开课介绍和结课总结？

一、开课介绍和结课总结？

给你一个格式：

开课介绍：要介绍自己的身份、姓名、来处甚至学历和专长，并说明这节课要讲什么，怎么讲等等。

结课总结：要简洁回顾一下这堂课所讲的要点，要提示学生重点掌握的知识，要对课堂纪律作点评，并还行学生提出批评意见，同时感谢学生配合，宣布下课。

各位同学，我是某某某，

二、大众哲学结课总结 华丽的句子？

人生是一场渐行渐远的跋涉，每一天都是这场跋涉中沿途路上的风景，不同的风景方能成就精彩的人生，一尘不变带来的只能是一场无聊的旅行和一个不知终点的迷路。

三、结课的心得体会优美句子？

课程感受: 一、通过培训,我深刻的体会到团干工作的重要性和我们身上的责任。也认识到 团队合作的重要性,我们只有加强合作,团结一致,才能打造出一支战无不胜的团队。

四、服务礼仪课的总结体会

服务礼仪课的总结体会

引言

在现代社会，良好的服务礼仪对于企业和个人的形象建设起着至关重要的作用。为了提升自己的服务礼仪水平，在过去的一段时间里，我参加了一门专门针对服务礼仪的课程。通过学习和实践，我对服务礼仪有了更深入的理解，同时也获得了许多宝贵的经验和体会。

正文

首先，课程教授了服务礼仪的基本原则。无论是面对客户还是同事，友善和尊重是服务礼仪的基石。通过传授基本的交流技巧和沟通方式，课程让我认识到文明、耐心和礼貌的重要性。这些原则不仅仅适用于工作场合，也适用于日常生活中的人际交往。我通过课程学到的礼仪准则不仅对我的工作有所帮助，而且对我个人的关系建设也产生了积极的影响。

其次，在课程中我学到了不同场合下的服务礼仪技巧。无论是商务拜访、会议还是社交场合，每个环境都有其独特的礼仪要求。课程通过实际案例分析和模拟练习，让我了解了如何在不同场合中运用正确的礼仪行为。这些技巧包括如何正确握手、如何保持良好的姿态和言行举止，以及如何处理各种潜在的冲突和挑战。我相信这些实用的技巧将在我的职业生涯中发挥重要的作用。

另外，课程还重点讲解了服务礼仪在团队合作中的作用。作为一个团队的一员，在工作中与他人合作是必不可少的。通过学习团队合作的原则和礼仪要求，我了解到了沟通、协作和理解的重要性。课程还强调了团队体验和共同目标的重要性，以及如何树立积极的团队形象。通过这门课程，我学到了如何更好地与团队成员合作，在团队中发挥更大的作用。

结论

通过参加服务礼仪课程，我对服务礼仪有了更全面的认识和理解。这门课程教授了基本原则和技巧，让我能够在不同场合中运用正确的礼仪行为。我相信，这些知识和经验将极大地提升我在职场和生活中的形象和能力。

同时，课程也提醒我礼仪要与真诚相结合。只有真心实意地关心他人，才能体现真正的礼仪之道。我将会将这些原则和技巧融入到我的日常工作和生活中，并与同事、朋友和家人共同进步。

参考资料

五、机器培训学习后体会和感想

机器培训学习后体会和感想

作为一名从事网站优化工作的高级网络管理员，我一直致力于不断提升自己在SEO方面的专业知识和技能。在进行了一段时间的深入学习和实践后，我深切体会到机器培训学习对于网站优化工作的重要性以及带来的深远影响。

机器学习的运用

机器学习是一种人工智能的应用领域，通过训练模型识别模式和预测结果。在网站优化中，利用机器学习技术可以对海量数据进行分析，从而更精准地了解用户行为和搜索引擎算法的变化。通过机器学习的应用，我们可以优化网站内容、提升用户体验，并提升网站在搜索引擎结果页面上的排名。

优化策略的制定

在进行网站优化工作时，制定有效的优化策略是至关重要的。基于机器学习的数据分析，我们可以更加准确地评估网站的现状，并针对性地制定优化方案。通过不断优化和调整策略，使网站在搜索引擎排名中持续提升，并吸引更多的目标用户访问。

