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JRDB-Panotrack：一个开放世界的全景进行分割和跟踪拥挤的人类环境中的机器人数据集
自主机器人系统近年来引起了越来越多的关注，在这种环境中，环境是机器人导航，人类机器人互动和决策的关键步骤。现实世界机器人系统通常会从多个传感器中收集视觉数据，并经过重新识别以识别许多对象及其在复杂的人拥挤的设置中。传统的基准标记，依赖单个传感器和有限的对象类和场景，无法提供机器人对策划导航，互动和决策的需求的综合环境理解。作为JRDB数据集的扩展，我们揭开了一种新颖的开放世界式分割和跟踪基准，介绍了一种新型的开放世界式分割和跟踪基准。JRDB-Panotrack包括（1）各种数据室内和室外拥挤的场景，以及
NTIA RFC-开放基础模型
我们发现，对于七个领域中的六个，我们分析的研究并未为开放基础模型的边际风险提供有说服力的证据：他们不考虑框架中的步骤，例如现有技术或防御能力如何适应边际风险。但是，对于与CSAM相关的风险，Thiel等人。（2023）3进行了完整的分析，该分析显示了未能令人满意解决的开放基础模型的边际风险。4为了提供指导，我们对自动网络安全脆弱性检测和NCII进行了初步的边际风险评估，我们发现，当前开放基础模型的边际风险较低，对于自动化脆弱性检测（部分是由于AI的有效性而用于防御的效率），而开放模型的开放型风险对NCII有可能。
贸易开放对经济增长的影响
6 （1）初始条件：人均实际初始 GDP 的对数，（2）人力资本：中学入学率、出生时预期寿命的对数、人口增长，（3）物质资本：资本形成总额除以 GDP，（4）财政政策：政府消费除以 GDP，（5）制度质量：从弗雷泽研究所的经济自由数据中获得的法律制度和产权指数
露天焚烧和……的替代处理技术
几十年来，露天焚烧和露天爆破（OB/OD）一直被用于处理/销毁高能危险废物。“高能”是指一类能够释放大量化学能的物质，例如军用弹药、烟花和汽车安全气囊推进剂。与封闭式替代技术相比，OB/OD 是一种不受控制的处理技术。1 与能够在释放前捕获和处理残留副产品的技术相比，高能危险废物的 OB/OD 是在露天进行的，处理副产品会直接排放到环境中（图 1）。因此，通过排放颗粒物、不完全燃烧产物或爆炸物块，以及散布弹药和其他废弃物（排泄物）2 而造成的 OB/OD 相关污染和暴露，引发了人们对是否有可用于高能危险废物的替代处理技术的质疑。为了履行 EPA 监控 OB/OD 安全替代品持续开发进展的承诺，3 本报告介绍了已开发的替代处理技术，这些技术在许多情况下已被采用，可考虑替代 OB/OD。
朝向开放世界的人类机器人互动
手势在人类和人类机器人相互作用中起着关键作用。在基于任务的上下文中，诸如指向之类的神性手势对于指导关注与任务相关的实体至关重要。虽然大多数基于任务的人类和人类手机Di-Alogue专注于封闭世界领域的工作，但重新研究已开始考虑开放世界任务，在这种任务中，与任务相关的对象可能不知道与先验者相互作用。在开放世界任务中，我们认为必须对手势进行更细微的考虑，因为交互者可以使用桥接传统手势类别的手势，以便浏览其任务环境的开放世界维度。在这项工作中，我们探讨了在开放世界任务上下文中使用的手势类型及其使用频率。我们的结果表明需要重新考虑在人类和人类机器人相互作用的研究中进行手势分析的方式。
无标题 - refubium
量子汉密尔顿复杂性的目的[17，42]是研究当地汉密尔顿人所描述的物理模型的计算能力，其动态及其特征状态的复杂特性，以及了解确定这些特性的综合复杂性。许多汉密尔顿人在量子构成方面都是普遍的[13]，而其他汉密尔顿人则认为更简单，但仍然很难通过经典计算进行经典研究[7]或什至有效地模拟[27]。有一个悠久的历史，即寻找最简单的可能性，最接近现实，有效地实现，并且可以通过通用动力学来实现与当地汉密尔顿人的量子计算。对相互作用，局部性和几何限制的类型和强度的限制进行了研究，例如在参考文献中。[13，20，26，37，39，40]。对计算的普遍性的思考通常与提出复杂性问题（例如确定确定这些哈密顿人特征性特性的强硬特性）的问题息息相关。从量子控制理论的角度来看这一点为我们提供了一个有趣的观察。对子系统的额外控制水平可能会导致状态发生的可能性或复杂性问题的困难。我们已经使用DQC1（“一个清洁量子”）模型[30，36]看到了这一点，其单个可完全定量（清洁）量子的单个量子比经典计算产生了量子优势。在这项工作中，我们通过控制一个小子系统来研究收到的计算潜力。类似地，如果允许使用魔术状态，则使用有限的通用门（例如Clifford Gates [8]）进行计算，以进行量子计算。使用扰动gad-有效地将系统的部分固定到特定状态，使我们能够从更简单的人中建立复杂的有效汉密尔顿人[24]。也已经表明，小子系统的Zeno效应测量可以赋予非普遍的通勤大门的普遍力量[10]。我们专注于一种称为固定的控件类型 - 固定
什么是 AI-Ready 开放数据？ - noaa/nesdis/star
• 完整性（空间 / 时间 / 人口统计） • 一致性（数据集内的一致性） • 无偏见（无系统性“倾斜”） • 及时性（数据发布速度） • 出处与完整性（与可信来源无任何变化） 访问文档
RoboTHOR：一个开放的仿真到现实具象人工智能平台
视觉识别生态系统（例如 ImageNet、Pascal、COCO）在现代计算机视觉的发展中发挥了不可否认的作用。我们认为，在这些生态系统出现之前，交互式和具身视觉 AI 已经达到了与视觉识别类似的发展阶段。最近，各种合成环境已被引入以促进具身 AI 的研究。尽管取得了这些进展，但在模拟中训练的模型如何很好地推广到现实这个关键问题仍然基本上没有答案。为模拟到现实的具身 AI 创建一个可比的生态系统提出了许多挑战：（1）问题固有的交互性，（2）现实世界和模拟世界之间需要紧密结合，（3）复制可重复实验的物理条件的难度，（4）以及相关成本。在本文中，我们引入了 R OBO THOR 来使交互式和具身视觉 AI 的研究民主化。 R OBO THOR 提供模拟环境框架
职位空缺CCS -CSE IITH
教育资格：计算机科学 /数学的高级学位 / AI /数据科学 /高性能计算或相关领域所需的经验如下：BTECH / MSC / MCA具有6多年相关的相关经验（机器学习和 /或高性能计算R＆D）或MTECH的相关领域或相关经验（相关的相关经验）（一定程度上的计算）（A）数学和熟练程度和/或高性能计算工具/框架以及大数据和云计算（b）在机器学习和/或高性能计算领域的著名场所出版物（b）偏好（b）偏爱将对申请人进行良好的熟练程度和良好的记录，以适用ML/HPC的CYBER SECUIRE或APPLIED CRYPTOPCH extiel Cryptography或Drivecoprication cypried Cryptography：cypried cryptoprich excoprication：cyplied cryptography：2月20日。
开放量子研究所隐私政策.docx
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