XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System具身
具象虚拟地理：身体、空间和数字环境之间的联系
Evans, L. (2018)。虚拟现实的重新出现。劳特利奇。Farman, J.(2020)。移动界面理论：具身空间和定位媒体。劳特利奇。Featherstone, M.，& Burrows, R. (1996)。网络空间/赛博体/赛博朋克：技术具身文化。SAGE。Fox, J.、Bailenson, J. N.，& Tricase, L. (2013)。性化虚拟自我的具身化：普罗透斯效应和经验
RoboTHOR：一个开放的仿真到现实具象人工智能平台
视觉识别生态系统（例如 ImageNet、Pascal、COCO）在现代计算机视觉的发展中发挥了不可否认的作用。我们认为，在这些生态系统出现之前，交互式和具身视觉 AI 已经达到了与视觉识别类似的发展阶段。最近，各种合成环境已被引入以促进具身 AI 的研究。尽管取得了这些进展，但在模拟中训练的模型如何很好地推广到现实这个关键问题仍然基本上没有答案。为模拟到现实的具身 AI 创建一个可比的生态系统提出了许多挑战：（1）问题固有的交互性，（2）现实世界和模拟世界之间需要紧密结合，（3）复制可重复实验的物理条件的难度，（4）以及相关成本。在本文中，我们引入了 R OBO THOR 来使交互式和具身视觉 AI 的研究民主化。 R OBO THOR 提供模拟环境框架
具身认知和情商。简短讨论 David Tomasi，DSc HC，PhD，EdD-PhD，MA，MCS，AAT 1
摘要 这篇简短的文章考察了在更广泛的具身认知背景下，神经科学和哲学理解情绪和认知过程的基本参数。更详细地说，讨论遵循一系列研究领域，通过回答基本问题来构建，即：A）身心二元论对日常生活的影响，B）情商视角下的可能首选视角（PPP），C）模拟理论与理论理论 D）神经心理学配对缺陷与生理研究 E）社交距离对识别和理解情绪能力的影响 F）结论 关键词：神经科学、哲学、心理学、精神病学、心理治疗、情绪、认知、感知 通讯作者 David Tomasi，佛蒙特州立学院/佛蒙特社区学院（CCV），美国佛蒙特州威努斯基。电子邮件：david.tomasi@ccv.edu
![arXiv:2404.03325v2 [cs.RO] 2024 年 9 月 12 日](/simg/5\59c444c99e7e2701f7d7ca4bf915a43724400da7.webp)
arXiv:2404.03325v2 [cs.RO] 2024 年 9 月 12 日
摘要 — 机器人技术一直是提高人类生产力不可或缺的一部分，因为它们一直在帮助人类以快速、准确和高效的方式完成各种复杂且密集的任务。因此，机器人技术已被部署到从个人到工业用例的广泛应用中。然而，当前的机器人技术及其计算范式仍然缺乏具身智能，无法有效地与操作环境交互、以正确/预期的动作做出反应并适应环境的变化。为此，使用脉冲神经网络 (SNN) 的神经形态计算的最新进展已经证明了通过模仿生物大脑工作方式的生物可信计算范式（称为“神经形态人工智能 (AI)”）实现机器人具身智能的潜力。然而，基于神经形态人工智能的机器人领域仍处于早期阶段，因此其开发和部署用于解决现实问题在准确性、适应性、效率、可靠性和安全性等不同设计方面面临新的挑战。为了应对这些挑战，本文将讨论如何从以下几个角度为机器人系统实现具身神经形态人工智能：（P1）基于有效学习规则、训练机制和适应性的具身智能；（P2）节能神经形态计算的跨层优化；（P3）具有代表性和公平性的基准；（P4）低成本可靠性和安全性增强；（P5）神经形态计算的安全性和隐私性；（P6）节能和稳健的神经形态机器人的协同发展。此外，本文还确定了研究挑战和机遇，并阐述了我们对未来机器人具身神经形态人工智能研究发展的愿景。
通过具体化实现远程操作增强
