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World File Search System辅助目标
形状具有微量9中的辅助目标检测方法...
文献中用于微无人机检测的大多数雷达系统基于频率调制连续波形（FMCW）雷达[8-11]，并且使用Pulse-Doppler（PD）雷达在系统上的作品很少。PD雷达具有相对较高的发射功率以及长时间的工作范围。在本文中，我们提出了一种形状辅助目标检测方法，用于使用PD架构进行微型无人机监视雷达，以减轻地面上高散射点引起的错误警报。根据目标测量和基于HU矩的形状提取方法，提出的分割阈值选择方法组成了分割阈值选择方法。由作者的研究小组开发的PD雷达系统验证了所提出的方法的性能，显示出可行性在减轻微无散检测中的剪切器引起的虚假警报方面具有良好的可行性。
多模式扩散变压器：从多模式目标学习多功能行为
摘要 - 这项工作介绍了多模式扩散变压器（MDT），这是一种新颖的扩散策略框架，它擅长从多模式目标规范中学习多功能行为，而语言注释很少。MDT利用基于扩散的多模式变压器主链和两个自我监督的辅助目标来掌握基于多模式目标的长马操纵任务。绝大多数模仿学习方法仅从个人目标方式中学习，例如语言或目标图像。但是，现有的大规模模仿学习数据集仅以语言注释为部分标记，这禁止当前的方法从这些数据集中学习语言条件行为。MDT通过引入潜在的目标状态表示来解决这一挑战，该状态表示同时接受多模式目标指令进行培训。此状态表示将基于图像和语言的目标嵌入对齐，并编码足够的信息以预测未来状态。该表示是通过两个自制的辅助目标来训练的，从而增强了提出的变压器主链的性能。MDT在具有挑战性的Calvin和Libero基准提供的164项任务上显示出出色的表现，其中包括包含不到2％语言注释的Libero版本。此外，MDT还建立了关于加尔文操纵挑战的新记录，证明了对先前最新的最新方法的绝对性能提高了15％，该方法需要大规模预处理并包含10倍更多可学习的参数。MDT显示了其在模拟和现实世界环境中稀疏注释的数据中求解长马的能力。演示和代码可在https://intuitive-robots.github.io/mdt policy/。
三模高斯态的量子照明
随着现代经典技术中集成电路 (IC) 越来越小，量子力学的作用越来越突出，因此量子技术 (基于量子力学和量子信息论的技术 [1]) 变得越来越重要。利用量子技术构建的代表是量子计算机 [2]，最近利用超导量子比特已经实现。在量子信息处理中，量子纠缠 [1,3,4] 作为一种物理资源发挥着重要作用，被用于各种量子信息处理，如量子隐形传态 [5,6]、超密集编码 [7]、量子克隆 [8]、量子密码学 [9,10]、量子计量学 [11] 和量子计算机 [2,12,13]。几年前，人们开始探索纠缠辅助目标检测协议（称为量子照明 [ 14 , 15 ]）及其实验实现 [ 16 – 20 ]。量子照明是一种利用量子纠缠的协议
关于人工智能生成的目标建议的警示故事
设定正确的目标并确定其优先顺序可能是人们为自己、团队和组织做出的最关键和最具挑战性的决策。在本文中，我们探讨是否有可能利用人工智能 (AI) 帮助人们设定更好的目标，以及此类应用可能出现哪些潜在问题。我们设计了第一个由人工智能驱动的数字目标设定助手原型，并设计了一个严格的经验范式来评估人工智能生成的目标建议的质量。我们的经验范式在一项大规模重复测量在线实验中，根据一系列关于重要目标特征、动机和可用性的自我报告测量，将人工智能生成的目标建议与随机生成的目标建议和无辅助目标设定进行了比较。一项有 259 名参与者的在线实验的结果表明，我们直观而引人注目的目标建议算法对人们的目标质量及其追求目标的动机产生了不利影响。这些令人惊讶的发现凸显了未来利用人工智能帮助人们设定更好目标的工作需要解决的三个关键问题：i) 将人工智能算法的目标函数与设计目标保持一致，ii) 帮助人们量化不同目标对他们的价值，以及 iii) 保持用户的自主感。