老龄化社会的需求提出了在日常情况下机器人支持人类的希望。对于这些辅助机器人,与用户自然通信的功能能力至关重要。但是,当前对话系统中使用的最先进技术远远不令人满意。对于使用这些技术的机器人选择适当的动作,例如朝橱柜移动或在听到命令“带给我杯子”时,这不是一件容易的事。房屋内部可以有许多候选杯子,并且需要将其移交给用户的特定杯子根据情况而不同。例如,它可能与准备一顿饭菜或被清除的一顿饭有关。出于实际原因,服务机器人采用的大多数对话管理机构是言语(用户的话语)和非语言(例如,视觉,运动和背景)的信息。使用这些机制,当机器人处理发音时,情况和以前的经历都没有考虑到,因此它可能会执行用户没有想象的动议。在这项研究中,当机器人由于识别误差而执行不良运动时,我们将“运动失败”定义为发生的。这项研究的目的是减少失败的风险。专注于语言理解与运动之间的关系,我们不处理成功识别用户命令的情况,但执行的运动最终导致了不良的结论。考虑一个机器人成功识别命令“选择对象”的情况,但是机器人在尝试捡起时未能掌握指定的对象。
摘要:我们表明,通过扩展主动推理框架,可以在目的论框架中制定目标导向的行动规划和生成。所提出的模型建立在变分递归神经网络模型上,具有三个基本特征。这些特征是:(1)可以为静态感官状态(例如要达到的目标图像)和动态过程(例如围绕物体移动)指定目标;(2)该模型不仅可以生成目标导向的行动计划,还可以通过感官观察来理解目标;(3)该模型根据从过去的感官观察推断出的当前状态的最佳估计,为给定目标生成未来的行动计划。通过在模拟移动代理以及执行对象操作的真实人形机器人上进行实验来评估所提出的模型。
摘要:由于食物的复杂状态和多样化的物理特性,有效地挖出食品对当前机器人系统构成了重大挑战。为了应对这一挑战,我们相信将食品编码为有意义的有效食品的重要性。然而,食品的独特特性,包括可变形,脆弱性,流动性或粒度,对现有表示构成了重大挑战。在本文中,我们以隐式方式提出了积极感知来学习有意义的食物代表的潜力。为此,我们提出了Scone,这是一个食品搜索机器人学习框架,利用从积极的掌握中获得的表示形式来促进食品可铲政策学习。Scone包括两个Crucial编码组件:交互式编码器和状态检索模式。通过编码过程,Scone能够捕获食品的特性和重要的状态特征。在我们的现实世界中的实验中,Scone在三种不同的难度水平上使用6种以前看不见的食品时,成功率具有71%的成功率,超过了最先进的方法。这种增强的性能强调了Scone的稳定性,因为所有食品始终达到超过50%的任务成功率。此外,Scone可容纳各种初始状态的令人印象深刻的能力使其能够精确评估食物的当前状况,从而导致了令人信服的成功率。有关更多信息,请访问我们的网站。
全球大流行很可能是通过人畜共患病传播到人类的,其中呼吸道病毒感染与粘膜系统相关的气道。在已知的大流行中,五个是由包括当前正在进行的冠状病毒2019(Covid-19)在内的呼吸道病毒引发的。在疫苗开发和治疗剂中的惊人进步有助于改善传染剂的死亡率和发病率。然而,生物体复制和病毒通过粘膜组织传播,不能由肠胃外疫苗直接控制。需要一种新型的缓解策略,以引起强大的粘膜保护并广泛中和活动以阻碍病毒进入机制并抑制传播。本综述着重于口腔粘膜,这是病毒传播的关键部位,也是引起无菌免疫力的有希望的靶标。除了审查人畜共患病毒病毒和口腔粘膜组织发起的历史大流传学外,我们还讨论了口服免疫反应的独特特征。我们解决了与开发新型治疗剂有关以在粘膜水平引起保护性免疫的障碍和新的前景,以最终控制传播。
5.1。被动系统被动系统是用于建筑物中太阳能和风能的最古老系统。在这些系统中,重要的是优化太阳辐射的影响(Özdemir,2005年)。通过被动太阳系提供加热,冷却,通风和照明;通过被动风系统冷却和通风。被动太阳系应用可以用作冬季,自然通风和夏季冷却的热量增加。被动系统是通过计划阶段的计划决策和材料实现的。在这些系统中,通过使用一个或多个变速箱,运输和辐射路径收集,存储并分布到建筑物的墙壁,窗户和屋顶组件的太阳光线(Gültekin和Demircan,2017年)。
抽出时间从忙碌的日程中为我们提供了很多帮助,支持和指导我们在项目的各个方面都努力工作。她的观点一直是公平的,在鼓励和建设性批评之间取得了完美的平衡。她的建设性技巧和建议有助于我们的项目。