数据驱动的决策

机器学习的应用使网站优化工作更加数据驱动，基于大数据分析和预测，我们可以更好地把握用户需求和市场趋势，从而及时调整优化策略。通过数据驱动的决策，可以使网站在竞争激烈的网络环境中脱颖而出，取得持续的优势。

实践中的感受

在实际的网站优化工作中，我深刻感受到机器培训学习的重要性。通过不断学习和尝试新的优化技术，我不断提升自己的专业水平，为客户提供更优质的服务。机器培训学习不仅提高了工作效率，还带来了更多的创新思路和解决问题的能力。

未来的展望

随着人工智能技术的不断发展，机器培训学习将在网站优化领域发挥越来越重要的作用。我将继续保持学习的热情，不断跟进最新的技术和趋势，为客户提供更加专业和有效的网站优化服务。相信通过机器培训学习的不断应用，网站优化工作将迎来更加美好的发展前景。

六、机器人工程导论课的结课论文该怎么写？

机器人论文分享 共计11篇

Robotics相关(11篇)[1] Natural Language Robot Programming: NLP integrated with autonomous robotic grasping

标题：自然语言机器人编程：NLP与自主机器人抓取集成

链接：https://arxiv.org/abs/2304.02993

发表或投稿：IROS

代码：未开源

作者：Muhammad Arshad Khan, Max Kenney, Jack Painter, Disha Kamale, Riza Batista-Navarro, Amir Ghalamzan-E内容概述：这篇论文提出了一种基于语法的机器人编程自然语言框架，专注于实现特定任务，如物品 pick-and-place 操作。该框架使用自定义的 action words 字典扩展 vocabulary，通过使用谷歌 Speech-to-Text API 将口头指令转换为文本，并使用该框架获取机器人 joint space trajectory。该框架在模拟和真实世界中进行了验证，使用一个带有校准相机和麦克风的 Franka Panda 机器人臂进行实验。实验参与者使用口头指令完成 pick-and-place 任务，指令被转换为文本并经过该框架处理，以获取机器人的 joint space trajectory。结果表明该框架具有较高的系统 usability 评分。该框架不需要依赖 Transfer Learning 或大规模数据集，可以轻松扩展词汇表。未来，计划通过用户研究比较该框架与其他人类协助 pick-and-place 任务的方法。摘要：In this paper, we present a grammar-based natural language framework for robot programming, specifically for pick-and-place tasks. Our approach uses a custom dictionary of action words, designed to store together words that share meaning, allowing for easy expansion of the vocabulary by adding more action words from a lexical database. We validate our Natural Language Robot Programming (NLRP) framework through simulation and real-world experimentation, using a Franka Panda robotic arm equipped with a calibrated camera-in-hand and a microphone. Participants were asked to complete a pick-and-place task using verbal commands, which were converted into text using Google's Speech-to-Text API and processed through the NLRP framework to obtain joint space trajectories for the robot. Our results indicate that our approach has a high system usability score. The framework's dictionary can be easily extended without relying on transfer learning or large data sets. In the future, we plan to compare the presented framework with different approaches of human-assisted pick-and-place tasks via a comprehensive user study.

[2] ETPNav: Evolving Topological Planning for Vision-Language Navigation in Continuous Environments

标题：ETPNav：连续环境下视觉语言导航的进化拓扑规划

链接：https://arxiv.org/abs/2304.03047

发表或投稿：无

代码：https://github.com/MarSaKi/ETPNav.

