XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVLA
平等电池管理和监视系统
通风 /洪水铅酸电池（VLA）IEEE450-2010每月每季度每季度5年，视觉上检查电池，机架，充电器，房间记录电池系统的浮点电压和电池电池端子电池段记录充电器输出电压和电流；如果需要的话，请更正检查电解质水平。必要时用蒸馏水填充至“最大”线。记录环境/室温确保通风系统运行检查系统是否检查系统是否无意电池地面记录飞行器电池单元格（S）或电压（S）电压和电解质温度记录的PILOT牢房（s）特定的重力（temp。校正为77ºF）所有细胞/块的记录电压记录10％的细胞的比重（温度校正至77ºF）记录10％细胞的记录温度记录所有细胞的比重（温度校正至77ºF）记录所有单元/块的内部电阻值所有单元/块的记录温度记录所有单元格和终端连接的内部电阻值安装两年后两年，然后每五年进行负载载荷测试。系统的容量每年低于90％的负载测试。
ICLR2025关于机器人学习生成模型的研讨会提案（GenBot）
下一代机器人应结合其他领域的想法，例如计算机视觉，自然语言处理，机器学习和许多其他领域，因为封闭环境需要在复杂的真实环境中基于多模式输入来处理复杂的任务。这个研讨会的计划着重于机器人学习的生成模型，该模型在于AI和机器人技术的重要和基本领域。基于学习的机器人技术方法已在各种任务中实现了高成功率和概括能力，例如操纵，导航，大满贯，场景重建，原则和物理建模。但是，机器人学习面临着几个挑战，包括数据收集的昂贵成本以及在不同任务和方案中的可转移性较弱。受到计算机视觉和自然语言处理的重大进展的启发，已经努力将生成模型与机器人学习结合在一起，以应对上述挑战，例如综合高质量数据，并将生成框架纳入表示和政策学习。此外，预先训练的大型语言模型（LLM），视觉语言模型（VLM）和视觉语言 - 行动（VLA）模型适用于各种下游任务，以充分利用丰富的常识知识。这种渐进发展使机器人学习框架可以应用于复杂而多样化的现实世界任务。
VRYHOF 手册
安放锚 74 收回锚 76 锚定位 77 铺设 Stevpris 锚 77 禁止做什么！79 架设 Stevpris 80 从锚架部署 Stevpris 80 在深水中登锚 81 锚爪中的压舱物 82 追逐者平衡 83 永久系泊的部署 84 背载 85 简介 85 背载方法 86 涉及铰链锚的背载 86 使用两个 Stevpris 锚进行背载 87 使用追逐者进行背载 88 Stevmanta VLA 安装 89 简介 89 单线安装程序 89 安装程序 90 Stevmanta 回收 91 双线安装程序 92 Stevmanta 回收 93 使用 Stevtensioner 的单线安装程序 94 使用 Stevtensioner 的双线安装程序 97 Stevtensioner 101 简介 101 张紧器的工作原理 101 测量施加张力 103 脐带缆和测量销 104 脐带缆 104 ROV 连接 104 声学数据传输 104 本地存储和数据显示 105 预应力锚索和桩的持续时间 105 操作 Stevtensioner 106 Stevtensioner 产品范围 107 Stevtensioning 模式 108 交叉张紧 108 反作用锚索张紧 108 3 向张紧 108 所需安装船 109
grem：具有四足机器人的专家的通才机器人模型
摘要 - 多任务机器人学习在应对多样化和复杂方案方面具有重要的重要性。但是，在收集培训数据集的性能问题和困难中，当前的方法受到了阻碍。在本文中，我们提出了细菌（通才机器人模型）。我们利用离线加强学习来优化数据利用策略，以从演示和亚最佳数据中学习，从而超过了人类示范的局限性。此后，我们采用基于变压器的VLA网络来处理多模态输入和输出操作。通过引入Experts结构的混合物，细菌允许使用更高的整个模型容量的推理速度更快，从而解决了有限的RL参数的问题，从而在控制计算成本的同时增强了多任务学习中的模型性能。通过一系列实验，我们证明了细菌在所有任务中都优于其他方法，同时还验证了其在培训和推理过程中的效率。此外，我们发现了其获得新兴技能的潜力。此外，我们贡献了Quard-Auto数据集，该数据集自动收集以支持我们的培训方法并促进多任务四倍的机器人学习中的进步。这项工作提出了一种新的范式，用于降低收集机器人数据和推动多任务学习社区进度的成本。您可以通过链接：https：//songwxuan.github.io/germ/到达我们的项目和视频。
VRYHOF 手册
安放锚 74 收回锚 76 锚定位 77 铺设 Stevpris 锚 77 禁止做什么！ 79 拉起 Stevpris 80 从锚架上展开 Stevpris 80 在深水中登锚 81 锚爪中的压载物 82 追逐者平衡 83 永久系泊的展开 84 背载 85 简介 85 背载方法 86 涉及铰接锚的背载 86 使用两个 Stevpris 锚进行背载 87 使用追逐者进行背载 88 Stevmanta VLA 安装 89 简介 89 单线安装程序 89 安装程序 90 Stevmanta 回收 91 双线安装程序 92 Stevmanta 回收 93 使用 Stevtensioner 的单线安装程序 94 使用 Stevtensioner 的双线安装程序 97 Stevtensioner 101 简介 101 张紧器的工作原理 101 施加张力的测量103 脐带缆和测量销 104 脐带缆 104 ROV 连接 104 声学数据传输 104 本地存储和数据显示 105 预应力锚杆和桩的拉伸持续时间 105 操作 Stevtensioner 106 Stevtensioner 产品范围 107 Stevtensioning 模式 108 交叉张紧 108 反作用锚的张紧 108 3 向张紧 108 所需安装船 109
