Lumiere 生成的示例结果，包括文本到视频生成（第一行）、图像到视频（第二行）、样式引用生成和视频修复（第三行;边界框指示修复蒙版区域）谷歌研究院的一组人工智能研究人员开发了一种名为Lumiere的下一代基于人工智能的文本到视频生成器。该小组发表了一篇论文，描述了他们在arXiv预印本服务器上的工作。在过去的几年里，人工智能应用已经从研究实验室转移到了整个用户社区——例如，ChatGPT 等

该图显示了人造肌肉的工作原理以及新外壳的结构苏黎世联邦理工学院的研究人员最近开发了用于机器人运动的人造肌肉。与以前的技术相比，他们的解决方案有几个优势:它可以用于机器人需要柔软而不是刚性的地方，也可以用于机器人在与环境互动时需要更敏感的地方。许多机器人专家梦想制造的机器人不仅是金属或其他坚硬材料与马达的组合，而且更柔软，适应性更强。软机器人可以以一种完全不同的方式与环境互动;例如，它们可以像人类的

控制训练和部署的架构和工作流程，包括预拟合和深度强化学习（DRL）两部分。训练后，模型直接部署在真实机器人上在IET网络系统和机器人学杂志特刊上发表的一项研究中，浙江大学的研究人员在腿部机器人运动和控制方面经验丰富，使用来自传统基于模型的控制器操作的机器人的数据预先训练神经网络（NN）。在预训练之后，该团队实施了深度强化学习（DRL），这是一种在腿部运动控制中引领潮流的基于学习的方法。值得注意的是

IOU_Loss为预测框和真实框之间的交集与预测框和真实框之间的并集之比。此损失存在一定的问题：若预测框与真实框无交集，此时Io U=0，两个框之间的距离无法反映出来。换句话说，Io U_Loss无法优化两个框不相交的情况。       针对以上问题，GIOU_Loss增加了相交尺度，即引入最小外接矩形及外接矩形与并集的差集。但是这种方法并不能完全解决这种问题，仍然存在着其他的问题。若预测框和真实

用光学习:这就是物理自我学习机器内部的光波动力学。重要的是它的不规则形状和它的发展与它的最大程度完全相反(红色)。人工智能不仅提供了令人印象深刻的性能，而且还产生了巨大的能源需求。训练它的任务要求越高，它消耗的能量就越多。Víctor López-Pastor和Florian Marquardt是德国埃尔兰根马克斯普朗克光科学研究所的两位科学家，他们提出了一种可以更有效地训练人工智能的方法。他们的

描述数据收集、数据库构建、模型开发和验证的研究程序随着世界范围内城市过度拥挤的趋势，许多地下开发项目正在世界各地的大都市中心进行。韩国自20世纪70年代和80年代以来，由于城市的快速发展，出现了地下设施老化和信息管理不准确等问题。由于各种原因导致地下空间发生事故，事故预防已成为一项重大挑战。韩国政 府正在进行地下设施和地面信息数字化项目，并建立3D地下空间信息数据库，以防止造成人员伤亡和财产损失的