XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System任务计划
嵌入式系统中的容错的监管计时器
嵌入式人工智能包括各种技术，从高级算法到高度专业的计算系统。智能嵌入式系统在汽车，航空航天，医疗保健和物联网等各个行业中起着越来越重要的作用。在考虑智能嵌入式系统所带来的日常生活的位置时，了解其安全性的重要性非常重要。为了确保其高性能，能源效率和鲁棒性，必须确保严格的任务计划。我们对定期和独立的先发制件任务的硬实时容忍度安排的问题感兴趣。本文着重于为这些系统提出一种容忍度的调度算法。通过使用看门狗计时器，该计时器允许智能嵌入式系统通过检测处理器错误并采用最早的截止日期（EDF）算法来更加自治，以允许我们的系统尊重时间约束。目的是通过确保尽管存在故障来确保执行关键任务，以提高可靠性和效率。设计和实施嵌入式系统的耐故障调度算法是各个行业的关键方面。这有助于提高智能嵌入式系统的可靠性和安全性，这对于确保系统的平稳操作至关重要。
机器人技术的大型语言模型
摘要 - LARGE语言模型（LLM）经历了显着的扩展，并越来越多地整合在各个领域。值得注意的是，在机器人任务计划的领域中，LLMS利用其先进的推理和语言理解能力，根据自然语言指示制定精确有效的行动计划。然而，对于机器人与复杂环境相互作用的具体任务，仅文本LLMS通常由于缺乏与机器人视觉感知的兼容性而面临挑战。本研究提供了全面的概述，概述了LLM和多模式LLMS中的新兴整合到各种机器人任务中。此外，我们提出了一个框架，该框架利用多模式GPT-4V通过自然语言指令和机器人视觉看法的结合来增强体现的任务计划。我们的结果基于不同的数据集，表明GPT-4V有效地增强了具体任务中的机器人性能。对各种机器人任务的LLM和多模式LLM的广泛调查和评估丰富了对以LLM为中心的以LLM的体现智能的理解，并为弥合人类机器人 - 环境相互作用的差距提供了前瞻性的见解。
基于人工智能的时变环境下 HAPS 规划框架
高空伪卫星 (HAPS) 是一种固定翼、太阳能供电的无人驾驶飞行器 (UAV)，旨在成为固定轨道卫星的灵活替代品，用于长期监测地面活动。然而，由于其重量轻、电动机功率弱，该平台对天气相当敏感，无法在危险天气区快速飞行。在这项工作中，我们将多个 HAPS 的任务规划问题公式化为以 PDDL+ 表示的混合规划问题。该公式还考虑了平台动态建模问题、时变环境以及需要执行的异构任务。此外，我们提出了一个框架，将 PDDL+ 自动规划器与自适应大邻域搜索 (ALNS) 方法相结合，开发该框架是为了将自动规划器与特定于该问题的元启发式方法相结合。任务和运动规划在框架内以交织的方式完成，因此保留了共同的决策/搜索空间。我们使用第三方 HAPS 真实模拟器以及一组基准测试验证了我们的方法，表明我们的集成方法可以制定可执行的任务计划。
GeoTrack：由网络生物启发的全球视频跟踪...
