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World File Search System体现
设计师体现碳（EC）计算
左侧的笔记表可用于帮助分解和审查计算。可以使用吨的结构木材值来计算固隔值，这用于计算整个构建生命周期中的碳存储量：20吨结构计时器x -1.64 kg（CO2E）= -32.8T（CO2E）。有关更多信息，请参见下面的选项卡上的注释A1-5。
项目体现的碳故障和总计T（CO2E）
左侧的笔记表可用于帮助分解和审查计算。可以使用吨的结构木材值来计算固隔值，这用于计算整个构建生命周期中的碳存储量：20吨结构计时器x -1.64 kg（CO2E）= -32.8T（CO2E）。有关更多信息，请参见下面的选项卡上的注释A1-5。
genrl：体现剂中的多模式基础世界模型
学习通才体现的代理，能够解决不同领域中的多种任务是一个长期存在的问题。强化学习（RL）很难扩大规模，因为它需要为每个任务进行复杂的奖励设计。相比之下，语言可以以更自然的方式指定任务。当前的基础视觉模型（VLMS）通常需要进行微调或其他适应性，这是由于显着的域间隙在实施情况下被采用的。但是，此类域中缺乏多模式数据代表了开发用于具体应用的基础模型的障碍。在这项工作中，我们通过介绍多模式基础世界模型来克服这些问题，能够将基础VLM的表示和对齐为RL的潜在生成世界模型的潜在空间，而无需任何语言注释。最终的代理学习框架GenRL允许人们通过视觉和/或语言提示指定任务，将其扎根在体现的域的动态中，并学习想象中的相应行为。通过机车和操纵域中的大规模多任务基准测试评估，GenRL可以通过语言和视觉提示来实现多任务概括。此外，通过引入无数据的政策学习策略，我们的方法为使用生成世界模型的基础政策学习奠定了基础。
体现摊位：检索和生成的一般非参数体现记忆
机器人可以探索和学习多少没有限制，但是所有这些知识都需要搜索和可行。在语言研究中，重新增强生成（RAG）已成为大规模非参数知识的工作室，但是现有技术并未直接转移到具有多模式的体现域，数据高度相关，感知需要抽象。为了应对这些挑战，我们引入了体现rag，该框架可以通过非参数存储器系统来增强体现代理的基础模型，该系统能够自主构建导航和语言生成的层次结构知识。体现的rag依处理各种环境和查询类型的各种空间和语义分辨率，无论是针对特定对象还是对氛围的整体描述。在其核心上，体现rag的记忆是作为语义森林结构的，以不同级别的细节存储语言描述。这个分层组织允许系统在不同的机器人平台上有效地生成上下文敏感的输出。我们证明，体现的抹布有效地将抹布桥接到机器人域，成功处理了19个环境中的200多个解释和导航查询，突显了其对常规非参数系统的预期用于实施剂。
体现超能力：对高度敏感的健康从业者经验的定性研究
摘要：目的：研究发现，全球约有 20-31% 的人口可被视为高度敏感——具有感觉处理敏感性 (SPS) 的特征。SPS 与对内部、环境和社会刺激的敏感性和反应性增加有关，通常被认为是一种弱点。尽管如此，它已被证明有可能成为人们的资产。然而，在研究文献中，关于高度敏感的健康从业者的经验以及他们如何最好地管理他们的高敏感性以造福自己和他人方面存在差距。设计：采用定性方法探讨了高度敏感的健康从业者在与客户合作的背景下如何体验和处理 SPS。方法：对来自多个健康专业的十名从业者进行了深入的半结构化定性访谈。结果：定性扎根理论分析揭示了将 SPS 体验为“体现的超能力”这一总体主题，以及四大主题之间复杂、交织的动态相互作用：欣赏、挑战、旅程和客户工作。结果表明，如果管理得当，SPS 确实可以成为从业者的宝贵资产。意义：作为第一个以系统、科学的方式研究这一主题的研究，该研究在探索 SPS 方面具有重要意义，尤其是在体现理论方面。研究结果对高度敏感的健康从业者具有重要意义，有助于了解他们的特征并就如何最好地管理它提供实用建议。
体现的超级大国：对高度敏感健康从业者的经验的定性研究
