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试点研究和实践教程
摘要 由于出版物数量迅速增长，质量参差不齐，迫切需要帮助科学家消化和评估相关论文，从而促进科学发现。这产生了许多紧迫的问题；然而，科学论文生命周期中的计算机与人协作仍处于探索阶段，缺乏分析相关任务的统一框架。此外，随着大型语言模型 (LLM) 近期取得的重大成功，它们在学术写作中发挥着越来越重要的作用。在本前沿教程中，我们旨在提供论文生命周期的全面概述，详细说明机器如何增强科学家研究过程的每个阶段，包括科学文献理解、实验开发、手稿撰写以及最终的草稿评估。本教程专为对这一快速发展的 NLP 增强论文写作领域感兴趣的研究人员而设计。本教程还将包括一节动手练习，在此期间参与者可以指导机器产生想法并自动撰写关键论文元素。此外，我们将解决当前的挑战，探索未来的方向，并讨论潜在的道德问题。为整个论文生命周期的人机协作而设计的工具包也将公开发布。教程材料可在线访问 https://sites.google.com/view/coling2024-paper-lifecycle/ 。
探索和理解头，心和手...
“您不能委派文化改变。文化不是在某个地方“在那里”；它在你里面 - 在你的肠子，你的内心和你的思想中。您再也没有别人为您改变文化，而不是让别人改变主意。这就是基本。如果您想提交其他人，则首先提交。如果您希望其他人适应和更改，请带头。”
动手定量生物学学校
R。阿隆索大学哈瓦那大学，古巴E. Altshuler，哈瓦那大学，古巴M. Cosentino Lagomarsino，Ifom，Italy，Italy J. Grilli，ICTP，ITALY G. MICALI，ITALY G. MICALI，HUMUNITAS，HUMINITAS，意大利R. Mulet R. Mulet，Havana，Havana，Havana，Cuba A Petroff，Cuba A Petroff，Clarck University，Clarck University，USA W.Shoemaker，If tallase，If tallase，If tallake L.F. Toledo，Unicamp，巴西
每个年龄的动手STEM学习计划
First®Lego®League通过有趣，激动人心的动手学习向儿童介绍STEM。参与者通过使用Lego®技术的指导，全球机器人计划获得了现实世界中的解决问题，帮助当今的学生，家庭和教育者共同建立了更好的未来。第一个乐高联盟的三个部门激发了青年实验和发展批判性思维，编码和设计技能，并展示他们学到的知识。
ESE3060深度学习：动手简介
1了解机器学习的各种情况以及深度学习如何帮助应对相应的挑战。2a使用Pytorch编程训练深神经体系结构的能力。2a 2a在培训大型模型3时，根据问题和数据2C的能力识别适当的神经体系结构的能力2C能够纳入社会和经济考虑的能力。3表明能够从广泛的科学和工程学科中向学生传达深度学习设计和功能4技术和实验，分析和解释数据，并使用工程判断来得出结论。 7理解并使用开源代码来执行动手实验室和基于团队的项目2a在培训大型模型3时，根据问题和数据2C的能力识别适当的神经体系结构的能力2C能够纳入社会和经济考虑的能力。3表明能够从广泛的科学和工程学科中向学生传达深度学习设计和功能4技术和实验，分析和解释数据，并使用工程判断来得出结论。7理解并使用开源代码来执行动手实验室和基于团队的项目
在开源灵巧的机器人手中向人类学习
摘要 - 用机器人手发出类似人类的灵活性一直是机器人技术的长期挑战。近年来，机器学习要求机器人手要可靠，便宜且易于制作。在过去的几年中，我们一直在研究如何满足这些要求。[1，2，2，3，4，5，6]我们将演示我们的三只机器人手来解决此问题，从易于仿真的手到柔软但坚固的灵巧的机器人手，执行三个不同的机器学习任务。我们的第一个机器学习任务将是远程运行，我们将开发一个新的移动手臂和手动捕获系统，我们将带给RSS 2024。第二，我们将演示如何使用人类视频和人类运动来教机器人手。最后，我们将展示如何在模拟和现实世界中使用强化学习不断改进这些政策。该演示将参与其中，将使灵巧的操纵脱颖而出，并激发研究人员将机器人手带入自己的项目。请访问我们的网站https://leaphand.com/rss2024demo，以获取更多交互式信息。
和电热膜蒸馏
摘要 - 有效而准确的3D对象形状重新构造显着贡献了机器人与环境的物理相互作用的成功。获取有关未知物体的准确形状信息具有挑战性，尤其是在非结构化环境中，例如视觉传感器可能只能提供部分视图。为了解决此问题，可以使用触觉传感器来提取本地表面信息，以进行更健壮的未知对象形状估计。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，用于使用配备有触觉传感器的多指手工探索和重建的有效未知的3D对象探索和重建方法，并且仅提供部分视图。我们提出了一种多手指滑动触摸策略，以使用贝叶斯优化方法和单个领导者多手指的局部表面感知来有效地探索形状探索。我们通过基于仿真和实际机器人实验估算来自YCB和OCRTOC数据集的对象的3D形状来评估我们提出的方法。所提出的方法得出成功的重建结果，仅取决于几个连续的滑动触摸。实验结果表明，我们的方法能够以有效而准确的方式对未知对象进行建模。
社会科学家的动手机器学习入门
本文中表达的任何观点都是作者的意见，而不是Iza的意见。本系列发表的研究可能包括对政策的看法，但IZA没有任何机构政策立场。IZA研究网络致力于研究完整性的IZA指导原则。IZA劳动经济学研究所是一家独立的经济研究所，在劳动经济学领域进行研究，并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德意志邮政基金会的支持下，伊扎（Iza）拥有世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究，决策者和社会之间建造桥梁。IZA讨论论文通常代表初步工作，并被散发以鼓励讨论。引用这种论文应解释其临时特征。可以直接从作者那里获得修订版。