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Exhibitor List - 上海
TDK-LAMBDA 8A01深圳Moco Interconnect Co.，Ltd。8A02上海Bix Electronics Co. Ltd. 8a04 HNG Medical Incorporated 8A05深圳Kai Erwo Technology Co.，Ltd。8a06 Shenzhen Melasta Battery Co.co。，Ltd。8a20上海Winsunpower Electronic Co.，Ltd/Skynet Electronic Co.，Ltd。8A21上海卫星电气有限公司8A22中央电子测量工具公司，有限公司8a28 Chengdu Vantron Technology Co.，Ltd。8A36 Changzhou Bohong Electric Appliance Co.，Ltd 8A42 YW MEMS（SUZHOU）CO.，LTD。8A46 ANHUI智能传感器技术有限公司。 8a47长胡子电气设备有限公司。 8a48 changchun boxin光电有限公司。 8a51 UVT传输（Dongguan）有限公司8a52 Zysj Medical Polymer Technology Co.，Ltd。8a53共识8A54 GAOFE国际工业公司，Limited 8A55深圳Vishan Vishan Vishan Technology Co. 8B03 Zhuhai Xinhe Electronic Co.，Ltd 8B05深圳市Med-Link电子技术有限公司，有限公司8B06深圳市Topway Technology Co. Weizhen Motor Development Co。，Ltd 8B22 ASPINA 8B23 LINAK（深圳）执行器系统有限公司。 8B27深圳诺科智能技术有限公司。 8B35珠海恒宇新科技有限公司8B38江苏飞亚驱动设备有限公司8B41ningbo Fenghua runda m edicala pparatus Co，Ltd 8B44 AudioWell Electronics（Guangdong）Co.，Ltd。 8C21深圳PKCELL电池公司，有限公司8C22 Maxon Motor（Suzhou）Co。8A46 ANHUI智能传感器技术有限公司。8a47长胡子电气设备有限公司。8a48 changchun boxin光电有限公司。8a51 UVT传输（Dongguan）有限公司8a52 Zysj Medical Polymer Technology Co.，Ltd。8a53共识8A54 GAOFE国际工业公司，Limited 8A55深圳Vishan Vishan Vishan Technology Co. 8B03 Zhuhai Xinhe Electronic Co.，Ltd 8B05深圳市Med-Link电子技术有限公司，有限公司8B06深圳市Topway Technology Co. Weizhen Motor Development Co。，Ltd 8B22 ASPINA 8B23 LINAK（深圳）执行器系统有限公司。 8B27深圳诺科智能技术有限公司。 8B35珠海恒宇新科技有限公司8B38江苏飞亚驱动设备有限公司8B41ningbo Fenghua runda m edicala pparatus Co，Ltd 8B44 AudioWell Electronics（Guangdong）Co.，Ltd。 8C21深圳PKCELL电池公司，有限公司8C22 Maxon Motor（Suzhou）Co。8a51 UVT传输（Dongguan）有限公司8a52 Zysj Medical Polymer Technology Co.，Ltd。8a53共识8A54 GAOFE国际工业公司，Limited 8A55深圳Vishan Vishan Vishan Technology Co. 8B03 Zhuhai Xinhe Electronic Co.，Ltd 8B05深圳市Med-Link电子技术有限公司，有限公司8B06深圳市Topway Technology Co. Weizhen Motor Development Co。，Ltd 8B22 ASPINA 8B23 LINAK（深圳）执行器系统有限公司。 8B27深圳诺科智能技术有限公司。