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Berkeley DeepDrive无人机数据集和共识 -
在建筑环境中的导航，例如驾驶，循环和步行，是跨越驾驶和人类机器人相互作用的关键领域。能够在结构化环境中运行的自主剂的驱动是一个公认的领域，根部延伸到控制理论和机器人技术的早期。在运输的背景下，研究人员在结构化环境中进行了广泛研究的导航，例如自由流高速公路和信号的城市街道。但是，与结构化道路的导航相比，由于缺乏经验数据和问题的复杂性，在没有明确定义的通行权法规的道路上（没有明确定义的通行权法规的道路）进行了相比。理解不良导航的第一种基本要素是经验数据。为此，相机视频特别有效，因为1）他们以相对较低的成本捕获了在道路上的丰富动态，2）它们允许通过直接检查进行Quantative评估，3）3）它们可以通过现代计算机视觉实现定性分析。尽管过去进行了广泛的研究，但大多数现有的视频数据集仅着眼于结构化环境中的驾驶行为。在未建筑的道路环境中的行为，例如经常合并和未信号交叉点的拥挤的高速公路，很少受到调查。这个问题的数据稀缺无疑阻碍了对这种环境中导航的理解。为了弥合经验数据中的这一差距，我们提出了伯克利deepdrive无人机（B3D）数据集。这个谈判这个惯性框架的数据集记录了在未结构化的道路环境中驾驶行为的丰富动态，包括未信号的十字路口，未信号的回旋处，带有煤矿的高速公路，带停下来的高速公路，带有停车场的高速公路，以及与合并瓶颈的高速公路，据我们所知，这是迄今为止第一个广泛涵盖未结构化驾驶行为的无人机数据集。难题的另一部分是合适的建模范式。自动驾驶汽车中的常规控制和规划结构由从上到下的四层抽象组成：1）路由，2）行为决策，3）运动计划，以及4）车辆控制[14]。尤其是在第二个行为层中，经常采用预测模式来预测周围车辆的运动，然后在该动作计划范围内计划避免碰撞。在结构化环境中，这种经典的预测范式虽然有效地驾驶，但在未结构化的道路环境中不足。例如，在一个未信号的十字路口，驾驶员动态地谈判通行权：当两辆冲突的车辆在相似的时间接近交叉点时，一个被认为更为aggressive的人通常会“赢得”通行的优先级。
Charles Gulian -Berkeley IEORCharles Gulian -Berkeley IEOR
2020 - 2024]高级顾问。Energy＆Environmental Economics，Inc。•Recap的首席软件开发人员，E3的基于Python的负载损失模型•为亚利桑那州，加利福尼亚州，马萨诸塞州，纽约，弗吉尼亚州，弗吉尼亚州，南卡罗来纳州和华盛顿设计的量子器•设置和测试的量化量的量化量的量化量的LED资源充足性和可靠性研究，用于量子和州的客户，并测试了量子•资助研究项目，以研究可再生能源整合对电力系统可操作性的影响
UC Berkeley
4詹姆斯·里德（James Reed），6洛基·D·佩特（Rocky D.美国埃默里维尔（Emeryville，CA 94608）美国伯克利，加利福尼亚州94720，美国5新北欧生物可持续性基金会中心，丹麦技术大学，凯米托维特，建筑物220，Kongens Lyngby 2800，丹麦6 John Innes Center，Norwich Research Park，Norwich NR4 NR4 7UH，英国。*通讯作者，电子邮件：keasling@berkeley.edu亮点•葡萄糖和葡萄糖和半乳糖的生物合成（83 µg/l）在酿酒酵母中•第一个异源类固醇类碱基生物体在工程型biosynthessis中产生的Verazine themiia s. N. Benthamiana和商业Verazine是无法区分的摘要
伯克利 Marvell 纳米实验室
多晶硅加速计、安全气囊传感器的基础、静电驱动微电机 IC 处理的压电麦克风 世界上最小（2000 年）栅极长度晶体管（15nm） 第一个 finFET 3D 晶体管之一
改善生成模型的产出-UC Berkeley EEC
