XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemfetch
气候变化影响和亲密伴侣暴力
气候变化对人类健康，福祉和生计的影响已经被感受到（政府间气候变化，2022年）。极端热量直接引起心血管和呼吸系统疾病，并对产妇的健康和出生结果产生负面影响（Carolan-Olah和Frankowska，2014； Syed，O'Sullivan和Phillips，2022; Ruan等，2023； Kuehn和McCormick，2017）。Natural hazards, such as storms and landslides, can cause damages to houses, severe injuries or death (Son, Liu and Bell, 2019).除了这些直接影响外，气候变化还通过破坏生计机会，造成粮食和水不安全感并减少获得基本服务的机会，间接影响健康和福祉（McMichael，2013； Sellers，Ebi和Hess，2019年）。例如，气候诱发的干旱事件减少了供水，因此导致农业产量下降，这可能会影响收入和粮食供应（Warner，2012年）。Water stress also makes women and girls travel longer distances to fetch water or take more time to do the household chores (e.g.洗衣），这使它们更容易受到健康影响。
手册《信息权法》，2005年
农业部通过实施多种发展方案以及相关技术的传播来提高生产来实现农业的较高增长率。密集的综合农业系统，大规模的荒地开发计划，通过微灌溉系统的水管理，有机农业，有机农业，通过生物肥料改善绿色肥料，包括绿色肥料，采用综合营养管理（INM）的采用（INM）以及通过综合pest Management（IPM）的优先级别，效果的优先级别的优先级别，将其及格提高，包括绿色养育，采用综合营养管理（INM），将其改善，以及效果的优先级别，农业界的经济状况。
人类到火星报告
•火星样本返回：持久抽样/缓存漫游车是火星样本返回（MSR）广告系列中的第一回合。在其操作的头两年中，流浪者成功地收集了42个可能的岩石，岩石和大气样本中的21个，它们正在等待火星表面的收集。MSR运动的未来腿将使一名登陆者在毅力附近拿到直升机触地得分，以收集和发射样品从地面到地球返回轨道。这些样本不仅会彻底改变我们对火星的科学理解，而且还将为未来人类任务的系统设计提供信息。在2022年2月，洛克希德·马丁（Lockheed Martin）收到了建立样本返回系统关键要素的合同。此外，拜登政府的2023年NASA预算提案设定了2033年返回样品的目标，比最初计划晚了两年。
剪贴动机：使用连续观察的机器人动作学习奖励功能
强化学习（RL）在机器学习算法的领域中脱颖而出，因为其独特的方法涉及代理与环境相互作用的代理，以发现最大程度地提高预期累积奖励的政策。这与监督的学习形成对比，后者依赖于预定的数据标签对来进行更正。在RL中，反馈信号仅来自环境中定义的奖励功能，这使得此奖励功能的设计至关重要。设计较差的奖励功能可以阻碍学习过程，并导致一项预测不良行动的政策[3]，强调了RL仔细奖励功能工程的重要性。在为环境设计奖励功能时，尤其是对于机器人操纵任务时，常见的方法是将对象和目标之间的总距离或额外的奖励使用。例如，fetch [29]中的任务使用抓地力和目标位置之间的距离作为奖励，而Metaworld [44]中的拾取位置任务使用抓地力，对象和目标位置之间的距离，并带有额外的奖励，表明对象是否由抓手抓住。但是，这种奖励功能设计倾向于评估当前状态而不是动作本身。一种更强大的方法涉及基于动作的奖励指标，这些指标可以评估行动质量，考虑到诸如动作效率，路径优化和动态相互作用之类的因素。在机器人操纵任务中，要实现目标状态，必须首先实现一系列先决条件。仅在物体和目标位置之间的距离时设计奖励功能通常会错过一些先决条件。
GCSE 计算机科学 - GwE
冯·诺依曼 早期的计算机通常设计用于执行特定任务或计算。重新编程这些定制的计算机非常困难，甚至可能需要重新布线。1945 年，约翰·冯·诺依曼提议将程序指令与数据存储在同一内存中。这种存储程序的想法通常被称为“冯·诺依曼”架构，它使得计算机可以更轻松地重新编程，并且是现代计算机处理的基础——提取-解码-执行循环的基础。提取-解码-执行循环 处理当前运行的程序给出的指令分为三个步骤：1.提取循环从内存中获取所需的地址，将其存储在指令寄存器中，并将程序计数器移动到一个位置，使其指向下一条指令。2.控制单元检查指令寄存器中的指令。解码指令以确定需要执行的操作。3.执行周期中发生的实际操作取决于指令本身。
