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定量研究中嵌入公平考虑因素
在KHI于2024年5月14日举办的一次召集期间收集了有关指南的反馈，标题为“研究中的居中公平：制定实践策略和确定考虑因素”，以及通过事后调查。召集包括来自堪萨斯州各地的约50名利益相关者，他们审查了这些策略并提供了有价值的反馈，后来又将其纳入了指南。该活动的特色是演讲者EusebioDíaz，M.A。，卫生前进基金会策略，学习与沟通副总裁，来自亚利桑那州立大学的香农·波特略（Shannon Portillo）博士，以及密苏里州肯尼亚大学的M.S.C.R. Bridgette L. Jones，M.S.C.R.。演讲者讨论了研究中的当前公平状态，应对挑战并探索未来的机会。
vi学期CS3691-嵌入式系统和物联网
p0，p1，p2和p3分别是端口0、1、2和3的SFR闩锁。将一个端口SFR（P0，P1，P2或P3）写成一点点，这会导致相应的端口输出引脚开关高。编写零会导致端口输出引脚开关低。用作输入时，端口引脚的外部状态将保存在端口SFR中（即，如果引脚的外部状态较低，则相应的端口SFR位将包含0；如果它很高，则位将包含1个）。
兰曼的医学胚胎学，第12版
已注意确认目前信息的准确性并描述普遍接受的做法。但是，作者，编辑和出版商对本书中信息的应用或对信息的任何后果不承担任何责任，并且就出版物内容的货币，完整性或准确性而言，不做任何明示或暗示的保修。在特定情况下，这种信息的应用仍然是从业者的专业责任；描述和推荐的临床治疗方法可能不被视为绝对建议和普遍建议。作者，编辑和出版商已付出了一切努力，以确保本文中规定的药物选择和剂量符合出版时的当前建议和实践。但是，鉴于正在进行的研究，政府法规的变化以及与药物治疗和药物反应有关的信息流的持续发展，敦促读者检查每种药物的包装插入物，以了解适应症和剂量的任何变化，以及附加的警告和预防措施。当推荐药物是一种新的或很少使用的药物时，这一点尤其重要。本出版物中介绍的一些药物和医疗设备具有食品和药物管理局（FDA）清除，以有限使用在限制研究环境中。卫生保健提供者有责任确保计划在其临床实践中使用的每种药物或设备的FDA状态。
通过控制和设计共选
软机器人利用合规的材料以灵活的方式与复杂和不确定的环境相互作用，从而可以操纵脆弱的物体并与生物的安全相互作用。它们的适应性推动了医学和制造等领域的创新。设计软机器人即使对于经验丰富的设计师，由于其非线性材料，多物理耦合，多个身体与环境之间的复杂相互作用及其许多自由度，即使对于经验丰富的设计师来说也很具有挑战性。这解释了为什么软机器人技术中的第一批设计受到自然的启发，模仿了诸如蠕虫或章鱼之类的软动物。软体能够符合硬对象并重新配置DI FF任务，然后将控制的重要部分委派给身体。与刚性机器人不同，体现的智能仍然是软机器人技术中的新兴话题。但是，很明显，可以很好地适应其环境的代理商可以快速学习智能行为。本文摆脱了传统的训练控制和敏捷性的关注，旨在通过将人工智能与软机器人设计联系起来来应对控制挑战。软机器人技术领域在建模，控制和设计方面提出了许多挑战。Inria Lille的除霜团队已经开发了几种有限元方法（FEM）的工具来应对这些挑战，从而可以准确地模拟软机器人。这些工具已用于低级控制，并在制造前评估了软机器人设计。此探索需要解决一些挑战。在这项工作中，应用了各种基于FEM的仿真和数值优化工具来探索软机器人的计算设计。设计空间必须非常大，才能探索相关的设计，但也受到了足够的限制，以使优化问题可以解决。开发相关的数学适应性功能对于准确评估软机器人设计的性能和效果至关重要。鉴于计算设计算法的重要数据要求和准确模拟的计算费用，我们旨在通过选择平衡计算时间和准确性的模型或使用学习技术来加速FEM模拟来加快模拟的速度。本论文探讨了软机器人的计算设计，重点是对数值结果的模拟到真实性。解决了两个参数软操作器的设计优化，一个具有嵌入式传感器，另一个具有自动接触功能。随着控制任务，环境和设计空间变得更加复杂，计算负担增加。这激发了从FEM模拟中学到的替代模型的发展，以表征软机器人的设计和控制。通过各种情况证明了该模型的适用性，特别是对气动操纵器的嵌入式控制和软操作器的计算设计。此外，这项工作的一个关键目标是开发工具以选择软机器人设计和控制。
气候科技指数 2024_禁发版本
过去几年中，我们一次又一次地听说，气候科技公司在 A 轮融资之后获得资金确实面临挑战。虽然各个行业、地区和技术领域的公司面临的挑战并不相同，但公司从验证概念到进入商业市场的转变点几乎是一个普遍存在的障碍。气候科技指数的数据证明了这一挑战。首先，该指数中种子轮（24%）和 A 轮（52%）以及后期 B 轮（11%）和 C+ 轮（13%）的公司份额之间存在巨大的差距。A 轮是该指数中失败公司最多的阶段（47%），并且从一个融资阶段进展到下一个融资阶段的公司份额在 A 轮和 B 轮之间最低——只有三分之一进入 A 轮融资的公司进展到 B 轮融资。
简单但有效：具身人工智能的 CLIP 嵌入
对比语言图像预训练 (CLIP) 编码器已被证明对从分类和检测到字幕和图像处理等一系列视觉任务有益。我们研究了 CLIP 视觉主干对 Embodied AI 任务的有效性。我们构建了非常简单的基线，称为 EmbCLIP，没有任务特定的架构、归纳偏差（例如使用语义图）、训练期间的辅助任务或深度图——但我们发现我们改进的基线在一系列任务和模拟器中表现非常出色。EmbCLIP 在 RoboTHOR ObjectNav 排行榜上以 20 分（成功率）的巨大优势名列前茅。它在 iTHOR 1-Phase Rearrangement 排行榜上名列前茅，击败了采用主动神经映射的第二佳提交作品，并且 % Fixed Strict 指标增加了一倍多（0.08 到 0.17）。它还击败了 2021 年 Habitat ObjectNav 挑战赛的获胜者，该挑战赛采用了辅助任务、深度图和人工演示，以及 2019 年 Habitat PointNav 挑战赛的获胜者。我们评估了 CLIP 的视觉表示在捕获输入观察的语义信息方面的能力——这些原语对于导航繁重的具身任务很有用——并发现 CLIP 的表示比 ImageNet 预训练的主干更有效地编码了这些原语。最后，我们扩展了我们的一个基线，生成了一个能够进行零样本物体导航的代理，它可以导航到训练期间未用作目标的物体。我们的代码和模型可以在 https://github.com/allenai/embodied-clip 获得。