摘要：目的：研究已经确定，大约20-31％的全球人群可以被认为是高度敏感的 - 遵守感觉处理灵敏度（SPS）的特征。sps与对内部，环境和社会刺激的敏感性和反应性的提高相关，通常被认为是脆弱性。尽管如此，它已被证明有可能成为人们的资产。但是，研究文献中存在一个关于高度敏感的健康从业者的经验以及他们如何最好地管理对自己和他人利益的高度敏感性的差距。设计：一种定性方法探讨了在与客户合作的背景下，高度敏感的健康从业者如何体验和与SPS打交道。方法：深入，半结构化的定性访谈是由十位从业者进行的，这些访谈是从许多健康专业中汲取的。结果：定性基础理论分析揭示了将SPS作为“体现的超级大国”和复杂的，复杂的，交织的动态相互作用的总体主题：欣赏，挑战，旅程和客户工作。结果表明，如果管理良好，SPS确实可以成为从业者的宝贵资产。的含义：作为以系统的，科学的方式研究该主题的第一个此类研究，该研究在探索SPS方面具有重要意义，尤其是与实施理论有关。发现对高度敏感的健康从业者有影响，有助于理解其特质，并就如何最好地管理它提供实用建议。
利用基于LLM的多代理协作来增强体现的代理的推理能力，以解决在人口填充的Envi
在人类填充的环境中使用移动机器人已成为机器人技术中的关键研究领域，并体现了AI。最初，研究集中于在人类相互作用有限的结构化环境中运行的机器人。然而，随着对机器人在更具动态和不可预测的环境中的需求不断增长，研究越来越集中于改善适应性和增强人类机器人协作。Chung等。 [1]探讨了移动机器人如何自主收集和传输环境数据以支持人类活动。 各种研究人员，例如Zhang等。 [2]，Trautman和Krause [3]，Truong和Ngo [4]，Trautman等。 [5]，检查了在复杂的，以人为中心的环境中运作的移动机器人的强大导航策略。 另外，Liang等。 [6]引入了一种方法，可以通过对话处理来确定人类的动态位置。 Triebel等。 [7]开发了一个机器人的系统，以感知，学习和模拟人类的社会行为，使他们能够在互动中做出适当的实时决策。Chung等。[1]探讨了移动机器人如何自主收集和传输环境数据以支持人类活动。各种研究人员，例如Zhang等。[2]，Trautman和Krause [3]，Truong和Ngo [4]，Trautman等。[5]，检查了在复杂的，以人为中心的环境中运作的移动机器人的强大导航策略。另外，Liang等。[6]引入了一种方法，可以通过对话处理来确定人类的动态位置。Triebel等。[7]开发了一个机器人的系统，以感知，学习和模拟人类的社会行为，使他们能够在互动中做出适当的实时决策。
在虚拟现实中的城市探索城市探索的体现对话剂
我在此解释说我已经独立写了这项工作，我已经完全指定了有用的资源和辅助工具，并且我肯定已经担任了工作的立场 - 包括表，地图和插图 - 在措辞或含义中，其他作品或互联网在任何情况下，无论如何将其表示为借款。我进一步解释说，我只使用生成的AI工具作为工具，而我在当前工作中的创造力主要超过了我的创造性影响。在附录“概述使用的艾滋病”中，我列出了所有使用的生成AI工具，并指示了它们的使用方式以及如何使用。对于没有实质性更改而没有实质性更改的文本段落，我给出了输入（提示）以及与您的产品名称和版本号/日期一起使用的IT应用程序。
体现摊位：检索和生成的一般非参数体现记忆
图1：体现抹布方法概述。（a）记忆是通过将拓扑图的节点组织到语义森林中来构建的。（b）（a）中的内存可用于查询，并带有并行的树遍历。（c）具有文本输出的导航操作，或者可以为查询生成全局说明，并将检索结果用作LLM上下文。
teledrive：基于AI的体现触发系统
摘要本文介绍了“ Teledrive”，这是一种具有体现AI功能的远程呈现机器人系统，可以使操作员能够在任何未知的远程远程位置导航，并以最少的人为干预。我们在将老年公民以及受传染性疾病影响的偏远的“养育”民主化的背景下构思。特别是，本文着重于导航到粗糙目标区域（例如“卧室”或“厨房”）的问题，而不是预期的目的地。这在一个独特的基于“区域”的导航功能中引入，在当代解决方案中尚未深入探索。此外，我们描述了基于基于WEBRTC的通信框架建立的基于边缘计算的软件系统，通过易于使用的基于语音的人类机器人的交互来实现上述方案。此外，为了增强远程护理人员的操作易于操作，我们结合了“遵循的人”功能，该功能可以按照操作员的指示在其房屋中关注一个人。此外，与现有解决方案不同，呈现的系统与特定的机器人硬件相结合。我们通过基线实验，用户研究和现实生活部署评估了所提出系统的效率。