XiaoMi-AI文件搜索系统
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健康错误信息检测：一种集成到检索的一代
摘要生成AI（Genai）和自然语言处理（NLP）近年来已经显着提高，表现出突破并推动了文本挖掘中的准确率。在许多应用程序域中都观察到级联效应，涵盖文本分析，问答，分类和新的文本内容生成。后者允许许多最终用户将AI视为现成的解决方案，以优化其日常工作流程。然而，由于可信赖和未经验证的内容可以轻松产生，黑暗和明亮的侧面潜伏在文本内容产生后面。这在我们的社会中引起了重大挑战：假新闻。尽管假新闻已经存在一段时间，但它仍然是一个未解决的问题。生成的AI通过实现自动生产大量高质量的，单独针对的假件内容来将其提高到一个新的水平。我们的工作是Loyfanmi（与健康相关的虚假新闻）项目的一部分，该项目的重点是使用NLP，语言模型和检索功能增强的生成（RAG）系统来缓解与健康有关的假新闻。我们提出了一种新的块机制，该机制简化了整个抹布框架管道。Bert和Bert+RAG已在2000年与健康相关的文章的数据集中进行了比较，将与健康相关的假新闻分类任务进行了比较，分为两类（“假”和“可信”）。初步实验结果揭示了准确性，回忆和F1得分的提高。
双重：基于双边控制的模仿学习通过变压器的动作块
摘要 - 机器人臂中的自主操纵是机器人技术中一个复杂而不断发展的研究领域。本文提出的工作是在机器人技术和机器学习领域的两种创新方法的交集。灵感来自具有变压器（ACT）模型的动作块，该模型采用关节角度和图像数据来预测未来的运动，我们的工作集成了基于双边控制的模仿学习的原理，以增强机器人控制。我们的目标是协同这些技术，从而实现更强大，更有效的控制机制。在我们的方法中，从环境中收集的数据是使用双边控制的关节角度，角速度和扭矩的关节角度，角速度和扭矩。该模型旨在预测领导者机器人的关节角，角速度和扭矩的后续步骤。这种预测能力对于在追随者机器人中实施有效的双边控制至关重要，从而可以进行更细微和响应的操纵。
精确：使用带有变压器的动作块的端到端自动挖掘机系统
摘要 - 挖掘机对于诸如建设和采矿等各种任务至关重要，而自主挖掘机系统可以提高安全性和效率，解决劳动力短缺并改善人类的工作条件。与现有的模块化方法不同，本文介绍了精确的末端自动挖掘机系统，该系统处理原始的LIDAR，相机数据和关节位置，以直接控制挖掘机阀。利用具有变压器（ACT）体系结构的动作块，精确地采用模仿学习来从多模式传感器中获取观测作为输入并生成可行的序列。在我们的实验中，我们基于捕获的现实世界数据来构建一个模拟器，以模拟挖掘机阀态与关节速度之间的关系。有了一些人类经营的演示数据轨迹，精确证明了完成不同发掘任务的能力，包括通过模拟器验证中的模仿学习到达，挖掘和倾倒。据我们所知，精确代表了通过模仿学习方法以最少的人类示范集来构建端到端自主挖掘机系统的第一个实例。有关此工作的视频可以在https://youtu.be/nmzr rf-aek上访问。
Ho-chunk全面的经济发展...
PHASE 2 2-a) Compile Tribe Economic Overview & Demo 2-b) Coordinate & Conduct Work Session 1 - Virtual X 2-c) Conduct Econ SWOT 2-d) Identify Innovative Economic Projects 2-e) Assess Current Assets 2-f) Compile Feedback & Assess 2-g) Coordinate & Conduct Work Session 2 - Virtual X 2-h) Identify Economic Vision and Priorities 2-i) Compile Feedback & Assess 2-j) Coordinate & Conduct Work Session 3 - Virtual X 2-K）确定目标，OBJ和行动计划H 2-L）编译反馈和评估
Punkin' Chunkin' - 3-5 年级
● 各种尺寸的工艺棒 ● 橡皮筋、纱线、遮蔽胶带、管道清洁器等 ● 用于弹射桶的水瓶盖、调味杯、勺子等 ● 低温热胶枪 ● 目标（靶心、碗、单杯墙、胶带线等） ● 码尺、直尺或卷尺 ● 南瓜（糖果、泡沫、塑料或真正的迷你南瓜） ● 活动 1 工作表 1：南瓜弹射器挑战设计 ● 活动 1 工作表集 2：南瓜弹射器发射距离试验 ● 活动 1 工作表集 2 南瓜弹射器发射距离比赛 ● 活动 1 工作表集 3：南瓜弹射器目标试验 ● 活动 1 工作表集 3：南瓜弹射器目标比赛 ● 活动 1 工作表集 4：南瓜弹射器墙试验 ● 活动 1 工作表集 4：南瓜弹射器墙比赛 ● 活动 1 工作表 5：能量、运动和力的评估