摘要:机器人培训通常在模拟环境中进行,尤其是在增强学习中。因此,使用域随机化生成多个培训环境,以确保转移到现实世界应用程序并弥补未知现实世界状态。我们建议通过在培训过程的各个阶段参与人类应用专家来改善域随机化。专家可以在模拟现实主义,确定遗漏的属性并验证机器人执行方面提供有价值的判断。我们的人类在循环工作流程中描述了它们如何在五个阶段增强过程:验证和改善现实世界扫描,纠正虚拟表示,指定特定于应用程序的对象属性,验证和影响模拟环境的产生和验证机器人培训。我们概述了示例并强调研究机会。此外,我们提出了一个案例研究,在该案例研究中,我们实施了不同的原型,证明了在给定阶段的人类专家的潜力。我们的早期见解表明,人类的投入可以使不同阶段的机器人培训受益。
使用说明:公司Medicare医疗政策是管理计划福利的指导,并且不构成医疗建议或保证保证。每年审查公司Medicare医疗政策,以指导服务或程序的覆盖范围或非覆盖决策过程,以根据会员福利合同(否则称为覆盖范围或EOC的证据)以及Medicare和Medicaid Services(CMS)政策,手册以及其他CMS规则和法规的中心。在没有CMS覆盖范围或针对请求的服务,项目或程序,公司政策标准或适用利用管理供应商标准的特定法规的情况下。这些是基于已发表的,经过同行评审的科学证据和基于证据的临床实践指南,这些准则可在上次政策更新开始。覆盖范围的决定是基于个性化医疗必要性的个性化确定以及在个体情况下治疗的实验或研究特征。在没有通过特定治疗方式的政策确定医疗必要性的情况下,以前未考虑有关提出方式的疗效的证据应考虑确定该政策是否代表当前的护理标准。公司保留确定医疗保险医疗政策的应用并随时对这些政策进行修订的权利。EOC与公司医疗政策之间的任何冲突或差异将得到解决,以支持EOC。范围:Providence Health计划,Providence Health保证和普罗维登斯计划合作伙伴(单独称为“公司”,共同称为“公司”)。
在正常情况下,电影制作是一件复杂而多面的事情,涉及时间、空间、金钱、人才和人,很多人。在封锁期间,我们的电影教师和学生面临着一个难题:在整个电影行业停摆的情况下,如何让梦想继续存在。佩里·布莱克希尔介入并提供了他的周五实验室,乔丹·罗伯茨在 Zoom 上教授了必不可少的动手技能——剪辑和摄影。珍妮·艾伦让学生们编写短片并进行准备,这样当我们今年春天复课时,所有人都可以使用她根据工会规则和不断变化的白皮书制定的 COVID 安全计划来拍摄他们的项目。安妮特·汉德利-钱德勒和伦尼·克鲁克斯带领他们完成了长片的初稿和终稿,凯伦·奥菲策培训他们如何教学,西蒙尼·佩罗指导他们为营销和发行准备项目,我们曼哈顿中心的主任斯科特·沙利文训练自己进行 COVID 池测试。克里斯汀·瓦雄也竭尽全力。她凌晨 2 点从威尼斯拍摄了这张照片
联合联合指挥中心司令部 Mîndrescu 准将继 Yakovleff 中将之后介绍了最近完成的联合联合指挥中心项目:国际安全援助部队的战略经验教训。该报告力图确定军事战略层面上国际安全援助部队的经验教训可以为未来北约主导的行动做出贡献的领域。他解释了分析过程中采用的方法,以及如何通过确定国际安全援助部队定期任务审查 (PMR) 作为主要数据来源来满足该项目的分析要求,这些数据将提供增进理解所需的信息,并最终提供有用的结论和建议。该项目的分析共得出 643 项对北约具有战略意义的基于证据的观察结果。项目团队收集的观察结果经过分析并分为战略类别(准确地说是 11 个):国家影响力;培训;保护平民;资金;信息和经验教训共享;综合方法;统一指挥;战略司令部;指挥与控制;安全部队援助 (SFA);向坚定支持任务 (RSM) 过渡。然后将这 11 个战略主题分为政治、军事、经济、社会、基础设施和信息 (PMESII) 构造的六个领域中的五个领域(不包括基础设施)。
随着基于人工智能 (AI) 的产品和服务在各个行业中激增,一个最重要的问题浮出水面:这些系统应该包括人类还是应该自主运行?这个问题是我们现在认为理所当然的许多服务和产品的基础。例如,考虑使用谷歌地图。我们中的许多人现在都认为这种基于人工智能的服务是理所当然的,当它指引我们从一个地方到另一个地方时,我们几乎不用考虑它会带我们去哪里。这个工具背后没有人类向导或主持人;我们甚至不能像在银行那样打电话,要求找人谈谈走错路或被带到了目的地以外的地方。如果出了问题,没有人可以帮助我们,也没有人可以投诉。