XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System计划者
模型预测路径积分方法具有触及 - 远程任务和控制障碍功能
摘要 - 机器人技术的快速进步需要用于在动态和不确定环境中开发和测试安全控制体系结构的Ro-Bust工具。确保机器人技术的安全性和可靠性，尤其是在关键安全应用中，至关重要，推动了实质性的工业和学术努力。在这种情况下，我们扩展了Python/ROS2工具箱CBF套件，该工具箱现在使用Ax-Avoid规范作为成本函数结合了计划者。与模型预测路径积分（MPPI）控制器的集成使工具箱能够满足复杂的任务，同时确保使用控制屏障功能（CBF）的各种不确定性来源的正式安全保证。CBF试剂盒针对使用JAX进行自动分化的速度和二次程序求解的JAXOPT进行了优化。该工具箱支持各种机器人应用，包括辅助导航，人类机器人相互作用和多机器人协调。该工具箱还提供了全面的计划者，控制器，传感器和估算器实现的库。通过一系列示例，我们证明了在不同机器人方案中CBF套件的增强功能。
在线搜索策略：满足用户在数字景观中的需求
- 高级关键字研究工具针对平台特定见解（例如Google关键字计划者） - 确定高转换关键字，趋势和季节性以告知跨平台内容策略 - 竞争对手在各种平台上的搜索可见性和性能（例如semrush，BrightEdge） - 针对竞争对手的性能指标进行基准测试，以识别跨平台机会和差距
COE支持案例研究：发项金-49％改善
最终，UR / Vention团队在完全了解Vention的托盘软件与UR运动计划者之间的相互作用后解决了问题。扭矩测量值进行了准确的量化，从而使Vention的路径计划软件更具侵略性，以更高的速度和加速度运行。更新后，该单元格现在以每分钟8.2个案例运行，满足所需的性能规格。
使用大语言模型增强机器人任务计划
摘要 - 按钮规划功能对于智能机器人在物理世界中自动运行至关重要。但是，基于传统的计划域定义语言（PDDL）方法通常会遭受组合爆炸和无效的计划时间。在本文中，我们以创新的方式提出了使用大型语言模型（LLM）增强机器人任务计划 - 使用LLMS指导PDDL计划者的搜索过程，而不是完全替换PDDL计划。LLMS通过学习的启发式方法指导PDDL计划者的搜索过程，并提供约束推理以减少搜索空间。为了解决LLM的潜在陷阱，在执行阶段添加了验证机制，以验证计划正确性。我们在真实情况下拆卸了寿命电池电池的末端评估了我们的方法。实验结果将纳入计划管道中的LLM可以显着提高计划效率和可伸缩性，同时保持计划有效性。这项研究为将语言模型与经典方法整合在一起，为实用应用增强机器人智能。所提出的框架在增强未来智能机器人系统的任务计划能力方面迈出了坚实的一步。
通过大型语言模型通过人类反馈学习自主驾驶任务
传统的自主驾驶系统主要集中于做出决策而无需人类互动，忽略了人类的决策和人类的偏好，并在复杂的交通情况下忽略了。为了弥合这一差距，我们引入了一个新颖的框架，利用大型语言模型（LLM）从各种模拟场景和环境中学习以人为反馈的方式学习以人为本的驾驶决策。我们的贡献包括一个基于GPT-4的程序MING计划者，该计划者与现有的Carla Simulator无缝集成以了解交通场景并对人类说明做出反应。具体来说，我们建立了人类指导的学习管道，该管道将人类驾驶员的反馈直接纳入学习过程，并存储最佳的驾驶编程政策，以检索增强发电（RAG）。令人印象深刻的是，我们的编程规划师只有50个保存的代码片段，可以匹配基线经过广泛训练的型系统模型（RL）模型。我们的论文强调了LLM驱动的共享自治系统的潜力，从而将自动驾驶系统开发的前沿变得更加互动和直观。
格林斯堡，堪萨斯州，市政厅
在需要的时候支持：在乌克兰，可靠，长期资源数据的可用性是加速可再生能源部署的障碍。计划者正在努力寻找方法来重建和分散俄罗斯的全面入侵，该网格严重损害了网格。公共风资源时间序列数据将支持：•项目可行性评估•计划分散发电•建模弹性并快速过渡到可再生能源。
优化个性化治疗决策 -
Prime Education，LLC（Prime®）遵守ACCME的诚信标准和认可的继续教育的独立性，并符合共同认证。这些标准要求每个人都可以控制CE活动的内容，以披露与不合格公司的所有财务关系。CE活动必须提供公平，平衡的内容，与商业偏见无关，并旨在提高医疗保健的质量。所有涉及临床医学的建议必须基于医学界接受的证据。当控制CE活动内容的个人与不合格的公司之间存在相关的财务关系时，就会出现利益冲突，这可能会偏向他/她的意见和教学。这可能包括获得薪水，特许权使用费，知识产权，咨询费，酬金，股票或其他财务福利。Prime®已确定，审查和减轻所有利益冲突，在提供任何教育活动之前，讲话者，作者，课程董事，计划者，同行评审者或相关人员都会披露。披露关系的披露并不是要在任何演讲中暗示或宽恕偏见，而是为了为参与者提供可能对他们对演示文稿的评估至关重要的信息。这些材料中包括了针对演讲者，作者，课程董事，计划者，同行评审者和/或相关人员的披露信息。
主要教育
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增强老年人的疫苗摄取，支持与患者进行对话
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cv.pdf -subbarao kambhampati-亚利桑那州立大学
•自动化计划（AI）：大型Langauge模型（LLMS）的规划和推理功能。计划合成，时间，时间，部分可访问和随机世界。计划合成的启发式方法。用于计划的多目标优化。推理以表达的行动。调度。加速学习以协助计划者。约束满意度和操作研究技术。计划在自动化制造和空间自主权上的应用。