摘要。大型语言模型(LLM)在深度学习方面取得了重大成功。仍然需要解决机器人技术和人类机器人互动(HRI)的剩余挑战,但是具有先进的语言和推理能力的现成的预先训练的LLM可以为该领域的问题提供解决方案。在这项工作中,我们意识到了一个开放式的HRI场景,涉及与人类交流的人形机器人,同时在桌子上执行机器人对象操纵任务。为此,我们将语音识别,视觉语言,文本到语音和开放世界对象检测的预先训练的一般模型与视觉空间坐标转移的机器人特异性模型和逆向主体以及任务特定的运动模型结合在一起。我们的实验揭示了语言模型在准确选择任务模式和整个模型中在开放式对话过程中正确执行动作的强劲性能。我们的创新体系结构可以通过开放式对话,场景描述,开放世界对象检测和操作执行的无缝集成。这是一种用于不同机器人平台和HRI场景的模块化解决方案。
CSIR-中央机械工程研究所CSIR中心机械工程研究所(CSIR-CMEI)是唯一致力于机械工程的国家实验室。作为科学与工业研究理事会的组成成员,中央机械工程研究所(CMERI)的范围(CMERI)是一个专门用于研究和发展的主要机构 - 扩展了机械和相关工程领域。在印度,机械工程技术已占进口总数的一半。在产品方面,总进口价值的近三分之一是机械工程设备。为了为行业开发本地机械工程技术,以便研发可以在自力更生中发挥关键作用,西孟加拉邦杜尔加普尔的中央机械工程研究所成立于1958年2月,其特定的机械工程技术开发了特定的任务。除了在与机械工程有关的各个领域进行一线研究外,该研究所还致力于进行不同的任务模式计划,以传播适当的技术解决方案,以减轻贫困和社会改善。csir -Cmeri在年轻人和高素质专业人士的经验方面拥有一支敬业的团队,并在机械工程下为跨越各个学科的员工提供了支持。
科学,技术和创新(STI)是经济增长和人类发展的主要驱动力。使印度推进可持续发展的途径,包括经济发展,社会包容性和环境可持续性,以实现“ Atmanirbhar Bharat”,将更加重视促进传统知识系统,发展土著技术和鼓励草根创新。破坏性和有影响力的技术的出现带来了新的挑战,并同时提出了更多的机会。COVID-19大流行为研发(R&D),学术界和行业提供了令人信服的机会,以共享目的,协同,协作,协作与合作。新的科学,技术,创新政策旨在通过建立一个培养个人和组织的研究和创新的养育生态系统来通过短期,中期和长期任务模式项目进行深刻的变化。它旨在培养,开发和培养印度的证据和利益相关者驱动的STI计划,信息,评估和政策研究的强大系统。该政策将确定并解决印度风格生态系统的优势和劣势,以催化该国的社会经济发展,并使印度STI生态系统在全球范围内具有竞争力。对科学,技术和创新政策(STIP)的广泛摘要(
图 4 凝视运动。 (a) 三种模式下参与者目光注视的示例。屏幕上显示 16 个字母数字字符,由 4×4 矩阵表示。每次试验在 16 个字符中有一个、三个或五个目标与声音呈现的单词相匹配。在单人模式下,屏幕上显示的红色圆圈表示参与者的注视点。在合作和竞争模式下,屏幕上两位参与者的注视点以红色和绿色圆圈区分。 (b) 单次试验中观察到的参与者扫描路径和注视热图的示例。虚线框在实验期间不可见,标记了目标的位置。请注意,观察者的注视点在实验期间不可见。 (c) 40 次试验的注视热图。 (d) 两位参与者眼动追踪热图之间的相似性。每个小提琴图(透明色)上都叠加了一个箱线图,显示了相似性度量的分布,包括单一、合作和竞争模式下的 Pearson's r、结构相似性指数度量 (SSIM) 和 Jaccard 相似性系数。黑色星号和线分别表示相似性的平均值和中位数。使用重复测量方差分析确定任务模式之间相似性的显著差异。
