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人类动力学学士学位，B.H.K.学位 - 通才人类动力学学士学位，B.H.K.学位 - 通才
美学与性能询问选择3个学期的小时：ART 181，182，250; Engl 207，208，310; HKIN 342; MCOM 211、221、231、369; Musi 110;菲尔370; SAMC 111，370; THTR 130，161;任何音乐合奏；任何音乐课。文化和语言询问选择3个学期的小时：Anth 210，395;教育496; Engl 334，340，482; Gree 235;赫布245;历史237; IDIS 201; pols 237; Rels 235，245; Soci 395;任何世界语言与文化课程（Chin，Fren，Japa，Russ，Span）。历史和档案查询选择3个学期的时间：ART 237，238; Econ 306; GENV 312;历史107、108、135、306、339、391; Musi 131，132;护士230;菲尔203、314、421; pols 391; PSYC 408; Rels 320、351、352、475; SAMC 112; Soci 391; THTR 331，332。定量和计算查询选择3个学期的时间：BUSI 176，275; Chem 104，112; CMPT 140;数据100; Econ 176，275; GENV 282，382，383;数学102、108、123、150、190、191;物理112; PSYC 207; Soci 207; SOCS 305，383。社会和全球询问选择3个学期的时间：ANTH 101，302； BUSI 311; Econ 311，354;教育345，365; Engl 348; GENV 111，212，322，354; Ling 101，210，302; MCOM 111，171，251，313，315，317，372，491;护士227; Phil 208，220，310，320; pols 101，211，310，312，320，493; PSYC 399; Rels 271，272，285，381，384，386，476; Soci 101; THTR348。
主持人评估表 - 在线通才
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视觉任务的通才建模界面
我们提出了指示插道，这是一个将计算机视觉任务与Human指令保持一致的统一且通用的框架。与现有的方法相比，将先验知识整合并预先定义了每个视觉任务的输出空间（例如，构想和坐标），我们将各种视觉任务施加到人类直觉的图像操纵程序中，其输出空间是一个灵活的交互式像素空间。具体而言，该模型是建立在扩散过程的基础上的，并经过培训可以根据用户说明进行预测像素，例如将男人的左肩围绕红色或左右涂上蓝色面具。指示示例可以处理各种视觉任务，包括未识别任务（例如分割和关键点）和生成任务（例如编辑和增强）和在新颖数据集中胜过先前的方法。这代表了朝着视觉任务的通才建模界面迈出的坚实一步，在计算机视觉领域中推进了人工通用的intel。
第5区环境通才外展-Caltrans
•Caltrans地区/地区顾问服务部（CSU）已实施了建筑与工程（A＆E）Mentor-Protégé计划，也称为“ Calmentor”•与美国工程公司委员会（ACEC）合作，Calmentor计划与私人咨询行业促进伙伴关系•Calmentor dival dival dival dival dival dival dival dival dival dival divalS-11-06，为了鼓励新业务，发展现有业务，并促进与加利福尼亚州的小型和新兴的业务合同，•Calmentor支持认证的小型企业（SBE），弱势企业企业（DBE）和残障的退伍军人商业企业（DBBE）公司的参与。•自愿参加该计划是通过接受和筛选导师和蛋白质的完整申请。该程序当前正在接受新成员。请通过stacey.kauinana@icf.com与Stacey Kauinana联系，以获取更多信息或注册表格。
内在的洛拉：发现的通才方法...