8B35珠海恒宇新科技有限公司8B38江苏飞亚驱动设备有限公司8B41ningbo Fenghua runda m edicala pparatus Co，Ltd 8B44 AudioWell Electronics（Guangdong）Co.，Ltd。8C21深圳PKCELL电池公司，有限公司8C22 Maxon Motor（Suzhou）Co。8B47 SZ Sheng He Tai Tech Co。8B54深圳TT Motor Industrial Co.，Ltd 8C01 Constar Motion Co.，Ltd 8C02 Huizhou Huiderui Lithium Battery Co. 8C06深圳市Yanbixin Technology Co。，Ltd 8C07 云耀深维（江苏）科技有限公司8C09科技有限公司8C09深圳Shili Gene Biology Co.公司有限公司
纳米纤维素：多功能高级功能材料
纳米纤维素是指纳米级至少具有一个维度的纤维素材料。It is the most abundant natural polymer on Earth, extracted from plants termed plant cellulose ( Yadav et al., 2021 ), produced by microbial cells called bacterial cellulose (BC) or bacterial nanocellulose (BNC) ( Ul-Islam et al., 2021 ), and synthesized enzymatically such as by the cell-free enzyme systems, named as bio-cellulose ( Ullah等人，2015年； Kim等人，2019年）。在过去的几十年中，纳米纤维素的不同形式，包括纤维素纳米晶体（CNC），纤维素纳米纤维（CNF）和BNC，由于其丰富性，可再生和物理上的高表面和物理性能，并引起了人们对创新材料的发展的极大关注亲水性，可可性，多功能性和出色的生物学特征（生物相容性，生物降解性和无毒性）。可以通过添加其他天然和合成聚合物，纳米材料，粘土和其他材料以及通过掺入其他官能团（例如肽）来调整这些特性（Malheiros等，2018）。与CNC和CNF不同，可以通过改变产生纤维素的微生物细胞的生长和培养条件来调整BC的结构特征（Ullah等，2016）。纳米纤维素的表面化学，孔隙率，纤维取向和物理结构可以在宏观，微观甚至纳米级进行控制。此外，纳米纤维素还具有有限的生物相容性和光学透明度。以凝胶，薄片，膜，膜，膜，颗粒，纤维，纤维，纤维，纸张，管子，胶囊，海绵，层压和涂料的新颖和涂料的新颖和涂料应用在食品中（Cazón和Vázón和Vázquezquezquez，20221; Du等人，2019年），伤口敷料（Mao等，2021; Wang等，2021），药物输送（Li等，2018; Raghav等，2021），3D印刷的生物联系（McCarthy等人（McCarthy等）（McCarthy等，2019; 2019; Fourmann et al。，2021年），远处的远处（Fareenge），远处的Shereng al al al an。 Al。，2019年），膜过滤器（Yuan等，2020），纺织品（Salah，2013），柔软的显示器（Fernandes等，2009），面罩（Bianchet等，2020）等。全球环境降解问题，自然能源的耗尽，与健康相关的问题和其他人类需求极大地将与材料相关的研究推向了从可再生资源（即纤维素，半纤维素，木质素，木质素）和微生物（即（I.E）（即bnc，bnc）进行材料的材料的材料（即纤维素，半纤维素，木质素），用于使用各种聚合物材料的使用。尽管从此类来源获得的纳米纤维素具有独特的特征，但它不具有抗菌活性，抗氧化活性，电磁特性和催化活性等特征，这是其专业应用所需的。植物纤维素虽然廉价来源，但需要复杂的提取程序和合成后处理
基于合成生物学改造蓝细菌的光合碳固定
