如何在AutoClaw上调用科研Skill？Windows如何更新Skill？

AMiner 有自己的Skill了

AMiner平台（https://www.aminer.cn）由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数

自监督学习本质上是一种无监督学习的方法，通常会设置一个“Pretext tasks”，根据数据的一些特点，构造Pesdeo Labels来训练网络模型。通过自监督得到的模型，可以作为其他学习任务的预训练模型，为其提供更好的训练初始区域。以下论文供大家参考学习：1.Self-Supervised Visual Feature Learning With Deep Neural Networks: A

3D人体姿态估计是根据给定的人的图像，产生对应图像具有3D立体空间感的姿态的任务。该任务明显比二维姿态估计更困难，在过去的几年里，该领域有很多令人兴奋的发展。该论文集共收录129篇论文，最高引用数是992，来自马克斯普朗克信息学研究所的Gerard Pons-Moll在该领域发表了7篇论文，在所有学者中最多。论文集地址：https://www.aminer.cn/topic/5fdb351e92c

弱监督学习（Weakly Supervised Learning），介于有监督和无监督之间的一种学习方式。本论文集收集了通过弱监督学习方法实现的语义分割、图像分割的相关论文。该论文集共收录86篇论文，最高引用数是367，来自悉尼科技大学的魏云超在该领域发表了6篇论文，在所有学者中最多。论文集地址：https://www.aminer.cn/topic/5fd9e25192c7f9be21a1568

关于周刊强化学习作为人工智能领域研究热点之一，其研究进展与成果也引发了众多关注。并且诸多研究成果发表于CORL 2021学术会议中，为帮助研究与工程人员了解该领域的相关进展和资讯，智源社区结合领域内容，撰写为第24期《强化学习周刊》。本期周刊整理了CORL 2021中强化学习领域相关的最新论文推荐和新工具等，以飨诸位。本期贡献者：李明、刘青、小胖、陈元论文推荐强化学习近年来取得了令人瞩目的成就，其

AMiner平台（https://www.aminer.cn）由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数

作者：Maximilian Seitzer,Max Horn,Andrii Zadaianchuk,Dominik Zietlow,Tianjun Xiao,Carl-Johann Simon-Gabriel,Tong He,Zheng Zhang,Bernhard Schölkopf,Thomas Brox,Francesco Locatello。AI综述（大模型驱动）：基于相似性和不相似性度量

NeurIPS终于放榜，提交数再次创新高，与去年相比增加了38%，共计达到9454篇，总接收1900篇，其中谷歌以169篇傲视群雄，清华大学63篇，南京大学周志华教授团队3篇。论文接收率20.09%较去年有所下降，其中论文主题占比和结构图如下：算法（29%）深度学习（19%）强化学习（9%）作者：《DeepRL-Lab》 & 《AMiner.cn》联合发布来源：https://neurip