远程机器人技术旨在将人类的操作技能和灵巧性在任意距离和任意规模上转移到远程工作场所。透明的远程机器人系统可以实现自然而直观的交互。我们假设机器人系统的具身化（包括三个子组件：所有权、代理和自我定位）可实现最佳的感知透明度并提高任务性能。但是，这尚未得到直接研究。我们根据四个前提进行推理，并从文献中提出支持每个前提的发现：（1）大脑可以具身化非身体物体（例如，机器人手），（2）具身化可以通过介导的感觉运动交互来引发，（3）具身化对机器人系统和操作员身体之间的不一致具有鲁棒性，以及（4）具身化与灵巧的任务性能呈正相关。我们使用预测编码理论作为框架来解释和讨论文献中报告的结果。先前的大量研究表明，通过介导的感觉运动交互，可以在各种虚拟和真实的体外物体（包括假肢、化身和机器人）上诱导化身。此外，非人类形态也可以实现化身，包括细长的手臂和尾巴。根据预测编码理论，没有任何一种感觉方式对于建立所有权至关重要，多感官信号的差异不一定会导致化身的丧失。然而，多感官同步或视觉相似性方面的巨大差异可能会阻碍化身的发生。文献对化身和（灵巧的）任务表现之间的联系提供了较少的广泛支持。然而，用假手收集的数据确实表明了正相关性。我们得出结论，所有四个前提都得到了文献中的直接或间接证据的支持，这表明远程操纵器的化身可能会提高遥控机器人的灵巧表现。这值得进一步对遥控机器人中的化身进行实施测试。我们制定了第一套在远程机器人技术中应用具体化的指导方针，并确定了一些重要的研究课题。
Dima 实验室：路易体痴呆和帕金森病症状
Embodied Labs 很高兴发布我们的下一个具身体验：“Dima 实验室：路易体痴呆和帕金森病”。这个实验室允许学习具身化一位名叫 Dima（发音为“DEE-mah”）的黎巴嫩裔美国女性，她开始出现路易体痴呆 (DLB) 引起的症状。DLB 是一种综合性疾病，包括更常见的帕金森病 (PD) 和路易体痴呆 (LBD)——影响着数百万美国人和世界各地的人们，导致身体力矩、运动控制、个性、睡眠习惯和认知能力发生变化，以及许多其他症状。
直升机索具 - Lift-It
重型加固不锈钢套管提供光滑的接触面，是 3/8 英寸至 1 英寸绳索直径的标准配置。对于 1-1/4 英寸及更大的绳索直径，套管为钢结构并具有锌涂层以防腐蚀。Lift-It® 套管具有焊接固定环，有助于防止扭曲和意外绳索脱落，而光滑的套管表面则增加了延绳钓的使用寿命。每个套管都在非关键区域刻有绳索直径和长度以及唯一序列号，以便于记录、追溯和轻松识别。我们提供各种标准顶部和底部连接，以及提供定制配件的能力，例如我们的 HYDRO/AIR 套管，可容纳软管连接。
“我做得更好”：通过脑机接口检查虚拟现实中的具身化对二元运动想象任务中的主体感的影响
基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 已被提议作为一种中风康复手段，它与虚拟现实相结合，可以将基于游戏的互动引入康复中。然而，MI-BCI 的控制可能难以获得，用户可能会面临糟糕的表现，这会让他们感到沮丧，并可能影响他们使用该技术的积极性。通过增加用户对系统的代理感，可以减少积极性的下降。本研究的目的是了解虚拟现实中描绘的手的化身（所有权）是否可以增强代理感，从而减少 MI-BCI 任务中的挫败感。22 名健康参与者参加了一项受试者内研究，在两种不同的化身体验中比较了他们的代理感：1) 化身手（与身体），或 2) 抽象块。两种表征都以相似的运动闭合以实现空间一致性，并因此弹出气球。手/块通过在线 MI-BCI 控制。每种情况都包括 30 次 MI 激活化身手/块的试验。在每种情况之后，一份问卷调查了参与者的自主感、所有权和挫败感。之后，进行了一次半结构化访谈，参与者详细说明了他们的评分。这两种情况都支持相似水平的 MI-BCI 性能。观察到所有权和自主性之间的显著相关性（r = 0.47，p = 0.001）。正如预期的那样，虚拟手比积木产生更高的所有权。在控制性能时，所有权增加了自主感。总之，基于 BCI 的康复应用程序的设计者可以利用拟人化虚拟形象来对训练过的肢体进行视觉映射，以提高所有权。虽然不能减少挫败感，但只要 BCI 性能足够好，所有权就可以提高感知到的自主性。在未来的研究中，应该在中风患者中验证这些结果，因为他们对自主性和所有权的感知可能与健全用户不同。