这是 Hibernia College 2024 年的机构自我评估报告 (ISER)。ISER 是学院内部持续自我反思的产物。因此,它代表了评估机构质量保证程序有效性的机会。这是为了确定、加强和维护 Hibernia College 的教育、研究和相关服务。Hibernia College 欢迎有机会与爱尔兰质量与资格局 (QQI) 和指定审查小组合作。自我评估过程有助于 Hibernia College 考虑其课程和服务的质量以及其在支持和帮助学习者充分发挥其教育潜力方面的机构有效性。与年度质量审查 (AQR) 报告一起,ISER 是自我评估和反思的一个关键方面,由 QQI 协调。
∗作者感谢在2014年在Ascona举行的SURED会议,2014年在图卢兹举行的EEA-ESEM和2014年在西雅图的公共经济理论的参与者;巴黎大学奥斯特尔大学的研讨会2014年和美国国家环境研究研究所2018; Toyo University的2019年宏观综合研讨会;和国际公共财政研究所2020(实际上)。这项工作得到了Asahi Glass Foundation,JSPS Kakenhi Grant(JP15H05728,JP20H01477,JP20H05631)和社会和经济研究所的联合使用/研究中心(ISER),OSERSA,OSERSA的联合使用/研究中心的计划。电子邮件地址:ikefuji.masako.gn@u.tsukuba.ac.jp(ikefuji),ono@iser.osaka-u.osaka-u.ac.ac.jp(ono)。对应的auth:masako ikefuji。人文与社会科学学院,杜斯库巴大学,托努迪1-1-1,伊巴拉基,日本305-8571;大阪大学的伊萨(Iser),6-1 Mihogaoka,Ibaraki,大阪567-0047,日本
最佳纸张奖2024 ieee SSRR 2024的最佳纸张。在44篇接受论文中。Alan J. Perlis SCS研究生教学奖2024官方引文:重新设计和教学Moble Robot算法实验室,教学和学生互动方面的一般卓越工作以及致力于改善所有课程的工作。总统奖学金2023年,由CMU总裁授予的CMU博士学位一年奖学金,并由Uber Inc.国王福(King-Sun Fu)纪念纪念奖最佳纸张奖荣誉奖荣誉奖2023 IEEE Robotics(T-RO)。在200多篇接受的论文中。最佳纸张奖2022 IEEE SSRR 2022的最佳纸张。在56份公认的论文中。国家科学基金会(NSF)博士2021年学生旅行奖参加ISER会议并参加博士联盟。 FICCI研究员,机器人学院夏季学者(RISS)计划2017国家科学基金会(NSF)博士2021年学生旅行奖参加ISER会议并参加博士联盟。FICCI研究员,机器人学院夏季学者(RISS)计划2017
2024 2023资产现金和现金等价$ 564,124 $ 618,830限制现金,当前 - 1,352付费费用和其他流动资产21,854 19,100 Currances总资产585,978 639,282财产和设备,净3,486 3,486 3,836的运行率12,066166.12,0662,06 6,836 ISER LESE租约率,,非流动860 860其他非流动资产43,175 40,242总非流动资产59,587 57,57,100总资产$ 645,565 $ 696,382责任和股东权益股票和股东股权研究和开发研究和发展15,927 14,727 14,724年,当前的25,5,5,5,5,5,5,5,5,025,l 8,025 ,, 1,114其他电流负债20,213 41,053总电流负债46,744 56,891递延收入,非货币7,366 67,405租赁责任,非净值9,538 10,721总债务16,904总数16,904 78,126 633,63,63,63,63,63,63,63,63,63,63,63,633,63,63,63,633,63,63,63,63,63,63,63,633,63,63,63,63,63,63,63,63,63,63,63,63,63,63,63,63,libibors股权581,917 561,365总负债和股东权益$ 645,565 $ 696,382