作者：Dong An, Hanqing Wang, Wenguan Wang, Zun Wang, Yan Huang, Keji He, Liang Wang内容概述：这篇论文探讨了开发视觉语言导航在连续环境中的人工智能代理的挑战，该代理需要遵循指令在环境中前进。该论文提出了一种新的导航框架ETPNav，该框架专注于两个关键技能：1) 抽象环境并生成长期导航计划，2) 在连续环境中避免障碍。该框架通过在线拓扑规划环境，预测路径上的点，在没有环境经验的情况下构建环境地图。该框架将导航过程分解为高级别规划和低级别控制。同时，ETPNav使用Transformer模型 cross-modal planner 生成导航计划，基于拓扑地图和指令。框架使用避免障碍控制器，通过 trial-and-error 启发式方法来避免陷入障碍物。实验结果表明，ETPNav在 R2R-CE 和RxR-CE 数据集上取得了10%和20%的性能提升。代码已开源，可访问 https://github.com/MarSaKi/ETPNav。摘要：Vision-language navigation is a task that requires an agent to follow instructions to navigate in environments. It becomes increasingly crucial in the field of embodied AI, with potential applications in autonomous navigation, search and rescue, and human-robot interaction. In this paper, we propose to address a more practical yet challenging counterpart setting - vision-language navigation in continuous environments (VLN-CE). To develop a robust VLN-CE agent, we propose a new navigation framework, ETPNav, which focuses on two critical skills: 1) the capability to abstract environments and generate long-range navigation plans, and 2) the ability of obstacle-avoiding control in continuous environments. ETPNav performs online topological mapping of environments by self-organizing predicted waypoints along a traversed path, without prior environmental experience. It privileges the agent to break down the navigation procedure into high-level planning and low-level control. Concurrently, ETPNav utilizes a transformer-based cross-modal planner to generate navigation plans based on topological maps and instructions. The plan is then performed through an obstacle-avoiding controller that leverages a trial-and-error heuristic to prevent navigation from getting stuck in obstacles. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method. ETPNav yields more than 10% and 20% improvements over prior state-of-the-art on R2R-CE and RxR-CE datasets, respectively. Our code is available at https://github.com/MarSaKi/ETPNav.

[3] Object-centric Inference for Language Conditioned Placement: A Foundation Model based Approach

标题：语言条件放置的以对象为中心的推理：一种基于基础模型的方法

链接：https://arxiv.org/abs/2304.02893

发表或投稿：无

代码：未开源

作者：Zhixuan Xu, Kechun Xu, Yue Wang, Rong Xiong内容概述：这篇论文探讨了语言条件物体放置的任务，该任务要求机器人满足语言指令中的空间关系约束。以前的工作基于规则语言解析或场景中心的视觉表示，这些工作对指令和参考物体的形式有限制，或者需要大量的训练数据。本文提出了一种基于对象中心的 frameworks，使用 foundation 模型来 ground reference 物体和空间关系，从而进行物体放置，这种方法更高效、更可扩展。实验结果表明，该模型在物体放置任务中的成功率高达97.75%，并且只需要 ~0.26M trainable 参数，同时还可以更好地泛化到未知的物体和指令。同时，该模型使用仅有25%的训练数据，仍然击败了 top competing approach。摘要：We focus on the task of language-conditioned object placement, in which a robot should generate placements that satisfy all the spatial relational constraints in language instructions. Previous works based on rule-based language parsing or scene-centric visual representation have restrictions on the form of instructions and reference objects or require large amounts of training data. We propose an object-centric framework that leverages foundation models to ground the reference objects and spatial relations for placement, which is more sample efficient and generalizable. Experiments indicate that our model can achieve a 97.75% success rate of placement with only ~0.26M trainable parameters. Besides, our method generalizes better to both unseen objects and instructions. Moreover, with only 25% training data, we still outperform the top competing approach.

