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年度罕见心脏病会议：2025 年 2 月 28 日
赞成：Mark Haykowsky 博士，阿尔伯塔大学 反对：Siddarth Prakash 博士，德克萨斯大学健康科学中心 CRISPR 基因编辑及其在心肌病中的应用 Daniel Reichart 博士，慕尼黑基因中心
整合脊柱手术中的增强现实
标题整合了脊柱手术中的增强现实：与新技术重新定义精度型文章https://clok.uclan.ac.uk/52038/ doi https://doi.org/10.3390/brainsci14070645 Nurmukhametov，Renat，Soto，Gervith Reyes，Kannan，Siddarth，Piavchenko，Piavchenko，Gennadi，Nikolenko，Vladmir，Efe，Efe，Efe，Ibrahim E.，Romero，Romero，AlbertoRamírez等人（2024年）将增强的现实中的现实列入Spine surgeried：与新技术相结合。脑科学，14（7）。创作者耶稣 - 埃纳西翁拉米雷斯，曼努埃尔，chmutin，gennady，Nurmukhametov，renat，renat，soto，soto，Gervith Reyes，Kannan，Kannan，Siddarth，Piavchenko，Gennadi，Gennadi，Nikolenko，Nikolenko，nikolenko，vladmir，vladmir，efe，efe，efefrahim E. Ntalaja，Simfukwe，Keith，Mpoyi Cherubin，Tshiunza，Nicolosi，Federico，Sharif，Salf，Salman，Roa，Juan Carlos和Montemurro，Nicola
一个可信赖的节点 - 八用户大都会量子通信网络
proped.sciencemag.org/cgi/content/full/6/6/36/eaba0959/dc1补充材料，用于可信赖的节点– Free 8-用户大都会量子通信网络Siddarth Koduru Joshi*刘，托马斯·谢德（Thomas Scheidl），GuillermoCurrásLorenzo，ŽeljkoSamec，Laurent Kling，Alex Qiu，Mohsen Razavi，MarioStipčević，John G. Rarity，Rupert rarity，Rupert ursin *通讯作者。电子邮件：joshi@bristol.ac.uk于2020年9月2日出版，Sci。adv。6，EABA0959（2020）doi：10.1126/sciadv.aba0959此PDF文件包括：补充材料和方法表S1至S3无花果。S1至S5参考
矫形器中的微传感器：用于监测器具磨损情况 - 审查 Moode Kaladhar Naik 博士 正畸学系副教授
矫形器具中的微型传感器：用于监测器具磨损情况审查 Moode Kaladhar Naik 博士 副教授 正畸和牙颌面矫形外科系，政府牙科学院和医院，ESI 路，维杰亚瓦达，安得拉邦 通信电子邮箱：kaladhar1982@gmail.com Siddarth Goudar 博士 助理教授，口腔颌面外科系，Gadag 医学科学研究所，卡纳塔克邦 Gadag，印度 电子邮箱：siddarthgoudar1985@gmail.com Manish Pisarla 博士 MDS，助理教授，正畸和牙颌面矫形外科系，Meghana 牙科科学研究所，尼扎马巴德 电子邮箱：manishpisarla@gmail.com Damarasingu Rajesh OMFS 博士，博士学者，OMFS 系，Narsinhbhai Patel 牙科学院和医院，Sankalchand Patel 大学，古吉拉特邦维斯纳加尔 电子邮件：rajeshoralsurgeon@gmail.com Vaibhavee Kurrey 博士，印度恰蒂斯加尔邦比拉斯布尔 Triveni 牙科科学医院和研究中心 BDS 电子邮件：vai.kurrey01@gmail.com Eesha Pramod Pisal 博士，印度卡拉德克里希纳医学科学研究所牙科学院牙科外科学士 电子邮件：dr.eeshapisal@gmail.com
在八用户量子网络中实现的无条件安全数字签名*
1 量子工程技术实验室，布里斯托大学 HH Wills 物理实验室和电气电子工程系，Merchant Venturers 大楼，Woodland Road，布里斯托 BS8 1UB，英国 2 光子学与量子科学研究所，赫瑞瓦特大学，英国 3 ICFO-Institut de Ciencies Fotoniques，巴塞罗那科学技术学院，08860 Castelldefels（巴塞罗那），西班牙 4 光子学和量子光学研究中心，先进材料和传感设备卓越中心，Rud − er Boˇskovi´c 研究所，萨格勒布，克罗地亚 5 维也纳量子光学与量子信息研究所（IQOQI）和维也纳量子科学与技术中心（VCQ），奥地利维也纳 6 国防科技大学高级跨学科研究学院，长沙，410073，中华人民共和国 7 斯洛伐克科学院物理研究所量子信息研究中心科学院，D ' ubravsk'a Cesta 9，84511 Bratislava，斯洛伐克 ∗ 通信和材料请求应发送至 Siddarth Koduru Joshi。 ∗∗ 任何通信应发送给作者。 8 现在位于：Universit ' e Cˆote d'Azur，CNRS，尼斯物理研究所（INPHYNI），UMR 7010，Parc Valrose，06108 Nice Cedex 2，法国 电子邮件：SK.Joshi@Bristol.ac.uk
