我们介绍了Cyberdemo,这是一种用于机器人模仿学习的新方法,该方法利用了模拟人类的策略来实现现实世界的任务。通过在模拟环境中纳入广泛的数据增强,CyberDemo在转移到现实世界中的传统现实世界中的表现优于传统的现实世界中的演示,从而处理了多样化的物理和视觉条件。无论其负担能力和在数据收集中的便利性如何,Cyberdemo Opper-pers-pers-pers-pers of-lip-term-term of基线方法在跨不同任务的成功率方面,并具有以前未见的对象的普遍性。例如,尽管只有人类的示范插入三瓣,但它仍可以旋转新型的四阀和五角谷。我们的研究证明了模拟人类示范对现实世界灵活操纵任务的重要潜力。更多详细信息可以在https://cyber-demo.github.io/
摘要 本研究的目的是研究电脑游戏(益智游戏 Moument Valley 和模拟游戏 SimCity)对患有特定学习障碍(阅读、写作、数学)学生的工作记忆和空间视觉感知的影响。本研究的调查是半实验研究,前测和后测采用单组,统计方法为混合方差分析。统计人群是德黑兰复活四所女孩 Maad 小学三年级、四年级、五年级、六年级的全部 216 名学生,其中 10 人通过随机抽样和可用抽样进行测量。为了收集信息,使用了(Susan pickering 工作记忆测试、Visconsin 卡片分类测试和 Frostig 测试)。结果表明,特定学习障碍(阅读、写作、数学)学生与正常学生在工作记忆和空间视知觉等方面存在差异,而电脑游戏(益智游戏 Moument Valley 和模拟游戏 SimCity)对特定学习障碍(阅读、写作、数学)学生的工作记忆和空间视知觉有影响。 关键词:工作记忆 空间视知觉 学习障碍 电脑游戏 引言 特定学习障碍是指一组异质性障碍,其特征是在言语、阅读、写作、答题或数学技能的习得和使用上存在显著差异。学习障碍是一种在使用口头或书面语言方面存在一种或多种显著障碍,在听、想、说、读、写、拼写或进行数学计算的能力上存在缺陷。特定学习障碍是一种影响儿童接收、处理、分析或存储信息能力的问题。这种障碍会使儿童难以阅读、写作、拼写或解决数学问题 [1]。学生特定学习障碍的主要特征包括:自然智力水平、学习成绩低于预期、学习速度慢、认知发展、教育基础重复、学习水平差异、不同学习、课程学习。能力和技能之间存在显著差异,注意力范围狭窄[2]。换句话说,他们尽管智力正常,却无法学习,虽然成长的各个方面与生物成熟度有直接关系,但一般认为生物和非生物因素都可以发挥作用[3]。人类的学习工具随着环境而变化。如果今天的儿童和青少年
摘要 - 植物材料对行星科学,建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是,颗粒材料的动力学很复杂,并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元(GPU)的颗粒材料的系统,并表明该模拟足够快,可以通过增强学习算法进行基础培训,目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学,以及算法技术,用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测,以及用于最小化Warp Divergence的编程技术,以最大程度地构建单层构造(构建多项)。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统,并将模拟器作为开源工具发布。
有20种不同类型的氨基酸,每个成熟的mRNA均由四种类型的氮基(A,U,G,C)组成。在三组组中,四个氮基碱的组合给出了64个密码子,即相同的氨基酸可以由多个裂纹编码。因此,遗传密码是退化的。