正常，深度，反照率和阴影的三个三链接[3]。我们的方法是一种低级适应性（LORA）技术，有效地在不同的模型类型上有效地提取这些内在的，具有最小的计算开销和数据要求。详细的结果和一个夏天在选项卡中介绍。1，并在第二节进一步阐述。4。我们的实验表明，生成模型中的内在知识不是偶然的，而是大规模学习的副产品以模仿图像数据。总而言之，我们的工作扩大了对一般图像模型中对视觉知识的理解，我们的贡献是：•广泛的适用性：我们验证了I-L O Ra提取场景内在的（正常，深度，反击和阴影）的能力，跨越了广泛的生成模型，突显了其对各种建筑的适应性。•有效而精益的知识提取方法：I-L O RA高效，需要增加参数（稳定扩散的0.17％）和最小的训练数据，只有250张图像。•从学习的先验中的见解：通过控制实验，我们说明了学先的先验的关键作用，这表明提取的内在质量与生成模型的视觉质量相关。•内在的竞争质量：我们的方法具有数百至数千个标记的图像，与领先的监督技术相比，与数百万个标记图像相比，具有固有的图像或什至更好。
从互联网视频中学习通才机器人
将深度学习扩展到大量，多样化的互联网数据已经在视觉和自然语言的理解和产生中产生了极大的一般能力。但是，在机器人技术中收集的数据仍然稀缺和挑战，看到机器人学习难以获得类似的一般能力。从视频（LFV）方法中学习的有希望的学习旨在通过使用大型互联网视频数据来增强传统机器人数据来解决机器人数据瓶颈。此视频数据提供了有关身体行为和世界潜在物理学的广泛基础信息，因此对于通才机器人来说可能是非常有用的。在本调查中，我们介绍了LFV新兴领域的详细概述。我们概述了基本概念，包括LFV的好处和挑战。我们提供了当前方法的综合评论，以从大规模的互联网视频中提取知识，解决LFV中的关键挑战，并通过使用视频数据来提高下游机器人和强化学习。该调查以对LFV的挑战和机遇的批判性讨论结束。在这里，我们主张可扩展的基础模型方法，这些方法可以利用可用的互联网视频范围来改善机器人策略和动态模型的学习。我们希望这项调查能够为LFV的进一步研究提供信息，并推动发展通用机器人的进步。
Robocasa：通才机器人日常任务的大规模模拟
摘要 - 人工智能（AI）的遗留进展很大程度上是通过缩放来推动的。在机器人技术中，由于缺乏对大型机器人数据集的访问而阻碍了缩放。我们提倡使用现实的物理模拟作为机器人学习方法扩展环境，任务和数据集的一种手段。我们提出了Robocasa，这是一个大规模的模拟框架，用于在日常环境中培训通用机器人。Robocasa以厨房环境为重点的现实和多样化的场景。我们提供了150多种对象类别以及数十个可相互作用的家具和设备的数千个3D资产。我们使用生成的AI工具来丰富模拟的现实性和多样性，例如文本到3D模型的对象资产以及来自文本图像模型的环境纹理。我们设计了一组100个用于系统评估的任务，包括大型语言模型指导产生的复合任务。为了促进学习，我们提供了高质量的人类示范，并整合自动轨迹生成方法，以实质上扩大我们的数据集的人类负担最小。我们的实验显示了使用合成生成的机器人数据进行大规模模仿学习的明确缩放趋势，并在利用现实世界任务中的仿真数据方面显示出巨大的希望。视频和开源代码可在项目网站上找到。
PE2035：认识到通才掠食者的法律控制是《保护法》
除了直接用于培训和学徒制的资金外，苏格兰部长们定期促进苏格兰游戏管理员的贡献。在苏格兰议会中，苏格兰的游戏管理员在2024年初应对野火方面的勇敢和无私。苏格兰部长还参加了庆祝游戏管理职业的活动。我今年早些时候参加了BASC游戏管理员的日子，并谈到了游戏管理员在保护物种中的努力，而且还谈到了游戏管理员在应对野火方面的努力。我也很高兴于今年3月参加并支持苏格兰Lantra苏格兰2024年的Albas活动（陆基和水产养殖技能奖）。我很高兴能够通过向Blair Atholl的Campbell Strang颁发奖项，后者在Atholl Estates担任学员缠扰者时，在Brorders College的Game and Wildlife Management中颁发了SVQ。活动在陆基，水产养殖和环境保护部门庆祝并展示了学习者的成就。
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。