向开

1900年1月1日机构名称:

朝向开放世界的人类机器人互动

手势在人类和人类机器人相互作用中起着关键作用。在基于任务的上下文中，诸如指向之类的神性手势对于指导关注与任务相关的实体至关重要。虽然大多数基于任务的人类和人类手机Di-Alogue专注于封闭世界领域的工作，但重新研究已开始考虑开放世界任务，在这种任务中，与任务相关的对象可能不知道与先验者相互作用。在开放世界任务中，我们认为必须对手势进行更细微的考虑，因为交互者可以使用桥接传统手势类别的手势，以便浏览其任务环境的开放世界维度。在这项工作中，我们探讨了在开放世界任务上下文中使用的手势类型及其使用频率。我们的结果表明需要重新考虑在人类和人类机器人相互作用的研究中进行手势分析的方式。

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2025年2月14日机构名称:

走向开放战略自主的新范式？

在前所未有的危机背景下，战略自主的概念真正流行起来。然而，欧洲议会研究服务处（EPRS）的定义表明，这一多方面的概念更多的是政治层面，而不是真正的操作层面：“战略自主——定义为自主行动、在关键战略领域依靠自身资源并在需要时与合作伙伴合作的能力——因此是一种优势，如果有效利用，还可以让欧盟实现欧洲理事会在其 2019-2024 年战略议程中设定的目标：保护欧盟的利益并在全球范围内推广其价值观。这将使欧盟能够实现其自我设定的雄心壮志，保护其公民，应对外部冲突和危机，并帮助其合作伙伴建设能力。” 1

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2024年11月12日机构名称:

面向开发商、资产所有者和 EPC 的 CC&I 产品

SolarEdge 解决方案是安全的代名词，超过 50% 的财富 100 强公司已在屋顶安装了我们的系统。我们全面的安全相关技术套件有助于防止热事件发生，满足并超越 NEC 规范要求，包括 NEC 2014、2017、2020 和 UL3741 PV 危害控制。

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2024年5月18日机构名称:

迈向开放词汇学习：调查| dr-ntu

摘要 - 在视觉场景理解的领域，深层神经网络在各种核心任务（例如细分，跟踪和检测）方面取得了令人印象深刻的进步。但是，大多数方法都基于封闭式假设，这意味着该模型只能识别培训集中存在的预定类别。最近，由于视觉语言预训练的快速进步，开发了开放的词汇环境。这些新方法旨在定位和识别带注释的标签空间以外的类别。与弱监督和零拍的设置相比，开放的词汇方法更一般，实用和有效。本文彻底回顾了开放式学习，总结和分析了该领域的最新发展。特别是，我们首先将开放性词汇学习与类似的概念并置，例如零拍学习，开放式识别和分布外检测。随后，我们检查了分割和检测领域内的几个相关任务，涵盖了长尾问题，很少射击和零照片设置。作为我们方法调查的基础，我们首先阐明了在近距离场景中的检测和分割的基本原理。接下来，我们研究了采用开放词汇学习的各种环境，这些环境指出了反复出现的设计元素和中心主题。这是对常用数据集和基准中最新检测和分割方法的比较分析。我们的

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2024年4月25日机构名称:

面向开放科学的最大规模基于 EEG 的 BCI 可重复性研究：MOABB 基准

摘要。目的。本研究对开放的脑电图数据集进行了广泛的脑机接口 (BCI) 可重复性分析，旨在评估现有解决方案并建立开放且可重复的基准，以便在该领域进行有效比较。这种基准的必要性在于快速的工业进步，这导致了未公开的专有解决方案的产生。此外，科学文献密集，通常以难以重复的评估为特色，使现有方法之间的比较变得困难。方法。在一个开放的框架内，30 个机器学习管道（分为原始信号：11、黎曼信号：13、深度学习：6）在 36 个公开可用的数据集中被精心重新实现和评估，包括运动想象 (14)、P300 (15) 和 SSVEP (7)。该分析结合了统计荟萃分析技术来评估结果，包括执行时间和环境影响考虑。主要结果。该研究得出了适用于各种 BCI 范式的原则性和稳健性结果，重点是运动想象、P300 和 SSVEP。值得注意的是，利用空间协方差矩阵的黎曼方法表现出优异的性能，强调了需要大量数据才能通过深度学习技术实现具有竞争力的结果。综合结果是公开的，为未来研究进一步提高 BCI 领域的可重复性铺平了道路。意义。这项研究的意义在于它有助于为 BCI 研究建立严格透明的基准，提供对最佳方法的见解，并强调可重复性在推动该领域进步方面的重要性。

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