XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System协作系统
用户友好的 MES 界面针对 AI 的建议...
摘要。本文旨在研究工业 4.0 场景中的“技术援助”，并使用制造执行系统 (MES) 来满足车间轻松提取信息的需求。我们确定了用户友好型 MES 界面的具体要求，以开发（和测试）技术援助方法，并引入带有预测系统的聊天机器人作为 MES 的接口层。聊天机器人旨在通过协助车间员工并从他们的输入中学习，从而充当智能助手，实现生产协调。我们编写了一个原型聊天机器人作为概念验证，其中新的接口层以自然语言提供与生产相关的实时更新，并为 MES 增加了预测能力。结果表明，与传统搜索技术相比，MES 的聊天机器人界面对车间员工有益，并且可以轻松提取信息。本文为制造信息系统领域做出了贡献，并展示了工厂中的人机协作系统。特别是，本文推荐了如何开发基于 MES 的技术援助系统，以便于检索信息。
人机协作的康复评估临床决策方法
人工智能 (AI) 的进步使其越来越多地适用于以决策支持系统的形式补充专家在各种任务上的决策。例如，基于人工智能的系统可以为治疗师提供有关患者状况的定量分析，以改进康复评估实践。然而，对于这些系统的潜力知之甚少。在本文中，我们介绍了一种基于人工智能的交互式系统的开发和评估，该系统支持与治疗师一起进行康复评估决策。该系统自动识别评估的显著特征，为治疗师生成针对患者的分析，并根据他们的反馈进行调整。在与治疗师的两次评估中，我们发现我们的系统支持治疗师在评估上的一致性明显高于传统的没有分析的系统（平均 F1 分数为 0.66，𝑝 < 0.05）。根据治疗师的反馈进行调整后，我们的系统性能显著提高，平均 F1 分数从 0.8377 提高到 0.9116（𝑝 < 0 . 01）。这项研究探讨了人机协作系统在学习彼此优势的同时支持更准确决策的潜力。
用户友好的 MES 界面：工业 4.0 车间基于 AI 的聊天机器人协助建议
摘要。本文的目的是研究工业 4.0 场景中的“技术援助”，并使用制造执行系统 (MES) 来满足车间轻松提取信息的需求。我们确定了用户友好型 MES 界面的具体要求，以开发（和测试）技术援助方法，并引入带有预测系统的聊天机器人作为 MES 的接口层。聊天机器人旨在通过协助车间员工并从他们的输入中学习来实现生产协调，从而充当智能助手。我们编写了一个原型聊天机器人作为概念验证，其中新的接口层以自然语言提供与生产相关的实时更新，并为 MES 增加了预测能力。结果表明，与传统搜索技术相比，MES 的聊天机器人界面对车间员工有益，并且可以轻松提取信息。本文对制造业信息系统领域做出了贡献，并展示了工厂中的人机协作系统。特别是，本文推荐了开发基于 MES 的技术辅助系统的方式，以便于信息检索。
基于EMG的可变阻抗控制，并保证协作机器人技术的无动度保证
I.机器人技术的演变以及物理人类机器人相互作用（PHRI）的最新进展倾向于朝着机器人机制和控制策略的面向人类方向设计。在此框架中，表征人类操作员的行为成为关注的中心，尤其是在人类机器人协作系统的情况下。即使在确定的环境中运行时，与人类操作员相比，完全自动化的机器人系统在精确，可重复性和负载能力方面表现出更高的性能，许多任务都需要在未预测的事件的情况下进行快速判断和适应的能力。在这种情况下，协作系统旨在结合机器人力量和精度，以及操作员的判断和灵活性。随着协作机器人的开发（称为Cobots），人类机器人的合作已成为在多个应用程序[1]或机器人辅助医疗干预（例如康复机器人）[2] [2] [2] [2]等多个应用领域中至关重要的研究主题。在协作场景中，以最佳方式处理物理接触的问题是一个关键问题。这通常可以通过控制机器人及其环境之间相互作用的合规性来获得，从而导致经典阻抗
VLA模型专家协作，用于双向操纵学习
摘要 - 视觉语言动作（VLA）模型的出现已经引起了机器人的基础模型。尽管这些模型取得了显着改进，但它们在多任务操作中的概括仍然有限。本研究提出了一个VLA模型专家集合框架，该框架利用有限的专家行动来增强VLA模型性能。这种方法相对于手动操作减少了专家工作量，同时提高了VLA模型的可靠性和概括。此外，在协作期间收集的操纵数据可以进一步完善VLA模型，而人类参与者同时提高了他们的技能。这个双向学习循环增强了协作系统的整体性能。各种VLA模型的实验结果证明了所提出的系统在协作操作和学习中的有效性，这是通过跨任务的成功率提高的。此外，使用大脑计算机界面（BCI）验证表明，协作系统通过在操纵过程中涉及VLA模型来提高低速动作系统的效率。这些有希望的结果为在机器人技术基础模型时代推进人类机器人的互动铺平了道路。（项目网站：https：//aoqunjin.github.io/expert-vla/）索引术语 - 人类 - 罗伯特协作；人为因素和人类因素；从演示中学习
人类如何从人工智能获取信息
尽管关于对话代理的设计和使用的研究越来越多，但对话代理仍然难以完全取代人工服务。因此，越来越多的公司采用人机协作系统来提供客户服务。了解人们如何从人机协作对话中获取信息非常重要。虽然现有的工作依赖于自我报告的方法来从用户那里获得定性反馈，但我们在彻底检查了现实世界的客户服务日志后，总结出了人机协作对话中用户消息的分类系统，可以客观地反映用户的信息需求。我们将用户消息分为五类和 15 种特定类型，与三个高级意图相关。两位注释者独立对来自 300 次对话的同一组 1,478 条用户消息进行分类，并达到了中等一致性。我们总结并报告了不同消息类型的特征，并比较了它们在仅有人类、AI 或两者代表的会话中的使用情况。我们的结果表明，不同类型的消息在使用频率、长度和与会话中其他消息的文本相似性方面存在显著差异。此外，在我们的数据集中使用不同消息类型的频率在与不同类型的代表的会话中似乎是一致的。但我们也观察到在与不同代表的会话中，一些特定消息类型存在一些显著差异。我们的结果用于建议人机协作对话系统中一些需要改进的领域和未来的工作。
飞行运营作为网络系统：社会技术...