[4] Gibson B, Wilson DJ, Feil E 等人。野生环境中细菌倍增时间的分布。Proc Biol Sci, 2018, 285: 20180789 [5] Yu J, Liberton M, Cliften PF 等人。Synechococcus elongatus UTEX 2973，一种利用光和二氧化碳进行生物合成的快速生长蓝藻底盘。Sci Rep, 2015, 5: 8132 [6] Paddon CJ, Westfall PJ, Pitera DJ 等人。强效抗疟药青蒿素的高水平半合成生产。Nature, 2013, 496: 528-32 [7] Lin MT, Occhialini A, Andralojc PJ 等人。一种更快的 Rubisco，具有提高作物光合作用的潜力。 Nature, 2014, 513: 547-50 [8] Bailey-Serres J, Parker JE, Ainsworth EA 等. 提高作物产量的遗传策略。Nature, 2019, 575: 109-18 [9] Gleizer S, Ben-Nissan R, Bar-On YM 等. 转化大肠杆菌从二氧化碳生成所有生物质碳。Cell, 2019, 179: 1255-63 [10] Chen FYH, Jung HW, Tsuei CY 等. 将大肠杆菌转化为仅靠甲醇生长的合成甲基营养菌。Cell, 2020, 182: 933-46 [11] Kaneko T, Sato S, Kotani H 等.单细胞蓝藻Synechocystis sp. 菌株 PCC6803 的基因组序列分析。II. 整个基因组的序列测定和潜在蛋白质编码区的分配。DNA Res，1996，3：109 [12] van Alphen P、Najafabadi HA、dos Santos FB 等人。通过确定其培养的局限性来提高 Synechocystis sp. PCC 6803 的光自养生长率。Biotechnol J，2018，13：e1700764 [13] Sheng J、Kim HW、Badalamenti JP 等人。温度变化对台式光生物反应器中 Synechocystis sp PCC6803 的生长率和脂质特性的影响。 Bioresour Technol, 2011, 102: 11218-25 [14] 张胜山, 郑胜南, 孙建华, 等. 通过便捷引入 AtpA-C252F 突变快速提高蓝藻细胞工厂的高光和高温耐受性。Front Microbiol, 2021, 12: 647164 [15] Ungerer J, Lin PC, Chen HY, 等. 调整光系统化学计量和电子转移蛋白是蓝藻 Synechococcus elongatus UTEX 2973 快速生长的关键。Mbio, 2018, 9: e02327-17 [16] Wlodarczyk A, Selao TT, Norling B, 等. 新发现的 Synechococcus sp. PCC 11901 是一种可高产生物量的强健蓝藻菌株。Commun Biol, 2020, 3: 215 [17] Jaiswal D, Sengupta A, Sohoni S 等人。从印度分离的一种强健、快速生长且可自然转化的蓝藻 Synechococcus elongatus PCC 11801 的基因组特征和生化特性。Sci Rep, 2018, 8: 16632 [18] Jaiswal D, Sengupta A, Sengupta S 等人。一种新型蓝藻 Synechococcus elongatus PCC 11802 与其邻居 PCC 11801 相比具有不同的基因组和代谢组学特征。Sci Rep, 2020, 10:
tallo：全球树的异构和皇冠架构数据库
Tommaso Jucker 1 | FabianJörgFischer1 | JérômeChave2.3 | David A. Coomes 4 |约翰·卡斯珀森（John Caspersen）5 | Arshad Ali 6 | Grace Jopaul Loubota Panzou 7.8 | Ted R. Feldpousch 9 |丹尼尔·福特（Daniel Falster）10 | Vladimir A. Usoltsev 11,12 | Stephen Adu-Bredu 13 | Luciana F. Alves 14 | Mohammad Aminpour 15 | Ilondoa B. Angoboy 16 | Niels P. R.天线17 | CécileAntin 18 | Yousef Askari 19 | RodrigoMuñoz20,21 | Narayanan Ayyappan 22 | Patricia Balvanera 23 | Lindsay Banin 24 | Nicolas Barbier 18 | John J.
