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病例报告：与GABA-B抗体相关的自身免疫性脑炎模仿脑梗塞
与GABA-B抗体相关的自身免疫性脑炎在其临床表现中有所不同。 无需测试血清或脑脊液中抗GABA-B抗体，该疾病很难与其他一些疾病区分开。 脑损伤通常通过内侧颞叶或海马的磁共振成像（MRI）检测到。 我们描述了由抗GABA-B抗体引起的自身免疫性脑炎的患者，该抗体出现了初始局灶性癫痫。 这位65岁的男子报告说，在向急诊科（ED）提交之前，记忆力丧失，癫痫发作和意识改变。 左臂显示出疼痛刺激的自主运动减少，MRI在T2上的左额叶中表现出异常的高强度，并且流体累积的反转恢复序列，受限的扩散和脑血流降低。 对比增强的T1加权MRI显示涉及皮质和皮层白质的陀螺增强。 计算机断层扫描血管造影仪未识别罪魁祸首。 对自身免疫性脑炎相关的血清抗体进行筛查显示抗GABA-B抗体。 皮质类固醇，静脉免疫球蛋白治疗和血浆置换的过程并没有真正改善症状。 在这种特殊情况下，患者没有癌症。 然而，随后的分析和诊断引起了怀疑肺肿瘤。 但是，由于患者的死亡，这无法确认。与GABA-B抗体相关的自身免疫性脑炎在其临床表现中有所不同。无需测试血清或脑脊液中抗GABA-B抗体，该疾病很难与其他一些疾病区分开。脑损伤通常通过内侧颞叶或海马的磁共振成像（MRI）检测到。我们描述了由抗GABA-B抗体引起的自身免疫性脑炎的患者，该抗体出现了初始局灶性癫痫。这位65岁的男子报告说，在向急诊科（ED）提交之前，记忆力丧失，癫痫发作和意识改变。左臂显示出疼痛刺激的自主运动减少，MRI在T2上的左额叶中表现出异常的高强度，并且流体累积的反转恢复序列，受限的扩散和脑血流降低。对比增强的T1加权MRI显示涉及皮质和皮层白质的陀螺增强。计算机断层扫描血管造影仪未识别罪魁祸首。对自身免疫性脑炎相关的血清抗体进行筛查显示抗GABA-B抗体。皮质类固醇，静脉免疫球蛋白治疗和血浆置换的过程并没有真正改善症状。在这种特殊情况下，患者没有癌症。然而，随后的分析和诊断引起了怀疑肺肿瘤。但是，由于患者的死亡，这无法确认。通过检测针对神经或神经胶质细胞的自身抗体，可以通过发现许多神经系统和精神症状复合物中自身免疫性脑炎的早期和特定诊断。这从根本上改变了对这组疾病的免疫治疗方法的方法，以及对潜在的病理生理学和触发因素的理解。新的自身抗体数量仍在增长，需要定期更新抗体诊断状态，相关肿瘤的频率以及抗体特异性的临床症状谱系，包括人格变化和认知障碍，从癫痫发作，运动障碍，运动障碍，植物和植物性和植物性疾病，营养和植物性疾病，植物性疾病，植物性和意识分离。
行为克隆您需要的一切吗？了解模仿学习中的视野
模仿学习（IL）旨在通过从演示中学习来模仿专家在顺序决策任务中的行为，并已广泛应用于机器人技术，自动驾驶和自动回归文本生成。最简单的IL方法是行为克隆（BC），被认为会导致样本复杂性，并对问题视野的不利二次依赖性依赖，激发了各种不同的在线算法，这些算法在对数据的更强假设以及学习者访问专家的访问方面具有改进的线性范围依赖性。我们从学习理论的角度重新审视了离线和在线IL之间的明显差距，重点是可实现的/良好的设置，其中包括一般政策类别，包括深层神经网络。通过对对数损失的行为克隆进行新的分析，我们表明，只要（i）控制累积回报的范围，并且（ii）控制政策类别的监督学习复杂性的适当概念。将我们的结果专门用于确定性的固定策略，我们表明，离线和在线IL之间的差距比以前想象的要小：（i）可以在密集的奖励下实现离线IL的线性依赖性（与以前仅在线iL中可以实现的知识相匹配）； （ii）在政策类别的情况下，在线IL也无法随着对数损失的影响，即使在Manign MDP中也无法改善离线IL。我们通过对标准RL任务和自回归语言生成的实验来补充我们的理论结果，以验证我们发现的实际相关性。
使用模仿学习来实施智能机箱的控制编排
摘要：尽管对超级驱动系统的控制分配取得了进步，但仍需要进行全面，优化和安全的解决方案。传统方法虽然成熟，但仍与耦合非线性分配的复杂性以及对广泛的计算资源的需求斗争。机器学习可以通过其概括和适应能力来提供显着的优势，尤其是在使用线性近似来减轻计算负担或尚不确定执行器的有效性时。模仿学习的最新进展，尤其是行为克隆和深入的强化学习，已经在解决这些挑战方面表现出了有希望的结果。本文旨在确定在控制编排中使用机器学习的潜力，以使智能机箱超越分配问题，包括跨系统，资源平衡以及安全性和性能限制的交互管理。我们提出了一组我们认为与实验有关的技术，以解决智能底盘系统中控制分配的潜在挑战和复杂性，这些挑战将在即将到来的文章中进行测试。
模仿学习2-机器人学习
（i）学习πθ1：z 7→u（z包含一些“地面真相”数据，例如状态，交通信号灯，邻居行为）（ii）使用πθ1生成数据d = {（x i 1：t i 1：t i，u I 1：t i）} n i = 1（iii）
在农业机器人技术中利用模仿学习
