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解锁 AI 驱动的协作的未来
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表演性人-ML协作的动态模型
机器学习（ML）模型越来越多地用于各种应用程序，从电子商务的推荐系统到医疗保健的诊断预测。在本文中，我们提出了一个新颖的动态框架，用于思考ML模型在表现性的人类ML协作系统中的部署。在我们的框架中，ML建议的引入更改了人类决策的数据生成过程，这只是代理地面真理，然后将其用于培训模型的未来版本。我们表明，这种动态过程原则上可以收敛到不同的稳定点，即ML模型和人+ML系统具有相同的性能。相对于实际地面真理，这些稳定点中的一些是最佳的。我们对1,408名参与者进行了经验用户研究，以展示此过程。在研究中，人类在机器学习预测的帮助下解决了背包问题的实例。这是一个理想的环境，因为我们可以看到ML模型如何学会模仿人类的决策以及该学习过程如何收敛到稳定点。我们发现，对于许多ML性能，人类可以改善ML预测，以动态达到最大背包值的92％的平衡性能。我们还发现，如果人类合理地遵循ML建议，平衡性能可能会更高。最后，我们测试货币激励措施是否可以提高人类决策的质量，但我们找不到任何积极的影响。我们的结果对在人类决策可能偏离无可争议的基础真理的情况下部署ML模型具有实际意义。
通过偏好学习和人体工程学增强了人类 - 肉体协作的框架
行业5.0旨在优先考虑人类运营商，专注于他们的福祉和能力，同时进行人类和机器人之间的合作，以提高效率和生产力。协作机器人的整合必须确保人类运营商的健康和福祉。的确，本文解决了以人类机器人协作（HRC）方案中基于偏好的优化算法提出以人体工程学评估来提高基于偏好的优化算法的必要性，以改善工作条件。HRC应用程序包括在对象处理任务期间优化协作机器人最终效果。以下方法（AMPL-RULA）利用了一种主动的多首选项学习（AMPL）算法，这是一种基于偏好的优化方法，在其中要求用户通过在几个候选人之间表达成对的偏好来迭代提供定性反馈。要解决身体健康，符合人体工程学的性能指数，快速上肢评估（RULA）与用户的成对偏好相结合，以便可以计算最佳设置。实验测试以验证该方法，涉及机器人执行的对象处理过程中的协作组装。结果表明，所提出的方法可以在简化协作任务时改善操作员的物理工作量。
基于建筑负荷灵活性和集群协作的建筑脱碳
建筑行业脱碳对全球可持续发展至关重要，因为该行业约占全球碳排放的40%，并且每年以2%至3%的速度持续增长[1]。随着时间的推移，通过提高设备效率、建筑围护结构性能和利用可持续资源等技术，已经取得了重大的节能里程碑。随着能源消费转型转向低碳解决方案，可再生能源利用率增加，最大限度地利用可再生能源是减少建筑碳排放的关键。然而，风能和光伏发电具有很强的波动性和间歇性。大量证据支持这样的观点，即随着可再生能源成为主导，足够的灵活性是必要的；否则，它可能会使能源使用的综合成本增加四倍，甚至引发能源不安全[2]。因此，建筑行业通过建筑负荷灵活性和集群协作来适应不稳定的能源供应，推动了建筑脱碳的进一步发展。根据国际能源署（IEA）附件 67 项目 [3]，建筑能源灵活性的概念是指根据当地气候条件、用户需求和能源网络要求管理其需求和发电的能力。根据这个定义，很明显，建筑物中的几乎所有电器都可以通过储能、频率调制、人为调节和延迟启动进行不同程度的负荷调整。此外，同样重要的是要注意，不直接消耗电力的建筑组件仍然会影响能源消耗并创造能源灵活性 [4]，例如建筑围护结构、外部遮阳和窗帘。建筑的能源灵活性可以在正在进行的能源转型中发挥关键作用，并在未来的能源系统中具有巨大的短期监管价值 [5]。这几乎是使实际能源生产和消耗相匹配的最经济有效的方法[6]。合理利用灵活建筑负荷，与电力系统实现良性互动，可在2030年前每年减少8000万吨二氧化碳排放[7]。图1总结了建筑能源灵活性的调控模式、来源和评价指标。
网格计算：释放协作的大数据和计算算法应用程序
OVHCloud US是Ovhcloud的子公司，Ovhcloud是全球参与者和欧洲领先的云提供商，在四大洲的43个数据中心内运营了40万台服务器。已有20多年了，该公司一直依靠一个集成模型，该模型可以完全控制其价值链，从其服务器的设计到其数据中心的构建和管理，包括其光纤网络的编排。这种独特的方法使其能够独立涵盖160万客户在140多个国家 /地区的所有用途。OVHCloud现在，将绩效，价格可预测性和对数据的总权结合起来，以支持其完全自由的增长。
利用人体舒适度指数改善人机协作的生理计算系统
推荐引用 推荐引用 Savur, Celal，“一种利用人体舒适度指数改善人机协作的生理计算系统”（2022 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
基于多个隔离器协作的基于交付设备的交付设备的血管内干预机器人
摘要 - 心脏脑血管疾病是一种重要的疾病，可以直接威胁生命和健康。血管干预手术目前是主流治疗方法。这种手术要求医生长时间暴露于辐射，并受到广泛的身体损害。回应，国内外研究人员开始开发血管内干预手术机器人。尽管机器人具有特定的其他功能，但仍处于研发阶段。它必须不断提高性能，可靠性和功能，然后才能用于介入手术。因此，为了进一步降低医生的学习和培训成本，优化手术的操作步骤并提高了交付准确性，我们开发了一种基于多个隔离器协作的基于送达设备的内血管内干预机器人。第三方类型测试证实了机器人的可行性和整体性能满足手术的需求（平均线性精度小于0.1 mm）。体内实验证明了对医生的辐射暴露的功效，安全性和降低（接近98.68％）。
朝着反思和协作的实践
尽管在全球高等教育机构内的定量研究能力发展方面取得了重大进展，但越来越多的证据表明，与采用这种研究方法有关的员工和学生之间担心和焦虑。评估在定量研究人员社区内建立机构能力的挑战和挑战，作者（也是教师）使用反思性期刊来解开我们作为机构/大学环境中教育工作者的经验。为了捕捉我们的教学过程和参与的质细微差别，作者对与定量研究中建立机构能力有关的关键问题进行了个人思考，与包容/排斥相关的实验以及解决我们社区中提出差距所需的策略。进行了协作分析，以告知关键主题的研究。相关的发现指出，在建立和管理能力以促进教学策略的持续调整/改进时，需要教育工作者保持正念和负责，并使用更灵活的交付方式，以进行跨学科干预措施。
朝着人类机器人协作的概念安全计划框架
摘要在人类机器人协作（HRC）中，机器人在共享环境中与人的身体互动，而没有传统机器人系统中使用的典型障碍或保护笼，因此，必须将安全措施视为组装序列计划（ASP）的重要组成部分。在HRC中，此过程是复杂且耗时的，尤其是在确保没有安全危害的情况下。本文报告了第一个结果，其中显示了如何将人类机器人ASP安全性分析过程进行半自动化过程的概念。我们的概念集成了基于变压器的自然语言处理NLP模型，以自动产生有关潜在安全危害的建议，它们对每个组装步骤的原因和后果。人类安全专家审查了预先填充的信息，并通过仪表板结合了补充安全考虑。初步结果表明，专家在制定安全措施方面的手动努力大大减少。