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World File Search System迭戈
10.30主题迭戈·芬塔托（CNR-irs），进步和...
14.30主题演讲Luca Centurioni（Scripps的海洋学机构），与地面漂流者在空气接口处对基本气候和海洋变量的原位观察：持续的全球网络和目标阵列（极端事件和极性事件和极性区域）
：迭戈铺设，迭戈评估香蕉衍生的腐蚀控制抑制剂
摘要本研究研究了香蕉皮提取物作为A36钢的腐蚀抑制剂的有效性，以满足基础设施维持中可持续解决方案的需求。受控的腐蚀暴露测试是在用香蕉皮提取物处理的钢板上进行的，以不同的浓度（0％，5％，10％和15％）进行。表面特征。在整个测试中监测pH和电导率。使用重量表表征确定腐蚀速率。使用通用测试机进行了机械测试，包括应力 - 应变行为分析。结果表明，香蕉皮提取物可显着增强A36钢的耐腐蚀性。较高的抑制剂浓度，尤其是在15％的情况下，导致了机械性能的改善，例如最终应力，屈服应力，弹性，弹性和韧性的模量。SEM分析揭示了保护性化学吸附层的形成，而比色法表明随着抑制剂浓度的增加，可以更好地保存钢的表面特征。香蕉皮提取物是对民用基础设施腐蚀保护的有前途且可持续的替代方法。抑制剂的有效性随较高的浓度增加，从而防止腐蚀并增强钢的机械完整性。农业废物作为功能腐蚀抑制剂的利用促进了循环经济原则。通过重新利用香蕉皮，该研究有助于可持续的工程实践，
通过基于模型的强化学习 /作者的双重钟摆的学习控制= Alberto的Dalla Libera； Turcato，Niccolò； Giocomuzzo，朱利奥；卡利，鲁格罗；罗梅雷斯，迭戈 /creationdate = 2024年10月17日 /主题=机器人学习，机器人技术< /div>
在这份简短的报告中，我们介绍了我们的团队实施的强化学习（RL）[1]来应对在IROS 2024 1举行的第二次AI奥运会竞赛的模拟阶段。The algorithm we employed, Monte- Carlo Probabilistic Inference for Learning COntrol (MC- PILCO) [2], is a Model-Based (MB) RL algorithm that proved remarkably data-efficient in several low-dimensional benchmarks, such as a cart-pole, a ball & plate, and a Furuta pendulum, both in simulation and real setups.mc-pilco也是赢得本次比赛第一版的算法[3]。mc-pilco是MB策略梯度算法的一部分。它通过与系统进行交互来利用收集的数据来得出系统动力学模型并通过模拟系统来优化策略，而不是直接在系统数据上优化策略。应用于物理系统时，这种方法可以比无模型（MF）解决方案高表现和数据效率高。本文的组织如下：第二部分介绍了竞争的目标和设置。第三部分介绍了MC-PILCO算法。 第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。第三部分介绍了MC-PILCO算法。第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。
使用多模式LLM /作者= Kambara，Motonari的人类行动理解基于机器人计划； Hori，Chiori； Sugiura，Komei； ota，kei; Jha，Devesh K。； Khurana，Sameer； Jain，Siddarth； corcodel，radu;罗梅雷斯，迭戈； Le Roux，Jonathan /CreationDate = 2024年6月11日 /受试者=人工智能，计算机视觉，机器人技术，语音< /div>
摘要在未来的智能家居中，机器人有望处理日常任务，例如烹饪，取代人类的参与。为机器人自主获得此类技能是高度挑战的。因此，现有方法通过通过监督学习来控制真实的机器人和培训模型来解决此问题。但是，长途任务的数据收集可能非常痛苦。为了解决这一挑战，这项工作着重于从人类视频中生成动作序列的任务，展示了烹饪任务。通过现有方法为此任务而生成的动作序列的质量通常不足。这部分是因为现有方法不会有效地处理每个输入模式。为了解决此问题，我们提出了Avblip，这是一种用于生成机器人动作序列的多模式LLM模型。我们的主要贡献是引入多模式编码器，该编码器允许多种视频，音频，语音和文本作为输入。这使下一个动作的生成可以考虑到人类的语音信息和环境产生的音频信息。结果，在所有标准评估指标中，所提出的方法优于基线方法。
