XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System远程处理
专家表示，2025 年的“新常态”将更加科技化......
此外，这些专家还预测，将会诞生3D社交媒体系统，实现更丰富的人机互动（有时通过全息图化身）；中介数字代理（跨数字代理）将逐渐接管重复性或耗时性更强的任务；随着无人机在监视、勘探和运送任务中的作用越来越大，“飞行物联网”将会出现；增强现实将无处不在；零工经济将以在家办公的自由职业者为中心不断扩大；城市农业将达到工业规模；可信加密货币将取得进展，实现更多的点对点协作；本地按需制造；“精神本地化、实践本地化”的供应链；强大的教育选择市场，让学生能够创建个性化的学校菜单；“远程司法”的进步，让法院能够远程处理大量案件；“真相评估”协议将降低虚假信息的吸引力；以及用于生产能源的小型、更安全的核反应堆。
Hugo Flores Garcia（CV）
1。H. F. Garc´ıa，O。Nieto，J。Salamon，B。Pardo和P. Seetharaman。 sketch2sound：通过随时间变化的信号和声音模仿，可控的音频发生。 ICASSP，2025 2。 H. Flores Garcia，P。Seetharaman，R。Kumar和B. Pardo。 Vampnet：通过掩盖的声学令牌建模发电。 在Ismir，2023 3。 D. Flores Garc´ıa，H。FloresGarc´ıa和M. Riondato。 clavenet：通过数据增强生成非洲古巴鼓模式。 在第19届国际音频会议论文集中主要是：Sonic Cultures中的剥削，AM '24，第355-361页，纽约，纽约，美国，2024年。 计算机协会4。 H. Flores Garcia，P。O'Reilly，A。Aguilar，C。Benetatos，Z。Duan和B. Pardo。 竖琴：通过托管，异步，远程处理深入学习DAW。 在第七届机器学习研讨会中，在神经2023，2023 5。上 Y. Wang，H。F. Garc´ıa和J. Choi。 音乐信息检索的几次射击和零拍学习。 在第23届国际音乐信息检索会议上，2022年H. F. Garc´ıa，O。Nieto，J。Salamon，B。Pardo和P. Seetharaman。sketch2sound：通过随时间变化的信号和声音模仿，可控的音频发生。ICASSP，2025 2。H. Flores Garcia，P。Seetharaman，R。Kumar和B. Pardo。Vampnet：通过掩盖的声学令牌建模发电。在Ismir，2023 3。D. Flores Garc´ıa，H。FloresGarc´ıa和M. Riondato。clavenet：通过数据增强生成非洲古巴鼓模式。在第19届国际音频会议论文集中主要是：Sonic Cultures中的剥削，AM '24，第355-361页，纽约，纽约，美国，2024年。计算机协会4。H. Flores Garcia，P。O'Reilly，A。Aguilar，C。Benetatos，Z。Duan和B. Pardo。竖琴：通过托管，异步，远程处理深入学习DAW。在第七届机器学习研讨会中，在神经2023，2023 5。Y. Wang，H。F. Garc´ıa和J. Choi。 音乐信息检索的几次射击和零拍学习。 在第23届国际音乐信息检索会议上，2022年Y. Wang，H。F. Garc´ıa和J. Choi。音乐信息检索的几次射击和零拍学习。在第23届国际音乐信息检索会议上，2022年
同位素情况说明书