业余无线电杂志 1990
HAM RADIO 杂志（1SSN 0148-5989）由 Commun~cat~onsTechnology. Inc. 每月出版 15 页，地址：Maln Street. Greenville. New Hampshire 03048-0498 电话：603-878-1441 传真：603-878-1951。订阅费：美国：一年 22.95 美元，两年 38.95 美元，三年 49.95 美元：加拿大和墨西哥：一年 31.00 美元，两年 55.00 美元，三年 74.00 美元。澳大利亚一年 35.00 美元，仅限地面。所有订购单均可用美元支付，也可以用国际邮政汇票或以美国银行为付款人的支票支付。国际订购代理：第 76 页 书籍副本可从 Buckmasler Pub fsh~ng M~neral 购买。Vlrg!nla23117 HAM RADIO 精选文章盒式磁带可向 Dllnd 和 DhvslcaI v handlcaDWdtrOmRecorded Perodlcals 购买。919Walnut Street. Phnladelphla. Penn. sylvanla 19107 版权所有 1990 年 Cornmuntcat~ons Technology. Inc 在美国专利局注册的所有权二等邮资标签为 Greenvllle。 New Harpsh1re03048-0498 以及其他马~ llngolf~ces Sendchengeofaddmss 10 HAM RADIO Greenv~lle, New Hempshtn, 03048.0498
气候适应在不断变化的世界中成本
本报告是在克里斯托夫·普斯（Christoph Pusch）的指导和监督下（城市，灾难风险管理，弹性和土地，欧洲和中亚），玛丽娜·韦斯（Marina Wes）（欧洲联盟国家的国家主任）和Sameh Wahba的指导和监督的。它是根据Zuzana Stanton-Engdes（高级灾难风险管理专家）和Solene Dengler（灾难风险管理和气候变化适应专家）的领导和协调准备的。Expert inputs were provided by Paul Watkiss (Senior Climate Change Adaptation Expert), Jun Rentschler (Senior Economist), Maryia Markhvida (Senior Disaster Risk Management Expert), Alan O'Connor (Senior Multi-Hazard Engineer), Zahraa Saiyed (Senior Earthquake Engineer), Stuart Fraser (Senior Disaster Risk Management Expert), Krunoslav Katic (Senior Disaster Risk Management Expert), Daniel Pele (Senior Economist), Tianyu Zhang (Climate Economics Analyst), Dimitar Nachev (Disaster Risk Management Expert), Soraya Ridanovic (Disaster Risk Management Analyst), Mikhail Sirenko (Extreme Heat Expert), Sandra Vlašic (Climate Expert), Anda Anica (Disaster Risk Management Analyst), Enock Nyamador (Risk Data and GIS expert), Momchil Panayotov (Wildfires and林业专家），丹尼尔·约翰逊（环境经济学家）和彼得·摩尔（野火风险专家）
在人类创造的领域中使用生成AI
生成技术是一种亚符号无监督的机器学习算法，由于它们令人印象深刻的能力，它们可以通过处理该信息来对其进行分类或解释，还可以生成适合给定任务的新数据，因此最近引起了很多关注。一般概念已经存在了几年，最初是由Google研究人员描述的[1]。最初是为文本机器翻译域而设计的，所谓的变压器模型遵循以源语言学习给定文本序列的上下文的想法，并将其映射到目标语言。由于模型接受了大量培训数据的培训，因此它们被称为大型语言模型或简称LLM。公司的研究人员Openai建立在最初的想法上。他们开发了生成验证的变压器（GPT）[2]，最后，通过聊天界面的gpt3模型[3]发布将LLMS带入了广泛的用户社区的意识。从那时起，Evolutions导致了OpenAI的当前版本GPT-4。类似的模型用于其他数据类型，例如图像，视频和声音[4]。同时，几个应用程序将功能作为帮助将功能集成到现有工具中（例如搜索引擎，例如Microsoft Bing或照片编辑软件，例如Adobe Firefly）。该方法的更高级应用已经出现，例如视觉语言 - 动作模型（VLA模型），它们使用聚合的变压器模型来链条提示并模拟复杂机器人的推理[5]。
仓鼠：...