使用 Toyon 的 IPVT 算法处理来自 UAS 传感器的视频数据（第 4.1 节）。图像平面中的目标检测和/或目标轨迹被发送到融合和跟踪数据库，我们将其称为全球融合和跟踪中心 (GFTC)，因为它将处理来自多个 UAS 的视频数据并在地球坐标系中对该数据进行地理参考（第 4.2 节）。GFTC 还从自动驾驶仪接收有关 UAS 平台和传感器的状态遥测。此信息与视频数据同步，以在纬度/经度坐标中对图像平面检测/轨迹进行地理定位。UAS 运动控制算法将使用这些轨迹位置来协助操作员规划 UAS 平台路线并瞄准 UAS 传感器，以优化跟踪性能（第 4.4、4.5 和 4.6 节）。该 UAS 的轨迹位置和未来路线/任务计划被发送到 UAS 自动驾驶仪执行，并且还传送给其他 GeoTrack UAS，以促进合作跟踪并提高目标估计准确性（第 4.3 节）。
机器人技术和自主系统
我们开发了一种算法，用于在表示为线性时间逻辑（LTL）约束的任务下由多个机器人和未发动的对象组成的系统的运动和任务计划。机器人和对象会在障碍物整洁的环境中发展受到不确定动态的影响。提出的解决方案的关键部分是智能构造的耦合过渡系统，该系统编码机器人和对象的运动和任务。我们通过在较低级别设计适当的自适应控制协议来实现这种结构，从而保证了在环境中安全的机器人导航/对象运输，同时补偿动态不确定性。过渡系统通过基于采样的算法有效地与时间逻辑规范连接，以输出离散路径作为机器人同步操作的序列；这样的动作满足机器人的规格以及对象的规格。机器人通过使用派生的低级控制协议执行此离散路径。数值实验验证了提出的框架。
CADRE 月球技术演示中的多智能体自主太空探索
摘要 — CADRE（合作式自主分布式机器人探索）是一项月球技术演示任务，由三辆探测车和一个基站组成的团队进行多智能体自主探索。该任务计划于 2024 年作为 IM-3 任务的 CLPS（商业月球有效载荷服务）载荷降落在月球的雷纳伽马地区。CADRE 的目标是演示一组自主探测车如何仅接收来自地球的高级任务，自主探索月球表面的某个区域，并与多静态探地雷达协调进行分布式测量。我们设想，多智能体自主将使未来的任务能够解决月球、火星及其他地方的行星科学中迄今未解答的问题。在本文中，我们描述了为 CADRE 开发的自主架构，包括多智能体协调和单智能体驾驶表面移动性，并讨论了导致选择这种架构的要求和限制。
使用大语言模型
摘要 - 大语言模型研究（LLM）的最新突破引发了几个研究领域的转变。值得注意的是，LLM的集成在机器人任务和运动计划（TAMP）中的性能大大提高。然而，以前的方法经常忽略对动态环境的考虑，即，人类等动态对象的存在。在本文中，我们提出了一种新颖的方法来解决这一差距，通过将人类意识纳入基于LLM的机器人任务计划中。为了获得动态环境的有效表示，我们的方法将人类的信息整合到层次结构场景图中。为了确保计划的可执行性，我们利用LLMS将环境拓扑和可行的知识融入正式的计划语言中。最重要的是，我们使用LLM来预测未来的人类活动和计划任务为机器人考虑预测。我们的贡献促进了将人类意识纳入LLM驱动的机器人任务计划的发展，并为在动态环境中积极主动的机器人决策铺平了道路。
联邦登记册/卷。 90，第3号/2025年1月6日，星期一/...
基于任务计划系统。fmps是土耳其设计的，相当于联合任务计划系统（JMP）。15。AIM-9X街区II侧壁导弹是一种短距离空对空中导弹，可提供高探测者，增强的对策拒绝能力，低阻力/高攻击机身以及整合头盔安装的提示系统的能力。此潜在的销售将包括AIM -9倍指导部分备件，主动的光学目标探测器，圈养空气训练导弹（CATM）和CATM指导单元。16。AIM – 1220C – 8高级中型中型空对空导弹（AMRAAM）是一款超音速，空中发射的，空中拦截导弹，其具有数字技术和微型型固态电子设备。Amraam功能包括向下/射击，对多个目标的多次发射，对电子对策的阻力以及拦截高而低空和低飞行和机动目标。此潜在销售将包括圈养空气训练导弹（CATM）以及Amraam指导部分和控制部分备件。17。GBU – 39小直径炸弹增量1（SDB – I）是一个250磅的GPS辅助导航系统，具有小的自主，白天或夜晚，不利天气，不利的天气，常规的，空气到地面精确的Glide武器能力，能够击中固定的固定固定的固定固定固定和固定的非固定目标。旨在为飞机提供大量炸弹的能力。