XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System鸟足
grem：具有四足机器人的专家的通才机器人模型
摘要 - 多任务机器人学习在应对多样化和复杂方案方面具有重要的重要性。但是，在收集培训数据集的性能问题和困难中，当前的方法受到了阻碍。在本文中，我们提出了细菌（通才机器人模型）。我们利用离线加强学习来优化数据利用策略，以从演示和亚最佳数据中学习，从而超过了人类示范的局限性。此后，我们采用基于变压器的VLA网络来处理多模态输入和输出操作。通过引入Experts结构的混合物，细菌允许使用更高的整个模型容量的推理速度更快，从而解决了有限的RL参数的问题，从而在控制计算成本的同时增强了多任务学习中的模型性能。通过一系列实验，我们证明了细菌在所有任务中都优于其他方法，同时还验证了其在培训和推理过程中的效率。此外，我们发现了其获得新兴技能的潜力。此外，我们贡献了Quard-Auto数据集，该数据集自动收集以支持我们的培训方法并促进多任务四倍的机器人学习中的进步。这项工作提出了一种新的范式，用于降低收集机器人数据和推动多任务学习社区进度的成本。您可以通过链接：https：//songwxuan.github.io/germ/到达我们的项目和视频。
2024羽毛采样协议
拉动尾羽时，少量的皮肤细胞仍附着在鱿鱼的尖端上。这些皮肤细胞是可用于确定单个鸟类的种群起源的宝贵DNA来源。此外，羽毛本身的一部分也可以用于稳定的同位素分析，该分析可以提供有关羽毛生长的位置（至少纬度）的重要信息。我们建议在每只鸟的带过程中收集两条尾羽。这不包括啄木鸟的啄木鸟和尾羽对于觅食至关重要的猎物。对于这些物种，10个身体羽毛就足够了。在同一季节，无需从同一个人那里收集羽毛。
足细胞：先天和适应性免疫十字路口的肾小球前哨
1肾脏 - 胰腺移植，迈阿密移植学院，迈阿密米勒大学迈阿密米勒大学医学院，佛罗里达州迈阿密，佛罗里达州迈阿密，2研究，迈阿密米尔勒大学医学院，佛罗里达州迈阿密米尔勒学院，伊斯兰教派和医学院Katz家族肾脏科学和高血压部，美国佛罗里迈阿密移植研究所，迈阿密米勒大学医学院，美国迈阿密，美国迈阿密4号，迈阿密米勒大学迈阿密米勒大学医学院迈阿密米勒大学医学院手术系4个移植病理学，美国佛罗里达州迈阿密大学医学院，美国迈阿密大学，迈阿密肾科，迈阿密近米，迈阿密近米，迈阿密级别，迈阿密级别，迈阿密近科，迈阿密米勒大学医学院迈阿密迈阿密大学医学院迈阿密大学迈阿密大学医学院迈阿密移植学院移植，美国迈阿密米勒大学医学院，佛罗里达州迈阿密大学医学系7卡兹肾脏科和高血压家族分部
一块石头两只鸟：抗炎支气管扩张剂AS ...
持续的冠状病毒疾病2019年（COVID-19）受到严重急性呼吸综合症2（SARS-COV-2）引起的大流行，对全世界的公共卫生构成了巨大威胁。虽然疫苗接种对于减少病毒传播和衰减疾病严重程度至关重要，但SARS-COV-2-2疫苗的高突变率的性质降低了，敦促快速开发Covid-19疾病的有效疗法。但是，由于过程漫长的过程和高成本，开发新型药物仍然极具挑战性。另外，在市场上重新利用现有药物是打击Covid-19的大流行的快速安全策略。支气管扩张剂是炎症性肺部疾病的第一线药物，例如哮喘和慢性阻塞性肺疾病（COPD）。与对COVID-19的其他抗炎性药物相比，支气管扩张剂的独特之处在于它们既具有抗炎和支气管扩张性能。支气管扩张剂的双重性能是否赋予了与19 covid-19重新使用的更大潜力。实际上，最近出现了临床和临床前研究，以调查支气管扩张剂的益处，例如Assalbutamol，formoterol和Theophylline在治疗Covid-19中，其中许多研究表明，人们表现出令人鼓舞的效率对减弱性肺炎疾病的效率和其他相关症状。为了综合地了解COVID-19与支气管扩张剂的最新进展，该综述将总结该领域的最新发现，并强调支气管调节剂作为治疗方法的有希望的临床益处，并可能对COVID-19的治疗选择，重点是β2受体抗剂，抗酸性药物，抗酸性药物和抗酸性药物。
跟踪美国大西洋外陆架区域迁徙岸鸟的运动
2021年1月的作者：帕梅拉·H·洛林（Pamela H. Loring），美国鱼类和野生动物服务局（USFWS），迁徙鸟类部，哈德利（Hadley），马·阿里尔·K·伦斯克（Ma Ariel K.海洋环境的化学与生物学，大学。of Oldenburg, Germany Marley Aikens, Trent University, Peterborough, ON, Canada Alexandra M. Anderson, Trent University, Peterborough, ON, Canada Yves Aubry, Canadian Wildlife Service, Québec, QC, Canada Evan Dalton, Manomet Inc., Manomet, MA, USA Amanda Dey, New Jersey Division of Fish and Wildlife, Trenton, NJ, USA Christian弗里斯（Friis），加拿大野生动物服务局，多伦多，安大略省，加拿大戴安娜·汉密尔顿，艾里森山大学，萨克维尔，NB，加拿大，丽贝卡·霍尔伯顿，缅因州缅因州大学，奥罗诺大学，美国，美国，美国杜布拉·克里恩斯基，纽约市奥杜邦，纽约州纽约州纽约州纽约州纽约州纽约州，美国戴维·米兹拉希（New dy david） Partnerships LLC，新泽西州格林威治，美国凯特琳·帕金斯，纽约市奥杜邦，纽约，纽约，美国，美国，朱莉·帕奎特，加拿大野生动物服务局，萨克维尔，NB，加拿大菲西西亚·桑德斯，南卡罗来纳州，南卡罗来纳州，南卡罗来纳州，麦克莱伦斯维尔，麦克莱伦维尔，美国南卡罗来纳州麦克莱伦·史密斯，美国，美国国家，美国国家 /地区。 