大型模型已显示出对视觉和语言中复杂问题的强烈开放概括，但是它们在机器人技术中的部署相对较难。这一挑战主要源于缺乏可扩展的机器人训练数据，因为这需要昂贵的机器人收集。对于可扩展的培训，这些模型必须显示跨域的大量传输，以利用廉价可用的“偏离”数据，例如视频，手绘草图或模拟数据。在这项工作中，我们认为，层次视觉语言 - 行动模式可以比标准的单片视觉语言行动模型更有效地在域上传输行为。尤其是我们研究了一类Hier-Archical Vision-Language-Action模型，其中高级视觉语言模型（VLMS）在相对便宜的数据上训练，以产生具有语义意义的中间预测，例如2D路径，表明所需的行为。这些预先指定的2D路径是3D感知且能够精确操作的低级控制策略的指导。在这项工作中，我们表明将预先字典分开为语义高级预测，而3D感知的低级预测可以使这种层次结构的VLA策略可以跨越重要的域间隙转移，从模拟到现实世界或跨场景，具有巨大变化的视觉效果。这样做可以使用廉价，丰富的数据源，除了遥控的机上数据，从而实现了广泛的语义和视觉通用。我们证明了如何通过模拟和现实世界中的实验进行语义，视觉和几何概括来实现语义，视觉和几何概括的机器人操作，以实现机器人操作。
1970年代初的科学外交全球化
1 <约克大学，约克大学，英国YO10 5DD，2麦克丹尼尔学院布达佩斯，加伯广场2号，布达佩斯，布达佩斯，H-1071，H-1071，匈牙利3，科尔维尼斯高级研究所，科尔维纳斯·科尔维努斯·伯德佩斯大学，曼彻斯特·曼奇，匈牙利，匈牙利，匈牙利大学，医学院4，曼彻里亚尔8号。曼彻斯特牛津路M13 9PL，英国，丹麦5个自然历史博物馆，哥本哈根大学，Østervoldgade 5，哥本哈根1350，丹麦6号艺术，语言和文化学院，曼彻斯特牛津大学，曼彻斯特大学，牛津大学，曼彻斯特路，曼彻斯特路，曼彻斯特M13 9PL，英国，英国7号，国际关系。 Hungary, 8 Department of History, Columbia University, 1180 Amsterdam Avenue, New York City, NY 10027, USA, 9 Department of History of Science and Ideas, Uppsala University, Box 629, Uppsala 751 26, Sweden, 10 Institute of General Education, Pusan National University, Busandaehak-ro 63 beon-gil, Geumjeong-gu, Busan 46241, Korea, 11 Department of Human Sciences, University of Verona, Lungadige Porta Vittoria, 17, Verona 37129, Italy, 12 Department of History, University of Maryland, 2115 Francis Scott Key Hall, College Park, MD 20742, USA, 13 Japan Agency for Marine and Earth Science and Technology, 2-15 Natsushimacho, Yokosuka 237-0061, Japan, 14 Department of Economics and International Relations, Federal University of Santa Catarina，社会经济中心（CSE），Florianopolis 88040-900，巴西，15当代历史研究所，捷克科学院，找到者，找到国科学院 vlašská355/9，布拉格118 00，捷克西亚，第16部 电子邮件：samrobinsonphd@gmail.com<约克大学，约克大学，英国YO10 5DD，2麦克丹尼尔学院布达佩斯，加伯广场2号，布达佩斯，布达佩斯，H-1071，H-1071，匈牙利3，科尔维尼斯高级研究所，科尔维纳斯·科尔维努斯·伯德佩斯大学，曼彻斯特·曼奇，匈牙利，匈牙利，匈牙利大学，医学院4，曼彻里亚尔8号。曼彻斯特牛津路M13 9PL，英国，丹麦5个自然历史博物馆，哥本哈根大学，Østervoldgade 5，哥本哈根1350，丹麦6号艺术，语言和文化学院，曼彻斯特牛津大学，曼彻斯特大学，牛津大学，曼彻斯特路，曼彻斯特路，曼彻斯特M13 9PL，英国，英国7号，国际关系。 