1。通过基于矢量采样的计划,微秒中的动作。Wil Thomason *,Zachary Kingston ∗和Lydia E. Kavraki。ICRA 2024, *表示同等的贡献。2。随机隐式神经签名的距离功能,用于在感知不确定性下安全运动计划。Carlos Quintero-Peña,Wil Thomason,Zachary Kingston和Lydia E. Kavraki。ICRA 2024。3。通过负担得起的抽象技能的动态基础加速了长马计划。Khen Elemelech,Zachary Kingston,Wil Thomason,Moshe Y. Vardi和Lydia E. Kavraki。 ICRA 2024。 4。 对象通过模拟衍生的可行动作重新配置对象。 Yiyuan Lee,Wil Thomason,Zachary Kingston和Lydia E. Kavraki。 ICRA 2023。 5。 一种基于统一的采样方法,用于集成任务和运动计划。 Wil Thomason和Ross Knepper。 ISRR2019。 6。 社会动量:在动态多机构环境中可清晰导航的框架。 Christoforos Mavrogiannis,Wil Thomason,Ross Knepper。 HRI2018。 7。 零射门学习,以识别陌生的手势识别。 Wil Thomason和Ross Knepper。 ISER2016。Khen Elemelech,Zachary Kingston,Wil Thomason,Moshe Y. Vardi和Lydia E. Kavraki。ICRA 2024。4。对象通过模拟衍生的可行动作重新配置对象。Yiyuan Lee,Wil Thomason,Zachary Kingston和Lydia E. Kavraki。 ICRA 2023。 5。 一种基于统一的采样方法,用于集成任务和运动计划。 Wil Thomason和Ross Knepper。 ISRR2019。 6。 社会动量:在动态多机构环境中可清晰导航的框架。 Christoforos Mavrogiannis,Wil Thomason,Ross Knepper。 HRI2018。 7。 零射门学习,以识别陌生的手势识别。 Wil Thomason和Ross Knepper。 ISER2016。Yiyuan Lee,Wil Thomason,Zachary Kingston和Lydia E. Kavraki。ICRA 2023。5。一种基于统一的采样方法,用于集成任务和运动计划。Wil Thomason和Ross Knepper。 ISRR2019。 6。 社会动量:在动态多机构环境中可清晰导航的框架。 Christoforos Mavrogiannis,Wil Thomason,Ross Knepper。 HRI2018。 7。 零射门学习,以识别陌生的手势识别。 Wil Thomason和Ross Knepper。 ISER2016。Wil Thomason和Ross Knepper。ISRR2019。6。社会动量:在动态多机构环境中可清晰导航的框架。Christoforos Mavrogiannis,Wil Thomason,Ross Knepper。HRI2018。7。零射门学习,以识别陌生的手势识别。Wil Thomason和Ross Knepper。 ISER2016。Wil Thomason和Ross Knepper。ISER2016。ISER2016。
∗我们感谢S´ara Khayouti,Antonia Kurz和Tom Zegers提供了出色的研究帮助。We thank David Bil´en, Raphael Epperson, Henning Hermes, Thao Hanh Le, Yves Le Yaouanq, Florian Schneider, and seminar participants at LMU Munich, University of Pittsburgh, BAdW, 6th Workshop on Experimental Economics for the Environment, ESA 2021 Global Meetings, Osaka University ISER, CRC Workshop “Memory, Narratives and Belief Formation”, dusseldorf竞争经济学研究所,法国实验谈判,ASFEE,2022年,Cesifo地区行为经济学2022年,柏林行为经济学研讨会,BGSE/BRIQ应用微观经济学研讨会,EAERE 2023和EEA-EASEM 2023,以获取有用的评论。Financial support from Deutsche Forschungsgemeinschaft through CRC TRR 190 (Imai, Pace, Schwardmann), the Bavarian Academy of Sciences and Humanities (Schwardmann), the NWO in the context of VIDI grant 452-17-004 (van der Weele), the Amsterdam Center for Behavioral Change of the University of Amsterdam, and the initiative, “A Sustainable未来,在阿姆斯特丹大学(范德威勒)的未来,非常感谢。
