CHE 492 微加工 F 2018、F 2020 CHE 306 传热 S 2018、S 2020 CHE 325 光伏和电池的电化学工程 S 2017 CHE 354 化学反应工程 S&F 2016、S&F 2017、S&F 2019 CHE 492 电化学工程 F 2016、F 2021 聚合物科学和厨房化学教师,面向 4 至 5 年级学生,IBM 家庭科学周六,2011、2013、2014、2015 年春季每年两节课。 路易斯安那州立大学化学工程系助教,1999 年至 2003 年 中国苏州第三中学 7 年级和 8 年级生物教师,1997 年 7 月至 1998 年 6 月。
SLAC 国家加速器实验室光子科学系。2011 年至今,斯坦福材料与能源科学研究所副主任。2010-2014 年,日本理化学研究所关联电子研究组组长。2009-2010 年,日本东京大学先进材料系和应用物理系教授。2006-2007 年,日本京都大学化学研究所客座教授。2005 年,日本筑波国家材料科学研究所国际青年科学家中心讲师。2003-2008 年,日本东京大学先进材料系和应用物理系副教授。1996-2003 年,新泽西州默里山,朗讯科技贝尔实验室材料物理研究系技术人员。 1995-1996 年研究助理,贝尔实验室材料物理研究部,AT&T/Lucent Technologies,新泽西州 Murray Hill。1994 年研究助理,AT&T 贝尔实验室生物计算研究部,新泽西州 Murray Hill。
Abstract — Since the wheel was invented back in the Stone Age, it was the primary component used in all forms of mechanical transportation. Even today it is the component of choice for almost any type of moving machine like cars. However, the wheel has always had a major disadvantage with short instant elevation changes like stairs. For most uses, climbing stairs or steep jagged rock piles is not a problem which is why the wheel is still almost always used. For the other applications, people looked at animal and human legs which are already proven to work effectively on this type of terrain. The two most effective leg mechanisms are currently Joe Klann's mechanism which resembles a spider leg and Theo Jansen's mechanism which resembles a human leg. We have chosen Joe Klann mechanism which has more advantage than Jansen mechanism. The main objective of our paper is to replace the function of wheel with an alternative in order to overcome the difficulty of travelling in uneven terrain. This paper is useful in hazardous material handling, clearing minefields or secures an area without putting anyone at risk. Keywords – Joe Klann's Mechanism, Theo Jansen's Mechanism, Steep Jagged Rock piles, Material Handling.
摘要 - 构建语义3D地图对于搜索官方,仓库,商店和房屋感兴趣的对象很有价值。我们提出了一个映射系统,该系统会逐步构建一种语言包裹的高斯splat(腿):详细的3D场景表示形式,该表示同时编码外观和语义是在统一的表示中。腿在网上训练,因为机器人遍历其环境,以便可以定位开放式对象查询。我们在4个房间场景上评估了腿部,在该场景中我们查询场景中的物体,以评估腿如何捕获语义含义。我们将腿与LERF [1]进行了比较,并发现尽管两个系统都具有可比的对象查询率,但腿的训练速度比LERF快3.5倍。结果表明,多相机设置和增量捆绑捆绑调节可以提高受约束的机器人轨迹的视觉重建质量,并建议腿可以定位开放式播放器和长尾对象查询,其精度高达66%。请参阅项目网站:berkeleyautomation.github.io/legs
黄杆菌属是拟杆菌门中一个相对未被探索的属。最近对植物微生物组的分析已将拟杆菌门确定为植物根际的主要细菌群。虽然拟杆菌门中的黄杆菌属物种已被确认为水生生境中的病原体,但微生物组分析和新型黄杆菌属物种的表征表明它们在各种环境中存在的巨大多样性和潜力。许多黄杆菌属物种对植物的健康和发育有积极的贡献,包括促进生长、疾病控制和对非生物胁迫的耐受性。尽管黄杆菌属物种与植物的有益相互作用已被详细描述,但这些相互作用背后的分子机制和细菌决定因素仍不清楚。为了加深对黄杆菌属在植物健康中的作用的理解,我们回顾了最近的研究,重点关注它们的生态位、功能作用以及植物与有益相互作用的决定因素。此外,本综述还讨论了解释植物之间相互作用的假定机制
自 1983 年以来,“绿野仙踪”一词已在实验心理学、人为因素、人体工程学和可用性工程领域广泛使用,用来描述一种测试或迭代设计方法,其中实验者(“巫师”)在实验室环境中模拟理论上的智能计算机应用程序的行为(通常是进入另一个房间并拦截参与者与系统之间的所有通信)。有时这是利用参与者的先验知识来完成的,有时这是一种低级欺骗,用于管理参与者的期望并鼓励自然行为(但我希望在实验的汇报部分始终进行适当的披露!)。
Le 博士目前是阿肯色大学电气工程与计算机科学系 (EECS) 人工智能与计算机视觉 AICV 实验室的助理教授兼主任。此前,她曾在卡内基梅隆大学 (CMU) 担任博士后。Le 博士分别于 2018 年和 2015 年在 CMU 获得电气与计算机工程博士和硕士学位。她分别于 2009 年和 2005 年在越南获得计算机科学硕士和学士学位。Le 博士因其在机器人、机器学习、计算机视觉和医学分析方面的重大贡献而获得国际认可。她的研究解决了各种现实世界的挑战,包括可信决策、不完美数据(有限标记数据、噪声数据、有偏见的数据、看不见的数据、小物体)和边缘设备上的实时应用。她精通多种模式,擅长处理图像、视频、点云、体积数据、时间序列和遥感数据。值得注意的是,她的专业知识涵盖图像处理、场景理解、多对象跟踪、行为分析、医学图像分析、3D 重建和实时机器人感知。Le 博士的工作被认为是最先进的,她的许多研究成果已成功部署到现实世界的应用中,包括边缘设备上的尖端实现。她的研究成果包括拥有三项专利,并在各种著名会议、书籍章节和顶级期刊上共同撰写了 130 多篇论文和文章。她在 Google Scholar 上的 h 指数为 26,i10 指数为 64,截至 2024 年 5 月 19 日,引用次数为 2,829 次(8ck0k UAAAAJ)。Le 博士自 2021 年起担任 ScienceDirect 的《机器学习与应用》(MLWA)期刊的副主编,并主持了 Asilomar 和 MICAD 等会议。 Le 博士还担任 Frontier 和 MDPI 等多家期刊的客座编辑。她组织了著名会议 MICCAI 的教程和研讨会,例如 MICCAI 2018 的医学成像深度强化学习教程和 MICCAI 2019 年和 2020 年的少标签和不完美数据的医学图像学习研讨会。医学图像计算的可解释和注释高效学习:第三届国际研讨会 2020。她积极参与社交活动,尤其是 2019-2022 年 MICCAI 女性社交活动,并担任组织者。她曾担任 2021 年和 2022 年 Google NACMI AMLI 夏季训练营的首席讲师。
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