XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System操作任务
可制造：以内存为中心和基于负担的任务执行框架可转让移动操纵技能
摘要 - 在以人为本的环境中执行多功能移动操作任务，可以有效地将学习的任务和经验从一个机器人转移到另一个机器人或跨不同环境的能力是关键。在本文中，我们提出了一个多功能的单项和多手册移动操作框架，可促进能力和知识在不同的任务，环境和机器人之间的传递。我们的框架将基于负担的任务描述为以记忆为中心的ARMAR人形机器人机器人家族的认知结构，该架构支持分享经验和演示以进行转移学习。通过代表可承受的移动操作动作，即。例如，机器人与其环境的交互可能性，我们为在各种环境中对已知和未知对象的自动单和多手动操纵提供了一个统一的框架。我们演示了该框架在实际实验中对于多个机器人，任务和环境的适用性。这包括抓住已知和未知的对象，放置对象，双人对象抓握，启用记忆的技能转移在抽屉开放方案中，跨两个不同的人形机器人开放场景，以及从人类演示中学到的倾泻任务。接受后，代码将通过我们的项目第1页发布。
复杂地下作业中的决策支持
成功完成地下操作需要高度专业的功能和最新工具的准确计划。奥地利军事学院的研究小组旨在支持这些非常特殊的运营环境的决策，计划和培训。快速数据集成和可视化3D模型，计划，地图或激光扫描以及从地下结构内部的传感器和摄像机收集的操作员的信息提供了实际上通常无法进入安装的可能性。专业工具作为Boris（太空中的基于浏览器的方向）初始HTML模型，地下操作任务工具（SOMT）或快速隧道建模工具（FTMT），通过创建一个地下任务区域的虚拟双胞胎来改善快速可视化。在扩展现实（XR）应用程序中的改善空间逮捕大大改善了决策，并支持同步的任务计划和执行。由于地下服务结构和行动力的运营商之间的密切合作和信息交流是成功的先决条件，因此所有相关因素和参与者的整合将大大增加全面的合作。该项目通过在真正全面的共同操作图片中显示相关信息来增强共同的观点，从而实现更准确，更精确的动作，减少自身的损失和附带损害。
使用程序生成的大规模具身人工智能
海量数据集和大容量模型推动了计算机视觉和自然语言理解领域的许多最新进步。这项工作提供了一个平台，使具身人工智能能够取得类似的成功。我们提出了 P ROC THOR，一个用于程序化生成具身人工智能环境的框架。P ROC THOR 使我们能够对任意大的多样化、交互式、可定制和高性能虚拟环境数据集进行采样，以在导航、交互和操作任务中训练和评估具身代理。我们通过 10,000 个生成的房屋样本和一个简单的神经模型展示了 P ROC THOR 的强大功能和潜力。在 P ROC THOR 上仅使用 RGB 图像训练的模型，没有明确的映射，也没有人工任务监督，在 6 个用于导航、重新排列和手臂操作的具身人工智能基准测试中产生了最先进的结果，包括目前正在运行的 Habitat 2022、AI2-THOR Rearrangement 2022 和 RoboTHOR 挑战。我们还通过在 P ROC THOR 上进行预训练（无需在下游基准上进行微调）在这些基准上展示了强大的 0-shot 结果，通常击败了访问下游训练数据的以前最先进的系统。
