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3p-llm：使用大语言模型进行自主机器人导航
摘要 - 可以用大语言模型（LLM）编码世俗的语义知识。此类信息可能对想要执行自然语言陈述的高级，时间扩展的命令的机器人有很大的帮助。但是，语言模型缺乏现实世界的经验是一个关键限制，它使其在特定实施例内使用它们进行决策具有挑战性。本研究评估了使用LLM（Openai的GPT-3.5-Turbo Chatbot）进行机器人路径计划的可行性。传统方法管理复杂环境和制定可信赖的计划以改变环境条件的不足是研究的推动力。由于LLM具有复杂的自然语言处理能力，可提供有效和适应性的路径计划算法的能力，非常准确和少数拍摄的学习能力，GPT-3.5-Turbo非常适合机器人技术中的路径规划。在众多模拟场景中，该研究将GPT-3.5-Turbo的性能与最先进的路径计划者的性能进行了比较，例如快速探索随机树（RRT）和A*。我们观察到GPT-3.5-Turbo能够为机器人提供实时路径计划反馈并胜过其对应方。本文为机器人系统的LLM驱动路径计划建立了基础。
在自主机器人中计划和推理的认知体系结构中集成大型语言模型
摘要 - 符号推理系统已在认知体系结构中使用，以提供推理和规划能力。但是，定义域和问题已被证明很困难且容易出错。此外，大型语言模型（LLMS）已成为处理自然语言的工具，以处理不同的任务。在本文中，我们建议使用LLM来解决这些问题。以这种方式，本文提出了在ROS 2集成的认知架构Merlin2中用于自动机器人的llms的整体。具体来说，我们介绍了如何利用LLM在Merlin2的审议过程中的推理能力的设计，开发和部署。因此，对基于PDDL的规划师系统的审议系统更新为自然语言规划系统。该建议对定量和定性进行评估，以衡量将LLM纳入认知体系结构的影响。结果表明，经典方法可以实现更好的性能，但是拟议的解决方案通过自然语言提供了增强的互动。
下一代自主机器人代理的人工智能与人工智能
工业/服务机器人的发展趋势是开发能够与人类合作的机器人，以自主、安全和有目的的方式与人类互动。这些是第四次和第五次工业革命（4IR、5IR）的基本要素：关键的创新是采用智能技术，可以开发与人类相似甚至更高级的信息物理系统。普遍的看法是，智能可能由人工智能 (AI) 提供，这一说法更多的是得到媒体报道和商业利益的支持，而不是坚实的科学证据。目前，人工智能的概念相当广泛，涵盖了法学硕士和许多其他东西，没有任何统一的原则，但可以自我激励以在各个领域取得成功。目前对人工智能机器人的看法大多遵循一种纯粹的无形方法，与老式的笛卡尔心身二元论一致，反映在冯·诺依曼计算架构固有的软件和硬件区别中。本立场文件的工作假设是，通往具有认知能力的下一代自主机器人代理的道路需要一种完全受大脑启发的、具身认知方法，该方法避免了身心二元论的陷阱，旨在完全整合身体件和认知件。我们将这种方法命名为人工智能认知 (ACo)，并将其建立在认知神经科学的基础上。它特别关注基于双向人机交互的主动知识获取：实际优势是增强泛化和可解释性。此外，我们认为，受大脑启发的交互网络对于允许人类与人工智能认知代理合作、建立日益增长的个人信任和相互责任水平是必要的：这在当前的人工智能中显然是缺失的，尽管人们正在积极寻求这一点。ACo 方法是一项正在进行的工作，可以利用许多研究线索，其中一些线索早于定义人工智能概念和方法的早期尝试。在本文的其余部分，我们将考虑需要在统一框架中重新审视的一些构建模块：发展机器人技术的原理、具有勘探能力的动作表示方法以及社交互动的关键作用。
自主机器人任务中的异常检测方法
摘要：自2015年以来，机器人系统中关于异常检测的文章有所增加，这反映了其在改善日益UTI-LIE自主机器人的鲁棒性和可靠性方面的重要性。本评论论文研究了有关自动机器人任务（ARM）中异常检测的文献。它揭示了对故障检测的异常和并置的不同观点。达成共识，我们推断出对异常的统一理解，这些异常封装了其在武器中观察到的各种特征，并根据其基本特征对空间，时间和时空元素进行异常分类。此外，本文讨论了拟议的统一理解和分类在武器中的含义，并提供了未来的方向。我们设想了一项围绕一词异常使用的研究，其检测方法可能有助于并加速用于武器的通用异常检测系统的研究和开发。
主机ZCCHC3通过双重机制阻止了HIV-1感染和生产
总结大多数哺乳动物细胞通过表达激活免疫系统的各种限制因子和传感器来防止病毒感染和增殖。已经鉴定出抑制人类免疫缺陷病毒1型（HIV-1）的几种宿主限制因子，但大多数人都被病毒蛋白拮抗。在这里，我们以CCHC型锌 - 纤维纤维蛋白3（ZCCHC3）为抑制HIV-1和其他逆转录病毒的产生的新型HIV-1限制性FACER，但似乎并未被病毒蛋白直接拮抗。它通过通过锌 - 纤维基序与GAG Nucleocapsid（GAGNC）结合起作用，该基序抑制了病毒基因组募集并导致基因组较高的病毒体产生。ZCCHC3还通过中间折叠结构域与病毒基因组上的长时间重复结合，将病毒基因组隔离为P体，从而导致病毒复制和产生减少。这种独特的双作用抗病毒机制构成了ZCCHC3的上调，这是一种新型的潜在治疗策略。
组合客户主机多重强加固学习，用于移动边缘计算中的任务卸载
