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实时数字双胞胎具有用于工业操纵器应用的加固学习：在NVIDIA ISAAC健身房的ABB Yumi机器人数字双胞胎设计和建筑RL应用程序
工业部门正在经历一个变革阶段，随着先进的机器人技术和人工智能（AI）技术的整合。本论文，探讨了数字双技术的协同应用以及增强学习在增强工业环境中机器人操纵器的效率和适应能力方面的应用。这项研究的核心前提重点是解决动态和复杂工业环境中手动程序方法的局限性。手动编程通常缺乏在各种且无法预测的环境中有效操作所需的适应性和学习能力。加固学习的合并使机器人操纵者能够通过与环境的互动来学习和调整，从而提高了运营效率，并最大程度地减少了对广泛编程工作的需求。数字双胞胎是物理环境的数字虚拟复制品。这允许在受控的，无风险的设置中对机器人操纵器行为进行模拟，分析和优化。将数字双胞胎与增强学习的集成能够对机器人系统进行有效的培训，从而使他们能够学习复杂的任务并适应新场景，而无需与现实培训相关的身体磨损和风险，并设置了环境。研究方法涉及开发数字双胞胎模拟环境，强化学习算法在此环境中的机器人操作器中的应用，并引起了学习任务转移能力对现实应用程序的重要性。该研究还研究了与数字双胞胎和加强学习技术相关的挑战。预期的结果包括提高机器人操纵器在工业应用中的适应性和效率，从而减少了为特定任务提供机器人所需的时间，成本和资源。此外，预计自动驾驶机器人操作的安全性和可靠性增强。这项研究旨在证明强化学习和数字双技术在转变工业机器人技术方面的潜力，从而为机器人应用提供了更具灵活，高效和智能的开发过程。本文对工业自动化的未来具有重要意义，为更适应性，高效和智能机器人系统提供了一种途径。通过利用AI和模拟技术的最新进步，它旨在为工业机器人技术的发展做出贡献，为更先进的工业解决方案铺平道路。
联合新闻发布日本气体和溶胶
在托斯卡纳，恩尔绿色权力意大利人管理着世界上最古老，最具创新性的地热综合体，该建筑具有34种植物，共有37个生产组，位于比萨，锡耶纳和格罗塞托省之间。Geothermal energy, with its 916 MW of installed capacity and an annual production of almost 6 billion KWh, in addition to satisfying 34% of the regional electricity needs and representing more than 70% of Tuscan production from renewable sources, provides useful heat to heat about 13 thousand users, 26 hectares of greenhouses, farms and artisan businesses, also feeding an important sustainable tourism chain with 60 thousand annual visits to museum地热地区的中心，植物和自然事件。数字可以巩固当地的影响和从托斯卡纳温暖心脏的企业家结构的可持续发展的开放范围。
JUNIPER AI 终极护理
服务仅供 (i) 某些合格最终用户购买，仅供其自己使用；(ii) Juniper Networks 授权经销商仅供转售给经销商采购订单中注明姓名和地址的最终用户。服务仅涵盖最终用户从 Juniper Networks 或授权 Juniper Networks 经销商处购买的 Juniper Networks 产品，并且对于每种此类产品，仅在其相关服务合同期限内有效。服务必须以至少十二 (12) 个月的固定期限购买，除非 Juniper Networks 以书面形式另行同意将最终用户的多个服务合同合并在一起。任何此类购买
JUNIPER AI 高级护理
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UNIPD 主管：Simone Mancin - 帕多瓦
Simone Mancin 是意大利帕多瓦大学管理与工程系热力学与传热学副教授。他还是伦敦布鲁内尔大学化学工程系的客座教授，也是伦敦布鲁内尔大学能源效率与可持续技术中心的成员。他的研究主要集中在先进材料、纳米沉积、纳米涂层、表面处理、增强表面和微观几何形状中的单相和两相传热，用于电子热管理和空调和制冷以及用于先进潜热能存储的相变材料 (PCM)。他目前是 MSCA、清洁航空地平线欧盟和探路者计划中多个欧盟资助项目的 PI。他是约 250 篇论文的作者或合著者，大部分发表在国际科学期刊上。他是《HEDH》、《热科学与工程过程》、《C部分：机械工程科学杂志》和《热传递研究》的副主编，也是《国际热流体杂志》、《科学谈话》和《能源》的编辑委员会成员。