故障管理手册 - NASA
本《手册》由美国国家航空航天局 (NASA) 出版，作为一份指导文件，为定义、开发、分析、评估、测试和操作飞行系统的故障管理 (FM) 元素提供指导方针和建议。它建立了在任务整个生命周期内开发 FM 的流程，并为将该领域推向正式且一致的 FM 方法论奠定了基础，以应用于未来的计划。NASA 科学任务理事会的发现和新前沿计划办公室和总工程师办公室的 NASA 工程与安全中心 (NESC) 共同赞助了本《手册》的开发，这是向全机构 FM 手册迈出的第一步。因此，最初的重点是解决科学任务所需的 FM。大家认识到 FM 与所有 NASA 理事会都息息相关，并且最终本《手册》应满足该机构的需求。为了准备扩大范围，作者努力制定一个大纲，确定所有理事会的 FM 相关需求和目标，目的是航空研究任务理事会和人类探索和操作任务理事会的内容将在本手册的未来修订版中完成。NASA 总部和 NASA 中心（包括组件设施和技术与服务支持中心）批准使用本手册。信息、更正或补充请求
偏好条件的语言指导抽象
从演示中学习是用户教机器人的常见方法，但它很容易出现虚假的特征相关性。最近的工作构建了状态抽象，即具有与任务相关特征的视觉表示，从语言作为执行更具概括性学习的方式。但是，这些抽象还取决于用户对任务中重要的内容的偏好，而单独使用语言可能很难描述或不可证明。我们如何构建抽象来捕获这些潜在偏好？我们观察到人类的行为如何揭示了他们如何看待世界。我们的关键见解是，人类行为的变化告诉我们，人们对人类看待世界的偏好有所不同，即他们的状态抽象。在这项工作中，我们建议使用语言模型（LMS）查询直接知道行为发生变化的偏好。在我们的框架中，我们以两种方式使用LM：FRST，给定对任务的文字描述和状态之间行为变化的知识，我们向LM查询可能的隐藏偏好；其次，考虑到最可能的偏好，我们询问LM以构建状态抽象。在这个框架中，LM还可以直接询问人类自己的估计。我们证明了我们的框架在模拟实验，用户研究以及执行移动操作任务的实际点机器人中构建有效的偏好条件抽象的能力。
槟城需要的供应链官（计划）
•将客户需求保留到ERP系统中，例如销售订单和客户预测。在EP生成之前，SCO必须确保需求数据正确。•负责根据客户订单计划和调度生产数量。在检查供应商的材料状态后确认客户的订单。•执行常规供应链操作任务；将数据保留到ERP系统中的准确及时更新数据。•每当取消命令或延期命令时，请声明材料负债索赔。•控制内部生产和分包工作，包括发布材料套件的生产订单。•更新生产计划报告并调查生产延迟并启动纠正措施。•根据生产计划组织材料和零件的流动。监视器清除以建造（CTB）状态•根据客户的要求安排运输，并更新运输跟踪器，并与运输官员合作进行发票准备。•在需要时启动GSP形成应用程序。•监视客户仓库中的成品货物库存并检查股票移动。•与客户接口以每周撤回托运股票和更新订单。•根据公司业务目标确保适当的库存控制。•确保始终观察并遵守标准操作程序（QMS＆LN）。•履行由上级和供应链经理酌情决定的其他职责。
通过人机交互实现机器人精确灵巧的操作......