深度强化学习（DRL）在任务卸载问题方面越来越受欢迎，因为它可以适应动态变化并最大程度地减少在线计算复杂性。但是，在用户设备（UDS）和移动边缘计算（MEC）服务器上的各种类型的连续和离散资源约束对高效的基于DRL的任务下载策略的设计构成了挑战。假设服务器上有足够的存储资源，则基于DRL的任务折扣算法重点关注UDS的约束。此外，现有的基于多种DRL（MADRL）的任务攻击算法是同质代理，并将同质的约束视为其奖励功能的惩罚。在这项工作中，我们提出了一种新颖的组合客户端MADRL（CCM_MADRL）算法，用于在移动边缘compoting中进行任务卸载（CCM_MADRL_MEC），允许UDS决定其重新源要求，并根据UDS的要求做出组合决策。ccm_madrl_mec是任务卸载的第一种MADRL方法，即除了UDS的限制外，考虑服务器存储的ca- partical。通过利用组合动作选择，CCM_MADRL_MEC显示出优于现有基准和启发式算法的优越性收敛性。
在城市环境中缓解灾难的自主机器人系统
在当前一代中，一代和应急管理的交集为应对城市环境中的螺丝钉带来的挑战提供了极大的机会。自给自足的机器人系统站在这一变革性浪潮的先锋范围内，预示了灾难缓解技术的全新破产。本文深入研究了这些结构的改进和部署，旨在自主浏览，检查和答复各种灾难，包括地震，火灾和洪水组成，这些场景可以在人口稠密的城市地区特别危险。在灾难反应框架中整合自主机器人技术的紧迫性是通过不断升级的城市灾难的频率和深度来强调的，这是通过使用因素以及气候替代，城市化和基础设施复杂性来推动的。在灾难缓解工作中使用机器人技术的起源可以追溯到早期努力，以通过机械同行来增强人类技能。但是，独立技术的到来已大大提高了这些结构的能力。与他们的手册或远程操作的前辈不同，自我依赖的机器人可以通过直接的人干预来履行职责，这取决于替代复杂的算法和传感器，以在实际时间进行导航和做出决定。在灾难情况下，这种自主权尤为重要，在这种情况下，这是本质上的，并且人类响应者可能会在不安全的条件下受到阻碍。
ENPM 701 - 自主机器人技术：春季2024年教学大纲
课程描述这是一门手工课程，探讨了机器人自主权的原则。学生将探索自主机器人建模和控制，感知，本地化和大满贯，计划和决策的理论，算法和实施方面。这些技术将通过使用课程材料，基于地面的移动机器人和Python完成一个学期的实践项目来应用。每个学生都必须在本学期构建和测试自己的机器人。学生将在大多数讲座中进行动手练习，以更深入地了解这些选择这些技术如何应用于现实世界的机器人环境。必需的技术
对话是命令：通过自然语言与现实世界自主机器人进行互动
近年来，自主代理商在现实世界中的环境（例如我们的房屋，办公室和公共场所）中飙升。但是，自然的人类机器人互动仍然是一个关键挑战。在本文中，我们介绍了一种方法，该方法可以协同利用大语言模型（LLMS）和多模式视觉语言模型（VLMS）的功能，使人能够通过对话通过对话与自主机器人进行互动。我们利用LLM从人类中解码高级自然语言指令，并将其抽象成精确的机器人可操作的命令或查询。此外，我们利用VLMS对机器人任务环境提供了视觉和语义的理解。我们的结果99。13％的命令识别和97。96％的命令执行成功表明，我们的方法可以增强现实世界中的人类机器人相互作用。本文的视频演示可以在https://osf.io/wzyf6上找到，并且代码可在我们的存储库1中找到。
摘要。 Siahaan P，Mangais RER，Kolondam B，Tangapo A，Mambu S. 2023。与East Dumog的各种主机隔离
摘要。Siahaan P，Mangais RER，Kolondam B，Tangapo A，Mambu S.2023。metarhizium sp。的遗传多样性。与印度尼西亚北苏拉威西东杜莫加的各种寄主分离。生物多样性24：6888-6896。metarhizium tungus是一种已知杀死许多害虫的昆虫病作用真菌。这意味着metarhizium sp。在生态系统中具有重要的生态作用，尤其是在控制昆虫种群和回收养分方面。研究元族种类的遗传多样性及其与昆虫宿主的关系提供了对害虫管理和研究其分类法的见解。这项研究旨在通过检查其各自的宿主类型来研究metarhizium真菌之间的遗传变异性，该类型可以用作分类学研究，种质保护工作和PEST Management的基本数据。探索结果表明，三种昆虫物种被Metarhizium sp真菌，即Scotinophara coarctata，Nilaparvata Lugens和Recilia recilia tosalis感染。系统发育分析的结果表明，与来自Genbank的四个可比较的牛hiasopliae分离株在同一组中，相似性水平为100％，而lugens和R. redorsalis隔离株与四个metarhizium huainamdanmdanmdanmdanmdanmdanmdanmdanmdanmdanmdanmdanmdangense sellige sellimes sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sally群。99％和三个分离株的表示相似性98％。分子分析证实，从颈链链球菌分离的元族是弧菌菌种，而从lugens和R. dorsalis分离的元则是m。真菌。Huainamdangense物种。已证明宿主昆虫的差异可以为metarhizium sp提供遗传变异。