飞机能够携带四个SDB代替1,000磅炸弹。18。19。此潜在销售将包括此潜在的销售包括SDB – I指导测试车和GBU – 39/B战术训练回合。AGM – 88高速防反辐射导弹（HARM）是一种战术空气向下的导弹，旨在抑制或破坏地面向空中导弹雷达，早期警告雷达和雷达导向的防空火炮系统。此潜在的销售包括危害指导部分，控制部分，弹头和火箭汽车备件。AGM – 88E高级反辐射导弹（AARGM）武器系统是一种空对地的导弹，旨在抑制敌方防御力（SEAD）和破坏敌方防空（死亡）任务。AARGM提供了压制或破坏敌人的雷达，并否认敌人使用防空系统，从而提高了战术飞机的生存能力。
海地 - IMF elibrary 厄瓜多尔：选定的问题； IMF国家报告号24/358 欧元区的债务相互关系 卢旺达 中央银行数字货币数据使用和隐私保护 改变巴西气候
政策讨论在2024年7月2日至3日在华盛顿特区举行，在2024年7月24日至8月24日至8月5日，在2024年10月21日至26日在华盛顿特区举行的整个8月和9月在远程举行了几次其他会议，并在11月25日至12月25日至12月16日。团队由Tumbarello女士（头）组成，Huertas，Kaho，Passadore先生（全部WHD），Chociayy（SPR），Barseghyan（SPA），SUNG（SUNG），SUNG，（FAD）和Messrs。Duvalsaint和Wata（Port-au-au-au-au-au-part-au-au-au-au port-au offer）。前团队成员包括Noah Ndela和Matz先生。OJO女士提供了出色的研究帮助。 Coquillat女士协调了与任务计划和文件准备有关的所有工作。 宣教会与经济和财政部长Alfred FilsMétellus会面，中央银行州长Ronald Gabriel，规划与外部合作部长Ketleen Florestal，其他高级政府官员，捐助者社区，非政府组织和私营部门代表的成员。 Ludmilla Buteau Allien女士（OED顾问）参加了所有政策和技术讨论。 AndréRoncaglia先生（执行董事），Bruno Saraiva和Felipe Antunes先生（两位替代执行董事）加入了政策会议。OJO女士提供了出色的研究帮助。Coquillat女士协调了与任务计划和文件准备有关的所有工作。宣教会与经济和财政部长Alfred FilsMétellus会面，中央银行州长Ronald Gabriel，规划与外部合作部长Ketleen Florestal，其他高级政府官员，捐助者社区，非政府组织和私营部门代表的成员。Ludmilla Buteau Allien女士（OED顾问）参加了所有政策和技术讨论。 AndréRoncaglia先生（执行董事），Bruno Saraiva和Felipe Antunes先生（两位替代执行董事）加入了政策会议。Ludmilla Buteau Allien女士（OED顾问）参加了所有政策和技术讨论。AndréRoncaglia先生（执行董事），Bruno Saraiva和Felipe Antunes先生（两位替代执行董事）加入了政策会议。AndréRoncaglia先生（执行董事），Bruno Saraiva和Felipe Antunes先生（两位替代执行董事）加入了政策会议。
生成的AI和机器人技术：从大语言模型到智能人类机器人
加拿大摘要Chatgpt和其他大语言模型（LLMS）的快速发展对其在机器人技术中的应用产生了极大的兴趣。本评论探讨了生成AI与机器人技术的集成，重点是诸如ChatGpt之类的LLMS如何增强机器人智能，人类机器人互动和任务计划。llms可以改善自然语言处理，促进人与机器人之间的更有效的沟通，同时也有助于机器人的感知，决策和控制，例如视觉，听觉和触觉输入。审查研究了LLMS支持七种机器人智能的潜力，同时由于围绕自我意识和偏见的道德问题而解决了人际关系智能的排除。讨论了将CHATGPT纳入任务计划的新方法，尤其是使用国家意识来改善机器人自主权和适应性。还考虑了增强学习在优化基于LLM的机器人系统中的作用，尤其是在增强决策和生成现实的培训数据方面。最后，审查概述了将生成AI整合到机器人技术中的挑战和未来的研究方向，重点关注诸如过时的知识，多党相互作用和运动控制之类的克服局限性。