XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System任务计划
利用零拍的视觉和语言模型，家庭多对象重排任务的个性化
旨在开发一种可推广的计划方法，以进行偏爱的多对象重排。对个性化家庭对象重排的事先研究收集了模拟或人类演示的特定任务数据集，并试图匹配此数据集中存在的偏好[1，15，16，23]。然而，策划大量的人类示范数据集具有多种偏好是具有挑战性的。可能的偏好空间有效地无限。的偏好是高度的，并且取决于个人的身心质量。因此，收集代表所有用户偏见的数据集都是具有挑战性的。此外，这些偏好可能是复杂且抽象的。例如，某人首选的桌面设置可能基于可访问性，视觉美学或文化和传统规则。因此，以可推广的方式学习或建模这些偏好是不平凡的。最后，偏好通常被指定。通常会发出诸如“帮助我设置晚餐餐桌”之类的命令，但并不表明一个人喜欢为除了应该用硅胶设置的孩子以外的所有人使用陶瓷菜肴。以可操作性的方式详尽而明确地交流此类偏爱可能是乏味的，需要很难生产的精确语言。最近进入视觉和语言基础模型（VLM）为所有这三个问题提供了解决方案。我们在单步表设置任务上介绍了此方法的初始结果，并找到了我们方法的概念概念。我们希望开发一种可推广的个性化家庭重排的方法，即1）样品复杂性低2）能够建模有关对象重新安排的抽象和复杂偏好，3）即使根据指定的说明，也可以制定这些任务计划。大型语言模型（LLM）和在互联网量表数据上预处理的VLM已被证明可以有效解决无明确培训的无数任务。具体来说，将LLM与文本学习[3]相结合[3]在制定任务计划方面取得了长足的进步，这些任务计划可以在几次拍摄中根据易于指定的人类偏好[32]解决一般的多对象重排任务并根据这些任务解决这些任务。我们提出了一种初始方法，该方法利用了Internet规模验证的VLM中的这些最新进步，以根据个人喜好解决多对象重排任务，即使这些偏好尚未完全指定。
SPOT 影像用户指南 - ESA Earth Online
Pléiades 双星是分辨率极高的卫星，标准配置是提供 50 厘米正射影像产品。SPOT 6 和 SPOT 7 旨在将 SPOT 5 的成功扩展到 1.5 米产品系列。该卫星群位于同一轨道上，具有前所未有的反应能力，可在同一天重访地球上的任何地方。每天的多个任务计划可实现无与伦比的数据收集优化：可以考虑不可预见的天气变化以及最后一刻的请求，以提供一流的服务。
自动移动系统的基于端到端的深钢筋学习基于模块化的任务分配框架
摘要 - 可以解决任务分配问题的智能决策系统对于多机器人系统以协作和自动化的方式进行工业应用至关重要，例如使用移动机器人使用移动机器人，使用无人体表面工具进行的水力调查等仓库检查等。因此，本文旨在解决多代理自动移动系统的任务分配问题，以自主，智能地将多个任务分配给机器人机器人。这种问题通常被视为与成员机器人以下任务计划分离的独立决策过程。为了避免由脱钩引起的亚最佳分配，提出了一个端到端任务分配框架，以解决此组合优化问题，同时在优化过程中考虑了后续的任务计划。该问题被称为多人多epter travely Salesmen问题（MTSP）的特殊变体。提议的端到端任务分配框架采用了深厚的强化学习方法来代替以前工作中使用的手工启发式方法。所提出的框架具有加固学习代理的模块化设计，可以针对各种应用程序进行自定义。此外，提出了基于机器人操作系统2的实体机器人实现设置，以实现仿真到现实差距。执行了仓库检查任务，以验证拟议框架的训练结果。该框架已通过模拟和实体机器人测试与各种参数设置进行了交叉验证，其中适应性和性能得到了很好的证明。
中子散射（弹性和非弹性）研讨会和......
2024 年 2 月 16 日至 17 日 由印度科学技术部牵头、与贾瓦哈拉尔·尼赫鲁高级科学研究中心 (JNCASR) 合作的纳米任务计划与英国科学技术设施委员会 (STFC) 签署了一项协议。此次合作旨在促进英国和印度科学家在中子散射和介子光谱方面的共同努力。重点将放在利用 ISIS 卢瑟福阿普尔顿实验室 (RAL) 的实验设施进行纳米技术和先进材料研究。有关更多详细信息，请访问我们的网站。
现场虚拟建设性演示...
