XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System示范的
一种训练智障自动化代理的实用方法
可以自主驱动应用程序用户界面完成用户任务的自动化系统非常有益，尤其是当用户在情境或永久性受损时。先前的自动化系统不会产生可概括的模型，而基于AI的自动化代理仅在模拟，手工制作的应用程序或累积高计算成本方面可靠地工作。我们提出了UINAV，这是一种基于示范的培训自动化代理的方法，可填充移动设备，但可以实现高成功率，并以适度的示威数量。为了减少示范开销，Uinav使用了裁判模型，该模型会立即对用户进行立即反馈代理失败的任务，并自动培养人类的示范来增加培训数据中的分歧。我们的评估表明，只有10个示威活动可以达到70％的精度，并且通过足够的演示，它可以超过90％的精度。
2024 年波特兰经济状况
波特兰前进计划为这座城市的经济未来规划了一条新路线。前美国邮政服务设施的拆除工作完成，是百老汇走廊重建的一个重要里程碑。波特兰企业区计划向波特兰中心城区的扩展以及市中心商业激励税收抵免的实施，都是留住企业和振兴中心城区的有力工具。波特兰繁荣计划新成立的小型企业办公室也将同样提升全市小型企业社区的水平。波特兰繁荣计划的活动和电影办公室支持了数十场活动，将波特兰打造为一个充满活力、焕发活力的社区。最后，在我们在卡利区示范的以社区为中心的工作的基础上，在波特兰东部和中心城区建立新的 TIF 区，有可能极大地改变我们的城市。
医疗保险通讯和营销指南 (...
医疗保险优势计划 (MA) 和 D 部分营销和传播 (MCMG) 为医疗保险优势计划 (MA) 计划、第 1876 条费用计划和医疗保险处方药计划（统称为“计划”）提供营销和传播要求，这些计划受《联邦法规法典》(CFR) 第 42 篇第 417、422 和 423 部分管辖。这些要求也适用于医疗保险-医疗补助计划 (MMP)，除非各州示范的州特定营销指南有所修改。针对 MMP 的州特定指南被视为法规和 MCMG 的附录，通常发布在 CMS.gov 上的医疗保险-医疗补助计划 (MMP) 营销信息和资源页面上。 MCCG 的结构与 42 CFR 第 422 部分第 V 子部分和 42 CFR 第 423 部分第 V 子部分的监管要求一致。MCMG 应与监管要求结合使用，以帮助计划理解和遵守法规。
社会保障局
按照《社会保障法》第 201(g)(1) 节的规定，向社会保障信托基金支付 46,555,635,000 美元，用于支付管理费用，直至用完：但在本财政年度提供给某个州的任何资金，如果该州在该财政年度没有承担义务，则应返还给财政部：进一步规定，用于根据《社会保障法》第 1110、1115 和 1144 节进行研究和示范的资金不得超过 91,000,000 美元，并且这些资金必须一直可用到 2027 年 9 月 30 日。用于在本财政年度 6 月 15 日之后，根据《社会保障法》第 XVI 章向个人支付福利，以支付本财政年度发生的意外费用，以及可能需要的款项。用于根据《社会保障法》第 XVI 条支付 2026 财政年度第一季度的福利金，金额为 22,100,000,000 美元，在用完之前一直可用。注意：编制预算时尚未颁布 2024 年全年拨款；因此，预算假定该账户根据《2024 年持续拨款法案》和其他延期法案（经修订的公共法 118-15 的 A 部分）运作。2024 年的金额反映了持续决议提供的年度化水平。
从制造任务的演示中有效学习
制造业最近从大规模生产到大规模定制的范式的转变需要经常根据市场需求重新配置和重新编程。这些任务通过时间，准确性和能源效率的关键指标进行评估。但是，传统的编程方法要求现场机器人专家以及大量的时间和资源投资，增加了停机时间和成本。从示范中学习（LFD）是一种潜在的替代方案，它使机器人能够通过人类的示威来获取任务[1]。然而，现有的LFD方法的效率通常受到演示质量的阻碍，通常无法满足关键指标。这些演示通常较慢，并且由于不同任务阶段的速度需求变化，因此不能统一加速[2]。此外，这些演示中的固有噪音直接影响人类老师意图的编码准确性。因此，在不妥协的情况下过滤这种噪声变得不平凡。现有的LFD方法可能会在准确性和时间之间进行次优的权衡。此外，指示高能量征服的高射击轨迹是嘈杂示范的经常结果。尽管学习算法可以在某种程度上减轻这些混蛋的尖峰，但它会阻碍学习效率。平衡混蛋最小化并遵守原始演示路径是当前LFD方法难以有效解决的复杂任务。
grem：具有四足机器人的专家的通才机器人模型
摘要 - 多任务机器人学习在应对多样化和复杂方案方面具有重要的重要性。但是，在收集培训数据集的性能问题和困难中，当前的方法受到了阻碍。在本文中，我们提出了细菌（通才机器人模型）。我们利用离线加强学习来优化数据利用策略，以从演示和亚最佳数据中学习，从而超过了人类示范的局限性。此后，我们采用基于变压器的VLA网络来处理多模态输入和输出操作。通过引入Experts结构的混合物，细菌允许使用更高的整个模型容量的推理速度更快，从而解决了有限的RL参数的问题，从而在控制计算成本的同时增强了多任务学习中的模型性能。通过一系列实验，我们证明了细菌在所有任务中都优于其他方法，同时还验证了其在培训和推理过程中的效率。此外，我们发现了其获得新兴技能的潜力。此外，我们贡献了Quard-Auto数据集，该数据集自动收集以支持我们的培训方法并促进多任务四倍的机器人学习中的进步。这项工作提出了一种新的范式，用于降低收集机器人数据和推动多任务学习社区进度的成本。您可以通过链接：https：//songwxuan.github.io/germ/到达我们的项目和视频。