在043 A高维空间中启用其语义相似性。044但是,此相似性计算过程045面临几个挑战。首先,查询与文档047之间的复杂SE-046摩西关系映射到标量相似性,该标量相似性无法重新触及足够的信息,并且很难在049架上持平(Brito and Iser,2023)。第二,当与长期文档进行交易时,例如具有256、051 512或更多令牌的文件,确定了与查询最相关的第052节,并且对相似性最大的053贡献最高的053是非常可取的,但挑战是挑战 - 054(Luo等人),2024; Günther等。,055 2024)。此外,许多NLP任务,例如SEN- 056 TENCE选择,搜索结果突出显示,针头057在干草堆中(Liu等人。,2024b; An等。,2024; 058 Wang等。,2024)和细粒度引用(Gao 059等人,2023;张等。,2024),需要对文本的深度和060细粒度的理解。061鉴于需要对细粒度的理解的需求,062只是将整个文档与查询保持一致的双重编码器似乎不足,因为它的召开对比损失主要强调全局065语义(Khattab和Zaharia,2020年)。com-066 pllement re-067 Triever的核心定位能力,我们提出了一个新颖而充满挑战的乐趣 - 068 damental问题:我们可以增强和整合069现有070检索器的信息本地化能力而无需牺牲其固有检索能力吗?首先,083072为了应对这些挑战,我们提出了一个073新颖的方法齿轮(ge neration-a u摘要074 r etrieval)。具体来说,我们将数据构建为075(查询文档信息)的三元组,但仍使用076对比度学习来优化相似度为-077 deween the查询和文档。在相同的078时间,我们设计了一个文本解码器,以在文档080中生成Rel-079 Evant Evant Evant-evant Ever-Graining信息,以增强RE-081 recy-081 threval和本地化功能。尽管082概念很简单,但仍有许多挑战。
随着信息技术的持续开发,例如分布式计算,一种新型的存储和无线通信,Mark We-Iser的1991年对计算未来的愿景,即普遍计算,正在成为现实。1普遍的计算强调了面向PLE的重要性并将计算集成到我们的环境和日常生活中,而相应的设备根据用户的行为和环境执行自适应响应。2当前,Pervasive Computing利用现有的基于硅的设备形成无线传感器网络。这使用户可以专注于享受带给他们的服务,而不必关心在前端部署的传感器的存在。尽管转移用户的注意力使基于硅的信息技术无缝地集成到日常生活中,但它并没有完全隐藏技术实体。此外,基于传感器网络的普遍计算还在舒适,美学,审核等方面面临挑战。随着硅光刻技术几乎达到了极限,晶体管的规模正在接近其身体能力,这也限制了处理器性能的实现。以摩尔法律为代表的信息技术的驱动力正在放松,我们正在进入后期的时代。3在一个时代,半导体整合技术的改进范围即将结束,计算能力的停滞限制了信息技术的发展空间,从而影响了各行各业。4为了减轻这种影响,应提出一种解决方案,以从不同的角度扩展信息技术的发展。在自然材料中首次提出,可以看到,听到,感知和通信的多功能纤维的概念。5引入后,基于多层纤维制造的多功能纤维和织物技术引起了学术界和工业的显着关注。6 - 8个在利用纤维和工具的智能方面取得了进展,9-11,例如含有数字设备的织物,具有具有数据处理能力,可用于生理监测,人类构成者接口和体内机上的应用程序。12一些智能的织物照明/显示系统能够进行无线电源传输,触摸感应,pho-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-tosection,环境/生物信号监控和能源存储。13基于上述纺织品和材料学科的最新进展,如图1所示,可以通过织物计算来实现各种创新的感知和相互作用的创新功能,例如更换颜色的颜色,执行器控制,热管理,运动跟踪,运动跟踪,力感应,力传感,距离估计,温度测量,动作轨迹射击>