在 I/ITSEC 2019 上，任务规划与汇报团队成功演示了他们的原型任务规划技术，以应对未来复杂且竞争激烈的同等冲突。该演示展示了人机协作环境，其中计算智能（软件代理）在规划过程的各个方面为人类规划人员提供支持。这些代理参与了解析空中任务命令、对任务计划进行初步修改、根据其他规划文件为空域构建约束以及生成最终产品。该演示引起了人们的兴趣，带来了与其他军事部门和行业的十多个新合作机会。此外，该团队还收集了许多主题专家的重要反馈和建议，这将有助于指导未来的发展并改进功能。
在计划潜在危险物体（PHO）缓解的计划中的不确定性量化。 C. S. Plesko 2，S。A。Becker 2，M。B。Boslough 1，W。K。
简介：行星防御缓解尝试需要大量的高级任务计划和任务模拟。模拟工作是使用流体力学代码和状态数据方程进行的[1]。这些发布前模拟的结果用于任务计划中，以预测定位和时机要求，并量化为特定对象施加必要变化（ΔV）所需的能量和输送机制。2022 DART任务是对动力学影响缓解的过程的故意测试，从氢化校准和预测开始[2，3]，并与影响实验进行比较[4]。考虑通过对峙核破裂缓解的情况存在类似的不确定性，尤其是在不可能进入目标对象围绕轨道的情况下。在这些快速接口的情况下，可能无法预测目标相对于爆发的方向，并且从爆发到目标的距离可能会产生严重的不确定性，这是由于硬件能力和目标位置不确定性引起的。不确定性，例如，目标的质量，形状和材料特性可能会给ΔV预测带来进一步的不确定性，但我们对它们的效果有不完全的理解。通过减少赋予pho的能量的不确定性来最大程度地减少pho的不确定性，减少了缓解尝试的模拟，这对任务设计构成了不可行的约束。 在这里，我们探讨了缓解模拟对已知不确定性的敏感性，以建立可行的任务设计约束。减少了缓解尝试的模拟，这对任务设计构成了不可行的约束。在这里，我们探讨了缓解模拟对已知不确定性的敏感性，以建立可行的任务设计约束。
CSIRO 战略公司计划 2022-23
我们着手解决的国家挑战通过我们在研究领域的任务和项目转化为及时、相关和现实的解决方案。自创建任务计划以来，我们与合作伙伴一起启动了 5 项任务，在战略期间还将启动更多任务，并通过对整个组织 20 个 FSP 的投资提供支持。这项企业计划首次通过针对我们面临的挑战的高级快照，在一个地方捕捉了 CSIRO 更广泛研究的全部规模。这显示了 CSIRO 专业知识和影响力的真正深度和广度，这巩固了我们作为澳大利亚创新生态系统中联系最紧密的组织的角色，并展示了我们采用真正多学科、协作的方法解决复杂挑战的独特能力，这使我们与众不同。
UBTECH ROBOTICS CORP LTD深圳市优必选科技...
我们开发了一种大型的多模式模型技术，可以应用于机器人的感知，决策和操作，并通过环境和自主任务计划成功地实现了机器人与大型多模式模型之间相互作用的框架。这种创新技术集成了多种模态信息，例如地图数据，视觉对象识别和语音识别，可以为机器人提供更全面，更准确的环境感知，理解和互动功能。使用多模式大型模型在任务计划中的应用，机器人可以有效地改善多任务决策和执行功能，例如对话，导航，对象抓住，交付，对象识别和人类机器人交互。该技术框架在2023年世界机器人会议上受到了广泛关注。
pe 0604201a：飞机航空电子设备 - DTIC
描述：AMPS 是一种任务规划战斗同步工具，可自动执行航空任务规划任务，包括战术指挥和控制、任务规划和飞行规划。它与陆军任务指挥系统 (AMCS) 和相关网络交互，为航空指挥官提供持续的态势感知，使指挥官能够快速调整任务计划。电子格式被加载到飞机平台上，初始化飞机上的通信、导航、态势感知和武器系统，包括 AH-64 A/D、CH-47 D/F、OH-58D Kiowa Warrior、UH-60 A/L/M/Q、HH-60 L/M 和无人机系统 (UAS)。这项工作将允许将新的路线服务器、计算引擎和表格编辑器组件集成到 AMPS 配置中，并修改飞机武器电子设备 (AWE) 模块以利用新组件。
解决数字工程信息交换... - conflr
Terri Chan（波音商用飞机） Terri 是波音商用飞机产品开发部门的高级系统工程师，专注于通过动态功能建模实现生命周期内的架构集成。她拥有超过二十年的经验，从 JPL 的卡西尼号：土星任务计划开始，到空军卫星控制网络的未来网络架构集成商。Terri 参与了军事项目的产品生命周期，从概念设计到集成/测试和运营。她还曾担任竞争情报分析师，为高管提供咨询，其中企业的模型能力基准测试在当前的 MBE 转型战略中发挥了关键作用。意见书 Terri Chan 是主持人。Terri 从事航空航天和国防工业的商业工作，带来运营和维持视角，而不是产品开发。