NGFS 对央行和监管机构的长期展望
NGF感谢学术联盟的模块：Oliver Richters 1，Elmar Kriegler 1，2，Jacob Anz 3，Christoph Bertram 4，5，5，1，Ryna Cui 4，5，Jae Edmonds 5，4，Allen Fawcett 5，4，Allen Fawcett 5，4，艾尔·福尔曼（Allen Fawcett 5） BER 3，6，Maximilian Kotz 1，Quentin Lejeune 3，Iana Liadze 7，Jihoon Min 6，Franziska Piontek 1，Patricia Sanchez Juanino 7 7，Carl-Friedrich Schleussner 3，6 1 , Bas van Ruijven 6 , Pascal Weigmann 1 , Leonie Wenz 1 , Michael Ian Westphal 5, 4 , Anne Zimmer 3 , Matthew Zwerling, and Gabriel Abrahão 1 , Lavinia Baumstark 1 , David N. Bresch 8 , David Meng-Chuen Chen 1 , Jan Philipp Dietrich 1 , Siddarth Durga 5 , Oliver Fricko 6 , Robin Hasse 1 , Johanna Hoppe 1 , Florian Humpenöder 1 , Gokul Iyer 5, 4 , Aneeque Javaid 6 , Siddharth Joshi 6 , Jarmo Kikstra 6 , Paul Kishimoto 6 , David Klein 1 , Johannes Koch 1 , Volker Krey 6 , Chahan M. Kropf 8 , Jared Lewis 9, 10 , Ellie Lochner 5 , Gunnar Luderer 1、Florian Maczek 6、Rahel Mandaroux 1、Alessio Mastrucci 6、Malte Meinshausen 9、10、Measenray Meng 6、Anne Merfort 1、Zebedee Nicholls 9、10、6、Pralit Patel 5、Michaja Pehl 1、Setu Pelz 6、Alexander Popp 1、11、Tonn Rüter 1、Inga Sauer 1、Felix Schreyer 1、Gamze Ünlü 6、Patrick von Jeetze 1、Alicia Zhao 4、Xin Zhao 5。
插入一个：单发稳健的视觉力伺服彩将用于新的对象插入6-DOF跟踪 /作者= Chang，Haonan; Boularias，Abdeslam； Jain，siddarth /creationdate = 2024年10月4日 /主题=计算机视觉，机器人技术< /div>
自主机器人组装的摘要最新进步已显示出令人鼓舞的结果，尤其是在应对精确插入挑战方面。但是，在不同的对象类别和任务之间实现适应性通常需要一个学习阶段，需要昂贵的现实世界数据收集。先前的研究通常假定插入的对象对机器人的末端效果的刚性附着，或者依赖于结构环境中的精确校准。我们提出了一种单发方法，用于高精度接触富含的操作装配任务，从而使机器人仅使用单个演示图像从随机呈现的方向上执行新对象的插入。我们的方法结合了一个混合框架，该框架将基于6-DOF视觉跟踪的迭代控制和阻抗控制融合在一起，从而通过实时视觉反馈促进高精度任务。重要的是，我们的方法不需要预先训练，并且证明了对摄像头姿势校准误差和物体内部姿势的干扰产生的不确定性的弹性。我们通过在现实世界中的广泛实验进行了拟议框架的效果，涵盖了各种高度精确的组装任务。
Daniel SeitaDaniel Seita
