ドア枠の修理。図面、説明

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ドア枠の修理です。ホームマスターへのヒント

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緩んだドアフレームは、マスターのサービスに頼らずに簡単に修正できます。壁の奥深くまで、いくつかの貫通穴を開ける必要があります。これは、直径 15 ～ 20 mm のポベダイトドリルを使用して行うことができます。

ドリルより少し厚い木のプラグを準備し、接着剤（PVA、大工、「モーメント」）で潤滑して穴に追加した後、プラグを打ち込みます。フレームはしっかりと保持されます。

ドアフレームの修理

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スタンフォード大学のコンピュータサイエンスの大学院生である Andy Palan は、次のように述べています。作品の最初の著者の一人。

新しいロボットトレーニングシステムは、デモンストレーション方法とユーザー調査を組み合わせたものです。最初の方法では、人がロボットに何をすべきかを示します。XNUMX 番目の方法では、特定の状況でロボットをどのように動作させたいかという質問に答えます。たとえば、自動運転車の軌道を決定するときです。

デモンストレーションは有益ですが、多くの余分なコンテンツが含まれている可能性があります。一方、嗜好は最大でも XNUMX ビットの情報しかありませんが、はるかに正確であると研究者は指摘しています。これらのアプローチは互いに完全に補完し合い、両方のソースからのデータをインテリジェントに組み合わせることが非常に重要です。

新しい組み合わせシステムは、ロボットに対する動作のデモンストレーションから始まります。これにより、自律型ロボットは多くの情報を得ることができ、デモンストレーションのどの部分が重要かを判断するのに苦労することがよくあります。また、人は常にロボットが自分と同じように振る舞うことを望んでいるわけではありません。そのため、以前の研究では、人々は自動運転車が自分よりも積極的に運転しないことを望んでいることが示されています。

この実験では、80% の人が組み合わせた方法をより積極的に使用することを示しました。しかし、困難もありました。これらの人々は、ロボットが尋ねた質問を常に理解できるとは限らなかったと報告しました。同じように見える、またはタスクに関係のない XNUMX つのシナリオから選択するように求められることもありました。これは、好みに基づく学習でよくある問題です。研究者は、より迅速な応答時間も提供する、より単純な調査でこの欠点に対処したいと考えています。

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