N. Veeraraghvan 博士是该研究所的创始人和所长,受当时的印度医学研究理事会 (ICMR) 理事 C. Gopalan 博士的委托成立该研究所。1977 年至 1990 年,在 Padmashri Dr. PK Rajagopalan 任职期间,VCRC 从结构和组织上得到了加强。Rajagopalan 博士天生是一位能干的管理者和充满热情的科学家,他领导着一支敬业而才华横溢的科学家和技术官员团队,他们在实验室和实地不懈工作,凭借他们重大的科学贡献,为 VCRC 和 ICMR 赢得了多项荣誉。当时值得注意的贡献包括解决 Rameshwaram 岛的疟疾问题、在本地治里实施蚊虫防治项目、在本地治里实施班克罗夫特丝虫病消除项目、在喀拉拉邦切尔塔拉以任务模式实施布鲁丝虫病消除项目以及在奥里萨邦科拉普特实施部落疟疾控制。此外,还开展了其他几个媒介控制项目,这些项目是本文件的一部分。从成立之初,VCRC 就为淋巴丝虫病控制计划做出了巨大贡献,为国家指导方针和政策、控制/消除淋巴丝虫病提供了研究证据,该中心获得了国际认可
lh,lvkbZvkj&vkbZ,pchVh dk voyksdu vii CSIR-IHBT 概述 viii laLFkkxr lajpuk ix 组织结构 x 研究委员会 xi 管理委员会 xii 印象 xiii 主任报告 xv funs'kdh; izfrosnu xxi 可用和已推出的技术 1 技术转让协议 3 材料转让协议 3 杂项谅解备忘录 18 与孵化器/初创企业的协议 20 在 CM 初创企业计划下推出的产品 22 任务模式项目 23 CSIR 香气任务:第二阶段 25 CSIR 花卉栽培任务 28 营养品和保健食品对健康和保健的免疫调节功能(CSIR 免疫任务) 34 农业营养生物技术主题 37 州政府资助的项目 43 在喜马偕尔邦生产 Heeng——一种新方法 45 在喜马偕尔邦重组的国家竹子任务下,在 CSIR-IHBT、帕拉姆普尔建立小型高科技竹子苗圃 46 CSIR-IHBT 提供的技术和现场支持帕拉姆普尔 (Palampur) 藏红花生产项目 47 与 NERCORMP 合作在东北地区引进苹果作物项目 51 来自 MoMSME 旗下传统产业集群复兴基金 (SFURTI) 计划的项目 57 国家喜马拉雅研究使命 (NMHS) 资助的项目 61 NITI AAYOG 批准的印度喜马拉雅中央大学联盟 65 应对 COVID-19 的努力 69 农业技术 75 RK Sud 博士 77 Sanatsujat Singh 博士 81 Rakesh Kumar 博士 83 Probir Kumar Pal 博士 85 Gireesh Nadda 博士 88阿肖克·库马尔博士 90
(i)共和日游行的DBT Tableau在2021年1月26日,共和国日游行中展示了生物技术部“印度战斗”的表演。Tableau在“ Atma Nirbhar Bharat”中表现出了印度的实力,并且我们的位置如何成为疫苗开发的全球制造中心。(ii)国家生物技术发展战略,以设想该国整个生物技术领域的目标是IT教育,研究,企业家精神,行业发展,一项具有主要利益相关者咨询的5年战略和实施计划。草案现已开放供公众发表。(iii)国家任务模式计划“在2021年1月29日举行的第八届最高委员会会议上,建议在第八届最高委员会会议上进行“稻米营养改善蛋白质含量和质量”的计划。该计划将在联盟模式下实施,并使用六个参与的机构来识别和开发具有可易消化的高蛋白质和EAA(必需氨基酸)的水稻线,以更好地人类营养。(iv)生物技术工业培训计划(BITP)为了使该计划更具动力,该部门采用了学徒模型来实施今年。已与新德里的生命科学领域技能发展委员会(LSSSSDC)建立了联系,用于选择合作行业。2021年批次的入学考试于2021年1月3日进行,并宣布了317名候选人的第一名。(vii)DBT采取的措施解决了与COVID-19的问题。