AG2Manip：用代理学习新颖的操纵技巧 -
摘要 - 增强机器人系统独立获取新型操作技巧的能力对于从组装线到服务机器人的应用至关重要。现有方法（例如，VIP，R3M）依赖于学习操纵任务的广义表示，但忽略（i）（i）不同实施方案之间的域间隙以及（ii）在实施方案中成功的任务轨迹的稀疏 - 特定于特定的动作空间中，导致了错误的和歧义的任务表示，具有地下学习效率。我们的工作通过引入AG2Manip（操纵代理表示）来学习上述挑战，以学习新型操纵技巧。我们的方法包括两个主要创新：（i）在人体操纵视频上进行了新颖的代理 - 反应视觉表示形式，其具有掩盖性的实施方案，以及（ii）一个代理 - 敏捷的动作表示，将机器人的动力学链抽象为具有普遍的代理链中的代理链中，将其用于普遍的构成，以将对象置于核心互动之间。通过我们的实验，AG2Manip在无需进行领域特定的示范的情况下展示了各种各样的操纵任务的显着改善，证明了来自Frankakitchen，Maniskill和PartManip的24个任务中平均成功率的325％提高了325％。进一步的消融研究强调了两种表示在实现此类改进中的关键作用。
绿色行业增长加速器：氢和碳捕获，使用和储存链链
净零创新投资组合8为低碳技术和系统提供资金，以帮助英国结束对气候变化的贡献。10亿英镑的基金集中于10个优先领域，包括氢和碳捕获，使用和存储（CCUS）。资金可用于英国和北爱尔兰的项目。应用程序是通过个人竞赛进行的，其中包括：直接空气捕获（DAC）和温室气体清除（GGR）创新计划 - 支持DAC和GGR技术的创新，共有约6000万英镑用于两个阶段，设计和可行性和可行性和示范的资金。第二阶段目前正在进行中，并得到约5500万英镑的支持，以开发示威者以在2025年到2025年捕获高达1000T/二氧化碳/年。每个项目的授予最高500万英镑。工业氢加速器（IHA） - 支持项目为端到端工业燃料转换为氢而产生的证据。氢Beccs创新计划 - 支持氢Beccs（带有碳捕获和储存的生物能源）技术的创新技术，资金为3100万英镑。为该计划的项目示范阶段授予了2620万英镑的资金，每个项目授予了高达500万英镑的资金。CCUS Innovation 2.0-旨在加快在英国的部署，使用和存储（CCUS）技术在2030年将大规模部署。2000万英镑的赠款提供了两个电话，并于2023年6月发布了成功的项目。9
2022-HNEI-Annual-Report.pdf - 夏威夷自然能源研究所
根据 HRS 304A-1891（法案 253，SLH 2007）的要求，需要提交年度活动、支出、合同开发、技术进步、与州机构和计划的协调工作以及拟议立法建议报告。1.简介 夏威夷自然能源研究所 (HNEI) 成立于 1974 年，旨在促进该州自然能源资源的开发并减少夏威夷的化石燃料使用。早期的努力包括资源评估、示范项目以及替代燃料、生物能源、太阳能和地热系统领域的研究和开发。21 世纪初期，HNEI 在公私合作伙伴关系发展中发挥了越来越重要的领导作用，以加速可再生能源技术在夏威夷能源结构中的接受和整合。HNEI 成为可持续能源开发以及新兴能源技术部署和示范的领导者。2007 年，夏威夷立法机构（第 253 号法案）根据州法律成立了 HNEI，并扩大了其职责范围，以协调州和联邦机构，以展示和部署可再生能源、能源效率和峰值需求削减技术。第 253 号法案（2007 年）还成立了能源系统发展专项基金 (ESDSF)，并指示由 HNEI 管理。三年后，即 2010 年，第 73 号法案授权对进口到夏威夷的每桶石油产品征收 1.05 美元的税款中的 10 美分
人类阴影和人类模仿
摘要：建立与人类具有类似形式的机器人的主要论点之一是，我们可以利用大量的人类数据进行培训。然而，由于人类感知和控制的复杂性，在形态和驱动中人类和人之间的身体差距挥之不去，并且缺乏针对类人形生物的数据管道来学习自主技能，因此，这样做在实践中仍然具有挑战性。在本文中，我们引入了一个用于类人动物的全栈系统，以从人类数据中学习运动和自主技能。我们首先使用现有的40小时人类运动数据集进行强化学习，以训练低级政策。此政策将转移到现实世界，并允许人形机器人仅使用RGB摄像机实时跟随人体运动，即阴影。通过阴影，人类操作员可以伸缩人形生物来收集全身数据，以学习现实世界中的不同任务。使用收集的数据，我们进行了监督的行为克隆以使用以自我为中心的视觉训练技能政策，从而使类人动物可以通过模仿人类技能来自主完成不同的任务。我们在定制的33-DOF 180厘米类人动物上演示了该系统，自主完成任务，例如佩戴鞋子站起来和行走，从仓库架上卸下对象，折叠运动衫，重新排列的物体，打字，并以60-100％的成功率迎接了最多40张示范的60-100％成功率。关键字：人形生物，全身控制，从人类数据中学习