下一代恶劣环境材料和制造工艺研究、开发的高影响交叉机遇的国家格局
本概况文件概述了美国能源部先进材料和制造技术办公室 (AMMTO) 跨领域高性能材料研究、开发和演示 (RD&D) 投资机会的建议。该概况由下列人员制定：下一代材料与工艺 (NGMP) 恶劣环境材料技术经理 J. Nick Lalena；爱达荷国家实验室 (INL) 代表 Emmanuel Ohene Opare、Gabriel Oiseomoje Ilevbare 和 Anthony Dale Nickens；国家可再生能源实验室 (NREL) 代表 Kerry Rippy 和 Dennice Roberts；橡树岭国家实验室 (ORNL) 代表 William H. Peter、Amit Shyam、Sebastien N. Dryepondt 和 Yarom Polsky；太平洋西北国家实验室 (PNNL) 代表 David W. Gotthold 和 Isabella Johanna van Rooyen；以及 BGS 顾问 Stewart Wilkins。整个部门和这些国家实验室的成员都为该概况做出了重大贡献。其他贡献者包括 AMMTO 的 Alexander Kirk、Huijuan Dai、Diana Bauer 和 Chris Saldaña；AMMTO 承包商 Matt Roney 和 Dwight Tanner；核能办公室 (NE) 的 Dirk Cairnes Gallimore；汽车技术办公室 (VTO) 的 Jerry Gibbs；风能技术办公室 (WETO) 的 Tyler Christoffel；水力技术办公室 (WPTO) 的 Collin Sheppard 和 Colin Sasthav；地热技术办公室 (GTO) 的 Kevin Jones 和 Douglas Blankenship；太阳能技术办公室 (SETO) 的 Kamala Raghavan 和 Matthew Bauer；氢能和燃料电池技术办公室 (HFTO) 的 Nikkia McDonald；阿贡国家实验室 (ANL) 的 Aaron Grecco；以及国家可再生能源实验室 (NREL) 的 Shawan Sheng 和 Jonathan Keller。学术和工业界的贡献者包括博伊西州立大学的 David Estrada；科罗拉多矿业学院的 Zhenzhen Yu；西北大学的 Scott Barnett；德克萨斯 A&M 大学的 Don Lipkin；加州大学洛杉矶分校/高级研究计划署 E 项目的 Laurent Pilon；匹兹堡大学的 Albert To；田纳西大学诺克斯维尔分校的 Steven John Zinkle；弗吉尼亚大学的 Elizabeth Opila；西弗吉尼亚大学的 Shanshan Hu；阿勒格尼技术公司的 Merritt Osborne；Bayside Materials Technology 的 Doug Freitag；BWX Technologies, Inc 的 Scott Shargots 和 Joe Miller；Ceramic Tubular Products LLC 的 Jeff Halfinger；Commonwealth Fusion Systems 的 Trevor Clark；挪威船级社的 Chris Taylor；电力研究院的 David W. Gandy、Marc Albert 和 John Shingledecker；Equinor 的 Rune Godoy；Fluor 的 Gary Cannell；Free Form Fibers 的 Jeff Vervlied；通用原子公司的 Hesham Khalifa 和 Ron S. Fabibish；通用电气的 Lillie Ghobrial、Jason Mortzheim、Patrick Shower、Akane Suzuki、Shenyan Huang 和 Jason Mortzheim；哈里伯顿的 Kyris Apapiou 和 Thomas Pislak；Hatch 的 Gino de Villa；肯纳金属公司的 Paul Prichard。；林肯电气公司的 Badri Narayanan；金属粉末工业联合会的 James Adams 和 Bill Edwards；Metal Power Works 的 John Barnes；Pixelligent Technologies LLC 的 Robert J. Wiacek；雷神技术公司的 Alison Gotkin 和 Prabhjot Singh；Roboze 的 Arash Shadravan；Saferock 的 Torbjorn Vralstad；圣戈班的 John Pietras；斯伦贝谢的 Anatoly Medvedev；西门子公司的 Anand Kulkarni；钢铁贸易公司的 Doug Marmaro；泰纳瑞斯的 Gonzalo Rodriguez Jordan；巴恩斯全球顾问公司的 Kevin Slattery；Timet 的 WIlliam MacDonald；Timken Steel 的 Carly Antonucci；Ultra Safe Nuclear 的 Kurt Terrani；北德克萨斯大学的 Rajarshi Bannerje；以及福伊特水电的 Seth Smith。
