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使用大语言模型
在复杂环境中的机器人导航仍然是一项关键的研究挑战。值得注意的是，由于四足机器人的地形适应性和移动敏捷性，四足动导航已取得了重大进展。但是，传统的导航任务将机器人限制在预定义的自由空间中，并专注于避免障碍物，从而限制了它们在更具挑战性的环境中的适用性，例如缺乏可行的目标途径的场景。我们提出了一种交互式导航方法，该方法利用敏捷四足动物的运动来适应各种地形并与环境互动，更改工作区以应对开放且复杂的环境中挑战性的导航任务。我们提出了一棵原始树，用于使用大语言模型（LLM）的高级任务计划，从而促进了长期任务的有效推理和任务分解。树结构允许添加动态节点和修剪，从而对新观测值进行自适应响应，并在导航过程中增强鲁棒性和实时性能。对于低级运动计划，我们采用强化学习来预先培训技能库，其中包含复杂的运动和互动行为，以执行任务。此外，我们引入了一种基于认知的重型方法，该方法由顾问和树木师组成，以应对实时自我的观察。该提出的方法已在多个模拟场景中得到了验证，该方法在不同的情况下阐明了其在各种情况下的有效性和在部分可观察的条件下的实时适应性。
2024 财年尼泊尔经济展望：前景充满挑战
简介：CareEdge 是一家知识型分析集团，提供信用评级、分析、咨询和可持续性服务。其母公司 CARE Ratings Ltd (CareEdge Ratings) 成立于 1993 年，是印度第二大评级机构，在对不同行业的公司进行评级方面拥有良好的业绩记录，并在 BFSI 和 Infra 等高增长行业中占据领导地位。CareEdge Ratings 的全资子公司包括 (I) CARE Analytics & Advisory Private Ltd（以前称为 CARE Risk Solutions Pvt Ltd）、(II) CARE ESG Ratings Ltd（以前称为 CARE Advisory Research and Training Ltd）和 (III) CareEdge Global IFSC Ltd。CareEdge Ratings 的其他国际子公司包括毛里求斯的 CARE Ratings (Africa) Private Ltd、CARE Ratings South Africa (Pty) Ltd 和 CARE Ratings Nepal Ltd。
层次强化学习和价值优化，用于挑战四倍的运动
摘要 - 我们提出了一个新颖的层次结构增强学习框架，用于在具有挑战性的地形上进行四足运动。我们的方法结合了两层层次结构，高级计划者（HLP）选择低级政策（LLP）的最佳目标。LLP是使用派演员批评的RL算法训练的，并将脚步放置为目标。HLP不需要任何额外的培训或环境样本，因为它是通过在线优化过程对LLP的价值函数进行的。我们通过将其与端到端的强化学习（RL）方法进行比较来证明该框架的好处，从而突出了其在各种不同地形阵列中碰撞较少的碰撞较少的能力的提高。索引术语 - 动物学，强化学习，优化
挑战新斯科舍省的气候变化计划要做得更好
为了分析计划及其如何挑战或增强气候行动中增长和利润的中心性，我们创建了两个光谱，并评估了计划中的每个相关政策行动。配制了两种光谱，以使一端代表一种气候行动的方法，这更符合“绿色增长”和“利润最大化”，而另一端则是更激进的一种，它优先于气候变化优先于永久追求经济增长。第一频谱是“技术/文化”。政策行动是“技术”，如果其减少排放的主要机制是用较少的碳密集型技术替代碳密集型技术。在该范围的另一端，如果主要通过改变实践和价值来减少整体消费，则行动是“文化”的。例如，用电动汽车代替电动汽车是一种技术气候行动，同时替换了使用扩大的群众运输的车辆旅行和购买是一种文化行动。
通过两相训练使类人动力运动超过具有挑战性的地形
摘要：人形机器人是机器人技术的关键重点，其导航艰难地形对于许多用途至关重要。虽然取得了进步，但为复杂环境创建适应性的运动仍然很困难。基于学习的系统的进展为强大的腿部运动提供了希望，但挑战持续存在，例如在高速和不平衡的地面跟踪准确性，以及实际机器人的关节振荡。本文提出了一个新颖的培训框架，以通过强化学习采用两阶段的训练范式来应对这些挑战。通过整合命令课程学习，完善我们方法的预知和适应性，进一步构成了所提出的框架。此外，我们将Dreamwaq适应了我们的人形运动系统，并将其改进以减轻关节振荡。，我们实现了我们方法的SIM到真实传输。一系列经验结果表明，与最先进的方法相比，我们提出的方法的出色表现。
