Robotic Table Tennis: A Case Study into a High Speed Learning System

We present a deep-dive into a real-world robotic learning system that, in previous work, was shown to be capable of hundreds of table tennis rallies with a human and has the ability to precisely return the ball to desired targets. This system puts together a highly optimized perception subsystem, a high-speed low-latency robot controller, a simulation paradigm that can prevent damage in the real world and also train policies for zero-shot transfer, and automated real world environment resets that enable autonomous training and evaluation on physical robots. We complement a complete system description, including numerous design decisions that are typically not widely disseminated, with a collection of studies that clarify the importance of mitigating various sources of latency, accounting for training and deployment distribution shifts, robustness of the perception system, sensitivity to policy hyper-parameters, and choice of action space. A video demonstrating the components of the system and details of experimental results can be found at https://youtu.be/uFcnWjB42I0.Comment: Published and presented at Robotics: Science and Systems (RSS2023

Kiinalaisten yritysten tekemät kansainväliset yritysostot

Kiinalaisten yritysten kansainvälisten yritysostojen lukumäärä on viimeisen vuosikymmenen aikana kasvanut huomattavasti, ja moni näistä yritysostoista on herättänyt myös kansainvälistä huomiota. Keskustelua on herättänyt ennen kaikkea kiinalaisten yritysten motiivit näissä yritysostoissa. Tässä tutkimuksessa eritellään syitä ja vaikuttimia kiinalaisten yritysten kansainvälisille yritysostoille, ja tarkastellaan sekä kiinalaisten ostajayritysten että yritysostojen kohdeyritysten ominaispiirteitä. Työ on luonteeltaan kirjallisustutkimus. Kiinalaisten yritysten kansainvälisten yritysostojen syitä ja vaikuttimia tutkittaessa käytetään alan viimeisintä tutkimusta sekä kirjallisuutta. Ostaja- ja kohdeyritysten ominaisuuksia tutkittaessa käytetään julkisista lähteistä, kuten YK:n tietolähteistä (UNCTAD) saatavia tilastoja sekä kirjallisuutta. Kiinalaisten ostajayritysten ominaisuuksia tutkittaessa käy ilmi, että rannikkoprovinssit korostuvat muihin provinsseihin nähden suorien ulkomaaninvestointien lähdealueena ja että keskushallinnon merkitys ulkomaaninvestointien lähteenä on vähentynyt. Tutkimuksessa huomataan myös, että valtion omistamien yritysten osuus kansainvälisistä yritysostoista on selvästi suurempi kuin muualla maailmassa keskimäärin. Yritysostojen kohdeyrityksiä tutkittaessa käy ilmi, että suurin osa kiinalaisten yritysten yritysostoista suuntautuu kaivossektorille sekä valmistukseen ja että kohdeyritysten maantieteellinen jakauma on hyvin erilainen länsimaalaisiin yrityksiin verrattuna. Yritysostojen syitä ja vaikuttimia tutkittaessa huomataan, että poliittisilla motiiveilla ja makrotaloudellisilla vaikuttimilla on suuri merkitys kiinalaisten yritysten kansainvälisissä yritysostoissa. Myös kiinalaisten yritysten sisäisissä motiiveissa on merkittäviä eroja länsimaisiin yrityksiin verrattuna. Kiinalaisten yritysten kansainvälisiä yritysostoja ohjaavat luonnonvarojen hankkimisen lisäksi ennen kaikkea tarve hankkia strategisia resursseja ja teknologioita sekä tarve laajentua uusille markkinoille. Tutkimuksessa päätellään, että kiinalaisten yritysten kansainväliset yritysostot tulevat yleistymään jatkossakin. Kiinan valtion merkityksen vähentyessä poliittisten motiivien merkitys tulee vähentymään ja Kiinan talouden kehittyessä kaivosteollisuuden osuus tulee pienentymään kansainvälisissä yritysostoissa

Wikipedia Knowledge Graph with DeepDive

Despite the tremendous amount of information on Wikipedia, only a very small amount is structured. Most of the information is embedded in unstructured text and extracting it is a non trivial challenge. In this paper, we propose a full pipeline built on top of DeepDive to successfully extract meaningful relations from the Wikipedia text corpus. We evaluated the system by extracting company-founders and family relations from the text. As a result, we extracted more than 140,000 distinct relations with an average precision above 90%