模仿学习（IL）是机器学习中新兴的边界，在各个领域中拥有巨大的希望。近年来，其整合到机器人技术中引起了极大的兴趣，从而在自主控制过程中取得了重大进步。本文提出了一个详尽的见解，重点是在农业机器人技术中实施模仿学习技术。该调查严格研究了利用模仿学习来应对关键农业挑战的各种研究努力。从方法论上讲，这项调查全面研究了农业机器人技术中模仿学习应用的多方面方面。调查涵盖了可能通过模仿学习，对特定模型和框架的详细分析以及对调查研究中采用的绩效指标进行详尽评估的农业任务的识别。此外，它还包括机器人技术领域中的模仿学习技术与常规控制方法之间的比较分析。从这项调查中得出的结果揭示了对模仿学习在农业机器人技术中的应用的深刻见解。这些方法是因为它们有可能在农业环境（例如精确耕作）中显着改善动态和高维操作空间的任务执行的潜力。尽管有前途的进步，但该调查还是讨论了IL必须克服的数据质量，环境变异性和计算限制的巨大挑战。该调查还涉及实施此类技术的道德和社会含义，强调需要强大的政策框架来管理自动化的社会影响。这些发现具有实质性的含义，展示了模仿学习在农业机器人技术中彻底改变过程的潜力。这项研究极大地有助于设想在农业机器人领域内的创新应用和工具，有望提高机器人农业系统的生产率和效率。它强调了各种农业过程中显着增强的潜力，并发出信号
人类阴影和人类模仿
摘要：建立与人类具有类似形式的机器人的主要论点之一是，我们可以利用大量的人类数据进行培训。然而，由于人类感知和控制的复杂性，在形态和驱动中人类和人之间的身体差距挥之不去，并且缺乏针对类人形生物的数据管道来学习自主技能，因此，这样做在实践中仍然具有挑战性。在本文中，我们引入了一个用于类人动物的全栈系统，以从人类数据中学习运动和自主技能。我们首先使用现有的40小时人类运动数据集进行强化学习，以训练低级政策。此政策将转移到现实世界，并允许人形机器人仅使用RGB摄像机实时跟随人体运动，即阴影。通过阴影，人类操作员可以伸缩人形生物来收集全身数据，以学习现实世界中的不同任务。使用收集的数据，我们进行了监督的行为克隆以使用以自我为中心的视觉训练技能政策，从而使类人动物可以通过模仿人类技能来自主完成不同的任务。我们在定制的33-DOF 180厘米类人动物上演示了该系统，自主完成任务，例如佩戴鞋子站起来和行走，从仓库架上卸下对象，折叠运动衫，重新排列的物体，打字，并以60-100％的成功率迎接了最多40张示范的60-100％成功率。关键字：人形生物，全身控制，从人类数据中学习
对比的模仿学习语言指导多...
摘要：开发能够执行各种操纵任务的机器人，在自然语言指示和复杂的现实世界环境的视觉观察的指导下仍然是机器人技术的重大挑战。这样的机器人代理需要了解语言命令并区分不同任务的要求。在这项工作中，我们提出σ-代理，这是一种用于多任务机器人操作的端到端模仿学习代理。σ-代理结合了共同的模仿学习（对比IL）模块，以增强视觉语言和电流未来表示。引入了用于汇总代表性语义信息的有效，有效的多视图询问变压器（MVQ形式）。σ-代理在18个rlbench任务中的不同设置下显示出对最新方法的显着改善，平均超过RVT [1]。2％和5。分别在10和100个示范培训中9％。σ-代理在5个现实世界中的单个掌握任务中也通过单个策略实现了62％的成功率。
工业政策模仿：匹配《减少通货膨胀法》的危险，以吸引炮台工厂Greig Mordue，Bertha Vallejo DOI：10.1
摘要：美国IRA在2022年的实施大大改变了美国与汽车相关的工业政策的做法。我们仔细检查了其对加拿大第三国的影响，在此，在对IRA的响应中，已承诺将超过420亿的CAD确保三个电池工厂，价值190亿辆。我们研究的目的是确定加拿大政府提供的激励套餐是否确实是确保投资的必要条件，以及加拿大是否可以期望获得与类似支持的人相媲美的利益，在美国构思IRA的情况下会产生。基于我们的分析，加拿大提供实质性激励措施的义务不能保证与核心汽车国家的福利。因此，作为一个半外交汽车国家，加拿大的三个新电池厂不太可能产生类似国家的核心国家的结果，从而对加拿大战略的有效性产生了疑问。
dabi：使用图像的基于双边控制的模仿学习对数据增强方法的评估
摘要 - 自主机器人操纵是一个复杂且不断发展的机器人领域。本文着重于模仿学习中的数据增强方法。模仿学习包括三个阶段：从专家那里收集数据，学习模型和执行。但是，收集专家数据需要手动努力，并且耗时。此外，由于传感器具有不同的数据采集间隔，因此需要进行预处理，例如降采样以匹配最低频率。下采样可实现数据的增加，还有助于机器人操作的稳定。鉴于此背景，本文提出了使用称为“ dabi”的图像的基于双边控制的模仿学习的数据增强方法。Dabi以1000 Hz收集机器人关节角，速度和扭矩，并使用以100 Hz捕获的Gripper和环境相机的图像作为数据增强的基础。这可以使数据增加十倍。在本文中，我们仅收集了5个专家演示数据集。，我们使用非构成数据集和两种增强方法训练了双边对照模型，用于比较实验并进行了现实世界实验。结果证实了成功率的显着提高，从而证明了达比的有效性。有关其他材料，请检查：https：//mertcookimg.github.io/dabi