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可解释的 AI Holodeck 中的 CLIP 引导 3D 场景生成
简介文本到场景生成的一个主要挑战是生成多样化但又与用户输入保持相关的场景。 先前关于 3D 场景生成的工作主要集中于使用用户明确提到的对象或相关对象（而不考虑基础环境）的场景的可信度（Chang 等人，2015 年；Coyne 和 Sproat，2001 年）。 然而，虚拟场景也可以包含隐式对象（即通过常识与其他对象相关并从隐式场景知识中得出的对象（¨ Ohlschl¨ager 和 V˜o，2020））。 隐式对象可以通过特定于环境或特定于实例的知识收集，并且可以通过描绘多样化和人口密集的物理空间的真实感来提高生成场景的可信度。我们之前曾介绍过 AI Holodeck (Smith 等人，2021) 的初始阶段，这是一个使用通过带注释的数据集收集的环境特定知识从自然语言输入生成虚拟 3D 场景的应用程序。在本文中，我们介绍了 AI Holodeck 应用程序的新版本，它通过两个层次收集常识性知识。首先，如前一版本所示，带注释的图像数据集为系统提供了与用户明确定义的对象隐式相关的对象。其次，CLIP 引导 (Radford 等人，2021) 搜索从与用户输入相关的参考图像中提取对象及其空间关系。由于存在令人惊讶的隐式对象或其位置，这一添加也增加了我们系统对可解释性的需求。对于
ECLIPS 空间环境模拟设施的开发和特性
等离子体与航天器相互作用静电充电实验室 (ECLIPS) 研究真空室最近已作为科罗拉多大学博尔德分校自动驾驶汽车系统实验室的一部分投入使用。实验性航天器充电研究设施允许在类似太空的环境中开展与带电天体动力学相关的实验。本文讨论了真空室的开发、特性和当前功能，其中包括一系列提供电子、离子和光子通量的源，用于表征电子通量、X 射线和电位的探测器，以及各种辅助组件以确保系统的安全运行，例如 3 轴运动台、磁环境控制系统或残余气体分析仪等。这种最先进的设施已用于开展无接触航天器电位传感、静电驱动或电子枪开发的实验，并将在未来继续用于带电天体动力学的研究。
陆军高级预备役军官训练团 (SROTC) 学员合同关键语言激励薪酬奖金 (CLIP-B) 附录 有关此表格的使用，请参阅 USACC Pam 145-1；提议机构为 ATCC-ROI
2. 本协议规定了一项服务义务。如果我在签订合同时接受了语言浸入式课程、出国留学课程或涉及教授对国防部具有战略意义的外语的学术课程的付款，但未能履行陆军后备军官训练团合同中规定的任何军事服务义务 (MSO) 或现役服务义务 (ADSO，如果适用)，则我将被要求向美国政府偿还一笔金额，外加利息，金额等于美国支付的全部奖金。
密码学、隐私和 CLIPPER CHIP ...
密码学——密码学和密码分析的科学研究。密码学——1：秘密书写：神秘符号 2：密码信息的加密和解密 3：密码分析。密码分析——1：密码或密码系统的破解 2：破解密码或密码系统的技术或理论——也称为密码分析。（第 312 页）
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为了确保最高的质量，罗宾逊公司在位于加利福尼亚州托伦斯的工厂制造、组装、检查和飞行测试其所有直升机。该工厂拥有最先进的设备，包括计算机数控 (CNC) 加工中心、电火花加工机 (EDM) 以及水射流和激光切割机。能够检查 3 微米或 120 百万分之一英寸内尺寸公差的坐标测量机 (CMM) 用于检查精密加工部件。这种精度水平对于可互换部件的设计和制造至关重要。
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剪贴动机：使用连续观察的机器人动作学习奖励功能
强化学习（RL）在机器学习算法的领域中脱颖而出，因为其独特的方法涉及代理与环境相互作用的代理，以发现最大程度地提高预期累积奖励的政策。这与监督的学习形成对比，后者依赖于预定的数据标签对来进行更正。在RL中，反馈信号仅来自环境中定义的奖励功能，这使得此奖励功能的设计至关重要。设计较差的奖励功能可以阻碍学习过程，并导致一项预测不良行动的政策[3]，强调了RL仔细奖励功能工程的重要性。在为环境设计奖励功能时，尤其是对于机器人操纵任务时，常见的方法是将对象和目标之间的总距离或额外的奖励使用。例如，fetch [29]中的任务使用抓地力和目标位置之间的距离作为奖励，而Metaworld [44]中的拾取位置任务使用抓地力，对象和目标位置之间的距离，并带有额外的奖励，表明对象是否由抓手抓住。但是，这种奖励功能设计倾向于评估当前状态而不是动作本身。一种更强大的方法涉及基于动作的奖励指标，这些指标可以评估行动质量，考虑到诸如动作效率，路径优化和动态相互作用之类的因素。在机器人操纵任务中，要实现目标状态，必须首先实现一系列先决条件。仅在物体和目标位置之间的距离时设计奖励功能通常会错过一些先决条件。