从挑战性数据中学习的机器学习2025（DS113）
现代技术取决于无处不在的数据收集以及机器学习在获取见解和创造知识方面的应用。of-10，考虑了精心策划的数据集，开发了机器学习方法。但是，现实世界中的数据通常是在非理想条件下收集的，感应，存储，处理和标签有限，可以将帽子，环境变化和干扰，攻击以及策略修复。因此，现实世界中的数据提出了重大挑战，例如腐败，离群值，缺失条目或标签，偏见，分配变化和安全/隐私问题，仅举几例。这些挑战通常将标准机器学习方法的有效性限制在现实世界中。从具有挑战性的数据I会议（MLCD I）中学习的机器学习旨在通过推进针对复杂的现实世界数据挑战量身定制的实用，高效和有效的机器学习解决方案来弥合这一差距。
缺血性心脏病的临床病例
背景：自发性冠状动脉解剖（SCAD）是急性冠状动脉综合征的罕见原因，主要影响没有典型危险因素的年轻女性。由于其多样化的血管造影外观以及有组织的血栓等模仿的潜力，它带来了诊断挑战。我们报告了两名最初被诊断为SCAD的中年男性，后来被确认已组织了血栓。案例：两名中年男性，两个吸烟者，分别出现胸痛超过12个小时。均显示出ECG和前壁性低下的前铅的ST段升高，2D回波的LVEF为40％。紧急冠状动脉造影术显示与LAD中的多个辐射透明流明有关对比染料染色，表明潜在的SCAD（图1A和1C）。决策 - 做出：鉴于SCAD的这种异常出现，我们使用光学相干断层扫描（OCT）进行了进一步研究，该光学相干断层扫描（OCT）揭示了一个有组织的血栓，具有“瑞士奶酪”外观，与SCAD中的典型辐射式假腔形成对比（图1B和1D）。这两种情况都进行了成功的经皮冠状动脉干预，并进行了血栓抽吸和支架放置。
微生物输入的出现和具有挑战性的...
摘要在本文中，我们分析了与巴西和墨西哥两个拉丁美洲国家基于微生物的农业投入相关的紧张局势。更具体地说，我们研究了这些技术基于使用生物体的使用，使公共微生物学研究实验室的方式进一步由制造商或农民开发。为此，我们借鉴了社会的“实验室化”的概念，这是演员网络理论的一部分。我们表明，由于与其生物学性质相关的风险以及建立与参考实验室中使用的生产过程相关的困难，这些技术的出现目前正面临许多挑战。是由公司或农场生产，这些实践和这些产品的质量和安全是辩论的主题，也是科学，经济和政治审查的重点。这些微生物生物学投入是围绕农业合成化学投入的替代方案以及更广泛地在农业中使用微生物资源的替代品的替代方案而发生的科学，工业，用户和政治之间关系的证据。
朝着垂直挑战的地形上的车轮移动性
摘要 - 大多数传统的轮式机器人只能在平坦的环境中移动，而只需将其平面工作区分为自由空间和障碍即可。将障碍物视为不可超越的障碍，可以显着限制机器人在现实世界中的移动性，极为坚固的越野环境，其中一部分地形（例如，不规则的巨石和倒下的树木）将被视为不可避免的障碍物。与传统的轮式机器人相比，我们在那些具有垂直具有挑战性的地形的环境中改善了车轮动员。我们收集了轮式机器人的数据集，这些机器人在以前的不可传输的，垂直挑战性的地形上爬行，以促进数据驱动的移动性；我们还提出了算法及其实验结果，以表明传统的轮子机器人以前具有在垂直挑战性的地形上移动的不真实潜力。我们公开使用平台，数据集和算法，以促进对车轮移动性的未来研究。1
复杂而具有挑战性的联盟和伙伴关系......
本出版物是北约盟军转型司令部 (ACT) 和弗吉尼亚州诺福克市的 Old Dominion University 组织的“复杂且具有挑战性的安全环境中的联盟与伙伴关系”会议的产物。该会议于 2024 年 3 月 11 日至 13 日现场举行，是两家机构长期合作的一部分，是 ACT 学术会议系列的第十一次迭代。活动的成功归功于两家机构的共同努力，编辑们要感谢 ACT 的学术推广团队，特别是 Vlasta Zekulic 博士、Virginie Lotti 中校和参谋 Luisa Freutel，以及 ODU 的会议支持团队，特别是 Karen Meier、Christina LiPuma、Austin Jersild 博士、Ivy Robinson 和 Jonas Bensah。本报告中表达或暗示的意见、结论和建议仅代表撰稿人的观点，并不一定代表 ACT 或其各自大学或机构的观点。