[4] DoUnseen: Zero-Shot Object Detection for Robotic Grasping

标题：DoUnseen：机器人抓取的零样本目标检测

链接：https://arxiv.org/abs/2304.02833

发表或投稿：无

代码：未开源

作者：Anas Gouda, Moritz Roidl内容概述：这篇论文探讨了在没有任何数据或大量对象的情况下如何进行对象检测。在这种情况下，每个具体对象代表其自己的类别，每个类别都需要单独处理。这篇论文探讨了如何在“未知数量”的对象和“增加类别”的情况下进行对象检测，并且如何在不需要训练的情况下进行对象分类。该论文的主要目标是开发一种零-shot object detection系统，不需要训练，只需要拍摄几个图像就可以添加新的对象类别。论文提出了一种将对象检测分解成两个步骤的方法，通过将零-shot object segmentation网络和零-shot classifier组合在一起来实现。该方法在 unseen 数据集上进行了测试，并与一个经过训练的 Mask R-CNN 模型进行了比较。结果表明，该零-shot object detection 系统的性能取决于环境设置和对象类型。该论文还提供了一个代码库，可以用于使用该库进行零-shot object detection。摘要：How can we segment varying numbers of objects where each specific object represents its own separate class? To make the problem even more realistic, how can we add and delete classes on the fly without retraining? This is the case of robotic applications where no datasets of the objects exist or application that includes thousands of objects (E.g., in logistics) where it is impossible to train a single model to learn all of the objects. Most current research on object segmentation for robotic grasping focuses on class-level object segmentation (E.g., box, cup, bottle), closed sets (specific objects of a dataset; for example, YCB dataset), or deep learning-based template matching. In this work, we are interested in open sets where the number of classes is unknown, varying, and without pre-knowledge about the objects' types. We consider each specific object as its own separate class. Our goal is to develop a zero-shot object detector that requires no training and can add any object as a class just by capturing a few images of the object. Our main idea is to break the segmentation pipelines into two steps by combining unseen object segmentation networks cascaded by zero-shot classifiers. We evaluate our zero-shot object detector on unseen datasets and compare it to a trained Mask R-CNN on those datasets. The results show that the performance varies from practical to unsuitable depending on the environment setup and the objects being handled. The code is available in our DoUnseen library repository.

[5] Core Challenges in Embodied Vision-Language Planning

标题：具象视觉语言规划的核心挑战

链接：https://arxiv.org/abs/2304.02738

发表或投稿：JAIR

代码：未开源

作者：Jonathan Francis, Nariaki Kitamura, Felix Labelle, Xiaopeng Lu, Ingrid Navarro, Jean Oh内容概述：这篇论文主要讨论了在现代人工智能领域，计算机视觉、自然语言处理和机器人学等多个领域交叉的挑战，包括EVLP任务。EVLP任务是一个涉及身体感知、机器翻译和物理环境交互的复杂任务，它需要结合计算机视觉和自然语言处理来提高机器人在物理环境中的交互能力。这篇论文提出了EVLP任务的 taxonomic 总结，对当前的方法、新的算法、metrics、Simulators和数据集进行了详细的分析和比较。最后，论文介绍了新任务需要应对的核心挑战，并强调了任务设计的重要性，以促进模型的可泛化性和实现在真实世界中的部署。摘要：Recent advances in the areas of Multimodal Machine Learning and Artificial Intelligence (AI) have led to the development of challenging tasks at the intersection of Computer Vision, Natural Language Processing, and Robotics. Whereas many approaches and previous survey pursuits have characterised one or two of these dimensions, there has not been a holistic analysis at the center of all three. Moreover, even when combinations of these topics are considered, more focus is placed on describing, e.g., current architectural methods, as opposed to also illustrating high-level challenges and opportunities for the field. In this survey paper, we discuss Embodied Vision-Language Planning (EVLP) tasks, a family of prominent embodied navigation and manipulation problems that jointly leverage computer vision and natural language for interaction in physical environments. We propose a taxonomy to unify these tasks and provide an in-depth analysis and comparison of the current and new algorithmic approaches, metrics, simulators, and datasets used for EVLP tasks. Finally, we present the core challenges that we believe new EVLP works should seek to address, and we advocate for task construction that enables model generalisability and furthers real-world deployment.

