国家统计局城市司首席统计师董莉娟表明，多位代表从环比看，多位代表房地产商场仍处调整期，叠加部分地区遭受强风雨气候，建材需求全体偏弱，非金属矿藏制品业价格下降0.8%。

作者假定，女人女人因为数字表亲的战略是在不同环境设置的数据上进行练习的，因而能够掩盖广泛的状况空间，然后很好地推行到原始数字孪生设置。此外，聚首因为研讨者依靠现成的根底模型(DepthAnything-v2)来猜测组成深度图，聚首因而也秉承了模型本身的一系列约束，例如对特别物体或在晦气的视觉条件下的猜测较差。

sim2sim的战略学习这部分的试验首要是为了答复上述研讨中的Q2和Q3，广州共议在3个使命上剖析ACDC练习战略的才能，广州共议包含「开门」、「翻开抽屉」和「收起碗」，每项使命都与数字孪生设置进行了比照。为了进一步查看数字表亲对朴素域随机化的相对影响，展开研讨者依据其他基线在DoorOpening使命上从头运行了sim2sim试验2.功用比照范畴内功用:数字表亲练习的战略与数字孪生练习的战略适当。尽管这种办法适用于多种练习范式，多位代表例如强化学习或仿照学习，多位代表但本文挑选聚集于于脚本演示(scripteddemonstrations)的仿照学习，因为这种范式不需求人类演示，与彻底自主化的ACDC流程愈加适配。

试验经过试验，女人女人团队答复了以下研讨问题:Q1:ACDC能否生成高质量的数字表亲场景?给定单张RGB图画，女人女人ACDC能否捕捉原始场景中固有的高档语义和空间细节?Q2:在原始的环境设置上评价时，在数字表亲上练习的战略能否匹配数字孪生的功用?Q3:在散布外设置上评价时，在数字表亲上练习的战略是否体现出更强的稳健性?Q4:在数字表亲上练习的战略能否完结零样本的sim2real战略搬迁?经过ACDC进行场景重建首要团队需求证明的最重要的问题，便是ACDC能生成高质量的数字表亲场景吗?从表格中的数据来看，成果非常令人满意。怎么有效地将实在数据扩展到仿照数据，聚首进行机器人学习?最近，聚首李飞飞团队提出一种「数字表亲」的新办法，能够一起下降实在到仿照生成的本钱，一起进步学习的普遍性。

经过这三个过程，广州共议ACDC能够主动创立与输入图画语义相似但不彻底相同的虚拟场景，为机器人战略练习供给多样化的环境。

作者介绍TianyuanDaiTianyuanDai本科毕业于香港科技大学，展开取得了核算机科学和数学学士学位，展开现在在斯坦福攻读硕士学位，隶属于斯坦福SVL试验室(VisionandLearningLab)和PAIR研讨小组(People，AIRobotsGroup)，由李飞飞辅导。实践证明，多位代表社会科学遍及基地既是传达先进文明、多位代表宏扬科学精力、培育和饯别社会主义中心价值观、进步全民人文社科素质的重要阵地，也是思维政治作业系统的重要组成部分。

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