Name Institution Status Years Next Abhinav Pillai IIT Kharagpur Undergrad (REU) 2024 Gayathri Rajesh NIT Trichy Undergrad (IUSSTF) 2024 Ebonee Davis MIT Undergrad (SURE) 2024 Wenhao Liu USC MS EE 2024- Jonathan Zamora-Anaya USC MS CS 2024- Rajas Chitale USC MS CS 2024- Hanyang Zhou USC MS CS 2024- Harshitha Rajaprakash USC MS CS CS 2024- KARAN OWALEKAR USC MS CS CS 2024- CHARLENE YUEC MS CS CS CS 2023- ENYU ZHAO ZAO ZAO ZAO USC MS CS 2023- ANUPAM CS 2023- Dhanush Penmetsa USC MS ECE 2023- Yuhai Wang USC MS Analytics 2023- David Kim USC Undergrad 2024- Sam Burns USC Undergrad 2024- Maria Guerrero Cordoba USC Undergrad 2024- Letian Zhang USC Undergrad 2024- Jason Chen USC Undergrad 2024- Oluwatobiloba Adesanya USC Undergrad 2024- Jonathan Ong USC Undergrad 2024- Rida Faraz USC Undergrad 2024- Siddarth Rudraraju USC Undergrad 2024 Anisha Chitta USC Undergrad 2024 Zitong (Cynthia) Huang USC Undergrad 2024 Vijay Kumaravelrajan USC Undergrad 2024 Hao Jiang USC Undergrad 2023年 - 艾米丽·朱·朱（Emily K. Sarthak Shetty CMU MS MechEng 2021-2023 Path Robotics Edward Li CMU Undergrad 2021-2023 Vincent Lim UC Berkeley Undergrad 2021-2022 Baiyu Shi UC Berkeley Undergrad 2022-2023 Stanford ME PhD Zhao Mandi UC Berkeley Undergrad 2019-2021 Stanford EE PhD Abhinav Gopal UC Berkeley本科/MS 2020-2021 Berkeley EECS MS→Rubbrand Harry Zhang Zhang uc Berkeley本科2020-2021 CMUMSROBOBOTICS→MITAA/Statphd
使用大型语言模型进行部分可观察的机器人任务 /作者= Sun，Lingfeng的互动计划； Jha，Devesh K。； Hori，Chiori； Jain，Siddarth； corcodel，radu;朱，Xinghao; tomizuka，masayoshi；罗梅雷斯，迭戈 /creationdate = 5月14日，2024年 /object = robotics < /div>
抽象设计机器人代理执行开放词汇任务一直是机器人技术和AI的长期目标。最近，大型语言模型（LLM）在创建用于执行开放词汇任务的机器人代理方面取得了令人印象深刻的结果。但是，在不确定性的存在下为这些任务进行规划是具有挑战性的，因为它需要“经过思考链”推理，从环境中汇总信息，更新状态估计以及基于更新的状态估计来生成操作。在本文中，我们提出了一种使用LLM的部分可观察到的任务的交互式计划技术。在拟议的方法中，LLM用于使用机器人从环境中收集丢失的信息，并从收集的观测值中推断出基本问题的状态，同时指导机器人执行所需的操作。我们还通过自我教学使用了精致的Llama 2模型，并将其性能与像GPT-4这样的预训练的LLM进行比较。在仿真和现实环境中的几个任务上都证明了结果。
使用多模式LLM /作者= Kambara，Motonari的人类行动理解基于机器人计划； Hori，Chiori； Sugiura，Komei； ota，kei; Jha，Devesh K。； Khurana，Sameer； Jain，Siddarth； corcodel，radu;罗梅雷斯，迭戈； Le Roux，Jonathan /CreationDate = 2024年6月11日 /受试者=人工智能，计算机视觉，机器人技术，语音< /div>
摘要在未来的智能家居中，机器人有望处理日常任务，例如烹饪，取代人类的参与。为机器人自主获得此类技能是高度挑战的。因此，现有方法通过通过监督学习来控制真实的机器人和培训模型来解决此问题。但是，长途任务的数据收集可能非常痛苦。为了解决这一挑战，这项工作着重于从人类视频中生成动作序列的任务，展示了烹饪任务。通过现有方法为此任务而生成的动作序列的质量通常不足。这部分是因为现有方法不会有效地处理每个输入模式。为了解决此问题，我们提出了Avblip，这是一种用于生成机器人动作序列的多模式LLM模型。我们的主要贡献是引入多模式编码器，该编码器允许多种视频，音频，语音和文本作为输入。这使下一个动作的生成可以考虑到人类的语音信息和环境产生的音频信息。结果，在所有标准评估指标中，所提出的方法优于基线方法。