摘要。本文报告的研究使用系统团队合作事件分析 (EAST) 方法从多个角度（调度、ATC/ATM、维护、装载和驾驶舱）检查航空运营。这些网络是为飞行的五个关键阶段创建的：(i) 机组人员简报，(ii) 飞行前检查和发动机启动 (iii) 滑行和起飞，(iv) 下降和着陆，以及 (v) 滑行、停放和关闭。这些网络是作为“信息审计”生成的，以便了解当前系统内的交互和连接。关键词。航空、网络、STS、EAST 1. 简介航空是一个社会技术的“系统的系统”，涵盖技术、人力和组织方面（Harris 和 Stanton，2010 年）。在这些系统中，存在不同的操作独立性（飞机运营；维护；空中交通管理/管制），并且每个方面都具有管理独立性（它们由独立公司或国家供应商运营）。然而，它们受一套通用的操作原则和国际设计和操作规则的约束。这些操作的固有复杂性很难完全捕捉，因为它们在时间和空间上都是分散的。为了克服分布式认知建模的挑战，斯坦顿和同事们设计了 EAST 方法 (Stanton 等人，2008)。EAST 的基础是这样一个概念：复杂的协作系统可以通过以下方式有意义地理解：
剑桥市中心热网 DPD Stage.pdf
v) 背景 热网能够为城市提供供暖和热水。建筑物中的供暖和热水约占英国温室气体排放量的三分之一。燃气锅炉目前占英国供暖市场的 80% 以上。政府预测，到 2050 年，英国至少 18% 的建筑存量将连接到热网。1 议会于 2019 年宣布气候紧急状态。议会的《2021-26 年气候变化战略》分享了剑桥到 2030 年实现净零碳排放的愿景。议会的战略列出了六个关键目标，说明如何应对气候变化的原因和后果，包括减少市议会建筑物的碳排放以及减少剑桥住宅和建筑物的能源消耗和碳排放。初步研究结果表明，在剑桥市中心建立 100% 可再生和零碳热网是可行的，这将为市中心提供环保的供暖和热水。随着时间的推移，这可以扩展到整个剑桥，创建一个城市规模的热网。剑桥市中心热网创造了一个独特的机会，将协作系统思维和清洁技术创新结合在一起，其整体影响远远大于各部分的总和。它可以向国际观众展示剑桥的经济、环境和社会可持续性，为如何将一座历史名城改造成真正可持续的低碳城市中心提供实际示范。剑桥具备成功热网的要素：
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。
太空服务、装配和制造 (ISAM) 现状
本文件中使用的首字母缩略词和缩写定义如下。 AC-10 Aerocube-10 ACCESS 可直立空间结构装配概念 ACME 带移动炮位增材制造 AFRL 空军研究实验室 AMF 增材制造设施 AMS Alpha 磁谱仪 ANGELS 本地空间自动导航和制导实验 ARMADAS 自动可重构任务自适应数字装配系统 CHAPEA 机组人员健康和表现模拟 CNC 计算机数控 DARPA 国防高级研究计划局 Dextre 特殊用途灵巧机械手 EASE 舱外活动结构组装实验 EBW 电子束焊接 EELV 改进型一次性运载火箭 ELSA-d Astroscale 演示报废服务 ESPA EELV 二级有效载荷适配器 ETS 工程测试卫星 EVA 舱外活动 EXPRESS 加快空间站实验处理 FARE 流体采集和补给实验 FDM 熔融沉积成型 FREND 前端机器人启用近期演示 GaLORE 从风化层电解中获取的气态月氧 GEO 地球静止轨道 GOLD 通用锁存装置 HST 哈勃太空望远镜 HTP 高强度过氧化物 ISA 空间组装 ISAM 空间维修、组装和制造 ISFR 现场制造和维修 ISM 空间制造 ISRU 现场资源利用 ISS 国际空间站 ISSI 智能空间系统接口 JEM 日本实验模块 JEM-RMS 日本实验模块遥控操作系统 LANCE 用于施工和挖掘的月球附着节点 LEO 低地球轨道 LH2 液氢 LINCS 本地智能网络协作系统 LOX 液氧 LSMS 轻型表面操纵系统 MAMBA 金属先进制造 机器人辅助组装 MER 火星探测探测器