[6] Learning Stability Attention in Vision-based End-to-end Driving Policies

标题：基于视觉的端到端驱动策略中的学习稳定性注意

链接：https://arxiv.org/abs/2304.02733

发表或投稿：无

代码：未开源

作者：Tsun-Hsuan Wang, Wei Xiao, Makram Chahine, Alexander Amini, Ramin Hasani, Daniela Rus内容概述：这篇论文提出了使用控制 Lyapunov 函数(CLFs)来为 Vision-based 的 end-to-end 驾驶策略添加稳定性，并使用稳定性 attention 在 CLFs 中引入稳定性，以应对环境变化和提高学习灵活性。该方法还提出了 uncertainty propagation 技术，并将其紧密集成在att-CLFs 中。该方法在 photo-realistic Simulator 和 real full-scale autonomous vehicle 中证明了att-CLFs 的有效性。摘要：Modern end-to-end learning systems can learn to explicitly infer control from perception. However, it is difficult to guarantee stability and robustness for these systems since they are often exposed to unstructured, high-dimensional, and complex observation spaces (e.g., autonomous driving from a stream of pixel inputs). We propose to leverage control Lyapunov functions (CLFs) to equip end-to-end vision-based policies with stability properties and introduce stability attention in CLFs (att-CLFs) to tackle environmental changes and improve learning flexibility. We also present an uncertainty propagation technique that is tightly integrated into att-CLFs. We demonstrate the effectiveness of att-CLFs via comparison with classical CLFs, model predictive control, and vanilla end-to-end learning in a photo-realistic simulator and on a real full-scale autonomous vehicle.

[7] Real-Time Dense 3D Mapping of Underwater Environments

标题：水下环境的实时密集三维映射

链接：https://arxiv.org/abs/2304.02704

发表或投稿：无

代码：未开源

作者：Weihan Wang, Bharat Joshi, Nathaniel Burgdorfer, Konstantinos Batsos, Alberto Quattrini Li, Philippos Mordohai, Ioannis Rekleitis内容概述：这篇论文探讨了如何在实时的情况下对资源受限的自主水下飞行器进行Dense 3DMapping。水下视觉引导操作是最具挑战性的，因为它们需要在外部力量的作用下进行三维运动，并且受限于有限的 visibility，以及缺乏全球定位系统。在线密集3D重建对于避免障碍并有效路径规划至关重要。自主操作是环境监测、海洋考古、资源利用和水下 cave 探索的关键。为了解决这一问题，我们提出了使用SVIIn2，一种可靠的视觉导航方法，并结合实时3D重建管道。我们进行了广泛的评估，测试了四种具有挑战性的水下数据集。我们的管道在CPU上以高帧率运行，与最先进的 offline 3D重建方法 COLMAP 相当。摘要：This paper addresses real-time dense 3D reconstruction for a resource-constrained Autonomous Underwater Vehicle (AUV). Underwater vision-guided operations are among the most challenging as they combine 3D motion in the presence of external forces, limited visibility, and absence of global positioning. Obstacle avoidance and effective path planning require online dense reconstructions of the environment. Autonomous operation is central to environmental monitoring, marine archaeology, resource utilization, and underwater cave exploration. To address this problem, we propose to use SVIn2, a robust VIO method, together with a real-time 3D reconstruction pipeline. We provide extensive evaluation on four challenging underwater datasets. Our pipeline produces comparable reconstruction with that of COLMAP, the state-of-the-art offline 3D reconstruction method, at high frame rates on a single CPU.

[8] Conformal Quantitative Predictive Monitoring of STL Requirements for Stochastic Processes

标题：随机过程STL需求的保形定量预测监测

链接：https://arxiv.org/abs/2211.02375

发表或投稿：无

代码：未开源

作者：Francesca Cairoli, Nicola Paoletti, Luca Bortolussi内容概述：这篇论文探讨了预测监控(PM)的问题，即预测当前系统的状态是否满足某个想要的特性的所需的条件。由于这对 runtime 安全性和在线控制至关重要，因此需要 PM 方法高效地预测监控，同时提供正确的保证。这篇论文介绍了 quantitative predictive monitoring (QPM)，它是第一个支持随机过程和 rich specifications 的 PM 方法，可以在运行时预测满足要求的 quantitative (即 robust) STL 语义。与大多数预测方法不同的是，QPM 预测了满足要求的 quantitative STL 语义，并提供了计算高效的预测 intervals，并且具有 probabilistic 保证，即预测的 STL robustness 值与系统在运行时的表现有关，这可以任意地覆盖系统在运行时的 STL robustness 值。使用机器学习方法和最近的进步在 quantile regression 方面的应用，这篇论文避免了在运行时进行 Monte- Carlo 模拟以估计预测 intervals 的开销。论文还展示了如何将我们的 monitor 组合成 compositional 的，以处理复杂的组合公式，同时保持正确的保证。这篇论文证明了 QPM 对四个不同复杂度离散时间随机过程的有效性和 scalability。摘要：We consider the problem of predictive monitoring (PM), i.e., predicting at runtime the satisfaction of a desired property from the current system's state. Due to its relevance for runtime safety assurance and online control, PM methods need to be efficient to enable timely interventions against predicted violations, while providing correctness guarantees. We introduce \textit{quantitative predictive monitoring (QPM)}, the first PM method to support stochastic processes and rich specifications given in Signal Temporal Logic (STL). Unlike most of the existing PM techniques that predict whether or not some property $φ$ is satisfied, QPM provides a quantitative measure of satisfaction by predicting the quantitative (aka robust) STL semantics of $φ$. QPM derives prediction intervals that are highly efficient to compute and with probabilistic guarantees, in that the intervals cover with arbitrary probability the STL robustness values relative to the stochastic evolution of the system. To do so, we take a machine-learning approach and leverage recent advances in conformal inference for quantile regression, thereby avoiding expensive Monte-Carlo simulations at runtime to estimate the intervals. We also show how our monitors can be combined in a compositional manner to handle composite formulas, without retraining the predictors nor sacrificing the guarantees. We demonstrate the effectiveness and scalability of QPM over a benchmark of four discrete-time stochastic processes with varying degrees of complexity.