kai-wei chang
[2] Hsiang-fu Yu，Cho-Jui Hsieh，Kai-Wei Chang和Chih-Jen Lin，当数据无法填充记忆中时，大型线性分类，第16届ACM SIGKDD国际知识发现与数据挖掘和数据挖掘的国际会议（KDD 2010）（KDD 2010），最佳研究论文，最佳研究论文，最佳研究论文。[3] Liunian Harold Li, Pengchuan Zhang, Haotian Zhang, Jianwei Yang, Chunyuan Li, Yiwu Zhong, Lijuan Wang, Lu Yuan, Lei Zhang, Jenq-Neng Hwang, Kai-Wei Chang , and Jianfeng Gao, Grounded Language-Image Pre-training, the Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR 2022）。最佳纸决赛入围者，在8161个提交中，有33名，最高0.4％[4] Kuan-Hao Huang，Varun Iyer，I.-Hung Hsu，Anoop Kumar，Kai-Wei Chang和Aram Galstyan。“ Paraamr：AMR反翻译的大规模句法释义数据集。”在计算语言学协会年度会议中（ACL 2023）。区域椅子奖（语义曲目中的顶纸）[5] Nikil Roashan Selvam，Sunipa Dev，Daniel Khashabi，Tushar Khot和Kai-Wei Chang。“尾巴摇晃狗：社会偏见基准的数据集建筑偏见。”在计算语言学协会年会（ACL Short）的年度会议中，2023年。杰出纸奖[6] Hritik Bansal，Yonatan Bitton，Idan Szpektor，Kai-Wei Chang和Aditya Grover。videocon：通过对比标题进行稳健的视频语言对齐。在计算机视觉和模式识别会议上（CVPR，2024）。在ICLR研讨会上有关基础模型数据问题的最佳纸张奖。[7] Pan Lu，Hritik Bansal，Tony Xia，Jiacheng Liu，Chunyuan Li，Hannaneh Hajishirzi，Hao Cheng，Kai-Wei Chang，Michel Galley和Jianfeng Gao。MathVista：评估视觉上下文中基础模型的数学推理。在国际学习表征会议上（ICLR，2024）。被选为口头（7,000份提交中的85个，前1.2％）[8] Hritik Bansal，Nishad Singhi，Yu Yang，Fan Yin，Aditya Grover和Kai-Wei Chang。“ CleanClip：减轻多模式对比学习中的数据中毒攻击。”在国际计算机愿景会议上（ICCV，2023）。为口头选择（在8088个意见中，有195个，前2.5％），ICLR的最佳纸张奖，涉及可信赖和可靠的大型机器学习模型。[9] Tao Meng，Sidi Lu，Nanyun Peng和Kai-Wei Chang。在神经信息处理系统中具有神经化甲骨文的可控文本生成（Neurips 2022）。被选为口头，201311年中有201名最高1.9％[10]洪川张，liunian Harold Li，Tao Meng，Kai-Wei Chang和Guy van den Broeck。“关于从数据中进行推理的悖论。”在人工智能国际联合会议中（IJCAI 2023）。ijcai-23中的前3个引用的论文[11] Sheng Shen，Liunian Harold Li，Hao Tan，Mohit Bansal，Anna Rohrbach，Kai-Wei Chang，Zhewei Yao和Kurt Keutz，Keurt Keutz，剪辑可以剪辑多少愿望和语言？国际学习代表会议（ICLR 2022）。iClr-22 [12] W. Ahmad，S。Chakraborty，B。Ray，K.-W。张。旨在进行程序理解和生成的预先培训。计算语言学协会北美分会（NAACL 2021），NAACL-21的前3个引用论文。太阳。[13] Z. Hu，Y。Dong，K。Wang，K.-W。 Chang和Y。gpt-gnn：图神经网络的生成预训练。ACM SIGKDD国际知识发现与数据挖掘会议（KDD 2020），在KDD-20的前10名引用论文。[14] M. Alzantot，Y。Sharma，A。Elgohary，B.-J。HO，M。Srivastava，K.-W。张。 生成自然语言对抗性示例。 自然语言经验方法会议HO，M。Srivastava，K.-W。张。生成自然语言对抗性示例。自然语言经验方法会议