[1] Fan,Thakker,Bartlett,Miled,Kim,Theodorou,Agha-Mohammadi,“自动杂种地面/未知环境中的空中移动性”,IROS 2019。[2] Lew,Emmei,Fan,Bartlett,Santamaria-Navarro,Thakker,Agha-Mohammadi,“接触惯性探测:碰撞是您的朋友,” ISRR2019。[3] Santamaria-Navarro,Thakker,Fan,Morrell,Agha-Mohammadi,“迈向无人机的弹性自动导航”,ISRR2019。[4] Terry,Lei,Morrell,Daftry,Agha-Mohammadi,“感知衰落的地下环境中的伪影检测和定位”,ICRA 2020(提交)。[5] Ebadi,Change,Palieri,Stephens,Hatteland,Heiden,Thakur,Morrell,Carlone,Carlone,Agha-Mohammadi。“灯:大规模的自主映射和定位,用于探索感知衰落的地下环境,” ICRA,2020年(提交)。[6] Jung,Lee,Shim,Agha-Mohammadi,“ DARPA地下挑战的自动空中勘探无人机”,ICRA 2020年(提交)。[7] Kanellakis,Karvelis,Mansouri,Agha-Mohammadi,Nikolakopoulos,“在地下隧道导航中使用多旋转器使用多旋翼的自主空中搜寻”,ICRA 2020(提交)。[8] Kramer,Stahoviak,Santamaria-Navarro,Agha-Mohammadi,Heckman,“视觉上降解环境的雷达惯性自我效率估计”,ICRA 2020(提交)。[9] Sasaki,Otsu,Thakker,Haesaert,Agha-Mohammadi,“在哪里映射?迭代的漫游者 - 弯曲器路径计划火星探索,” ICRA 2020(提交)。[10] Fan,Nguyen,Thakker,Alatur,Agha-Mohammadi,Theodorou。“基于贝叶斯学习的自适应控制对安全关键系统的自适应控制”,ICRA 2020(提交)。[11] Kanellakis,Karvelis,Mansouri,Agha-Mohammadi,Nikolakopoulos,“在地下环境中进行自主空中航行的视觉驱动的NMPC,IFAC(提交),[12],[12] [12]长期耐药性活动的概念混合空中/地面车辆。[13] Otsu,Tepsuporn,Thakker,Vaquero,Edlund,Walsh,Walf,Wolf,Agha-Mohammadi,“与机器人团队对贫困环境的自动探索和映射”[14] Tagliabue, Schneider, Pavone, Agha-mohammadi, “ The Shapeshifter: a Multi-Agent, Multi-Modal Robotic Platform for the Exploration of Titan, " IEEE Aerospace Conf., 2020 [15] Agha-mohammadi, Hofgartner, Vyshnav, Mendez, Tikhomirov, Chavez, Lunine, Nesnas, “探索冰冷的世界:通过自动协作混合机器人访问泰坦的地下空隙,” IPPW,2018。[16] Heiden,牧师,Vyshnav,Agha-Mohammadi,“通过置信度丰富的3D网格映射:应用于物理机器人的异质传感器融合:Iser,2018年。[17] SABET,AGHA-MOHAMMADI,TAGLIABUE,ELLIOTT,NIKRAVESH,“滚筒式:能源吸引能量的混合杂种空中地形迁移率对极端地形”,IEEE Aerospace Conf。,2019年。[18] Agha-Mohammadi,Heiden,Hausman,Sukhatme,“信心丰富的3D网格映射” IJRR,2019年。[19] Kim,Thakker,Agha-Mohammadi,“不确定性下的风险感知计划的双向价值学习”,IEEE机器人和自动化信,2019年。[21] Parcheta,Nash,Parness,Mitchell,Pavlov,“狭窄的垂直洞穴:映射火山裂缝几何形状”,IPCC,2015年。pp。[20] Agha-Mohammadi,Agarwal,Kim,Chakravorty和Amato,“ Slap:通过在信仰空间中启用动态重建的物理移动机器人的同时本地化和计划,”机器人技术的IEEE Transactions,2018。[22]波士顿,“洞穴和喀斯特科学的百科全书”。Fitzroy-Dearborn Publishers,Ltd。,英国伦敦。355-358,2004。