[9] Real2Sim2Real Transfer for Control of Cable-driven Robots via a Differentiable Physics Engine

标题：通过可微分物理引擎控制缆索驱动机器人的Real2Sim2Real Transfer

链接：https://arxiv.org/abs/2209.06261

发表或投稿：IROS

代码：未开源

作者：Kun Wang, William R. Johnson III, Shiyang Lu, Xiaonan Huang, Joran Booth, Rebecca Kramer-Bottiglio, Mridul Aanjaneya, Kostas Bekris内容概述：这篇论文介绍了一种名为“Real2Sim2Real (R2S2R)”的 Transfer for Control of Cable-driven Robots方法，该方法基于一种不同的物理引擎，该引擎可以在基于真实机器人的数据上进行训练。该引擎使用 offline 测量物理属性(例如机器人组件的重量和几何形状)，并使用随机控制策略观察轨迹。这些数据将用于训练引擎，并使其能够发现直接适用于真实机器人的 locomotion policies。该方法还介绍了计算接触点的非零梯度、一个用于匹配 tensegrity locomotion gaits 的 loss 函数以及一种 trajectory Segmentation 技术，这些技术可以避免在训练期间梯度评估冲突。在实际应用中，作者展示了多次 R2S2R 过程对于 3-bar tensegrity 机器人的 Transfer，并评估了该方法的性能。摘要：Tensegrity robots, composed of rigid rods and flexible cables, exhibit high strength-to-weight ratios and significant deformations, which enable them to navigate unstructured terrains and survive harsh impacts. They are hard to control, however, due to high dimensionality, complex dynamics, and a coupled architecture. Physics-based simulation is a promising avenue for developing locomotion policies that can be transferred to real robots. Nevertheless, modeling tensegrity robots is a complex task due to a substantial sim2real gap. To address this issue, this paper describes a Real2Sim2Real (R2S2R) strategy for tensegrity robots. This strategy is based on a differentiable physics engine that can be trained given limited data from a real robot. These data include offline measurements of physical properties, such as mass and geometry for various robot components, and the observation of a trajectory using a random control policy. With the data from the real robot, the engine can be iteratively refined and used to discover locomotion policies that are directly transferable to the real robot. Beyond the R2S2R pipeline, key contributions of this work include computing non-zero gradients at contact points, a loss function for matching tensegrity locomotion gaits, and a trajectory segmentation technique that avoids conflicts in gradient evaluation during training. Multiple iterations of the R2S2R process are demonstrated and evaluated on a real 3-bar tensegrity robot.