• 最常用于“密封源”（即封装源）。如果将放射性封装到密封源中，并且放射性大于或等于 100 微居里，则必须每 6 个月对密封源进行一次“泄漏测试”。泄漏测试方法必须能够检测到 0.005 微居里的可移除污染物的存在，并且必须在离源最近的可访问位置进行。 • 处理未密封放射性物质时必须穿着实验室外套和手套。监测双手并经常更换手套。 • 处理 Cd-109（密封或未密封源）时必须佩戴全身和环形剂量计。 • 应使用铅屏蔽以尽量减少 Cd-109 的暴露。 • 应使用间接观察辅助设备以尽量减少 Cd-109 的暴露。 • 将 Cd-109 存放在铅屏蔽中。 • 处理 Cd-109 时应使用远程处理工具。 • 在执行 Cd-109 程序之前，先练习没有放射性的程序。练习将提高灵活性和速度，同时提供机会确定错误和不符合 ALARA 的做法。• 每次使用未密封的 Cd-109 后，使用配备 GM 或 NaI 探头的测量仪监测自身、工作区域和地板。
COVID-19的区域经济影响：部门结构和贸易联系的作用
样本，范围从60％到100％），该样本由公共津贴覆盖。如表A1中概述的，我们通常会有有关STW计划中员工人数的信息，除了意大利，在工作时间内提供信息的信息，我们将其转换为每周40个小时的平均工作时间的人数。此外，对于德国和法国，我们在三月和四月使用STW案件的总数，而在意大利和西班牙，我们考虑了4月份报告的案件。此选择是基于数据可用性和有关国家来源提供的这些数据的建议。同样，由于这些国家特殊的特征，在这项研究中，我们着重于在短期工作中解释员工的国家差异，而不研究越野异质性的潜在驱动因素。3特定地，Dingel和Neiman（2020）提供了一个指标，以告知该部门可以远程完成的工作份额；在这里，我们将US NAICS代码转换为欧洲NACE分类规范，并汇总行业，以匹配Eurostat劳动力调查中的部门分解，该劳动力调查为我们提供了特定地区的部门就业股份。请注意，风险分数和可远程处理性得分均基于国家特定信息（在第一个情况下，第二个情况下，第二个情况下）。我们在这里做出的隐含假设是，这些指标主要与深层部门特征有关，而不是针对国家 /地区的特定方面。
从传统的机器人部署到核退役的辅助机器人部署
在受约束和危险环境（例如核能）中，机器人系统的近距离和部署的历史是漫长而成功的。从1940年代开始，机器人操纵器已被用来操纵危险物质，并在环境中实现了太危险或无法由人类操作员操作的环境。在数十年中，技术和科学进步提高了这些设备的功能，同时允许执行更多任务。在核退役的情况下，使用此类设备进行远程检查和远程处理已成为工作和调查某些领域的唯一解决方案。由于空间约束，缺乏对环境的最新结构知识以及可见性不佳，这些应用程序涉及具有挑战性的环境，需要大量的培训和计划才能成功。越来越需要加快这些部署过程并增加退役活动的数量，同时保持高度的安全性和绩效。考虑到围绕提高机器人能力进行的大量研究和创新，可以通过将其转化为核退役用例来产生许多潜在的好处。我们认为，在培训和部署期间（即触觉数字双胞胎）和更高的辅助或监督控制模式（即半自治操作）可以发挥重要作用，我们认为这种创新，特别是改善了环境中的反馈机制。我们列出了目前在行业中围绕电视和机器人部署遵循的一些最佳实践，以及实施上述创新的潜在好处。
评估用于空间机器人操作的基于图像的视觉致毒技术
机器人臂对于多种外星应用至关重要。平面流动器（图1）使用机器人臂收集科学数据并处理样品。类似地，轨道机器人臂半自治地在国际空间站（ISS）进行泊位，检查和组装的操作（图2）。空间中的大多数现有操作系统都需要由宇航员或地面控制器进行远程处理，由于通信延迟以及对高技能运营商的需求，这可能是具有挑战性的。此外，快速增长的空间工业化工作需要自动操纵系统，以适应人类干预最少的动态场景[1]。开发用于空间机器人操纵器的Visuomotor技能可以显着增强自动操作。这些技能使机器人能够识别和跟踪对象，并在执行操纵任务时浏览复杂和动态的环境，增强灵活性和鲁棒性。机器人可以通过使用视觉伺服（VS）策略来获取视觉运动技能，以根据视觉观察来控制机器人的相对运动。由此产生的精度提高将使关键的内部维修任务，例如加油，重新定位，组件更换或修复失败的卫星。这项工作介绍了四种IBVS技术的比较，这些技术可用于增强自主空间机器人操作。我们评估了复杂的旋转转换场景中的不同深度估计方法，传感器方式，特征和控制定律。此外，我们通过组装方案评估ISAM功能。
