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使用认知能力增强机器人技术
Bowen University fatoyejoseph@gmail.com摘要在追求更有效和适应能力的机器人时，认知机器人的蓬勃发展领域已经出现了以类似人类的认知功能为机器注入机器。 本文深入研究了认知机器人技术的重要性，并为赋予具有先进认知能力的机器人的能力绘制了一门课程。 本文从当前的认知体系结构研究中汲取灵感，强调了精致感知，语言处理，复杂的决策，情商和认知协同作用的重要性。 通过将这些认知功能集成到机器人系统中，目标是使机器人在动态环境中智能操作，与人类无缝地合作，并熟练处理各种任务。 提出的增强功能标志着开发更具用途和有能力的智能机器人的重要步伐。Bowen University fatoyejoseph@gmail.com摘要在追求更有效和适应能力的机器人时，认知机器人的蓬勃发展领域已经出现了以类似人类的认知功能为机器注入机器。本文深入研究了认知机器人技术的重要性，并为赋予具有先进认知能力的机器人的能力绘制了一门课程。本文从当前的认知体系结构研究中汲取灵感，强调了精致感知，语言处理，复杂的决策，情商和认知协同作用的重要性。通过将这些认知功能集成到机器人系统中，目标是使机器人在动态环境中智能操作，与人类无缝地合作，并熟练处理各种任务。提出的增强功能标志着开发更具用途和有能力的智能机器人的重要步伐。
75周年重力法的历史发展...
重力法是第一个用于石油和天然气勘探的地球物理技术。尽管被地震学所取代，但它仍然是许多勘探领域的一个重要的、有时是关键的制约因素。在石油勘探中，重力法特别适用于盐区、逆冲断层和山麓带、未勘探的盆地以及位于高速区下方的感兴趣目标。重力法经常用于采矿应用，以绘制地下地质图并直接计算一些块状硫化物矿体的矿石储量。在浅层目标的专门调查中，重力技术的使用也有所增加。在过去的 25 年里，重力仪经历了持续的改进，特别是在其在动态环境中运行的能力方面。这和
电子商务繁荣及其对欧洲供应链的影响
电子商务的快速增长彻底改变了欧洲的零售格局，从而极大地影响了传统的供应链网络。本文探讨了电子商务繁荣对欧洲供应链的影响，从而确定了企业在适应不断变化的市场动态方面面临的挑战。它深入研究了电子商务激增背后的关键驱动因素，消费者行为的变化以及供应链策略所需的更改。该研究还介绍了欧洲公司在电子商务时代实施的成功适应策略的案例示例。通过分析这些趋势和案例研究，本文提供了有关电子商务在欧洲供应链中的变革潜力的见解，并为寻求在这种动态环境中保持竞争力的公司提供了宝贵的建议。
使用深钢筋的动态迷宫拼图导航
在移动机器人技术中实施深度强化学习是为开发自动移动机器人开发以充分完成任务和运输对象的绝佳解决方案。强化学习通过自我学习和生物学上的合理性继续在机器人应用中表现出令人印象深刻的潜力。尽管取得了进步，但仍在在动态环境中应用这些机器学习技术。本论文探讨了使用图像作为输入的深Q-Networks（DQN）的性能，用于动态迷宫难题中的移动机器人导航，并旨在为模拟和现实生活中的机器人系统的深入强化学习应用程序的进步做出贡献。此项目是在基于硬件的系统中实现的一步。
创新俱乐部活动2报道-IDEATHON-SMART...
事实证明，Ideathon 为参赛学生带来了一次变革性体验，为他们提供了宝贵的成长、学习和交流机会。在整个活动期间，学生们沉浸在一个鼓励合作和创新的动态环境中。他们有机会与来自不同领域的学生一起工作，获得超越传统课堂学习范围的见解和观点。这加深了他们对城市发展复杂性的理解。它使他们能够创造性地思考、有效地合作，并为智能和可持续城市解决方案的进步做出有意义的贡献。随着他们继续他们的学术和职业旅程，在 Ideathon 期间学到的经验教训和建立的联系无疑将继续以深远的方式影响他们的生活。
计算机科学中的BSchon（12244001）
该模块着重于两个计算智能范例，即进化计算和群智能。在进化计算范式中，将研究达尔文进化的算法模型，包括遗传算法，遗传编程，进化策略，进化编程，差异进化，文化算法和共同进化。将在自然界中发现的社会生物的群体智能范围算法模型中进行研究，包括蚂蚁算法和粒子群优化。这些算法将主要在复杂的优化问题的背景下进行研究，包括多目标优化，动态环境，约束和查找多个解决方案。假定的先验知识包括良好的编程技能和微积分中的本科模块。
通过隐基因遗传算法优化多航天器地月空间领域感知系统
本文提出了一种优化问题公式，以通过多航天器监测解决地月空间域感知 (SDA) 的挑战。由于关注点范围广以及动态环境丰富，传统的地球架构设计方法难以满足地月 SDA 的设计要求；因此，越来越需要在地月轨道上部署多航天器系统以实现 SDA。基于多航天器的地月 SDA 架构的设计会产生一个复杂的多目标优化问题，其中必须同时考虑航天器数量、可观测性和轨道稳定性等参数。通过使用多目标隐基因遗传算法，本研究探索了与地月 SDA 问题相关的整个设计空间。演示案例研究表明，我们的方法可以提供针对成本和效率进行优化的架构。
![arXiv:2112.14480v1 [cs.AI] 2021 年 12 月 29 日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\76e1731f517ae8b8ca33352fd3f1435faeaee1a5.png)
arXiv:2112.14480v1 [cs.AI] 2021 年 12 月 29 日
摘要：人工智能的蓬勃发展促使人们建议人工智能技术应该“以人为本”。然而，对于以人为本的人工智能（简称 HCAI）的含义，并没有明确的定义。本文旨在通过解决 HCAI 的一些基础方面来改善这种情况。为此，我们引入了术语 HCAI 代理，指任何配备人工智能组件并与人类交互和/或协作的物理或软件计算代理。本文确定了参与 HCAI 代理的五个主要概念组件：观察、要求、行动、解释和模型。我们将 HCAI 代理的概念及其组件和功能视为弥合以人为本的人工智能技术和非技术讨论的一种方式。在本文中，我们将重点分析由单个代理在人类存在的动态环境中运行的场景。