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学习在实际环境中有效，精确地导航
在陆地机器人自主导航的背景下，创建用于代理动力学和感官的现实模型是机器人文献和商业应用中的广泛习惯，在该习惯中，它们用于基于模型的控制和/或用于本地化和映射。另一方面，较新的AI文献是在模拟器或Ai-thor的模拟器或端到端代理上进行训练的，在这种模拟器中，重点放在照相现实渲染和场景多样性上，但是高效率机器人动作具有较少的特权角色。所得的SIM2REAL差距显着影响训练有素的模型转移到真正的机器人平台。在这项工作中，我们探讨了在设置中对代理的端到端培训，从而最大程度地减少了Sim2real Gap，在感应和驱动中。我们的代理直接预测（离散的）速度命令，这些命令是通过真实机器人中的闭环控制维护的。在修改的栖息地模拟器中鉴定并模拟了真实机器人的行为（包括底盘的低级控制器）。探视和定位的噪声模型进一步促进了降低SIM2REAL间隙。我们在实际导航方案上评估，探索不同的本地化和点目标计算方法，并报告与先前的工作相比的性能和鲁棒性的显着增长。
视觉导航的体积环境表示
Vision语言导航（VLN）要求代理在基于视觉观察和自然语言说明的3D环境中导航。很明显，成功导航的关键因素在于全面的场景理解。以前的VLN代理使用单眼框架直接提取透视视图的2D特征。虽然很简单，但他们为捕获3D几何和语义而努力，导致部分不完整的环境代表。为了实现具有细粒细节的全面3D表示，我们引入了体积环境（VER），将物理世界脱氧于结构化的3D细胞中。对于每个单元格，通过2D-3D采样将多视图2D特征归纳到如此统一的3D空间中。通过对VER的粗略到纤维特征进行推断和多任务学习，我们的代理人可以共同预测3D占用率，3D房间布局和3D边界框。基于在线收集的vers，我们的代理构成了体积状态估计，并构建情节内存以预测下一步。实验结果表明，我们从多任务学习的环境表示导致了VLN的可观绩效提高。我们的模型在VLN基准（R2R，Reverie和R4R）之间实现了最新的性能。
导航老年医疗保健的未来
高收入国家，特别是美国的老年人口的快速增长正在重塑医疗保健系统，并加剧与年龄相关疾病的负担。到2060年，美国65岁及以上的美国人口预计将几乎翻一番，而大小最古老的队列（85岁以上）的大小三倍。这种人口转变导致由于慢性疾病，例如阿尔茨海默氏病，心血管疾病，脆弱和多种疾病而导致的死亡率上升。利用从2010年到2024年的国家住院样本（NIS）的数据，该评论研究了死亡率，医院利用率以及医疗保健系统管理这些转变的能力的关键趋势。我们确定了死亡，住院模式的主要原因以及对长期护理的需求不断增长。本文进一步探讨了这些趋势的政策含义，强调了对综合护理模型，老年专业化和预防性医疗保健策略的需求，以满足老龄化人口的不断增长的需求。通过对这些问题进行全面分析，本文旨在为医疗保健政策提供信息，改善老年人的护理服务，并促进老年医疗保健方面的进一步研究。
在具有目标捕获数据的植物中导航系统发育冲突和进化推断
1 Systematik，Biodovervortät和Evolution der Pflanzen，Ludwig-Maximilians-Universitätmünchen，Menzinger Str。67, 80638 Munich, Germany 2 Centre for Australian National Biodiversity Research (a joint venture of Parks Australia and CSIRO), Clunies Ross Street, Canberra ACT 2601, Australia 3 School of BioSciences, The University of Melbourne, Parkville, Victoria 3010, Australia 4 National Herbarium of New South Wales, Botanic Gardens of Sydney, Locked Bag 6002, Mount Annan,新南威尔士州2567，澳大利亚5号西澳大利亚州植物标本室，生物多样性，保护和景点系，锁定袋104，宾利送货中心，宾利，西澳大利亚州宾利6983，澳大利亚6澳大利亚6983年6983年6983年6983年6983年6983年，阿德莱拉德大学，阿德拉德大学，南澳大利亚州阿德拉德大学，南澳大利亚南澳大利亚州5005 7 National Biovipty DNA图书馆，澳大利亚州3010，公园3010101010101011维多利亚，墨尔本，维多利亚州3004，澳大利亚 *通讯作者：e.joyce@lmu.de
用最新的见解将边缘导航到角落
摘要 - 近年来，自动驾驶汽车（AV）技术已经有很大的发展。然而，尽管某些行业参与者取得了显着成就，但表明AVS实际上是安全的有力的证据，这是缺乏安全的，这可能会促进公众对这项技术的不信任，并进一步损害该行业的整个发展以及相关的社会影响。为了提高AV的安全性，提出了几种在虚拟模拟中使用合成数据的技术。尤其是最高风险数据，称为角病例（CC），对于开发和测试AV控件最有价值，因为它们可以暴露和改善这些自主系统的弱点。在这种情况下，本文提出了一项系统的文献综述，旨在全面分析CC识别和生成方法，还指出了当前的差距，并进一步含义合成数据对AV安全性和可靠性。基于选择标准，从1673篇论文的初始样本中挑选了110项研究。这些选定的论文被映射到多个类别，以回答八个链接的研究问题。最终以一种更加集成的方法为重点是所有利益相关者的安全发展，并在行业，学术界和监管机构之间进行了积极的合作。