(v)喜马拉雅生物库任务在咨询会议上,建议可持续地利用喜马拉雅山的丰富生物来源,用于印度东北地区(NER)的社会经济发展 - 喜马拉雅人Bioresource Mission。作为其中的一部分,在2021年1月27日举行了一次会议,以产生项目想法。(VI)生物技术Kisan Biotech-Kisan计划是一种以农民为中心的计划,旨在将农民与科学联系起来,以提高作物生产率及其生计。在贾坎德邦(Jharkhand)支持了一个生物技术枢纽,以提高农作物(玉米,大米,小麦,芥末,蔬菜农作物)的生产和生产力,活股(猪,山羊和后院的家禽)和玉米价值增加玉米,以提高价格实现。Mission Covid Suraksha - 印度Covid-19疫苗开发
在第(a)段对(c)的(c)中提到的陈述。31将于06.02.2025在SMT提出的Rajya Sabha中回答。Jebi Mather Hisham关于“打击气候变化”(a)到目前为止,印度的气候行动在很大程度上是通过国内资源提供的。但是,印度通过《联合国气候变化框架公约》(UNFCCC)的财务机制获得了一些气候项目的财务资源。详细信息为:来自绿色气候基金(GCF)的803.9亿美元,全球环境设施-GEF的346.52亿美元(用于气候变化重点区域)和分别来自多边适应基金的16.86亿美元。(b)&(c)根据农业和农民福利部,气候变化会影响几种农作物,自然资源,牲畜和渔业。预计,在没有适应措施的情况下,农作物的产量可能会受到不利影响。已经采取了几项措施,包括国家可持续农业特派团(NMSA)处理气候变化对农业的影响。工会预算2020-21指出,通过正常的预算过程,有关部门/部委在各个部门都会在各个部门执行气候行动。连续的工会预算扩大了动员资源进行气候行动的努力。工会预算2023-24将绿色经济视为前七个优先事项之一。印度在各个部门的气候行动都嵌入了各种计划和计划中。从长远来看,这些措施是适应策略。国家气候变化行动计划(NAPCC)为气候行动提供了总体框架,并包括太阳能的特定领域,增强的能源效率,可持续栖息地,水,维持喜马拉雅生态系统,绿色印度,可持续农业,人类健康,人类健康,人类健康,人类健康和气候变化的战略知识。此外,印度政府还采取了几项倡议,以抗击和减少气候变化的影响,例如绿色信用计划,EK PED MAA KE NAAM,MISSION LIFE,GREEN HYDROGEN MISSION等。印度在任务模式下也一直在努力适应和韧性。在关键的经济领域已经制定了几项政策和措施,牢记广泛的适应活动范围。工会预算2025-26宣布了各种措施,以促进增强弹性并减少气候变化的脆弱性,包括农业和盟国部门。主要措施包括:PM Dhan-Dhanya Krishi Yojana,国家高产种子的国家任务,Aatmanirbharta的六年任务,豆类的六年使命,用于蔬菜和水果的综合计划,建立了一个可持续利用渔业框架的框架。此外,印度在2022年11月向INFCCC提交了其长期的低碳发展战略,该战略阐明了印度对快速增长和经济转型的愿景,同时保护环境并根据国家环境采取低碳战略。
Crundall, D. E., & Underwood, G. (1998).经验和处理需求对驾驶员视觉信息获取的影响。人体工程学,41 (4),448 – 458。Ellis, S. R., & Stark, L. (1986)。视觉扫描中的统计依赖性。人为因素:人为因素和人体工程学学会杂志,28 (4),421 – 438。Green, P. (2015)。驾驶员在驾驶时看哪里(以及看多长时间)。交通安全中的人为因素,77 – 110。Harris Sr, R. L., Glover, B. J., & Spady Jr, A.A.(1986)。飞行员扫描行为的分析技术及其应用 (NASA Tech.