XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实际环境
学习在实际环境中有效，精确地导航
在陆地机器人自主导航的背景下，创建用于代理动力学和感官的现实模型是机器人文献和商业应用中的广泛习惯，在该习惯中，它们用于基于模型的控制和/或用于本地化和映射。另一方面，较新的AI文献是在模拟器或Ai-thor的模拟器或端到端代理上进行训练的，在这种模拟器中，重点放在照相现实渲染和场景多样性上，但是高效率机器人动作具有较少的特权角色。所得的SIM2REAL差距显着影响训练有素的模型转移到真正的机器人平台。在这项工作中，我们探讨了在设置中对代理的端到端培训，从而最大程度地减少了Sim2real Gap，在感应和驱动中。我们的代理直接预测（离散的）速度命令，这些命令是通过真实机器人中的闭环控制维护的。在修改的栖息地模拟器中鉴定并模拟了真实机器人的行为（包括底盘的低级控制器）。探视和定位的噪声模型进一步促进了降低SIM2REAL间隙。我们在实际导航方案上评估，探索不同的本地化和点目标计算方法，并报告与先前的工作相比的性能和鲁棒性的显着增长。
研究和实际环境中与运动相关的胃扰动的评估：B
剧烈运动是令人不安的胃肠道完整性和功能的代名词，随后引发了全身免疫反应和与运动相关的胃肠道症状，这种疾病被确定为“运动诱导的胃胃综合征。”当运动压力和对齐的加重因子（即外在和内在）具有很大的幅度时，这些与运动相关的胃肠道扰动可能会导致临床意义的降低和健康影响。这可能解释了运动胃肠病学中探索性，机理和介入性研究的指数增长，以了解，准确测量和解释，预防或减轻运动诱发的胃肠道综合征的衰弱和健康后果。考虑到胃术研究的最新进展，人们一直强调，该地区发表的文献一直受到实质性实验局限性的影响，这些限制可能会影响将研究结果转化为实用应用程序和/或未来研究设计的准确性。这种观点方法论试图强调这些关注点，并提供了指导，以提高下一代运动胃肠病学研究的有效性，可靠性和鲁棒性。需要进行标准化的实验程序来准确解释研究发现，避免了误解（例如，反应量级的病理相关性）和夸大的结论（例如，干预研究结果的临床和实际相关性），这将支持更准确地转化为安全实践指南。这些方法上的问题包括参与者筛查和描述，劳累和施用热应激负荷，饮食控制，水合状态，食物和流体规定，昼夜节律变化，生物性别差异，对运动诱导的胃肠道综合征的既定标记，胃肠道症状的有效性，胃肠道症状的有效性评估工具和数据报告和数据报告。