使用大型语言模型进行部分可观察的机器人任务 /作者= Sun，Lingfeng的互动计划； Jha，Devesh K。； Hori，Chiori； Jain，Siddarth； corcodel，radu;朱，Xinghao; tomizuka，masayoshi；罗梅雷斯，迭戈 /creationdate = 5月14日，2024年 /object = robotics < /div>
抽象设计机器人代理执行开放词汇任务一直是机器人技术和AI的长期目标。最近，大型语言模型（LLM）在创建用于执行开放词汇任务的机器人代理方面取得了令人印象深刻的结果。但是，在不确定性的存在下为这些任务进行规划是具有挑战性的，因为它需要“经过思考链”推理，从环境中汇总信息，更新状态估计以及基于更新的状态估计来生成操作。在本文中，我们提出了一种使用LLM的部分可观察到的任务的交互式计划技术。在拟议的方法中，LLM用于使用机器人从环境中收集丢失的信息，并从收集的观测值中推断出基本问题的状态，同时指导机器人执行所需的操作。我们还通过自我教学使用了精致的Llama 2模型，并将其性能与像GPT-4这样的预训练的LLM进行比较。在仿真和现实环境中的几个任务上都证明了结果。
与妊娠糖尿病相关的代谢变化和并发症。迭戈·西弗雷多·桑托斯·纳西奥1，阿曼达·托雷斯·德·多丹2，
简介：妊娠糖尿病（DMG）是一种从不耐受到妊娠期诊断到不同程度的疾病，到妊娠三个月的疾病。妊娠的特征是几种使糖尿病态的因素，因为胰岛素和碳水化合物代谢的变化是为了使葡萄糖更容易被胎儿进入。目的：根据科学文献，与妊娠糖尿病相关的主要代谢变化。方法论：这是一项定性研究，是指一项综合文献综述，介绍了对完整分析的研究的综合，组织了这些研究，以详细说明有关既定主题的结果，并于2023年8月进行。结果：妊娠糖尿病引起的主要代谢变化是多龙族，在25％的病例中，肾上腺炎和尿液感染，高血压综合征，酮酸综合症，高血糖症，高血糖症以及2型DM的发展风险以及血管造成的视网膜损伤和血管造成的视网膜损伤。这些与高血糖相关的代谢变化可能导致孕妇流产的风险更高。关键字：糖尿病；怀孕;代谢变化结论：因此，由于妊娠期妇女体内的各种变化，有必要与妊娠糖尿病（DMG）的孕妇更加护理，因此多专业团队准备指导和治疗方法，以至于受众需要筛查，从血糖筛查到递送的血糖筛查，避免造成疾病，避免出现严重的代理和更多的定性，并有可能发生变化。
NSF 迭戈·加西亚 (DIEGO GARCIA) 薪酬权益 - Navy.mil
这是粗略估计 – 截至 7 月 22 日 **** 每个薪资期都有波动*** 薪资等级 1 至 15 级 16 至 EOM 总计 薪资等级 1 至 15 级 16 至 EOM 总计 E1 $110.09 $117.43 $227.52 W2 $176.24 $187.99 $364.23 E2 $113.40 $120.96 $234.36 W3 $187.58 $200.09 $387.67 E3 $117.65 $125.50 $243.15 W4 $206.48 $220.25 $426.73 E4 $121.90 $130.03 $251.93 O1 $135.13 $144.14 $279.27 E5 $135.13 $144.14 $279.27 O2 $164.90 $175.90 $340.80 E6 $144.11 $153.72 $297.83 O3 $181.91 $194.04 $375.95 E7 $159.71 $172.35 $332.06 O1E $159.71 $170.35 $330.06 E8 $170.10 $181.44 $351.54 O2E $176.24 $187.99 $364.23 E9 $187.58 $200.09 $387.67 O3E $200.34 $213.70 $414.04 O4 $212.62 $226.80 $439.42 O5 $219.24 $233.86 $453.10 O6 $219.24 $233.86 $453.10 **** 这些数字基于军衔和不同的服役年限*** ***强烈建议您根据军衔和服役时间计算您的 COLA BAES***