Hungary, 8 Department of History, Columbia University, 1180 Amsterdam Avenue, New York City, NY 10027, USA, 9 Department of History of Science and Ideas, Uppsala University, Box 629, Uppsala 751 26, Sweden, 10 Institute of General Education, Pusan National University, Busandaehak-ro 63 beon-gil, Geumjeong-gu, Busan 46241, Korea, 11 Department of Human Sciences, University of Verona, Lungadige Porta Vittoria, 17, Verona 37129, Italy, 12 Department of History, University of Maryland, 2115 Francis Scott Key Hall, College Park, MD 20742, USA, 13 Japan Agency for Marine and Earth Science and Technology, 2-15 Natsushimacho, Yokosuka 237-0061, Japan, 14 Department of Economics and International Relations, Federal University of Santa Catarina，社会经济中心（CSE），Florianopolis 88040-900，巴西，15当代历史研究所，捷克科学院，找到者，找到国科学院 vlašská355/9，布拉格118 00，捷克西亚，第16部 电子邮件：samrobinsonphd@gmail.com<约克大学，约克大学，英国YO10 5DD，2麦克丹尼尔学院布达佩斯，加伯广场2号，布达佩斯，布达佩斯，H-1071，H-1071，匈牙利3，科尔维尼斯高级研究所，科尔维纳斯·科尔维努斯·伯德佩斯大学，曼彻斯特·曼奇，匈牙利，匈牙利，匈牙利大学，医学院4，曼彻里亚尔8号。曼彻斯特牛津路M13 9PL，英国，丹麦5个自然历史博物馆，哥本哈根大学，Østervoldgade 5，哥本哈根1350，丹麦6号艺术，语言和文化学院，曼彻斯特牛津大学，曼彻斯特大学，牛津大学，曼彻斯特路，曼彻斯特路，曼彻斯特M13 9PL，英国，英国7号，国际关系。 Hungary, 8 Department of History, Columbia University, 1180 Amsterdam Avenue, New York City, NY 10027, USA, 9 Department of History of Science and Ideas, Uppsala University, Box 629, Uppsala 751 26, Sweden, 10 Institute of General Education, Pusan National University, Busandaehak-ro 63 beon-gil, Geumjeong-gu, Busan 46241, Korea, 11 Department of Human Sciences, University of Verona, Lungadige Porta Vittoria, 17, Verona 37129, Italy, 12 Department of History, University of Maryland, 2115 Francis Scott Key Hall, College Park, MD 20742, USA, 13 Japan Agency for Marine and Earth Science and Technology, 2-15 Natsushimacho, Yokosuka 237-0061, Japan, 14 Department of Economics and International Relations, Federal University of Santa Catarina，社会经济中心（CSE），Florianopolis 88040-900，巴西，15当代历史研究所，捷克科学院，找到者，找到国科学院vlašská355/9，布拉格118 00，捷克西亚，第16部电子邮件：samrobinsonphd@gmail.comi，麦克斯·普朗克科学史研究所，博尔茨曼斯特拉斯22，柏林，柏林14195，德国，17，哲学与文化遗产系，加利福尼亚州，威尼斯，多诺多罗3246，威尼斯3246，威尼斯3246，威尼斯30123，Italy和18 54792，巴基斯坦 *通讯作者。