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在开源灵巧的机器人手中向人类学习
摘要 - 用机器人手发出类似人类的灵活性一直是机器人技术的长期挑战。近年来，机器学习要求机器人手要可靠，便宜且易于制作。在过去的几年中，我们一直在研究如何满足这些要求。[1，2，2，3，4，5，6]我们将演示我们的三只机器人手来解决此问题，从易于仿真的手到柔软但坚固的灵巧的机器人手，执行三个不同的机器学习任务。我们的第一个机器学习任务将是远程运行，我们将开发一个新的移动手臂和手动捕获系统，我们将带给RSS 2024。第二，我们将演示如何使用人类视频和人类运动来教机器人手。最后，我们将展示如何在模拟和现实世界中使用强化学习不断改进这些政策。该演示将参与其中，将使灵巧的操纵脱颖而出，并激发研究人员将机器人手带入自己的项目。请访问我们的网站https://leaphand.com/rss2024demo，以获取更多交互式信息。
加州大学戴维斯分校风能研究中心的校准和不确定性分析...
不确定性分析方法 为了确定实验结果的准确性，需要进行详细的不确定性分析。通常使用标准不确定度方法来分析数据，并以置信度表示，通常为 95% 或 99%。在过去的几十年中，已经开发出一些不确定性分析方法，以标准化和改进研究人员使用的方法。在 20 世纪 50 年代，Kline 和 McClintock 4 提出了第一种方法，通常称为根和平方 (RSS) 法，作为组合估计不确定性的一种方式。1986 年，发布了 ASME/ANSI 标准 6 ，其中介绍了一种组合不确定性的新方法。该标准建议将不确定性分为两个部分，即系统不确定性（B j ，偏差）和随机不确定性（P j ，精度），如图 2 所示。1993 年，国际标准化组织 (ISO) 发布了新的 ISO 指南（测量不确定度表达指南 5 ）。据报道，ISO模型在规定置信区间内提供不确定性方面更加一致，并已成为公认的国际实验不确定性标准。因此，根据ISO标准，对所呈现结果的不确定性估计在95%的置信水平下进行。
电子制造行业缩略词 - SMTA
欧盟立法最初限制了电子产品中的六种物质。影响最大的是限制 Pb（铅），这导致 2006 年大量焊料从含铅焊料转向无铅焊料。 ROM 只读存储器 RPI 回流焊工艺检查 RRAM 电阻式随机存取存储器 RSS 斜坡浸泡尖峰 一种浸泡的回流焊曲线 RTS 斜坡至尖峰 SAC Sn/Ag/Cu（锡/银/铜） 常见无铅合金系列的通用缩写 SAC105 98.5Sn/1.0Ag/0.5Cu SAC305 96.5Sn/3.0Ag/0.5Cu SAC387 95.5Sn/3.8Ag/0.7Cu SAC405 96.0Sn/4.0Ag/0.5Cu SAE 汽车工程师协会 SB 2 焊球平方 一种独特的堆叠形成焊球喷射工艺 SEC 溶剂萃取电导率 SEM 扫描电子显微镜 SFF 小型封装 SIP 单列直插式封装 SIR 表面绝缘电阻 SMD 表面贴装器件 SMEMA 表面贴装设备制造商协会
数字恢复支持创新技术专家小组
数字同伴支持被定义为通过技术媒体提供的实时或自动化同伴支持服务，例如社交媒体上的点对点网络、智能手机应用程序支持的同伴干预以及异步和同步技术（异步技术促进了同伴支持专家和服务用户之间的沟通，而无需实时沟通）。1 SAMHSA 的康复办公室召集了数字康复支持服务 (D-RSS) 主题专家来审查与 D-RSS 相关的各种主题，以协助确定需要额外检查的优先领域。D-RSS 的概念和用途并不新鲜，然而，技术的进步、COVID-10 大流行带来的向数字化世界的转变以及同伴支持在解决心理健康和物质使用障碍方面使用的增加，促使 D-RSS 的快速增长 2。数字康复创新技术专家小组 (TEP) 的目标是协助康复办公室制定数字同伴康复支持领域面临的最优先领域清单。在 TEP 结束时，专家组一致认为需要进一步审查三个优先领域：
div>的课程
在美国新泽西州普林斯顿普林斯顿举行的11/24 Korhammer研讨会。11/24 AI中心学术对话系列（AICATS），瑞士ETH AI中心。09/24在美国匹兹堡CMU举行的机器人研讨会。 07/24 PRIORS4ROBOTS +灵巧的操纵研讨会讲座，RSS，DELFT，DELFT，荷兰。 06/24在德国威斯巴登执行会议上的主题演讲。 05/24荷兰软机器人研讨会的主题演讲，荷兰埃因霍温。 05/24 ICRA 2024关于生物启发的机器人技术的研讨会，日本横滨。 11/23在学习软机器人的学习：Corl 2023的软系统方面的艰难挑战。 07/23在Living Machines会议上为海洋保护研讨会的生物启发机器人会议。 06/23 TEDX Gateway Talk，印度孟买。 07/22在法国Inria Lille的变形机器人暑期学校举行的主题演讲。 04/22 TED Talk，加拿大温哥华：“像动物一样移动的机器的未来。” 04/22主题演讲在中国Xiamen（Virtual）的IEEE ICCAR。 01/20发言人在美国加利福尼亚州文图拉的Gordon Robotics研究会议上。09/24在美国匹兹堡CMU举行的机器人研讨会。