使用内镜外科导航晚期术中术中增强现实的可视化术中型型型肿瘤切除术。
内窥镜型型方法（ETSA）是一种常用的技术，可以微创地去除卖出和羊角菌病变。假设 ETSA中的增强现实（AR）应用是通过将3D重建模型集成到手术领域中来增强术中可视化的。 本研究描述了与内窥镜外科导航高级平台（EndoSNAP，手术剧院，俄亥俄州克利夫兰，俄亥俄州，俄亥俄州，俄亥俄州，美国）相关的工作流程和手术结果，这是一个用于手术规划和销售术中术中导航的AR平台。 我们分析了使用内核NAP进行ETSA肿瘤切除的患者队列。 术前MRI和CT扫描被重建，并使用手术排练平台软件合并为单个360°AR模型。 然后将模型导入到内osnap中，该模型与内窥镜和神经验证系统集成在一起，以实时术中使用。 记录了患者人口统计学，肿瘤特征，切除程度（EOR）以及内分泌和神经系统结局。 包括新诊断的18名成年患者（83％），复发性（17％）肿瘤包括在内。 病理学由垂体腺瘤（72％），颅咽管瘤（11％），脑膜瘤（11％）和脊全瘤（6％）组成。 56％的患者存在视觉压缩，其中70％的术前视觉缺陷。 在17％的肿瘤中观察到海绵窦侵袭。 分别在56％和28％的病例中注意到术前激素过量和不足。 平均EOR为93.6±3.6％。ETSA中的增强现实（AR）应用是通过将3D重建模型集成到手术领域中来增强术中可视化的。本研究描述了与内窥镜外科导航高级平台（EndoSNAP，手术剧院，俄亥俄州克利夫兰，俄亥俄州，俄亥俄州，俄亥俄州，美国）相关的工作流程和手术结果，这是一个用于手术规划和销售术中术中导航的AR平台。我们分析了使用内核NAP进行ETSA肿瘤切除的患者队列。术前MRI和CT扫描被重建，并使用手术排练平台软件合并为单个360°AR模型。然后将模型导入到内osnap中，该模型与内窥镜和神经验证系统集成在一起，以实时术中使用。记录了患者人口统计学，肿瘤特征，切除程度（EOR）以及内分泌和神经系统结局。包括新诊断的18名成年患者（83％），复发性（17％）肿瘤包括在内。病理学由垂体腺瘤（72％），颅咽管瘤（11％），脑膜瘤（11％）和脊全瘤（6％）组成。56％的患者存在视觉压缩，其中70％的术前视觉缺陷。海绵窦侵袭。分别在56％和28％的病例中注意到术前激素过量和不足。平均EOR为93.6±3.6％。平均术前肿瘤体积为21.4±17cm³，术后降至0.4±0.3cm³。术后并发症包括需要手术修复的CSF泄漏（17％），癫痫发作，与先前存在的半球外伤有关（6％），肺栓塞（6％），深静脉血栓形成（6％）和鼻窦炎（6％）。这些发现表明，通过内部NAP的AR-增强可视化是ETSA的可行且潜在的有益辅助功能，可用于Sellar和Parasellar肿瘤切除。
3D环境中的计算机视觉和机器人导航
我特别荣幸能在2016年担任布雷斯特（Brest）TélécomBretangeInformatics的MaîtredeConconconconcerences的职位。我感谢陪审团的成员，委托我担任IHSEV团队的接待和投资，以及CNRS Lab-Sticc的各种员工的接待和投资。除其他许多外，我特别要感谢AndréThépaut，Ioannis Kanellos，Christophe Lohr，JérômeKerdreux，Serge Garlatti，Gilles Coppin，CédricBuche和最近的Andries Mihai在各种活动中的参与和支持。与今天的IMT Atlantique和Rambo团队的最先进的设施一起，它们构成了为响应社会和工业需求而追求尖端研究的特殊环境。
通过空间浓度的Navier-Stokes方程的定量规律性
相对于Navier -Stokes缩放（2）并不是不变的，但由于存在对数分母，因此略微临界7。也让我们提到，在Tao的论文[47]之前，在存在轴向对称性的情况下，在[34]中获得了不同的略微超临界性标准。我们目前的论文的贡献是todevelopanewstrategy的估计值（请参见命题2.1和2.2），以了解Navier-Stokes方程，然后使我们能够在Tao的工作[47]基于量化关键规范的基础上构建。我们的第一个定理涉及在下面的命题2.1中规定的浓度的向后传播，以提供新的必要条件，以使Navier-Stokes方程具有I型I型爆炸。在t ∗处的I型爆炸的情况下，（2）中的非线性与扩散均具有启发性。尽管如此，无论是否可以在M大时排除I型爆炸，这仍然是一个长期的开放问题。现在让我们陈述我们的第一个定理。
导航风险在2030年之前解锁500 GW的可再生能源
项目调试延误是在土地获取挑战，网格连通性问题和监管障碍的驱动下，仍然是印度可再生能源部门的重大关注点。此外，旨在通过超大太阳能和风能和集成存储的企业和可调节性RE（FDRE）项目（FDRE）项目可以引入其他风险。这些包括未能满足需求目标，市场价格波动的暴露以及围绕未来电池成本的不确定性的处罚。合并，项目延迟和FDRE项目的风险有可能提高资本成本高达4％或400个基点（BPS〜相当于1/100的1％，或0.01％）。