统。文章《器官芯片模拟宇宙辐射对宇航员的影响》首先出现在《先进科学新闻》上。
Campbell Law announces members of its 2024-2025 Mock Trial Team
坎贝尔法学院屡获殊荣的竞争性辩护计划已宣布其 2024-2025 年模拟审判团队的成员。 “本学期，近... 更多关于这篇文章的文章坎贝尔法学院宣布其 2024-2025 年模拟审判团队的成员首先出现在博客上。
378 Days of Solitude: NASA Volunteers Emerge From Mars Simulator
美国宇航局的 CHAPEA 计划旨在为宇航员未来前往红色星球及更远的地方的任务做好准备。文章《378 天的孤独：NASA 志愿者从火星模拟器中走出来》首次出现在《飞行杂志》上。
Interview with Sherry Yang: Learning interactive real-world simulators
Sherry Yang、Yilun Du、Kamyar Ghasemipour、Jonathan Tompson、Leslie Kaelbling、Dale Schuurmans 和 Pieter Abbeel 凭借其论文《学习交互式真实世界模拟器》在 ICLR2024 上获得了优秀论文奖。在论文中，他们介绍了一种通用模拟器（称为 UniSim），它接受图像和文本输入来训练机器人模拟器。我们与 Sherry 进行了交谈 [...]
Step-by-Step Guide to Creating Simulated Data in Python
一个适合初学者的教程，教你如何生成自己的数据进行分析和测试照片由 Alexandru-Bogdan Ghita 在 Unsplash 上拍摄想象一下，你刚刚编写了一个机器学习模型，需要在特定场景中对其进行测试，或者你正在发布一篇关于自定义数据科学解决方案的学术论文，但可用的数据集有版权限制。另一方面，你可能正处于机器学习项目的调试和故障排除阶段，需要数据来识别和解决问题。所有这些情况，以及更多情况，都可以从使用模拟数据中受益。通常，现实世界的数据并不容易获得、昂贵或私密。因此，创建合成数据对数据科学从业者和专业人士来说是一项有用的技能。在本文中，我介绍了一些使用 Python 从头开始创建
NASA’s Orion Spacecraft Endures Ultimate Space Simulation
2024 年 6 月 28 日，技术人员将 NASA 的猎户座飞船从最终组装和系统测试舱中取出。集成航天器将用于……