TXNIP和线粒体功能障碍：对NLRP3炎症体诱使和神经变性的影响
线粒体是重要的塑料动态细胞器，它通过不同的途径在能量产生中起关键作用，并调节细胞稳态，凋亡，钙稳态和活性氧（ROS）依赖性细胞反应。线粒体完整性和代谢是几种疾病的病理生理标志。线粒体融合和裂变之间的平衡控制细胞完整性和代谢[1]。线粒体改变参与许多疾病，例如癌症，心血管疾病和神经退行性[2]。神经退行性疾病与线粒体缺陷之间的联系已很好[3-5]。线粒体动力学和活性的改变会诱导含有3（NLRP3）炎症体的pyrin域，一种细胞内促炎蛋白复合物，这是先天免疫反应的关键效应。nlrp3激活导致过度炎症，其特征在于炎症细胞因子（如caspase 1，il1ß和IL18）的过量生产[6,7]。许多研究发现了不同的炎性体复合物，其功能的调节已得到很好的特征[8,9]。NLRP3炎性体信号通路参与中枢神经系统神经炎症过程[10]。
棱镜对准数据集：什么参与性-NIPS论文
人类反馈是大语言模型（LLMS）的一致性的核心。但是，关于方法，域（Who），人（WHO）和目标（到什么目的）的方法（如何），反馈过程的开放问题仍然存在。为了浏览这些问题，我们介绍了P rism，该数据集绘制了来自75个国家 /地区的1,500名不同参与者的偏好，并在8,011个现场对话中以21 llms的方式表示偏好。使用P RISM，我们贡献了（i）更广泛的地理和人口参与反馈； （ii）两个国家的人口普查代表样本（美国，美国）； （iii）与详细参与者概况相关的个性化评级，允许样本人工制品的个性和归因。我们针对具有价值和有争议的问题的主观和多元文化观点，我们期望人际关系和跨文化分歧。我们在三个案例研究中使用P RISM来证明需要仔细考虑人类提供哪些对齐数据的需要。
音频学习专家的混合物 - NIPS论文
随着多媒体技术的快速发展，视听学习已成为多模式分析领域中有前途的研究主题。在本文中，我们探讨了视听学习的参数有效传输学习，并提出了专家的视听混合物（AVMOE），以灵活地将适配器注入预训练的模型中。具体来说，我们将单峰和跨模式适配器作为多个专家介绍，分别专门研究模式内和模态信息，并采用轻巧的路由器根据每个任务的特定需求动态分配每个专家的权重。广泛的实验表明，我们提出的方法AVMOE在包括AVE，AVVP，AVS和AVQA在内的多个视听任务中取得了卓越的性能。此外，仅视觉实验结果还表明，我们的方法可以解决丢失模态信息的具有挑战性的场景。源代码可从https://github.com/yingchengy/avmoe获得。
MLLMS的密集连接器-NIPS论文-Neurips 2024
我们是否充分利用多模式大语模型（MLLM）中视觉编码器的潜力？MLLM最近在多模式理解中的出色表现引起了学术界和行业的广泛关注。在当前的MLLM大鼠种族中，重点似乎主要是语言方面。我们目睹了较大和更高质量的指导数据集的兴起，以及大型LLM的参与。然而，很少关注的注意力指向MLLM使用的视觉信号，通常被认为是冷冻视觉编码器提取的最终高级特征。在本文中，我们介绍了密集的连接器 - 一种简单，有效且插件的视觉语言连接器，通过利用多层视觉特征来显着增强现有MLLM，并以最少的额外计算开销。在此基础上，我们还提出了有效的密集连接器，该连接器的性能与Llava-V1.5相当，只有25％的视觉令牌。此外，我们的模型仅在图像上进行了训练，还展示了视频理解中出色的零拍功能。各种视觉编码器，图像分辨率，训练数据集量表，不同尺寸的LLM（2.7b→70b）以及MLLM的不同架构（e。g。，llava-v1.5，llava-next和mini-gemini）验证了我们方法的多功能性和可扩展性，从而在19个图像和视频基准中实现了最先进的性能。我们希望这项工作将提供宝贵的经验，并成为未来MLLM开发的基本模块。代码可在https://github.com/hjyao00/denseconnector上找到。
Exentric到中心的视频生成-NIPS Papers
我们介绍了Exo2EGO-V，这是一种新颖的以外为中心为中心的基于质量扩散的视频生成方法，用于日常生活熟练的人类活动，其中稀疏4-视图中心的观点在现场周围配置了360°。由于外主和以自我为中心的观点和动态运动和现实世界中日常生活环境之间的显着差异，此任务尤其具有挑战性。为了应对这些挑战，我们首先提出了一种新的基于扩散的多视图外科编码器，以从多视图exentric视频中提取密集的多尺度功能，作为以自我为中心视频的外观条件。然后，我们在提供空间对立的自我中心特征之前设计了一个自以为是至中心的视图翻译，作为对以egipentric视频扩散模型的输入的串联指导。最后，我们将时间关注层引入我们的以自我为中心的视频扩散管道中，以改善温度一致性跨eg中心框架。广泛的实验表明，Exo2EGO-V从EGO-EXO4D数据集中显着超过SOTA方法，而LPIP的平均为35％。我们的代码和模型将在https://github.com/showlab/exo2ego-v上提供。