[10] ConDA: Unsupervised Domain Adaptation for LiDAR Segmentation via Regularized Domain Concatenation

标题：ConDA：通过正则化域连接进行LiDAR分割的无监督域自适应

链接：https://arxiv.org/abs/2111.15242

发表或投稿：ICRA

代码：未开源

作者：Lingdong Kong, Niamul Quader, Venice Erin Liong内容概述：这篇论文提出了一种基于 Regularized Domain concatenation 的 Unsupervised Domain adaptation 方法，用于将来自 source 领域的标记数据 learned 到 target 领域的 raw 数据上，以进行无监督 domain 转换(UDA)。方法主要包括构建一个混合 domain 并使用来自 source 和 target 领域的精细交互信号进行 self-training。在 self-training 过程中，作者提出了 anti-alias regularizer 和 entropy aggregator 来减少 aliasing artifacts 和 noisy pseudo labels 的影响，从而提高 source 和 target 领域的训练效率和 self-training 效果。实验结果表明，ConDA 在 mitigating domain gaps 方面比先前的方法更有效。摘要：Transferring knowledge learned from the labeled source domain to the raw target domain for unsupervised domain adaptation (UDA) is essential to the scalable deployment of autonomous driving systems. State-of-the-art methods in UDA often employ a key idea: utilizing joint supervision signals from both source and target domains for self-training. In this work, we improve and extend this aspect. We present ConDA, a concatenation-based domain adaptation framework for LiDAR segmentation that: 1) constructs an intermediate domain consisting of fine-grained interchange signals from both source and target domains without destabilizing the semantic coherency of objects and background around the ego-vehicle; and 2) utilizes the intermediate domain for self-training. To improve the network training on the source domain and self-training on the intermediate domain, we propose an anti-aliasing regularizer and an entropy aggregator to reduce the negative effect caused by the aliasing artifacts and noisy pseudo labels. Through extensive studies, we demonstrate that ConDA significantly outperforms prior arts in mitigating domain gaps.

[11] OpenVSLAM: A Versatile Visual SLAM Framework

标题：OpenVSLAM：一个通用的可视化SLAM框架

链接：https://arxiv.org/abs/1910.01122

发表或投稿：无

代码：未开源

作者：Shinya Sumikura, Mikiya Shibuya, Ken Sakurada内容概述：这篇论文介绍了OpenVSLAM，一个具有高度易用性和扩展性的 visual SLAM框架。Visual SLAM系统对于AR设备、机器人和无人机的自主控制至关重要。然而，传统的开源视觉SLAM框架没有足够的灵活性，无法从第三方程序中调用库。为了解决这个问题，作者开发了一种新的视觉SLAM框架。该软件设计为易于使用和扩展，包括多个有用的功能和函数，用于研究和开发。摘要：In this paper, we introduce OpenVSLAM, a visual SLAM framework with high usability and extensibility. Visual SLAM systems are essential for AR devices, autonomous control of robots and drones, etc. However, conventional open-source visual SLAM frameworks are not appropriately designed as libraries called from third-party programs. To overcome this situation, we have developed a novel visual SLAM framework. This software is designed to be easily used and extended. It incorporates several useful features and functions for research and development.