07/24 PRIORS4ROBOTS +灵巧的操纵研讨会讲座，RSS，DELFT，DELFT，荷兰。06/24在德国威斯巴登执行会议上的主题演讲。05/24荷兰软机器人研讨会的主题演讲，荷兰埃因霍温。05/24 ICRA 2024关于生物启发的机器人技术的研讨会，日本横滨。11/23在学习软机器人的学习：Corl 2023的软系统方面的艰难挑战。07/23在Living Machines会议上为海洋保护研讨会的生物启发机器人会议。06/23 TEDX Gateway Talk，印度孟买。07/22在法国Inria Lille的变形机器人暑期学校举行的主题演讲。04/22 TED Talk，加拿大温哥华：“像动物一样移动的机器的未来。” 04/22主题演讲在中国Xiamen（Virtual）的IEEE ICCAR。 01/20发言人在美国加利福尼亚州文图拉的Gordon Robotics研究会议上。04/22 TED Talk，加拿大温哥华：“像动物一样移动的机器的未来。” 04/22主题演讲在中国Xiamen（Virtual）的IEEE ICCAR。01/20发言人在美国加利福尼亚州文图拉的Gordon Robotics研究会议上。
使用机器学习的早期糖尿病风险预测...
糖尿病被认为是最致命的糖尿病是一种常见的慢性疾病。也会引起许多疾病的出现，尤其是神经病，肾病和视网膜病。在这种情况下，通过准确评估症状并早期诊断该疾病非常重要。本研究旨在提供一个有效的模型，可以在早期以最佳准确性来确定糖尿病的风险。为此，合奏方法支持糖尿病风险预测中经常使用的分类算法。首先，通过使用520个样本的数据集分别分别分析了幼稚贝叶斯（NB），树木-J48，K最近的邻居（KNN）和顺序最小优化（SMO）分类器的性能，并使用来自Sylhet糖尿病医院患者的直接问卷收集的520个样本的数据集，Sylhet，Bangladesh，Bangladesh，Bangladesh。然后，研究了Adaboost，Bagging和随机子空间（RSS）算法对分类器成功的影响，并表明基于Adaboost方法的J48分类器具有最佳准确性。最后，应用包装器子集评估（WSE）特征提取算法用于降低估计成本并增加分类成功。因此，使用建议的分类器方法减少数据集实现最佳准确性（99％）。
国防管理 - DCAF 简介
武装部队民主控制中心 (DCAF) 是安全部门改革 (SSR) 和安全部门治理 (SSG) 领域的领先机构之一。 DCAF 对良好实践进行研究，并鼓励在国家和国际层面建立适当的标准。它提出一般政策建议，为该领域的参与者提供咨询支持以及实际援助计划。 DCAF的合作伙伴包括政府、议会、民间社会、国际组织以及警察、司法当局、情报部门、海关和军队等安全部队。 www.dcaf.ch
recugan：一种新颖的生成AI方法，用于合成RF覆盖地图
摘要 - 频率覆盖范围图（RF地图）在无线通信方面是有效的，但是通过现场调查获得它们可能是劳动密集型，有时是不切实际的。为了应对这一挑战，我们提出了Recugan，这是一种基于生成的对抗网络（GAN）生成RF地图的方法。recugan利用信息最大化gan（Infogan）的原理来捕获RF地图的潜在特性，从而实现了无监督的分类和新的和多样的RF地图的生成。与传统方法不同，recugan不需要标记的数据或条件输入，降低复杂性，时间和成本。我们使用基于定制的梯度惩罚剂量（WGAN）功能和基于梯度的损耗功能来增强Recugan目标函数，以稳定训练和准确的地图生成。我们还提供了将多个发电机纳入recugan中的选项，从而使高分辨率的RF地图生成。通过通过实验和仿真数据进行广泛的培训证明，Recugan可以合成各种高质量的RF图，并根据RSS分布对它们进行分类。与基于UNET的有条件GAN（CGAN）相比，Recugan的平均平均百分比误差（MAPE）为1.18％，表现优于CGAN模型，CGAN模型的MAPE为2.5％。索引术语 - 生成对抗网络，RF映射，深神经网络，覆盖范围，AI。
流域实施计划 Bull Run – Fishing Creek 流域 宾夕法尼亚州 Clinton、Centre、Lycoming 和 Union 县 Trout Unlimited, Inc. D
首字母缩略词和缩写列表 ALU – 水生生物利用 BCG – 生物条件梯度 BMP – 最佳管理实践 BR – 巴克峡运行 CAST – 切萨皮克评估和情景工具 CBP – 切萨皮克湾计划 CCCD – 克林顿县保护区 CHP – 冷水遗产伙伴关系 CR – 露营地道路 DCNR – 自然资源保护部 E&S – 侵蚀和淤积 EPA – 美国环境保护署 EPT – 蜉蝣目、葎翅目、毛翅目 FC – 钓鱼溪 GIS – 地理信息系统 GPM – 加仑/分钟 HUC – 水文单位代码 HQ-CWF – 高质量冷水渔业 IBI – 生物完整性指数 LHU – 洛克黑文大学 MC – 米尔溪 MMW – 我的流域模型 NADP – 国家大气沉降计划 NFWF – 国家鱼类和野生动物基金会 NHD – 国家水文数据集 NPDES – 国家污染物排放消除系统 NRCS – 自然资源保护局 PA – 宾夕法尼亚州 PA DEP – 宾夕法尼亚州环境保护部 PFBC – 宾夕法尼亚州鱼类和船舶委员会 PAGC – 宾夕法尼亚州野生动物保护委员会 RSS – Ruhl-Seven Spring SVWA – Sugar Valley 流域协会 TMDL – 日最大总负荷 TS – Tylersville Spring TU – Trout Unlimited USGS – 美国地质调查局 WIP – 流域实施计划 WS -Wolf Spring ZS – Zeller Spring