强化学习 (RL) 在实现机器人自主习得复杂操作技能方面前景广阔，但在现实环境中实现这一潜力却充满挑战。我们提出了一个基于视觉的人机协同强化学习系统，该系统在一系列灵巧操作任务中展现出令人印象深刻的性能，包括动态操作、精密装配和双臂协调。我们的方法融合了演示和人工校正、高效的强化学习算法以及其他系统级设计选择，旨在学习在短短 1 到 2.5 小时的训练时间内即可实现近乎完美的成功率和快速循环时间的策略。我们证明，我们的方法显著优于模仿学习基线和先前的强化学习方法，平均成功率提高了 2 倍，执行速度提高了 1.8 倍。通过大量的实验和分析，我们深入了解了该方法的有效性，展示了它如何为反应式和预测式控制策略学习稳健且自适应的策略。我们的结果表明，强化学习确实能够在实际训练时间内直接在现实世界中学习各种基于视觉的复杂操作策略。我们希望这项工作能够激发新一代学习型机器人操作技术，促进工业应用和研究进步。视频和代码可在我们的项目网站 https://hil-serl.github.io/ 获取。
战术空军攻击 1965 年 5 月 - 空战司令部
特种空战部队经常被描述为“与众不同”。这是千真万确的，尽管我们的任务有时与通用部队有相似之处，但大致的相似之处也仅此而已。我们的飞机有十种不同的类型，跨越了二十年。SAWC 弹药，从外部站到炸弹舱，从吊舱式 7.62 迷你枪到机翼安装的 20 毫米机炮，从目标标记烟雾弹到三百万烛光照明弹，确实是任何标准空军部队都无法复制的种类。将这些独特的成分与在孤立地区的严苛部署相结合，没有我们正常的 Zl 维护和运营管理系统，没有对交叉训练人员的强制性需求，有效执行的挑战是显而易见的。除此之外，美国空军乃至美国的形象在全球范围内都反映在这些部队的专业素养上，因此成功应对挑战的必要性显而易见。TAC Ston/Evol 计划是我们的主要工具。不存在所谓的私人开发的程序，用于“促进、更轻松、更有效地完成维护或操作任务。无论机组人员职责或工作中心职能如何，详细的工作绩效承诺的标准化都是必不可少的。“按数字”程序允许对我们自己的人员进行最大程度的交叉培训，并确保本地同行尽早做出有效努力。最后，这样的计划为负责任的个人提供了积极的指导，以应对特殊情况的挑战，这在特种作战环境中确实是正常的。
http://eprints.gla.ac.uk/250274/
摘要 - 在空间远程动物培训和其他远程操作任务中，操作员的心理工作量至关重要。代替了任务特定工作量的估计，本文旨在调查两个重要的混杂因素（时压和潜伏期）对太空传播的影响，并探讨了对因子诱导的心理工作负载估算和绩效评估的眼神追踪技术的使用。十个受试者在戴着头部镶嵌的眼球射击器时，在我们的照片现实训练模拟器中，在我们的照片逼真的训练模拟器中完成了一个复杂的轨道装配任务。为了了解时间压力和潜伏期的目光跟踪特征，我们首先对单个因素和跨多个组进行了各种特征的统计分析。接下来，从细分数据和试验数据中提取的眼睛跟踪功能用于识别混杂因素引起的心理工作量，这些功能可用于制定个性化的培训计划并保证安全的远程运行。此外，为了使用细分数据提高识别性能，我们提出了活动比率和时间比，以表征信息范围的段。最后，检查了模拟器删除的性能度量与眼睛追踪功能之间的关系。结果表明，固定持续时间，扫视频率和持续时间，瞳孔直径以及瞳孔活动的索引是显着的特征，可用于因子诱导的心理工作负载估计和任务绩效评估。
不同等级级别所感知的战略实施过程：大型克罗地亚企业的经验
摘要目的：尽管实施过程涉及来自不同层次级别的员工，但对实施主题的先前研究主要集中在顶级管理视角上，从而忽略了较低的层次结构级别的观点。我们认为，来自不同等级层次的员工对实施过程的进行方式不同，因为许多内在和外部因素。考虑到实施过程中较低层次级别的主要作用，我们决定在我们的研究中包括较低的管理和操作员。方法论：我们研究了来自不同层次级别的员工认为实施过程的方式。使用四个实施因素评估了我们研究中的实施过程：1）人，2）资源分配，3）交流，4）操作计划和控制。我们将问卷发送给所有大型克罗地亚企业（396），并收集了来自78家企业的208个问卷。的发现：研究结果证实，对主要实施因素的评估在四个确定的因素中的两个中的层次结构之间有显着不同：1）交流和2）操作计划和控制。一线经理和操作员主要考虑实施该策略的说明，该策略过于模糊和不清楚，他们的建议未考虑，沟通通常太慢，是什么会引起混乱并降低协调操作任务的效率并引入潜在的变化。对理论和实践的影响：尽管我们证明了大约四分之二的实施因素的统计学上不同的看法，但我们以某种方式指出，这一研究流，有多种因素和多个受访者