七、学习礼仪的心得和体会？

在我看来，礼仪一方面是源于从小父母的教导，另一方面是生活中的观察总结。以下是我的心得体会，希望对你有所帮助：

1、聚会离场时不用跟每个人道别，有点扫兴，而且你又不是国家元帅，跟主人和特别熟的说一声就行了。同样，在自己朋友圈下别说“统一回复”，说声“谢谢”就好，ok？

2、吃饭的时候，可以说“要米饭吗？”。如果说“要饭吗？”就尴尬了。

3、借别人钱主动提出打借条，哪怕别人表示不需要，你也要表达这个意愿。

4、微信语音只适用于撩妹和闲聊，其他尽量少用。工作中碰到喜欢发语音的同事，真的想打人。

5、酒桌上用牙签一定要用另一只手遮挡下，否则很不雅观。

6、给别人递剪刀等尖锐物品时，记得尖端对着自己递人，这样比较暖心。

7、拨通电话的过程中，不要和旁边的人说话，接电话的人如果听到你还在聊天会感觉很不被尊重。

8、请人吃饭前问不吃什么比问喜欢吃什么更有礼貌。

9、夹菜时不要翻也不要挑，大大方方地夹；另外把碗里菜吃完再夹，不要“囤货”，否则吃相很难看。

10、上了新菜，主动转桌让领导、长辈、宾客先吃；有人在夹菜而另一个人在转桌时，主动帮忙按停。

11、拿餐巾时主动先递给身边的人。

12、有领导和长辈在场时，坐椅子不要太随意，坐一半留一半，背挺直，表示尊敬。

13、在不熟悉的人面前不要轻易表达极端的观点，比如我很讨厌XX/我觉得XX是错的...你讨厌的可能是别人在意的，结果会让对方不愉快。

14、同事之间不要太亲近，哪怕你们关系再好也尽量不要勾肩搭背，有人就是不喜欢身体接触。

15、我一直认为对服务员说“麻烦”和“谢谢”是一个人基本的教养。

16、群里抢到大红包最好也发个，至少也要说声“谢谢老板”，只进不出的人通常不受欢迎。

17、主动自报姓名。常见的错误是

A：你好，我叫王宇。

B：你好，初次见面，请多指教。

A：请问我该如何称呼你？

B：我叫李祥。

每次让人问你“如何称呼”是麻烦别人，主动自报家门吧。

关于礼仪的学习，小时的教育很重要，成年后的观察、自我总结同样也很重要。

八、学习通的课程会提前结课吗？

不会。课程都是按照进度安排设置好了具体的学习时间段，不会提前结束，按照时间节点完成学习才有资格获取期末考试资格，而且对学习时间都有要求，刷课会影响学习效果。同时在线学习也计入平时成绩，还要按时完成作业，这些都是必须在规定时间内完成。

九、学习旅游资源鉴赏这门课的体会？

在旅游的过程中要学会资源鉴赏。这样我们才会有效的利用这些资源更好地搞好旅游，更吸引游客。也把资源利用起来。让更多的游客在游玩的过程中学习到更多的人文地理知识。加深我们对旅游的理解和记忆。

十、体教融合的总结和体会？

体教融合是目标，也是路径。打破部门界限，推动“以心相融”，一些看似棘手的问题，也不难找到令各方满意的解决方案

促进青少年健康发展，体教融合是个热词。

体教融合是目标，也是路径。从教育和体育各自的视野观察，目前存在的问题至少有这样两个方面：一是面向全体学生的体育教育不足，另一个是面向竞技体育后备人才培养的文化教育不足。

而解决问题的思路，则需要将体育和教育的视野“合二为一”。从健康第一的教育理念出发，由意识融合到资源整合，再到全新的“系统集成”，浙江绍兴近些年的探索，给出了启示。

从破解问题入手，是绍兴推进体教融合的基本思路。教练员资源、学校师资、场地设施如何整合，参赛资格、运动员注册体系和竞赛体系如何打通，都是体教融合过程中普遍存在的难点和堵点。绍兴市出台文件，明确了学生体育赛事由教育和体育部门共同组织，整合两部门现有青少年体育赛事资源，建立分学段、跨区域的四级青少年体育赛事体系，共同完善相关评价奖励机制。这些措施，对于引导体育和教育部门将视野“合二为一”，形成合力，有着庖丁解牛般的精准把握。

绍兴文化底蕴深厚，培养“文武双全”的孩子，是学校、家庭和社会共同的心愿。近些年，绍兴市体育局和教育局联合命名体育传统项目学校，在学校中设立竞技体育业余训练点，或者干脆将“市队县办”项目落户到校园中。既建立起了“阳光体育系列赛”这样面向全体学生的校园赛事，也吸引了中国女排前主教练俞觉敏回到家乡担任市排球队总教练，从小学到初中建立起一条龙培养体系。

不离开校园，一样能成为运动健将，这是绍兴建设新型体校的心得。新型体校“新”在培养全面发展的人才，排球队的孩子在参加省青少年比赛时，赛前文化测试平均分超过90分；射击步枪队进驻柯桥区华舍中学，不但向省队和国家队输送了数十名队员，还有几名同学被清华大学录取。这样的例子，对推进体教融合形成正向循环，自然是积极的示范。

从孩子成长的角度去看待问题，拿出对策，这是体教融合最根本的指向。这也意味着，打破部门界限，推动“以心相融”，一些看似棘手的问题，也不难找到令各方满意的解决方案。绍兴的体教融合之路，由此打开了可持续发展的空间，也打开了值得观察借鉴的一扇窗。