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开放式办公室——新的工作方式
新的工作方式引入了不同的办公空间使用方法。随着笔记本电脑、平板电脑和智能手机的发展，办公室的用途转向“满足需求”的概念。这也意味着员工可以在任何地方工作；例如在家或咖啡馆工作。这个概念称为远程办公。开放式办公空间、协作工作空间或基于活动的工作空间的创建是新工作方式的结果。这些空间的共同点是它们采用开放式布局，来自不同团队的员工在公共房间一起工作。引入开放式工作空间的原因各不相同。主要原因是改善内部沟通、降低房地产成本、促进创造性思维和创新。然而，在引入开放式办公空间时，员工会遇到在一个大公共房间工作带来的负面影响。负面影响的例子包括生产力下降、噪音、温度和疲劳问题、疾病增加以及员工整体幸福感下降。本简报将概述开放式办公空间的优缺点。
入学开放式春季-2025
农业学院博士学位（林业与范围管理）博士（园艺）博士（植物病理）博士（植物育种和遗传学）博士（昆虫学）博士（农业）M.Phil。 （林业与范围管理） （hons。） 农业扩展硕士 （hons。） 开发沟通硕士 （hons。） 农业（园艺）硕士 （hons。） 农业（植物病理学）M.Sc. （hons。） 农业（昆虫学）M.Sc. （hons。） 农业（农业）农业学院博士学位（林业与范围管理）博士（园艺）博士（植物病理）博士（植物育种和遗传学）博士（昆虫学）博士（农业）M.Phil。（林业与范围管理）（hons。）农业扩展硕士（hons。）开发沟通硕士（hons。）农业（园艺）硕士（hons。）农业（植物病理学）M.Sc.（hons。）农业（昆虫学）M.Sc.（hons。）农业（农业）
在开放式域中同时识别和抓住
抽象以帮助人类在日常任务中，机器人需要知道场景中存在哪些对象，它们在哪里以及如何在不同情况下掌握和操纵它们。因此，对象识别和抓握是自主机器人的两个关键功能。大多数最先进的方法都将对象识别视为两个单独的问题，即使两者都使用视觉输入。此外，在训练阶段之后，对机器人的知识固定了。在这种情况下，如果机器人遇到新的对象类别，则必须重新审议以在没有灾难性遗忘的情况下整合新信息。为了解决这个问题，我们提出了一个深度学习体系结构，具有增强的内存能力，以同时处理开放式对象识别并掌握。特别是，我们的方法将对象的多视图视为输入，并共同估计像素的掌握配置以及深度尺度和旋转不变的表示为输出。然后，通过元激活学习技术将获得的表示形式用于开放式对象识别。我们证明了我们的方法能够掌握从未见过的对象的能力，并使用在模拟和现实世界中的现场示例很少示例快速学习新对象类别。我们的方法使机器人平均每类少于五个实例获得有关新对象类别的知识，并在模拟和实体实验实验中获得（高度）混乱的场景（高度）杂乱的场景（高度杂乱的场景）的成功率高于91％。这些实验的视频可在线获得：https：//youtu.be/n9smpuekogk
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。
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开放式vocabulary分割的扩散模型
摘要。开放式摄取分段是分割图像中可以命名的任何事物的任务。最近，大规模的视觉建模导致了开放式摄影片段的重大进展，但付出了巨大的成本，并增加了培训和注释工作。因此，我们询问是否可以使用现有的基础模型来合成特定类别集的按需有效分段算法，从而使其适用于开放式摄影库设置，而无需收集进一步的数据，注释或执行培训。为此，我们提出了Ovdiff，这是一种新颖的方法，它利用生成的文本对图像扩散模型来进行无监督的开放式摄影症。ovdiff合成支持任意文本类别的图像集，为每个类别及其周围环境（背景）创建一组原型。它仅依赖于预先训练的组件，并直接输出合成的分段，而无需训练。我们的方法在一系列基准上显示出很强的性能，在Pascal VOC上的先前工作中获得了超过5％的铅。
开放式学习机器人的目的
摘要 - 1个自主开放式学习（OEL）机器人能够通过与环境的直接互动来累积地获取新技能和知识，例如重新指导内在动机和自我生成的目标。oel机器人对应用程序具有很高的相关性，因为他们可以使用自主获取的知识来完成与人类用户相关的任务。oel机器人遇到了一个重要的限制：这可能导致对知识的获取与完成用户的任务无关。这项工作分析了对这个问题的可能解决方案，该解决方案涉及新颖的“目的”概念。目的指示设计师和/或用户从机器人想要什么。机器人应使用目的的内部表示形式（在此称为“欲望”），将其开放式探索集中在获得有关实现知识的知识的获取。这项工作有助于通过两种方式建立一个计算框架。首先，它根据涉及三级动机层次结构的目的形式化了一个框架：（a）目的； （b）独立领域的欲望； （c）特定领域依赖性国家目标。第二，这项工作突出了框架以下框架的关键挑战，例如：“目的示威问题”，“目的目标基础问题”以及“欲望”之间的“仲裁”。随后，该方法使Oel机器人能够以自主的方式学习，但也可以集中精力符合符合目标和用户的目标的目标和技能。
美国空军的开放式创新
如果空军要保持杀伤力和战备状态，我们必须学会在日益分散的知识环境中调整技术和实践。本论文研究了通过 AFWERX 精心策划的两项努力，这两项努力旨在激发基层解决问题的能力并改革与小企业的研发伙伴关系。回顾一下，第一章激励并描述了国防部（DoD）内部向敏捷性转变的思想，强调了开创性的努力及其挑战。第二章转向 2018 年推出的中队创新基金（SIF），旨在授权面向任务的单位解决能力和效率差距。本章从数据驱动的角度介绍了支出趋势，吸取了行业类似努力的经验教训，并提出了切实步骤来利用 SIF 的潜力作为自下而上的信号来吸引更多的资金来源。第三章评估了小企业创新研究 (SBIR) 计划的现状，并追溯了 AFWERX 下该计划的快速改革，从而在第四章中对这些改革进行了严格的计量经济学评估。这些章节共同为 SIF 指明了前进的方向，同时提供了证据，证明 AFWERX 对 SBIR 的修改正在吸引更理想的申请人群体。
开放式学习机器人的目的
摘要 - 1个自主开放式学习（OEL）机器人能够通过与环境的直接互动来累积地获取新技能和知识，例如重新指导内在动机和自我生成的目标。oel机器人对应用程序具有很高的相关性，因为他们可以使用自主获取的知识来完成与人类用户相关的任务。oel机器人遇到了一个重要的限制：这可能导致对知识的获取与完成用户的任务无关。这项工作分析了对这个问题的可能解决方案，该解决方案涉及新颖的“目的”概念。目的指示设计师和/或用户从机器人想要什么。机器人应使用目的的内部表示形式（在此称为“欲望”），将其开放式探索集中在获得有关实现知识的知识的获取。这项工作有助于通过两种方式建立一个计算框架。首先，它根据涉及三级动机层次结构的目的形式化了一个框架：（a）目的； （b）独立领域的欲望； （c）特定领域依赖性国家目标。第二，这项工作突出了框架以下框架的关键挑战，例如：“目的示威问题”，“目的目标基础问题”以及“欲望”之间的“仲裁”。随后，该方法使Oel机器人能够以自主的方式学习，但也可以集中精力符合符合目标和用户的目标的目标和技能。