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VLA模型专家协作，用于双向操纵学习
摘要 - 视觉语言动作（VLA）模型的出现已经引起了机器人的基础模型。尽管这些模型取得了显着改进，但它们在多任务操作中的概括仍然有限。本研究提出了一个VLA模型专家集合框架，该框架利用有限的专家行动来增强VLA模型性能。这种方法相对于手动操作减少了专家工作量，同时提高了VLA模型的可靠性和概括。此外，在协作期间收集的操纵数据可以进一步完善VLA模型，而人类参与者同时提高了他们的技能。这个双向学习循环增强了协作系统的整体性能。各种VLA模型的实验结果证明了所提出的系统在协作操作和学习中的有效性，这是通过跨任务的成功率提高的。此外，使用大脑计算机界面（BCI）验证表明，协作系统通过在操纵过程中涉及VLA模型来提高低速动作系统的效率。这些有希望的结果为在机器人技术基础模型时代推进人类机器人的互动铺平了道路。（项目网站：https：//aoqunjin.github.io/expert-vla/）索引术语 - 人类 - 罗伯特协作；人为因素和人类因素；从演示中学习
Vlachou，Stefania等。研究相互作用：牙周疾病和1型糖尿病 - 对临床研究的全面回顾。在
摘要：糖尿病（DM）对全球健康构成了重大挑战，其患病率预计到2045年会急剧上升。这篇叙述性综述探讨了牙周炎（PD）与1型糖尿病（T1DM）之间的双向关系，重点是源自口腔微生物群和宿主免疫反应之间相互作用的细胞和分子机制。进行了2008年至2023年之间发表的研究的全面搜索，以阐明这两种疾病之间的关联。临床前和临床证据表明双向关系，T1DM的个体表现出对牙周炎的敏感性增强，反之亦然。审查包括人类临床研究的最新发现，揭示了T1DM患者口服微生物群组成的变化，包括某些病原物种（例如卟啉念珠菌，prevotella insmedia和cotregatibactibacter contregatibacter contregatemycetemcetemitans）的增加，以及微生物多样性和丰度的转移。该关联所基于的分子机制在炎症细胞因子（如IL-6，IL-8和MMP）中介导的载体氧化应激和失调的宿主免疫反应。此外，诸如RANKL和OPG等骨转换标记的破坏会导致T1DM患者的牙周并发症。尽管治理T1DM患者牙周并发症的预防措施可能会改善整体健康状况，但需要进一步的研究来了解该人群中口腔微生物群，宿主反应，牙周疾病和全身健康之间的复杂相互作用。
VLAN配置指南，Cisco IOS XE 17.14.x（Catalyst 9500开关）
思科和思科徽标是Cisco和/或其在美国和其他国家的商标和/或其分支机构的商标或注册商标。要查看Cisco商标列表，请转到此URL：https：//www.cisco.com/c/en/us/about/legal/legal/trademarks.html。提到的第三方商标是其各自所有者的财产。使用该词合作伙伴一词并不意味着思科与任何其他公司之间的伙伴关系。（1721r）
deer-vla：多模式的大型语言模型的动态推断，以实现机器人的执行
多模式大语模型（MLLM）具有复杂的语言和视觉数据表现出了显着的理解和推理能力。这些进步刺激了建立通才的机器人MLLM熟练理解复杂人类指示并完成各种体现任务的愿景。然而，由于机器人平台上可用的计算和内存能力通常有限，为现实世界机器人开发MLLM是具有挑战性的。相比之下，MLLM的推断涉及存储数十亿个Pa-Rameters并执行巨大的计算，并施加了巨大的硬件需求。在我们的论文中，我们试图通过利用有趣的观察来应对这一挑战：相对容易的情况构成了控制机器人以完成各种任务的大部分程序，并且通常需要更小的模型才能获得正确的机器人动作。以这种观察的启发，我们提出了一个d ynally e xit框架，用于r obotot v ision-l an an an an an an an an an an an an a an an an a an an a an a an an a ction模型（deer-vla或Simpple Deer），该模型会根据每个情况自动调整激活的MLLM的大小。该方法利用了MLLM中的多exit档案，该方法一旦在特定情况下激活了模型的适当大小，该模型就可以终止处理，从而避免了进一步的冗余计算。此外，我们开发了建立鹿的早期终止标准的新型算法，以预定义的要求（例如，计算成本）（即，功耗）以及峰值计算消耗（即，延迟）和GPU内存使用量。这些增强功能确保鹿在不同的资源限制下有效运行，同时保持竞争性能。此外，我们设计了一种量身定制的培训方法，用于在此类多EXIT体系结构之上集成时间信息，以合理地进行预先操作。在加尔文机器人操纵基准上，鹿表明，LLM的计算成本显着降低了5.2-6.5倍，而LLM的GPU记忆则在2-6倍中，而不会损害性能。代码和检查点可在https://github.com/yueyang130/deer-vla上找到。
DVLA 2024 至 2025 年商业计划
通过该账户，客户现在可以首次在一个地方查看他们的驾照信息以及车辆的税务和 MOT 状态。司机可以收到车辆税的数字提醒，并选择不再接收纸质提醒。他们可以申请第一张驾照或续签 10 年期驾照。司机可以选择让我们使用我们可以即时收集的护照照片，也可以上传自己的照片和签名。今年，我们将通过该账户推出一项新的“共享我的驾照”服务。这将允许客户生成共享代码，该代码可用于多种用途，包括向汽车租赁公司确认驾照信息。
移动性VLA：多模式指令导航，长期...
