XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System任务进度
优化选择压力和害虫管理以最大限度提高藻类生物量产量
• 初始 PI 启动 • 任务工作组 • 每月两次的 PI 电话会议 • 每月两次的团队电话会议，以共享数据、评估任务进度、讨论缓解策略 • 项目监控（每 6 周与项目监控人员通话一次、季度报告、中期验证） • 风险控制（风险缓解矩阵）和变更控制流程
美国宇航局对阿尔忒弥斯任务的管理
阿尔忒弥斯计划旨在于 2024 年底之前让人类重返月球，而不是最初计划的 2028 年。面对缩短的时间、不确定的预算以及所需开发工作的初期阶段，NASA 对其常规采购和项目管理实践进行了修改，以期加快任务进度并降低成本。该机构的月球战略包括开发太空发射系统 (SLS) 重型运载火箭、猎户座多用途载人飞船 (Orion) 太空舱、将宇航员从月球轨道运送到月球表面的载人着陆系统 (HLS)、绕月飞行的门户前哨、下一代宇航服，以及通过商业着陆器向月球表面运送科学调查和技术演示。
陆上自卫队规范
4.4 基于保密性，缔约方应建立实施技术支持服务的安全体系。 b) 技术支持服务进度管理和服务绩效管理 作为技术支持服务的进度管理和绩效管理，将实施以下内容。 1) 任务进度管理 2) 服务人员的日程管理 3) 创建每周服务时间报告 4) 实施技术支持服务所需的各种应用程序 c) 报告 对于每个详细的支持请求，将根据研究部指定的时间进行必要的报告。 1) 中期服务结果报告 2) 最终服务结果报告 2.2.2 假设现状、10年后、10年至20年后的技术研究 在实施技术支持服务时，我们将主要针对现状、10年、10年至20年后进行以下研究，并将研究结果报告给研究部。 a) 适用于自卫队（主要是陆上自卫队）的系统通信相关技术研究
pastprint
摘要 - 成功采用工业机器人将在很大程度上取决于他们在人类环境中安全有效运作，进行自然交流，了解用户并直观地表达意图的能力，同时避免了不必要的干扰。要达到这种高级人类机器人互动（HRI）的高级水平，机器人需要征服并结合其用户的任务和环境的知识，并采用多模式的交流方法，并结合语音，运动，凝视和其他方式的表现力提示。本文介绍了几种设计，增强和评估非类人生物工业机器人的表达性HRI系统的方法。我们提出了一个小型拟人化机器人的概念，该机器人是其非类人生物宿主的代理，例如叉车。我们使用视线跟踪和运动捕获来量化用户如何看待机器人并衡量任务进度，为该机器人开发了一个多模式和LLM增强的通信框架，并在几个实验室实验中进行了评估。
使用GPT-4V
摘要 - 在开放环境中的自动驾驶机器人导航和操纵需要推理并通过闭环反馈进行重新掌握。我们提出了Come-Robot，这是使用GPT-4V视觉基础模型的第一个闭环框架，用于在现实世界中的开放式推理和自适应计划。我们精心构建了一个用于机器人探索，导航和操纵的动作原始库，在任务计划中用作GPT-4V的可呼叫执行模块。在这些模块的顶部，GPT-4V充当可以完成多模式推理的大脑，使用代码生成动作策略，验证任务进度并提供用于重新启动的反馈。这样的设计使得 - 机器人能够（i）积极地感知环境，（ii）执行定位的过程，以及（iii）从失败中恢复。通过涉及8个挑战现实桌面和操纵任务的全面实验，与现状的基线方法相比，任务成功率显着提高（25％）我们进一步进行全面的分析，以阐明演员的设计如何促进故障恢复，自由形式的指导跟随和长期地平线任务计划。
有关24.10.2024医院的信息AOM-P1993 ...
医院管理局首席执行官的2024年政策地址咨询会议邀请成员注意到首席执行官2024年政策地址（2024 PA）（附件1）的相关内容（附件1）和2024年政策地址（附件2）中指定任务的指标（附件2）与医院管理局有关（HA）。策略地址的亮点2。The Chief Executive of the Hong Kong Special Administrative Region announced his 2024 PA on 16 October 2024 (full version available for public access on the Internet https://www.policyaddress.gov.hk/2024/en/policy.html ), setting out a range of initiatives to create new impetus for economic development, improve people's livelihood and enhance their quality of life.补充剂（https://www.policyaddress.gov.hk/2024/public/pbublic/pdf/supplement/supplement-full_en.pdf）提供了更多背景和各种政策措施的详细信息。在2023年PA中指定任务的指标进度，包括在2022年PA中引入的指定任务的新指标和正在进行的有效指标。3。涉及上一次PAS中宣布的医疗保健计划的实施进度，相关任务都在正常或已经完成。在2022 PA和2023 PA中指定的任务进度的单独报告已包括在2024年10月24日通过AOM Paper No.1994。4。政府还支持当地大学建立第三所医学院的计划。专门针对医疗保健，政府将加深医疗保健系统的改革，加强公共和初级医疗服务，并促进各方面的主要医疗保健的发展，并促进健康的生育能力。政府将搁置Ngau Tam Mei的地点，以建立一个新的校园和一家综合的医学教学和研究医院。在附件1中提供了与HA或医疗保健相关事务相关的2024 PA的摘录，并在下面列出了主要计划：
Massimo Silvetti
