XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemInteractive
使用大型语言模型进行部分可观察的机器人任务 /作者= Sun，Lingfeng的互动计划； Jha，Devesh K。； Hori，Chiori； Jain，Siddarth； corcodel，radu;朱，Xinghao; tomizuka，masayoshi；罗梅雷斯，迭戈 /creationdate = 5月14日，2024年 /object = robotics < /div>
抽象设计机器人代理执行开放词汇任务一直是机器人技术和AI的长期目标。最近，大型语言模型（LLM）在创建用于执行开放词汇任务的机器人代理方面取得了令人印象深刻的结果。但是，在不确定性的存在下为这些任务进行规划是具有挑战性的，因为它需要“经过思考链”推理，从环境中汇总信息，更新状态估计以及基于更新的状态估计来生成操作。在本文中，我们提出了一种使用LLM的部分可观察到的任务的交互式计划技术。在拟议的方法中，LLM用于使用机器人从环境中收集丢失的信息，并从收集的观测值中推断出基本问题的状态，同时指导机器人执行所需的操作。我们还通过自我教学使用了精致的Llama 2模型，并将其性能与像GPT-4这样的预训练的LLM进行比较。在仿真和现实环境中的几个任务上都证明了结果。
CHAT3D：交互式理解3D场景级点云通过与城市生态结构的基础模型聊天
随着人工智能技术发展的繁荣，大型语言模型正在展示其在理解和创造力方面的潜力。大型语言模型（例如GPT-4和Gemini）能够有力地学习各种专业级考试。但是，作为语言模型本身，其强大的理解只能反映在文本序列中。当前，尽管可以通过3D点云与大型语言模型之间的连接生成视频，但目前尚无提示项目通过属性计算结果直接与一维相互作用。点云数据也丰富了可以支持城市建设的各种任务的信息。对于场景级别的点云数据，已经进行了许多有关语义细分，目标检测和其他任务的研究。但是，通常很难从感知结果中为场景构建提供直接帮助。本文通过结合3D点云语义细分的结果，介绍了一种将大语言模型应用于城市生态结构的方法。目的是将大语言模型（LLM）（LLM）的先验知识和创造能力集成到城市发展中，并将结果与点云语义分段结果得出。这种整合旨在建立一个互动点云智能分析系统，该系统是为了帮助城市生态文明建设中的决策过程而定制的，从而为智能城市发展的发展提供了创新的观点。
CSUDH公开大学秋季2024年互动目录
• Instructor permission • Department Chair permission • “W” Grade will appear on student record Use this link for the Petition for Exception Form: https://csudh.edu/Assets/csudh-sites/admissions-records/docs/forms/petition-for-exemption-form-fillable.pdf Nov 11 Veteran's Day Holiday No classes—Campus closed Nov 16–Dec 9 To drop a在此期间，需要三个人的签名：1）讲师2）部门主席，以及3）大学院长参考大学目录的学术政策，涉及学生记录中会出现的内容。使用此链接作为异常表格：https：//csudh.edu/assets/csudh-sites/admissions/admissions-records/docs/docs/forms/petition-for-empement-for-exemption-form-fillable.pdf
交互式海洋动力学对大西洋海面温度变化的影响
摘要：通过比较完全耦合的大气 - 海洋 - 冰模型与同一大气模型与海洋替换为无动感的平板层（因此Fornless Slab Slab Ocean模型），研究了交互式海洋动力学对大西洋海面温度（SST）内部变化的影响。两种模型之间的SST变异性差异是通过优化技术诊断出的，该优化技术发现了差异尽可能不同的组件。这项技术表明，大西洋SST的可变性在两个模型之间显着不同。平板海洋模型中具有最大SST方差的两个组件类似于与北大西洋振荡（NAO）和大西洋多年代变化（AMV）模式相关的Tripole SST模式。该结果支持以前的主张，即AMV不需要海洋动力学，尽管海洋动力学导致AMV和NAO Tripole的记忆略有增加。完全耦合模型中SST方差最极端增强的组件类似于大西洋尼诺尼诺模式，并确定了我们技术隔离已知需要海洋动力学的物理模式的能力。在完全耦合模型中具有更大差异的第二个组件是一种亚置SST变异性的模式。SST异常的重新出现和海洋热传输的变化都会导致SST差异和记忆力增加。尽管SST的平均值和变异性差异很大，但两种模型之间的大气变异性非常相似，并确定大气变异性是由内部大气动力学产生的。