CollègeDelaPocatière，LaPocatière，QC，加拿大加拿大Andrew Vitz，马萨诸塞州渔业与野生动物部，马萨诸塞州韦斯特伯勒，美国，美国，Paul A. Smith，环境与气候变化，加拿大科学与气候变化，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大，在Boem Intra Intra Intra Intra Intra Intra Intra Intra Intra-Agency Inno No.M18PG00021由美国内政部美国鱼类和野生动物服务部迁徙鸟类300 Westgate Center Br. Hadley博士，马萨诸塞州01035M18PG00021由美国内政部美国鱼类和野生动物服务部迁徙鸟类300 Westgate Center Br. Hadley博士，马萨诸塞州01035
风对雌雄异形翱翔鸟飞行决策的性别特异性影响
图 4 基于隐马尔可夫模型估计的白天克罗泽特和南乔治亚岛觅食的雌性和雄性漂泊信天翁 Diomedea exulans 与风速（a–b、e–f、i–j、m–n；海拔 10 米）和风向相对于鸟类轨迹（c–d、g–h、k–l、o–p）的转换概率。显示的主要行为转换如下：定向飞行到区域限制搜寻（a–d），搜寻到定向飞行（e–h），搜寻到休息（i–l）和休息到搜寻（m–p）。由于从定向飞行到休息和从休息到搜寻的转换概率为零，我们认为从休息到搜寻的转换代表起飞行为，从搜寻到休息的转换代表降落在海面上。模型估计的系数以雌性（实线）和雄性（虚线）的黑线表示，95% 置信区间以灰色阴影表示。请注意，y 轴范围不同
使用 Unitree A1 四足机器人构建基于视觉的 AI 演示器
展示人工智能 (AI) 能力的挑战之一是找到有效的方式来以切实的方式展示其能力。在本文中，我们使用 Unitree A1 四足机器人展示了一个基于视觉的 AI 演示器。该演示器旨在供苏黎世应用科技大学人工智能中心 (CAI) 使用，以在现实环境中展示 AI 的能力，例如展览。为了实现这一点，我们开发了一个应用程序，允许机器人响应四种特定的手势。该软件从机器人的集成摄像头接收实时图像，并利用 MediaPipe 框架进行手部跟踪和界标点生成，这些界标点实时显示在远程 PC 上。我们根据 3768 个手势记录训练的逻辑回归模型随后会检测站在机器人前面的用户做出的手势。该模型与机器人的系统进行通信，允许通过用户界面控制其检测和姿势。在我们的实验室测试中，机器人展示了每个手势的平均准确率为 91%。然而，我们发现在强光或弱光环境中，机器人的性能不太可靠，准确率仅为 70%。为了提高机器人在这些条件下的性能，我们建议实施额外的算法或微调 MediaPipe 管道。总的来说，我们的演示器为 CAI 部门提供了一个展示 AI 的宝贵工具，因为它允许观众使用直观的手势与机器人互动，并通过观察机器人的即时反应来亲身体验 AI。
vero：带有真空清洁剂的四足机器人，用于垃圾垃圾
摘要 - 如今，上线对许多生态系统的平衡构成了重大威胁。一个例子是大海，垃圾来自海岸和城市，通过排水沟，街道和水道，在分解过程中释放有毒的化学物质和微塑料。垃圾去除通常是由人手动执行的，这本质上会降低可以从环境中有效收集的废物量。在本文中，我们提出了一个新颖的四足机器人原型，由于其自然机动性，它能够自主收集烟头，这是全球第二常见的最常见的无垃圾废物，在很难触及轮式和追踪机器人的地形上。我们方法的核心是用于垃圾检测的卷积神经网络，其次是时间优化的计划者，用于减少收集所有目标对象所需的时间。精确的垃圾去除，该过程驱动了真空吸尘器的喷嘴，该清洁器连接到检测到的香烟屁股顶部的机器人腿上之一。由于喷嘴的这种特殊位置，我们能够执行收集任务，而无需停止机器人的运动，从而大大增加了整个过程的时间效率。在六个不同的室外场景中进行了广泛的测试，以显示我们的原型和方法的性能。对作者的最佳知识，这是第一次提出这种设计和方法并在腿部机器人上成功测试。
棉兰老岛南部梅利宾格山的鸟武
菲律宾群岛的复杂地质历史在很大程度上有助于当今该国的多样性和道德。脊椎动物野生动植物的最新和古流行谱系已通过几个进化过程，包括古代地质运动，更新世期间的海平面波动以及岛屿的地形复杂性（Heaney 1986; Brown等，1986; Brown等人）持续和多样化。2013）。多年来，在菲律宾剩余的森林栖息地中，有针对性的实地考验，以及使用综合分类法方法（例如，使用形态学，分子，生态和行为数据对物种描述）提高了我们对全国野生动植物多样性模式的理解，尤其是在相对较小的米塔那田（Muthanao）探索领域。这个大岛是海洋和大陆陆地的组合，有助于其地形复杂性（Sajona等人。1997; Hall 2002;