fei Xia
使用图形本地化网络进行视觉导航的行为方法。RSS 2019。 [28] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。 adafdr：一种快速，强大和协变量的自适应方法，用于多个假设检验。 2019年Rebomb的最佳纸张奖。 [29] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。 快速和协变量的自适应方法在大规模多种假设检测中放大检测能力。 自然通讯。 [30] Soheil Feizi，Changho Suh，Fei Xia和David Tse。 理解gans：LQG设置。 [31] Fei Xia*，Martin Zhang*，James Zou，David Tse。 NeuralFDR：从假设特征学习决策阈值。 NIPS 2017。 [32] Qiao Liu，Fei Xia，Qijin Yin，Rui Jiang。 通过混合深卷积神经网络预测染色质的可及性预测。 生物信息学，2017年。 [33] Govinda Kamath*，Ilan Shomorony*，Fei Xia*，Thomas Courtade，David Tse。 铰链：长阅读组装实现最佳重复分辨率。 基因组研究第27卷2017年。 [34] Ilan Shomorony，Govinda Kamath，Fei Xia，Thomas Courtade和David Tse，部分DNA大会：利率依赖性的观点。 ISIT 2016。 [35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。 通过潜在空间分解进行复合形状建模。 ICCV 2019。RSS 2019。[28] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。adafdr：一种快速，强大和协变量的自适应方法，用于多个假设检验。2019年Rebomb的最佳纸张奖。[29] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。快速和协变量的自适应方法在大规模多种假设检测中放大检测能力。自然通讯。[30] Soheil Feizi，Changho Suh，Fei Xia和David Tse。理解gans：LQG设置。[31] Fei Xia*，Martin Zhang*，James Zou，David Tse。NeuralFDR：从假设特征学习决策阈值。NIPS 2017。 [32] Qiao Liu，Fei Xia，Qijin Yin，Rui Jiang。 通过混合深卷积神经网络预测染色质的可及性预测。 生物信息学，2017年。 [33] Govinda Kamath*，Ilan Shomorony*，Fei Xia*，Thomas Courtade，David Tse。 铰链：长阅读组装实现最佳重复分辨率。 基因组研究第27卷2017年。 [34] Ilan Shomorony，Govinda Kamath，Fei Xia，Thomas Courtade和David Tse，部分DNA大会：利率依赖性的观点。 ISIT 2016。 [35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。 通过潜在空间分解进行复合形状建模。 ICCV 2019。NIPS 2017。[32] Qiao Liu，Fei Xia，Qijin Yin，Rui Jiang。通过混合深卷积神经网络预测染色质的可及性预测。生物信息学，2017年。[33] Govinda Kamath*，Ilan Shomorony*，Fei Xia*，Thomas Courtade，David Tse。铰链：长阅读组装实现最佳重复分辨率。基因组研究第27卷2017年。[34] Ilan Shomorony，Govinda Kamath，Fei Xia，Thomas Courtade和David Tse，部分DNA大会：利率依赖性的观点。ISIT 2016。 [35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。 通过潜在空间分解进行复合形状建模。 ICCV 2019。ISIT 2016。[35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。通过潜在空间分解进行复合形状建模。ICCV 2019。ICCV 2019。