通过能源建模探索实验室电网互动高效建筑策略
1.1 方法实验室建筑是功能复杂的工作环境，拥有许多安全和操作协议，这使得 GEB 策略难以概念化，更不用说实现。本案例研究旨在通过使用美国能源部开发的 OpenStudio 实验室建筑原型模型模拟 GEB 策略来纠正这种不平衡。OpenStudio ® 是一款模拟软件，它为用户提供各种不同的建模工具，以创建和分析不同建筑的能源消耗。5 作者的 OpenStudio 模型产生的能源负荷随后被输入 REopt，以计算与实验室建筑运营相关的近似电力成本和排放量。可再生能源集成和优化工具 ® (REopt) 是由 NREL 开发的技术经济决策支持平台，可根据电力成本优化能源系统。6
RoboExp：通过机器人操纵的交互式探索行动条件的场景图
图2。我们的RoboExp系统的概述。我们介绍了由四个模块组成的RoboExp系统的全面概述。（a）我们的感知模块将RGBD图像作为输入，并产生相应的2D边界框，掩码，对象标签和关联的语义特征作为输出。（b）内存模块无缝将2D信息集成到3D空间中，从而实现了更一致的3D实例分割。此外，它通过合并实例构建了我们ACSG的高级图。（c）我们的决策模块是提议者和验证者的双重角色。提案者建议各种行动，例如开门和抽屉，而验证者评估每个动作的可行性，考虑到阻塞等因素。（d）动作模块执行提出的操作，使机器人组能够与环境有效相互作用。
RoboExp：通过机器人操纵的交互式探索行动条件的场景图
想象一个未来的家庭机器人，旨在快速准备突破。该机器人必须有效执行各种任务，例如在橱柜中进行库存检查，从冰箱中获取食物，从抽屉里收集餐具，以及在食物覆盖物下剩下的剩菜。取得成功的关键是与环境互动和探索环境的问题，尤其是找到不立即可见的项目。将其配备这种功能对于机器人有效完成其日常任务至关重要。机器人探索和积极的感知长期以来一直在挑战机器人技术[1-16]。已经提出了各种技术，包括信息理论，好奇心驱动的探索，基于边境的甲基动物和模仿学习[1，13 - 13 - 15，17 - 25]。然而，以前的研究主要集中在探索静态环境上，仅通过更改导航设置中的观点，或仅限于与一小部分对象类别（例如抽屉）或一组封闭的简单操作（例如推动）的相互作用[26]。在这项工作中，我们研究了交互式场景的利用任务，目标是有效地识别所有对象，包括直接可观察到的对象，以及只能通过机器人和环境之间的相互作用发现的对象（见图1）。朝向这个目标，我们提出了一个新颖的场景表示，称为“动作条件” 3D场景图（ACSG）。然后，我们证明可以将交互式场景探索作为动作条件的3D场景图形结构和遍历的问题。与这些与专注于编码静态关系的常规3D场景图不同，ACSG同时编码空间关系和逻辑关联指示动作效应（例如，打开冰箱内部揭示了一个苹果）。解决互动场景探索带来了挑战：我们如何推理需要探索哪些对象，选择与它们互动的正确动作，以及对我们的探索发现的知识？
互动树生命树Itol v6
摘要生命之树（https://itol.embl.de）是用于管理，显示，注释和操纵系统发育和其他树木的在线工具。它是可以自由的，可以向E viry开放。Itol v ersion 6引入了现代化且完全重写的用户界面以及许多新功能。已经引入了一种新的数据集类型（彩色 /标记的范围），大大升级了先前的简单彩色范围注释函数的功能。对几个现有数据集T ypes实现了其他注释选项。DAT ASET模板文件现在通过子字符串匹配（包括完整的正则表达支持）来支持对多个树节点的简单分配。节点MET ADAT ADAT已大大扩展了处理，没有V el distai y和e Xporting选项，并且不能进行交互性编辑或通过注释文件进行更新。可以使用多个同时的字体样式显示树标签，并具有精确的定位，大小和单个标签零件的大小。实施了各种散装标签编辑功能，简化了所有树节点标签的大规模更改。ITOL的自动税收分配功能现在还基于基因组税元数据库（GTDB）支持树，此外NCBI税收税也是如此。可选的用户帐户页面的功能已扩展，简化了项目和树木的管理，导航和共享。ITOL目前从> 130 0 0 0单个用户帐户中处理超过一百万棵树。
智能交互式写作助手的设计空间
在我们这个技术飞速发展的时代，写作助手的研究领域在各个研究社区中变得越来越分散。我们试图通过提出一个设计空间来应对这一挑战，作为一种结构化的方式来检查和探索智能和交互式写作助手的多维空间。通过大型社区合作，我们探索了写作助手的五个方面：任务、用户、技术、交互和生态系统。在每个方面，我们通过系统地重新审查 115 篇论文来定义维度（即一个方面的基本组成部分）和代码（即每个维度的潜在选项）。我们的设计空间旨在为研究人员和设计师提供一个实用的工具来导航、理解和比较写作助手的各种可能性，并帮助他们设想和设计新的写作助手。