本文介绍了GenH2R,这是一个学习基于远见的人类到机器人(H2R)han-dover技能的框架。目标是为机器人配备能够以各种复杂轨迹的人类传递的几何形状可靠接收对象。我们通过通过全面的解决方案进行大规模学习H2R移交,包括程序模拟资产创建,自动演示式概述和有效的模仿学习。我们利用大型3D模型存储库,敏感的GRASP生成方法和基于曲线的3D动画来创建名为GenH2R-SIM的H2R交换模拟环境,并通过三个尺度级传递了现有模拟器中现有模拟器中的场景数量。我们进一步引入了一种蒸馏友好的演示生成方法,该方法自动产生了一百万个适合学习的高质量演示。最后,我们提出了一种4D模仿的学习方法,该方法通过将来的预测目标增强,以将示范示例提炼为视觉运动切换政策。在所有情况下,模拟器和现实世界中的实验评估都表现出比基线的显着提高(至少 +10%的成功率)。
摘要:我们提出了 BEHAVIOR-1K,一个以人为本的机器人综合模拟基准。BEHAVIOR-1K 包括两个部分,分别由“您希望机器人为您做什么?”这一广泛调查的结果指导和推动。第一个部分是定义 1,000 种日常活动,基于 50 个场景(房屋、花园、餐厅、办公室等),其中有 5,000 多个对象,并标注了丰富的物理和语义属性。第二个部分是 O MNI G IBSON,这是一个新颖的模拟环境,它通过逼真的物理模拟和刚体、可变形体和液体的渲染来支持这些活动。我们的实验表明,BEHAVIOR-1K 中的活动是长期的并且依赖于复杂的操作技能,这两者对于最先进的机器人学习解决方案来说仍然是一个挑战。为了校准 BEHAVIOR-1K 的模拟与现实之间的差距,我们提供了一项初步研究,研究如何在模拟公寓中使用移动机械手学到的解决方案转移到现实世界中。我们希望 BEHAVIOR-1K 的人性化本质、多样性和现实性能够使其对具身化 AI 和机器人学习研究有价值。项目网站:https://behavior.stanford.edu。
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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
摘要。已经开发了ECHAM5/MYSY AT- MOSPHER化学模型(EMAC)的子模型PSC,以模拟极性平流层云的主要类型(PSC)。子模型中超冷三元溶液(STS,1B PSC)的参数化基于Carslaw等人。(1995b),在Marti和Mauersberger上模拟冰颗粒(2型PSC)的热力学方法(1993)。存在硝酸三水合物(NAT)颗粒(1A型PSC)的形成两个不同的参数。首先是基于Hanson和Mauersberger(1988)的瞬时热力学方法,第二个是新的,并借助于Carslaw等人的表面生长因子来考虑NAT颗粒的生长。(2002)。可以在子模型中选择此NAT参数之一。本出版物解释了子模型PSC的背景和使用子模型的使用,目的是模拟EMAC中的现实PSC。
Skyrmions是表现出类似粒子的特性的纳米到微米尺寸的磁旋转,可以通过电流有效地移动。这些属性使Skyrmions成为新型数据存储或计算机的绝佳系统。但是,为了优化此类设备,通常在计算上太昂贵了,无法模拟Skyrmions的复杂内部结构。
我们可以模拟一个用发电的代理人模拟人类行为的沙盒社会,从而减少对实际人类试验评估公共政策的过度依赖?在这项工作中,我们研究了使用疫苗犹豫,将与健康相关的决策模拟的可行性定义为尽管有疫苗接种服务的可用性,但作为案例研究,被定义为延迟接受或拒绝疫苗的可行性(Macdonald,2015年)。为此,我们引入了V ac S IM 1框架,其中100种由大型语言模型(LLMS)提供动力的生成代理。v ac s im模拟了通过以下步骤模拟VACINE政策结果:1)根据人口普查数据实例化具有人口统计信息的代理商; 2)通过社交网络连接代理商,并建模疫苗态度,这是社会动态和与疾病相关的信息的函数; 3)设计和评估各种旨在减轻疫苗犹豫的公共卫生干预措施。为了与现实世界的结果保持一致,我们还引入了模拟热身和态度调节以调整药物的态度。我们进行了一系列评估,以评估各种LLM模拟的可靠性。实验表明,诸如Llama和Qwen之类的模型可以模仿人类行为的各个方面,但也突出了现实世界的一致性挑战,例如与人口统计学特征的不一致的响应。对LLM驱动的模拟的这种早期探索并不意味着作为确定的政策指导;相反,它是采取行动检查政策制定的社会模拟的呼吁。
摘要。恢复排水和提取的泥炭地可能会将其返回到二氧化碳(CO 2)下沉量,从而充当显着的气候变化缓解。ever,恢复的站点是否会保留下沉或切换到气候变化的来源是未知的。因此,我们调整了CoupModel,以模拟生态系统CO 2频道以及恢复的沼泽的相关影响因子。研究地点是加拿大东部的泥炭地,被提取了8年,并在恢复前离开了20年。与净生态系统交换(NEE),表面能量,土壤温度前纤维和地下水位深度数据的涡流协方差测量的3年(代表14-16岁)相比,对模型输出进行了第一次评估。进行了灵敏度分析,以评估所含有的CO 2倍数对新生长苔藓的厚度的响应。然后使用经过验证的模型来评估对气候强迫变化的敏感性。coupmodel重现了测得的表面能池,并与观察到的土壤温度,地下水位深度和NEE数据显示出很高的一致性。当将新生长的苔藓和Acrotelm的厚度从0.2到0.4 m更改时,模拟的NEE略有不同,但对于1 m厚的厚度显示出明显较小的吸收。在3个评估年中,模拟的NEE为-95±19GCM-2 Yr-1和-101±64GCM-2 Yr-1,范围从-219到 + 54GCM-2 yr-1,具有扩展的28年Cli-Mate数据。经过14年的恢复,泥炭地的平均CO 2摄取速率与原始地点相似,但年际变化较大,并且在干燥的年份中,重新存储的泥炭地可以切换回临时CO 2源。该模型预测CO 2吸收的中等减少,但如果泥炭地在生态和水文上恢复,则在未来的气候变化条件下仍然是合理的下沉。
居住区的经典加热是非常有能源的,因此需要替代品,包括可再生能源和先进的供暖技术。因此,本文引入了一种新的方法,用于用于未来地区供暖计划的全面变体分析,旨在运行排放和成本。为此,一项广泛的基于模型的建模研究包括加热中心的模型,热网管道和建筑物的加热界面单元,并与共模拟结合在一起。这些能够对各种技术和能源载体的经济可行性和可持续性进行比较分析。新的模块化且高度可容纳的建筑模型可用于验证引入的热网格模型。结果表明,与常规天然气加热相比,生物甲烷作为一种能源可将碳当量排放量降低近70%,并且在配备加热泵时,将氢用作能源的排放量可将氢作为能源的排放量减少77%。此外,当考虑经济利益时,地面源热泵的使用具有很高的经济生存能力。研究结果强调了在地区发展的早期阶段,战略规划和灵活设计的重要性,以提高能源效率和减少的碳足迹。