通过TSPO PET测量的小胶质细胞与阿尔茨海默氏病病理学有关，并介导疾病进展模型的关键步骤
5。Bejanin A，Schonhaut DR，La Joie R等。tau病理学和神经变化，导致阿尔茨海默氏病的认知障碍。大脑。 2017; 140（12）：3286-3300。 6。 Healy LM，Zia S，Plemel JRJCB。 朝着小胶质细胞异质性的定义。 社区生物。 2022; 5：1114。 7。 li X，Li Y，Jin Y等。 小胶质老化过程的转录和表观遗传解码。 自然衰老。 2023：1-24。 8。 Paolicelli RC，Sierra A，Stevens B等。 小胶质细胞状态和命名：十字路口的领域。 神经元。 2022; 110：3458-3483。 9。 Hansen DV，Hanson JE，Sheng Morgan。 小胶质细胞中的阿尔茨海默氏病。 J细胞生物。 2018; 217：459-472。 10。 Krasemann S，Madore C，Cialic R等。 TREM2-APOE路径驱动神经退行性疾病中功能障碍小胶质细胞的转录表型。 免疫。 2017; 47：566-581。 11。 Dani M，Wood M，Mizoguchi R等。 小胶质细胞活化在体内与阿尔茨海默氏病中的tau和淀粉样蛋白同时在体内。 大脑。 2018; 141：2740-2754。 12。 Hanslik KL，Ulland TK。 小胶质细胞和nlrp3炎症的作用在阿尔茨海默氏病中。 前神经。 2020; 11：570711。 13。 Hopp SC，Lin Y，Oakley D等。 j神经炎症。 2018; 15：269。 14。大脑。2017; 140（12）：3286-3300。 6。 Healy LM，Zia S，Plemel JRJCB。 朝着小胶质细胞异质性的定义。 社区生物。 2022; 5：1114。 7。 li X，Li Y，Jin Y等。 小胶质老化过程的转录和表观遗传解码。 自然衰老。 2023：1-24。 8。 Paolicelli RC，Sierra A，Stevens B等。 小胶质细胞状态和命名：十字路口的领域。 神经元。 2022; 110：3458-3483。 9。 Hansen DV，Hanson JE，Sheng Morgan。 小胶质细胞中的阿尔茨海默氏病。 J细胞生物。 2018; 217：459-472。 10。 Krasemann S，Madore C，Cialic R等。 TREM2-APOE路径驱动神经退行性疾病中功能障碍小胶质细胞的转录表型。 免疫。 2017; 47：566-581。 11。 Dani M，Wood M，Mizoguchi R等。 小胶质细胞活化在体内与阿尔茨海默氏病中的tau和淀粉样蛋白同时在体内。 大脑。 2018; 141：2740-2754。 12。 Hanslik KL，Ulland TK。 小胶质细胞和nlrp3炎症的作用在阿尔茨海默氏病中。 前神经。 2020; 11：570711。 13。 Hopp SC，Lin Y，Oakley D等。 j神经炎症。 2018; 15：269。 14。2017; 140（12）：3286-3300。6。Healy LM，Zia S，Plemel JRJCB。朝着小胶质细胞异质性的定义。社区生物。2022; 5：1114。7。li X，Li Y，Jin Y等。小胶质老化过程的转录和表观遗传解码。自然衰老。2023：1-24。8。Paolicelli RC，Sierra A，Stevens B等。小胶质细胞状态和命名：十字路口的领域。神经元。2022; 110：3458-3483。9。Hansen DV，Hanson JE，Sheng Morgan。 小胶质细胞中的阿尔茨海默氏病。 J细胞生物。 2018; 217：459-472。 10。 Krasemann S，Madore C，Cialic R等。 TREM2-APOE路径驱动神经退行性疾病中功能障碍小胶质细胞的转录表型。 免疫。 2017; 47：566-581。 11。 Dani M，Wood M，Mizoguchi R等。 小胶质细胞活化在体内与阿尔茨海默氏病中的tau和淀粉样蛋白同时在体内。 大脑。 2018; 141：2740-2754。 12。 Hanslik KL，Ulland TK。 小胶质细胞和nlrp3炎症的作用在阿尔茨海默氏病中。 前神经。 2020; 11：570711。 13。 Hopp SC，Lin Y，Oakley D等。 j神经炎症。 2018; 15：269。 14。Hansen DV，Hanson JE，Sheng Morgan。小胶质细胞中的阿尔茨海默氏病。J细胞生物。 2018; 217：459-472。 10。 Krasemann S，Madore C，Cialic R等。 TREM2-APOE路径驱动神经退行性疾病中功能障碍小胶质细胞的转录表型。 免疫。 2017; 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确定 BRATS Ch 中脑肿瘤分割、进展评估和总体生存预测的最佳机器学习算法