探索双人机器人操纵中的主动视力
摘要 - 模仿学习在使用相机的视觉反馈执行高精度操纵任务方面具有巨大的潜力。但是，在模仿学习的常见实践中，将摄像机固定在适当的位置，从而导致遮挡和有限的视野等问题。此外，摄像机通常被放置在宽阔的一般位置，而没有特定于机器人任务的有效观点。在这项工作中，我们研究了主动视力（AV）对模仿学习和操纵的效用，在该工作中，除了操纵政策外，机器人还从人类的演示中学习了AV政策，以动态地改变机器人的相机观点，以获取有关其环境和给定任务的更好信息。我们介绍了AV-Aloha，这是一种带有AV的新型双层远程处理机器人系统，AV的扩展是Aloha 2机器人系统的扩展，并结合了一个仅携带立体声摄像机的额外的7多型机器人臂，仅负责找到最佳视图点。此相机将立体视频流向戴着虚拟现实（VR）耳机的操作员，使操作员可以使用头部和身体运动来控制相机的姿势。该系统提供了具有双层第一人称控制的身临其境的远程操作体验，从而使操作员能够动态探索和搜索场景并同时与环境进行交互。我们在现实世界和模拟中对系统进行模仿学习实验，这些任务强调观点计划。项目网站：https：//soltanilara.github.io/av-aloha/我们的结果证明了人类引导的AV在模仿学习中的有效性，显示了可见性有限的任务中固定相机的显着改善。
XAI-CF – 研究可解释人工智能在网络取证中的作用
随着智能手机、物联网、汽车和无人机控制系统等复杂网络设备的兴起、操作系统和文件格式的激增、无处不在的加密、使用云进行远程处理和存储以及法律标准的出现，网络取证 (CF) 面临着许多新的挑战。例如，智能手机上运行着数十个系统，每个系统都有数百万个可下载的应用程序。筛选这些大量数据并使其有意义需要新技术，例如来自人工智能 (AI) 领域的技术。为了在 CF 中成功应用这些技术，我们需要向 CF 的利益相关者（例如法医分析师和法院成员）证明和解释结果，以便他们做出明智的决定。如果我们想在 CF 中成功应用 AI，就需要培养对 AI 系统的信任。接受在 CF 中使用 AI 的其他一些因素是使 AI 真实、可解释、可理解和可交互。这样，AI 系统将更容易被公众接受并确保与法律标准保持一致。可解释的人工智能 (XAI) 系统可以在 CF 中扮演这一角色，我们将这样的系统称为 XAI-CF。XAI-CF 不可或缺，目前仍处于起步阶段。在本文中，我们探讨并论证了 XAI-CF 的意义和优势。我们强烈强调构建成功且实用的 XAI-CF 系统的必要性，并讨论了此类系统的一些主要要求和先决条件。我们对 CF 和 XAI-CF 这两个术语进行了正式定义，并对之前应用和利用 XAI 来建立和增加对 CF 的信任的研究进行了全面的文献综述。为了让读者熟悉本文的研究，除了背景之外，我们还对过去十年在 XAI 和 CF 中开展的工作进行了批判性和简短的回顾。我们讨论了 XAI-CF 面临的一些挑战，例如对抗性攻击、偏见管理、过度简化、CF 和 AI 鸿沟以及人机交互。我们还针对这些挑战提供了一些具体的解决方案。我们确定了为 CF 构建 XAI 应用程序的关键见解和未来研究方向。本文旨在探索和让读者熟悉 XAI 应用程序在 CF 中的作用，我们相信我们的工作为未来对 XAI-CF 感兴趣的研究人员提供了有希望的基础。