摘要：导航研究中的一个难以捉摸的目标是建立一个智能代理，该智能代理可以理解包括自然语言和IM的多模式说明，并执行有用的导航。为了实现这一目标，我们研究了一个广泛有用的导航任务，我们称之为多模式指令导航，该导航带有恶魔之旅（MINT），其中通过预先录制的演示视频提供了先验的环境。视觉语言模型（VLM）的最新进展在实现这一目标方面表现出了有希望的途径，因为它展示了感知和推理多模式输入的能力。为了解决薄荷，我们提出了移动性VLA，这是一种层次视觉语言行动（VLA）导航政策，将环境理解和长篇小说VLM的常识推理能力结合在一起，以及基于拓扑图的强大的低级导航策略。高级策略由一个长篇小说VLM组成，该VLM将演示游览视频和多模式用户指令作为输入，以在旅行视频中找到目标框架。接下来，一个低级策略使用目标框架和构造的拓扑图来在每个时间步中生成机器人动作。我们在836M 2现实世界环境中评估了移动性VLA，并表明Mobility VLA在以前未解决的多模式指令中具有很高的端到端成功率，例如“我应该在哪里返回？”拿着一个塑料箱。可以在此处找到一个展示移动性VLA的视频：youtu.be/-tof Q8 5S
Avla Re Ltd（在百慕大成立）财务...
我们的目标是获得合理的保证，即整个财务报表是否没有物质误报，无论是由于欺诈还是错误，并发布包括我们意见的审计师报告。合理的保证是高水平的保证，但不是绝对的保证，因此不能保证根据GAAS进行的审计会在存在时始终检测到物质错误陈述。不检测欺诈引起的物质错误陈述的风险高于错误，因为欺诈可能涉及串通，伪造，故意遗漏，虚假陈述或内部控制的替代。错误陈述被认为是重要的。
VLA-3D：用于3D语义场景的数据集理解和导航
摘要 - 随着大型语言模型（LLM），视觉模型（VLM）和其他一般基础模型的最新兴起，多模式，多任务体现的代理的潜力越来越大，可以在不同的环境中以自然语言作为输入来运作。一个这样的应用区是使用自然语言说明的室内导航。尽管最近进展，但由于所需的空间推理和语义理解，该问题仍然具有挑战性，尤其是在可能包含许多属于细粒类的对象的任意场景中。为了应对这一挑战，我们策划了3D场景（VLA-3D）的视觉和语言引导动作的最大现实世界数据集（VLA-3D），包括超过11.5k的现有数据集中的3D室内室内室内，2350万个启发式化的启发式化的启发式语义生成的语义关系，对象之间，综合构成了综合典型的参考性。我们的数据集由处理过的3D点云，语义对象和房间注释，场景图，可通航的自由空间注释以及参考语言语句，这些语言语言专门针对独立于视图的空间关系，以消除歧义对象。这些功能的目标是专门帮助导航的下游任务，尤其是在现实系统中，必须在不断变化的场景和不完美的语言的开放世界中保证某种级别的鲁棒性。我们还旨在使该数据集有助于开发交互式代理，这些互动代理都可以响应命令并提出有关场景的问题并回答问题。我们使用当前的最新模型基准测试数据集，以获得性能基线。所有要生成和可视化数据集的代码均公开发布1。随着该数据集的发布，我们希望为语义3D场景中的进度提供资源，这对变化是可靠的，这将有助于开发交互式室内导航系统。
VLA15 候选疫苗：它是什么并且如何起作用？
7. ClinicalTrials.gov。针对 18 至 65 岁健康成人的莱姆疏螺旋体病疫苗的免疫原性和安全性研究。2018 年 12 月。随机、对照、观察者盲法 2 期研究 (VLA15-201)。网址：https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03769194。访问日期：2024 年 3 月。
针对造血干细胞动员的CXCR4，VLA-4和CXCR2
我们和其他人先前报道说，Bio5192是整联蛋白α4β1（VLA-4）的小分子抑制剂，或BOP，一种双α4β1 /α9β1抑制剂，诱导了鼠类HSPC的快速和可逆动员，并与g-csfeist和 /或 /或 /或ccxs is ander is anderix tosiss cysists cysists cysist anderix anderix t.11，12最近，将CXCR2激动剂生长的截短版本结合的研究与plerixafor或plerixafor或vla-4抑制剂相结合的截短版本表明，在小鼠中，在小鼠中表现出显着的HSPC动员。13-15然而，由CXCR2激动剂，CXCR4拮抗剂或VLA-4抑制剂的这些双重组合引起的HSPC动员的瞬态性质代表了其持续发展的障碍，因为它们可能会为供应者提供足够的HSPC的足够时间，从而为供应者提供足够的时间。在这里，我们测试了用VLA-4和CXCR4抑制剂同时给予TGRO-β后鼠HSPC动员的效率。