第IX部分 - 出版物的精选出版物清单（过去10年）。注意：这是一个选定的列表，不包括过去10年以来国际期刊中的所有出版物。1。Silvetti，M*。，Lasaponara，S.，Daddaoua，N.，Horan，M。，＆Gottlieb，J。（2023）。执行功能和信息需求的强化元学习框架。神经网络，157，103-113。如果（2022）：9.66 2。Doricchi，F.，Lasaponara，S.，Pazzaglia，M。，＆Silvetti，M。（2022）。左右颞顶点连接（TPJ）作为“匹配/不匹配”享乐机器：TPJ功能的统一帐户。生命评论物理学，42，56-92。如果（2022）：9.83 3。Goris，J.，Silvetti，M.，Verguts，T.，Wiersema，J.R.，Brass，M。，＆Braem，S。（2021）。自闭症特征与尽管自适应学习率一项动荡的奖励学习任务中的表现较差。自闭症，25（2），440-451。如果（2020）：5.689 4。Caligiore，D.，Silvetti*，M.，D'Amelio，M.，Puglisi-Allegra，S。，＆Baldassarre，G。（2020）。在平序前阶段，老年痴呆症患者症中儿茶酚胺功能障碍的计算建模。阿尔茨海默氏病杂志，（77）1，275-290。如果（2020）：4.472 5。Silvetti*，M.，Vassena，E.，Abrahamse，E。，＆Verguts，T。（2018）。 背扣带回脑系统作为增强元学习器。 PLOS计算生物学，14（8），E1006370。 if（2018）：4.428 6。 Holroyd，C。B.，Ribas-Fernandes，J.J.，Shahnazian，D.，Silvetti，M。，＆Verguts，T。（2018）。Silvetti*，M.，Vassena，E.，Abrahamse，E。，＆Verguts，T。（2018）。背扣带回脑系统作为增强元学习器。PLOS计算生物学，14（8），E1006370。if（2018）：4.428 6。Holroyd，C。B.，Ribas-Fernandes，J.J.，Shahnazian，D.，Silvetti，M。，＆Verguts，T。（2018）。人类中型皮层编码任务进度的分布式表示。国家科学院的会议记录，115（25），6398-6403。if（2018）：9.58 7。Silvetti，M.，Lasaponara，S.，Lecce，F.，Dragone，A.，Macaluso，E。，＆Doricchi，F。（2016）。左侧腹侧注意系统对无效靶标的反应及其对空间疏忽综合征的影响：多变量fMRI研究。大脑皮层，26（12），4551-4562。if（2016）：6.559 8。Verguts，T.，Vassena，E。和Silvetti，M。（2015）。对认知和身体任务的自适应努力投资：神经计算模型。行为神经科学中的边界，9，57。if（2015）：3.392 9。E.在奖励预测，结果和选择中分离ACC和VMPFC的贡献。Neuropsychologia，59，112-123。if（2014）：3.302 10。E.重叠的神经系统代表认知工作和奖励预期。PLOS ONE，9（3），E91008。 if（2014）：3.234 11。 Silvetti*，M.，Alexander，W.，Verguts，T。，＆Brown，J。W.（2014）。 从冲突管理到基于奖励的决策：灵长类动物内侧皮层中的演员和评论家。 神经科学与生物行为评论，46，44-57。 if（2014）：8.802 12。 Silvetti*，M.，Castellar，E。N.，Roger，C。，＆Verguts，T。（2014）。 Neuroimage，84，376-382。 if（2014）：6.357 13。PLOS ONE，9（3），E91008。if（2014）：3.234 11。Silvetti*，M.，Alexander，W.，Verguts，T。，＆Brown，J。W.（2014）。 从冲突管理到基于奖励的决策：灵长类动物内侧皮层中的演员和评论家。 神经科学与生物行为评论，46，44-57。 if（2014）：8.802 12。 Silvetti*，M.，Castellar，E。N.，Roger，C。，＆Verguts，T。（2014）。 Neuroimage，84，376-382。 if（2014）：6.357 13。Silvetti*，M.，Alexander，W.，Verguts，T。，＆Brown，J。W.（2014）。从冲突管理到基于奖励的决策：灵长类动物内侧皮层中的演员和评论家。神经科学与生物行为评论，46，44-57。if（2014）：8.802 12。Silvetti*，M.，Castellar，E。N.，Roger，C。，＆Verguts，T。（2014）。Neuroimage，84，376-382。if（2014）：6.357 13。奖励人体内侧皮层中的预期和预测错误：一项脑电图研究。Silvetti*，M.，Seurinck，R.，Van Bochove，M。，＆Verguts，T。（2013）。 去甲肾上腺素系统对神经可塑性的最佳控制的影响。 行为神经科学中的边界，7，160。 if（2013）：4.16 14。 Silvetti*，M.，Wiersema，J.R.，Sonuga-Barke，E。，＆Verguts，T。（2013）。 内侧额叶皮质中的不足增强学习是多巴胺相关动机缺陷的模型。 神经网络，46，199-209。 if（2013）：2.076 15。 Silvetti*，M.，Seurinck，R。，＆Verguts，T。（2013）。 的价值和预测误差估计是ACC中波动率效应的说明：基于模型的fMRI研究。 Cortex，49（6），1627-1635。 if（2013）：6.042Silvetti*，M.，Seurinck，R.，Van Bochove，M。，＆Verguts，T。（2013）。去甲肾上腺素系统对神经可塑性的最佳控制的影响。行为神经科学中的边界，7，160。if（2013）：4.16 14。Silvetti*，M.，Wiersema，J.R.，Sonuga-Barke，E。，＆Verguts，T。（2013）。内侧额叶皮质中的不足增强学习是多巴胺相关动机缺陷的模型。神经网络，46，199-209。if（2013）：2.076 15。Silvetti*，M.，Seurinck，R。，＆Verguts，T。（2013）。的价值和预测误差估计是ACC中波动率效应的说明：基于模型的fMRI研究。Cortex，49（6），1627-1635。if（2013）：6.042