•类似于数字转换 / pelgrom•通信系统的RF模拟障碍模型模拟:应用于OFDM的基于DM的收发器 / SMAINI•用于数字校准的方法,用于模拟电路和Systems / kayal•全数字频率频率•在深层cmos / stassibor cmos / stassizer cmos / stassize intural cmos / satasski / satasski•sansigs / sansigs•sansigs•sansy•sansys kay sanse• •基于电荷的MOS晶体管建模:低功率和RF IC设计 / ENZ的EKV模型•了解Delta-Sigma数据转换器 / PAVAN•了解Delta-Sigma数据转换器 / Schreier < / div>
摘要 - 本文介绍了与空中操纵器合作的硬件模拟器。模拟器为用户提供了适用于人冲水器交互活动的逼真的触觉反馈。测量硬件界面和Human/环境之间交换的力,并提供给动态模拟的空中操纵器。反过来,模拟的空中平台将其位置反馈到硬件,从而使人类能够感觉到并评估相互作用的效果。除了人冲洗操作器的合作外,模拟器还提供了发展和测试空中操纵中的自主控制策略。因此,对拟议系统的有效性以及两个案例研究进行了评估:一个协作任务,其中人类操作员将工具附加到机器人最终效用器和一个自动鸟分流器的安装任务。
Q.1 (a) L1 CO1 PO1 (b) L2 CO1 PO1 (c) L2 CO1 PO1 Q.2 (a) L2 CO2 PO1, PO2 (b) L2 CO2 PO1, PO2 (c) L2 CO2 PO1, PO2 Q.3 (a) L3 CO2 PO1, PO2, PO3 (b) L3 CO2 PO1, PO2, PO3 (c) L1 CO2 PO1 Q.4 (a) L3 CO2 PO1, PO2, PO3 (b) L3 CO2 PO1, PO2, PO3 (c) L2 CO2 PO1, PO2 Q.5 (a) L2 CO3 PO1, PO2, PO3 (b) L2 CO2 PO1, PO2 (c) L1 CO2 PO1, PO2 Q.6 (a) L2 CO2 PO1, PO2 (b) L2 CO2 PO1, PO2 Q.7 (a) L2 CO3 PO1, PO2, PO3 (b) L3 CO3 PO1,PO2,PO3 Q.8 (a) L2 CO3 PO1,PO2,PO3 (b) L2 CO3 PO1,PO2,PO3 (c) L1 CO3 PO1 Q.9 (a) L3 CO4 PO1,PO2,PO3 (b) L2 CO4 PO1,PO2 Q.10 (a) L2 CO4 PO1,PO2 (b) L2 CO5 PO1,PO2,PO3
航天器发射器用于将有效载荷和机组人员运送到低地球轨道和地球同步转移轨道。有效载荷放置在发射器的整流罩内。不同的国家使用不同的发射器,每个发射器都有不同的振动和热要求。美国使用 Delta IV、Atlas V、Falcon 9 和 Falcon Heavy。俄罗斯使用 Zenit 发射器。欧洲使用 Vega 和 Ariane 5,中国使用 CZ5。每个发射器都有不同的振动、热和尺寸要求,卫星必须满足这些要求才能安全地将其发射到太空。有限元分析将对卫星的给定要求进行建模,以确定应使用的发射器。卫星的形状和大小各不相同,而且从来都不是相同的。对结构振动和热要求进行建模对于保护有效载荷和发射器非常重要。
本文介绍了GenH2R,这是一个学习基于远见的人类到机器人(H2R)han-dover技能的框架。目标是为机器人配备能够以各种复杂轨迹的人类传递的几何形状可靠接收对象。我们通过通过全面的解决方案进行大规模学习H2R移交,包括程序模拟资产创建,自动演示式概述和有效的模仿学习。我们利用大型3D模型存储库,敏感的GRASP生成方法和基于曲线的3D动画来创建名为GenH2R-SIM的H2R交换模拟环境,并通过三个尺度级传递了现有模拟器中现有模拟器中的场景数量。我们进一步引入了一种蒸馏友好的演示生成方法,该方法自动产生了一百万个适合学习的高质量演示。最后,我们提出了一种4D模仿的学习方法,该方法通过将来的预测目标增强,以将示范示例提炼为视觉运动切换政策。在所有情况下,模拟器和现实世界中的实验评估都表现出比基线的显着提高(至少 +10%的成功率)。