无人机diϭusiuser模型在图像和视频生成方面已经成功，杠杆数量大量数据以获得显着的结果。最近，这些模型已适用于机器人领域，证明了在长马环境中的性能和更稳定的训练过程中的优势。这项研究将二次模型的范围扩展到航空车辆。这项任务是在一个回收的胜利者中生成高级路径计划，以类似于赛车场景的门表示的目标位置。训练了两个策略：第一个（∆），利用状态信息作为条件来表征目标，而第二个（i）则直接使用无人机中的FPV图像。这些政策模仿了使用RRT*生成近乎最佳路径的特权专家。反向二键过程无法保证其输出。因此，使用最小SNAP优化的对多项式轨迹的模仿和策略输出的训练数据都适合于多项式轨迹，以确保对四个二次运动的动态可行性。基于状态的策略表现出色，在测试集中的每个计划上都能达到100％的准确性，而基于图像的策略需要进一步进行。未来的工作可以专注于将这些发现转化为现实世界系统。
Jitendra Malik Arthur J. Chick教授，加利福尼亚州伯克利大学EECS分校，加利福尼亚州伯克利大学94720电子邮件：malik@berkeley.edu 逆增强算法学习 艾玛·皮尔森（Emma Pierson） - 人@EECS 使用自适应对手平滑分析 - 人@EECS 在部分可观察性下符合道德符合的自主系统 Nika Haghtalab-人@EECS 长马计划的离散预测表示 Vongani H. Maluleke-人@EECS
经验研究科学家，元，元，2020年，兼职（兼职）研究科学总监和网站负责人，Facebook人工智能智能研究，Menlo Park，2018年和2019年EECS部主席，EECS，UC Berkeley，UC Berkeley，2016- 2017年，2016年至2017年访问研究科学家，Google，Google，2015-2016成员，2015-2016成员，2015-2016委员会，2015-2011113-220。工程学院，2010 - 2012年，自2009年1月以来，加州大学伯克利分校生物工程教授。主席，伯克利分校EECS部，2004 - 2006年。主席，计算机科学部，EECS，加州大学伯克利分校，2002- 2004年。科学主任，雅虎！研究伯克利研究，2007年1月至6月（访问）教授，EECS，UC Berkeley，自1996年7月起。EECS副教授，加州大学伯克利分校，1991年7月至6月1996年。EECS助理教授，加州大学伯克利分校，1986年1月至6月1991年。成员，伯克利分校的视觉科学与认知科学团体。
劳伦斯·伯克利国家实验室
摘要：山上在水资源可用性中起着极大的作用，并且它们提供的水的数量和时机在很大程度上取决于温度。为此，我们提出了一个问题：大气模型捕捉山温度的程度如何？我们合成结果表明，高分辨率，与区域相关的气候模型产生的空气温度（T2M）测量比观察到的（一种“冷偏置”）更冷，尤其是在冬季雪覆盖的中纬度山脉中。我们在全球山脉的44项研究中发现了常见的冷偏见，包括单模型和多模型合奏。我们探讨了推动这些偏见的因素，并检查了T2M背后的物理机制，数据限制和观察性不确定性。我们的分析表明，偏见是真实的，不是由于观察到的稀疏性或分辨率不匹配。冷偏置主要发生在山峰和山脊上，而山谷通常是温暖的偏见。我们的文献综述表明，增加模型分辨率并不能清楚地减轻偏见。通过分析科罗拉多洛矶山脉中的地表大气中的数据集成现场实验室（SAIL）现场活动，我们测试了与冷偏见有关的各种假设，发现当地的风回流，长波（LW）辐射和地表层参数有助于在此特定位置的T2M偏见。我们通过强调在仪器高的山区位置的协调模型评估和开发工作的价值来解决，以解决T2M偏见的根本原因，并提高对山气候的预测性理解。
UC Berkeley工作场所预防暴力计划
加州大学伯克利分校的工作场所暴力预防咨询委员会支持整体实施和维护工作场所暴力预防计划。成员包括以下部门的代表：加州大学伯克利分校警察局（UCPD），环境，健康与安全，人员和文化，校园顾问，风险管理，预防骚扰和歧视办公室（OPHD），克莱里合规性，紧急管理办公室，紧急管理办公室和商业连续性。在适当的情况下，可能会邀请其他大学人员参加加快特定情况的解决方案。
劳伦斯伯克利国家实验室
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