Spyridon Bakas 1 , 2 , 3 , † , ‡ , ∗ , Mauricio Reyes 4 , † , Andras Jakab 5 , † , ‡ , Stefan Bauer 4 , 6 , 169 , † , Markus Remp , 19 , † , Alessandro Crimi 7 , † , Russell Takeshi Shinohara 1 , 8 , † , Christoph Berger 9 , † , Sung Min Ha 1 , 2 , † , Martin Rozycki 1 , 2 , † , Marcel Prastawa 10 , Alberts , 19 , 6 7 , † , Jana Lipkova 9 , 65 , 127 , † , John Freymann 11 , 12 , ‡ , Michel Bilello 1 , 12 , ‡ , Hassan M. Wishal-Shallah , 13 . 4 , 6 , ‡ , Jan Kirschke 126 , ‡ , Benedikt Wiestler 126 , ‡ , Rivka Colen 14 , ‡ , Aikaterini Kotrotsou 14 , ‡ , Pamela Lamontagne 15 , ‡ , Michael 17 , Michael il Milchenko 16 , 17 , ‡ , Arash Nazeri 17 , ‡ , Marc-Andr Weber 18 , ‡ , Abhishek Mahajan 19 , ‡ , Ujjwal Baid 20 , ‡ , Elizabeth Gerstner , 12 , 12 , Dong Jin 2 , † , Gagan Acharya 107 , Manu Agarwal 109 , Mahbubul Alam 33 , Alberto Albiol 34 , Antonio Albiol 34 , Francisco J. Albiol 35 , Varghese Alex 107 , Nigel Allinson 143 , Pedro 15 , Amharim HA 107 , Amharic 197 07 , Simon Andermatt 152 , Tal Arbel 92 , Pablo Arbelaez 134 , Aaron Avery 60 , Muneeza Azmat 62 , Pranjal B. 107 , Wenjia Bai 128 , Subhashis Banerjee 36 , 37 , Bill Barth 2 , Thomas Batchelman , 83 , Enzo Battistella 42 , 43 , Andrew Beers 123 , 124 , Mikhail Belyaev 137 , Martin Bendszus 23 , Eze Benson 38 , Jose Bernal 40 , Halandur Nagaraja Bharath 141 , George Biros 62 das , Sotirios Maria Cabe 123 , James Cabe 123 zas 40 , Shilei Cao 67 , Jorge M. Cardoso 76 , Eric N Carver 41 , Adri Casamitjana 138 , Laura Silvana Castillo 134 , Marcel Cat 138 , Philippe Cattin 152 , Albert C´erigues 40 , Vini Chagas , 49 , Siddha Yidd . u Chang 45 , Shiyu Chang 156 , Ken Chang 123 , 124 , Joseph Chazalon 29 , Shengcong Chen 25 , Wei Chen 46 , Jefferson W Chen 80 , Zhaolin Chen 130 , Kun Cheng 120 , Ahana Roy Roy 47 , Albert Church 40 , Steven Colleman 141 , Ramiro German Rodriguez Colmeiro 149 , 