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RoboTHOR：一个开放的仿真到现实具象人工智能平台
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
CARE-电子应用研究中心-印度理工学院德里分校
射频和微波（微波电路、子系统、天线等）、微电子学（量子和纳米器件、微传感器和 MEMS、高达 THz 的新型器件等）信号处理（语音处理、声学、机器学习、波形设计、阵列信号处理等）。“射频设计和技术”硕士项目的学生将获得这三个领域的基础知识，然后继续专攻其中之一。该硕士项目的特色是“实践”培训，包括硬件实验室工作以及应用型软件的技能开发。最后一年的项目占有很高的比重，许多学生所做的项目最终会发表高质量的出版物，也会做与产品开发相关的项目。从该项目毕业的学生已经准备好着手开发最先进的电子系统。
统一能源接口
1.IEA 可再生能源报告，2023 年，https://www.iea.org/reports/renewables-2023/executive-summary 2.世界经济论坛：https://www.weforum.org/agenda/2024/01/energy-transition-renewables-capacity/ 3.Ember：https://ember-climate.org/insights/in-brief/tripling-renewables-and-doubling-efficiency-will-accelerate-a-fossil-phaseout/
hal truntman简历（2024年秋季）
带有Vitaly Shmatikov的安全性，隐私和AI。我的重点是红色团队的AI系统，了解如何在实践中使用隐私，并用可访问的术语解释隐私概念。布朗大学普罗维登斯，RI▪Sep2016 - 2020年12月●B.S.计算机科学和学士学位历史上，麦格纳（Magna Cum Laude）于2020年12月毕业； GPA - 3.93/4.00●相关课程工作 - CS：计算理论，人民算法，系统安全，加密；
大数据和人工智能应用于血液和...
人工智能（AI）意味着数据分析的转折点，从而可以预测具有先验水平的未见结果。在多发性硬化症（MS）中，中枢神经系统的慢性炎症性局部线条具有复杂的发病机理和潜在的毁灭性后果，基于AI的模型已显示出令人鼓舞的初步结果，尤其是在使用神经影像作为模型输入或预测变量时使用神经影像学。根据文献，基于AI的方法在血清/血液和CSF生物标志物中的应用较少，尽管它具有很大的潜力。在这篇综述中，我们旨在调查和总结MS中适用于人体流体生物标志物的AI方法的最新进展，从而强调了最具代表性研究的关键特征，同时说明了它们的局限性和未来方向。
应用物理
物理学是制作所有工程科学的科学的一个基本方面。物理学的基本概念为开发工程分支和技术提供了道路。从激光微手术到电视的所有现代技术进步，从计算机到手机，从遥控玩具到太空车辆，直接遵循物理原理。因此，工程课程的教学大纲包括物理学作为必不可少的主题。工程课程中的物理大纲主要分为两个部分，即根据印度大学和工程学院的课程要求，应用物理与工程物理学。应用物理课程的范围已广泛扩展到工程学科和新兴技术的各个领域。应用物理学非常庞大，因此重要主题已入围并包括在手册 /材料中。当前应用物理的手册材料分为五个单位，即单元1涉及激光和光纤启示，单元2处理量子力学和固体的免费电子理论，单元3处理半导体物理学，UNIT-4处理介电，磁性和超导导向材料，与N Ano Science＆Nano Technology的UNIT-5交易。
Unimode：统一的单眼3D对象检测
实现统一的单眼3D对象检测，包括室内和室外场景，在机器人导航等应用中非常重要。然而，涉及各种数据方案来训练模型引起了挑战，因为它们的特性显着不同，例如，二 - 几何特性和异质域分离。为了应对这些挑战，我们根据鸟类的视图（BEV）检测范式建立了一个检测器，在该检测范式中，当采用多个数据方案以训练检测器时，明确的特征投影有利于对几何学学习模棱两可。然后，我们将经典的BEV检测体系结构分为两个阶段，并提出了不均匀的BEV网格设计，以处理由上述Challenges引起的收敛不稳定。此外，我们开发了稀疏的BEV功能策略，以降低计算成本和处理异质域的统一操作方法。将这些技术结合起来，得出了一个统一的检测器Unimode，它超过了富有挑战性的Omni3D数据集（一个大规模的数据集（一个室内和室外场景））的先前最先进的AP 3D，揭示了Bev bev tor tor tor tor tor tor tor unified 3D对象的第一个成功概括。
数据科学与应用人工智能博士后学者计划
芝加哥大学数据与计算中心正在寻求希望加深对前沿数据科学和计算研究的了解，同时在特定应用问题领域发展更多专业知识的博士后学者。数据与计算中心 (CDAC) 是芝加哥大学数据科学研究的智力中心和孵化器。我们与芝加哥大学计算机科学系位于同一地点，通过在实际应用的背景下探索新的数据和计算方法、基础和平台来促进发现。这个独特的项目为博士后提供了对数据科学中重要问题进行原创研究的机会，同时还可以在一个或多个互补领域（如行为科学、医疗保健和公共政策）发展专业领域的专业知识。该项目利用芝加哥大学排名靠前的课程、世界知名的教师以及充满活力且快速扩张的数据科学生态系统，将使博士后学者能够参与定义领域的数据科学和人工智能研究。我们的职位提供有竞争力的薪水、丰厚的研究经费津贴和福利。项目优势：