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Sergejs Gaidukovs 研究员的唯一标识符
首席研究员 科学出版物 H 指数（Scopus）= 22；H10=34（谷歌学术）；总引用量 1369；出版物总数 143 篇：专利（2）、书籍专著（3）、会议摘要、会议录（60）和期刊（Scopus 91）。1. Jurinovs M.、Barkane A.、Platnieks O.、Beluns S.、Grase L.、Dieden R.、Staropoli M.、Schmidt DF、Gaidukovs S. Vat 纳米纤维素增强植物油基树脂的光聚合：形态和功能化的协同作用 (2023) ACS Applied Polymer Materials，5（4），第 3104-3118 页，DOI：10.1021/acsapm.3c00245； IF=5.6 2. Šutka A.、Lapčinskis L.、Verners O.、Ģērmane L.、Smits K.、Pludons A.、Gaidukovs S.、Jerāne I.、Zubkins M.、Pudzs K.、Sherrell PC、Blums J. 生物启发的弹性体大分子排序用于增强接触带电和摩擦电能量收集 (2022) 先进材料技术，7 (10)，文章编号 2200162，DOI：10.1002/admt.202200162； IF=8.8 3. Nechausov S., Ivanchenko A., Morozov O., Miriyev A., Must I., Platnieks O., Jurinovs M., Gaidukovs S., Aabloo A., Kovač M., Bulgakov B. 离子液体和双重固化对光聚合过程的影响
sergej stanovcic学生的硕士论文ID ...
理解人类行为是AI和机器人界的长期挑战，涉及对复杂，依赖上下文的行动和意图的理解。在社会互动的背景下，个人的运动反映了他们的行为和意图。作为人类，我们预测了短期未来的未来运动和状态，以优化流利的相互作用。但是，将这种行为转移到机器人仍然是一个挑战。本项目设想适当的HRI生成强大的机器人行为。尤其是，学生将通过利用在人类运动产生中观察到的高端质量（DDPM）中观察到的高端质量来扩展我们以前的工作[1]中的确定性机器人行为[1] [2]。仍然，为了克服由于经常性降解步骤而导致的DDPM的缓慢推理速度，学生将探索使用一致性模型（CM）进行实时推理[3]。最终目标是生成HRI行为，通过关注机器人行为，多样性和鲁棒性对现实世界的闭合的忠诚度，与人类相互作用非常相似。鉴于最终目标是在实际情况下对其进行测试，因此学生将在培训期间采用合成的遮挡策略，以使模型对现实世界中可能发生的错误姿势估计进行健全。