人工智能医疗聊天机器人
1-5 里兹维工程学院 印度孟买 摘要：在像印度这样的人口大国，对医生的需求也很大。但印度的医生与患者的比例为 1:1456，而世界卫生组织的建议是 1:1000。医生的短缺往往导致疾病诊断和治疗的延误。为了解决这个问题，需要一个智能聊天机器人，它可以根据所使用的研究数据集为医生甚至患者提供建议。聊天机器人是为自动处理收到的消息而构建的程序。聊天机器人将与真人交流。当用户输入查询时，聊天机器人将通过人工智能获取答案并以文本形式传达给用户。人工智能医疗聊天机器人可以根据给定的症状使用通过机器学习训练的研究数据集提出诊断建议。它还可以协助医院提供全天候医疗支持，从而减轻医生的工作量。 关键词：聊天机器人、医疗保健、人工智能。
温室气体减轻温室中的7单元
全球变暖的主要原因是温室气体，它捕获了地球表面反射的热能。主要的温室气体是二氧化碳，甲烷，一氧化氮和臭氧。一些微生物正在解决全球变暖气体的问题。在酸性和热环境中地热区域发现的微生物利用甲烷气体。这些微生物可以每年消耗大量甲烷，并有助于减少产生工厂和垃圾填埋场的甲烷排放。甲基核酸杆菌是地球最重要的碳回收蛋白之一，它们将碳化合物作为甲烷，甲醇和甲基化胺回收。此外，还有一些自然存在的微生物，可以将二氧化碳转换为碳酸钙，可以提取经济价值的矿物质。因此，微生物具有与全球变暖作斗争的巨大潜力，并可以作为对抗污染的强大工具（IPCC。2007）。2007）。
有用的Doggybot：使用腿部机器人和视觉模型
摘要 - 基于学习的方法已经实现了四足动力的强大性能。然而，一些挑战阻止了四足动物学习需要与环境和人类互动的有用室内技能：缺乏操纵的最终效果，仅使用模拟数据使用有限的语义介绍，以及在室内环境中的较低的遍历性和可及性。我们提出了一个在室内环境中进行四足动物移动操作的系统。它使用前式握把进行对象操纵，这是一种低级控制器，在模拟中培训了以egile的深度进行训练，以攀登和全身倾斜等敏捷技能，以及预先训练的视觉语言模型（VLMS），并具有第三人称Fisheye和Egentric RGB摄像头，以探索fishereye和Egincentric RGB摄像头，以进行儿子理解和指挥生成。我们在两个看不见的环境中评估了我们的系统，而没有任何现实数据收集或培训。我们的系统可以零射对这些环境并完成任务，例如遵循用户的命令在攀登女王大小的床上，成功率为60％。
覆盖农作物和碳固存
农业的本质一直在随着人民的需求而发展。由于公众对气候变化的关注，已经调查了诸如覆盖种植之类的保护策略，以指出他们可能提供的任何生态系统服务，从而使行业中的人能够衡量其许多好处。在区域规模上，覆盖作物可以改善土壤健康和质量，另外有助于土壤保护；在全球范围内，覆盖作物可以帮助碳固执并减少温室气体排放。在这种情况下，干旱农业的重要性不可忽视。许多研究人员，决策者和农业利益相关者西南部已经开始意识到，由于严格的水预算，覆盖农作物可能不适合该地区的绿色粪便，但是，它们可能适合用作替代品种的替代品种，以促进额外的农作物，同时促进土壤的养育效果，以防止土壤养成型号的生理型号，以防止土壤养成型号的疾病。
远程瘤：一种用于移动操纵的模块化和通用的远程操作系统
摘要 - 在机器人技术中限制模仿学习的关键瓶颈是缺乏数据。在移动操作中，此问题更为严重，由于缺乏可用且易于使用的远程操作界面，收集演示比固定操作更难。在这项工作中，我们演示了Telemoma，这是一种通用和模块化的移动操纵器近亲界面的界面。Telemoma统一了多个人类界面，包括RGB和深度摄像机，虚拟现实控制器，键盘，操纵杆等，以及其任何组合。在其更容易访问的版本中，Telemoma使用Simply Vision（例如RGB-D摄像头）进行了作品，从而降低了人类提供移动操作演示的入口栏。我们通过在模拟和现实世界中详细介绍了几个现有的移动操纵器（Pal Tiago ++，Toyota HSR和Fetch）来证明远程信息瘤的多功能性。我们通过训练模仿学习政策，用于涉及同步全身运动的移动操纵任务，证明了用远程瘤收集的示范质量。最后，我们还表明，Telemoma的Teleperation Channel可以在现场进行远程操作，查看机器人或遥控器，通过计算机网络发送命令和观察，并进行用户研究以评估新手用户学习与我们系统启用人类接口组合的不同组合的新手用户的容易。我们希望电视瘤成为社区使研究人员能够收集全身移动操作演示的有用工具。有关更多信息和视频结果，https://robin-lab.cs.utexas.edu/telemoma-web/。