150 , 151 , Marc Combalia 138 , Anthony Costa 122 , Xiaomeng Cui 115 , Zhenzhen Dai 41 , Lutao Dai 50 , Laura Alexandra 43 , Eric Dingschang 25 , Chao Dong 65 , Shidu Dong 155 , Wojciech Dudzik 71 , 72 , Zach Eaton-Rosen 76 , Gary Egan 130 , Guilherme Escudero 159 , Tho Estienne 42 , 43 , Richard Everson , Fanat 27 , Jonathan , 29 , Longwei Fang 54 , 55 , Xue Feng 27 , Enzo Ferrante 128 , Lucas Fidon 42 , Martin Fischer 95 , Andrew P. French 38 , 39 , Naomi Fridman 57 , Huan Fu 90 , David Fuentes 58 , Yao Evan Gates , 68 , 68 Amir Gholami 61 , Willi Gierke 95 , Ben Glocker 128 , Mingming Gong 88 , 89 , Sandra Gonzlez-Vill 40 , T. Grosges 151 , Yuanfang Guan 108 , Sheng Guo 64 , Sudeep Gupta 19 , Wong Han Song 63 , Konstantin Harmuth 95 , Huiguang He 54 , 55 , 56 , Aura Hernndez-Sabat 100 , Evelyn Herrmann 102 , Naveen Himthani 62 ,Winston Hsu 111 , Cheyu Hsu 111 , Xiaojun Hu 64 , Xiaobin Hu 65 , Yan Hu 66 , Yifan Hu 117 , Rui Hua 68 , 69 , Teng-Yi Huang 45 , Weilin Huang Huve 64 H V014 Van , Khan M. Iftekharuddin 33 , Fabian Isensee 22 , Mobarakol Islam 81 , 82 , Aaron S. Jackson 38 , Sachin R. Jambawalikar 48 , Andrew Jesson 92 , Weijian Jian 119 , June Kan Marian 37 , V z 128 , Konstantinos Kamnitsas 128 , Po-Yu Kao 79 , Ayush Karnawat 129 , Thomas Kellermeier 95 , Adel Kermi 74 , Kurt Keutzer 61 , Mohamed Tarek Khadir 75 , Mahendra Kheneder 06 Philipp 107 , , Haley Knapp 60 , Urspeter Knecht 4 , Lisa Kohli 60 , Deren Kong 64 , Simon Koppers 32 , Avinash Kori 107 , Ganapathy Krishnamurthi 107 , Kushibar 13 Karivov 4 Dmitrii Lachinov 84 , 85 , Tryphon Lambrou 143 , Joon Lee 41 , Chengen Lee 111 , Yuehchou Lee 111 , Matthew Chung Hai Lee 128 , Szidonia Lefkovits 96 , Laszlo Lef7 6 iHongwet 9 65 , Wenqi Li 76 , 77 , Hongyang Li 108 , Xiaochuan Li 110 , Yuexiang Li 133 , Heng Li 51 , Zhenye Li 146 , Xiaoyu Li 67 , Zeju Li 158 , XiaoGang Li 158 , XiaoGang Li 45 , Fengming Lin 115 , Pietro Lio 153 , Chang Liu 41 , Boqiang Liu 46 , Xiang Liu 67 , Mingyuan Liu 114 , Ju Liu 115 , 116 , Luyan Liu 112 , Maro 4 Llad
比较基于规则和基于LLM的方法来启用主动机器人助手对话
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