报告号2525)。弗吉尼亚州汉普顿:兰利研究中心。Haslbeck, A., & Zhang, B.(2017)。我用我的小眼睛观察:在手动仪表飞行场景中分析航空公司飞行员的注视模式。应用人体工程学,63,62 – 71。Hillier,F. S.(2012)。运筹学简介。Tata McGraw - Hill Education。国际标准化组织。(2002)。ISO 15007 - 1:道路车辆 - 测量与运输信息和控制系统相关的驾驶员视觉行为 - 第 1 部分:定义和参数。摘自 http://www.iso.org Itoh,Y.,Hayashi,Y.,Tsukui,I.,& Saito,S.(1990)。飞机飞行员眼球运动和心理工作负荷的人体工程学评估。人体工程学,33 (6),719 – 732。Jeong, H.,& Liu, Y.(2019)。非驾驶相关任务模式和道路几何形状对驾驶时眼球运动、车道保持性能和工作量的影响。交通研究 F 部分:心理学和行为,60,157 – 171。Kang, Z.,& Landry, S. J.(2014)。使用扫描路径作为多目标跟踪冲突检测任务的学习方法,56 (6),1150 – 1162。Kang, Z., & Landry, S. J.(2015)。多元素目标跟踪任务的眼动分析算法:基于最大转换的聚集层次聚类。IEEE 人机系统学报,45 (1),13 – 24。Krejtz, K., Duchowski, A., Szmidt, T., Krejtz, I., González Perilli, F., Pires, A., … Villalobos, N. (2015)。凝视转换熵。ACM 应用感知通讯 (TAP),13 (1),4 – 20。Liang, Y.、Horrey, W. J. 和 Hoffman, J. D. (2015)。开车时阅读文本:了解驾驶员对分心的战略和战术适应。人为因素:人为因素和人体工程学学会杂志,57 (2),347 – 359。Liang, Y., Lee, J. D., & Yekhshatyan, L. (2012)。视线偏离道路有多危险?算法根据自然驾驶中的扫视模式预测碰撞风险。人为因素:人为因素和人体工程学学会杂志,54 (6),1104 – 1116。Liechty, J., Pieters, R., & Wedel, M. (2003)。全局和局部隐性视觉注意:来自贝叶斯隐马尔可夫模型的证据。Psycho- metrika,68 (4),519 – 541。Marchitto,M.,Di Stasi,L. L.,& Cañas,J. J.(2012)。任务负荷操纵下的眼球运动:几何形状对空中交通管制模拟任务中扫视的影响。制造业和服务业的人为因素和人体工程学,22 (5),407 – 419。Milton,J.,& Mannering,F. (1998)。公路几何形状、交通相关元素和机动车事故频率之间的关系。交通运输,25 (4),395 – 413。Mourant, R. R. 和 Rockwell, T. H. (1970)。将眼球运动模式映射到驾驶中的视觉场景:一项探索性研究。人为因素:人为因素和人体工程学学会杂志,12 (1),81 – 87。Noton, D. 和 Stark, L. (1971)。眼球运动和视觉感知。《科学美国人》 ,224 (6),34 – 43。Pradhan, A. K.、Hammel, K. R.、DeRamus, R.、Pollatsek, A.、Noyce, D. A. 和 Fisher, D. L. (2005)。使用眼球运动评估驾驶员年龄对驾驶模拟器中风险感知的影响。《人为因素:人为因素和人体工程学学会杂志》 ,47 (4),840 – 852。