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Kongsberg Discovery具有技术，可提供有关海洋生命以及生态系统状况的必要洞察力和关键数据。对于我们不断开发我们的技术是至关重要的，以确保我们是为子孙后代确保海洋的一部分。要成功，我们需要与合作伙伴，客户和客户合作。这将确保我们保持在技术的最前沿，将市场领先的产品和解决方案带入市场。在本周在Femme举行，我期待更多地了解最新趋势和新兴技术，以更多地了解水文领域内的应用程序和创新策略。femme是网络的理想场所，也是互相协作，讨论和学习的枢纽。世界正面临着真正艰巨的挑战。只有一起工作，我们才能解决它们。
对未成年机器人系统的调查：生物启发...
4工程和建筑环境学院，爱丁堡纳皮尔大学，爱丁堡EH10 5DT，英国 * pengcheng.liu@york.ac.ac.uk摘要：未成年人的机器人系统已成为旨在显着提高行为绩效和能源效率的重要研究主题。 采用一些生物启发的思想和特性，可以通过协调子系统以及与环境的动态互动来实现机器人系统的自我组织和主要任务。 相反，生物系统通过广泛的自体和外源性相互作用实现节能和适应性行为。 引起寿命运动的“技巧”是适当地应用生物启发的思想和属性，以及在通常不足的系统中的控制系统的构建。 在本文中，我们旨在通过在不足的机器人系统中提出系统的调查工作来加强两个研究社区和控制的联系，在该机器人系统中进行了系统的调查工作，在这种调查中，在生物吸引力，轨迹计划和控制中既有关键的挑战和显着的成功，又可以突出显示和讨论。 本文的一个特别强调在于生物启发性能，控制算法和先验知识在取得这些成功方面的作用的说明，特别是它们如何促进链接域的复杂性。 我们演示了如何利用生物启发和控制方法，并且我们还注意到整个开放问题以及未来研究的巨大潜力。4工程和建筑环境学院，爱丁堡纳皮尔大学，爱丁堡EH10 5DT，英国 * pengcheng.liu@york.ac.ac.uk摘要：未成年人的机器人系统已成为旨在显着提高行为绩效和能源效率的重要研究主题。采用一些生物启发的思想和特性，可以通过协调子系统以及与环境的动态互动来实现机器人系统的自我组织和主要任务。相反，生物系统通过广泛的自体和外源性相互作用实现节能和适应性行为。引起寿命运动的“技巧”是适当地应用生物启发的思想和属性，以及在通常不足的系统中的控制系统的构建。在本文中，我们旨在通过在不足的机器人系统中提出系统的调查工作来加强两个研究社区和控制的联系，在该机器人系统中进行了系统的调查工作，在这种调查中，在生物吸引力，轨迹计划和控制中既有关键的挑战和显着的成功，又可以突出显示和讨论。本文的一个特别强调在于生物启发性能，控制算法和先验知识在取得这些成功方面的作用的说明，特别是它们如何促进链接域的复杂性。我们演示了如何利用生物启发和控制方法，并且我们还注意到整个开放问题以及未来研究的巨大潜力。
量子启发的网络可区分性测量
摘要信息物理作为复杂网络的理论基础的最新出现启发了措施的利用，该度量最初开发用于量子机械系统，用于解决图理论研究问题的解决方案。网络比较是一个这样的研究问题，通常在所有领域中出现，当研究可能与多种离散互动类型相互作用的实体被研究。对于图形上的任何数据挖掘应用程序，例如图形聚类，分类或离群值检测，都需要进行网络相似性度量。识别这种网络相似性度量的自然起点是信息物理，提供了一系列通常用于量化量子状态距离的措施。这些量子启发的方法满足图形相似性的数学要求，同时提供高解释性。在这项工作中，我们将这些度量与单声道和多重网络一起使用，并在具有合成数据的实验上使用，并且我们报告了现实世界应用的结果，以与一系列最先进的图形和良好的图形分辨率方法进行比较。
特刊 - 神经形态和生物启发的计算
本期特刊旨在探索和展示神经形态和生物启发的计算的尖端研究和发展。此问题将集中在这些迅速发展的领域的最新进步，挑战和未来方向上。我们欢迎原始的研究文章，全面评论和简短的沟通来解决神经形态和生物启发的计算的各个方面，包括但不限于： - 神经形态硬件设计和实现 - 跨越神经网络及其应用 - 生物启动的算法和优化技术，并分化了机器计算机和机器的计算机<
受昆虫启发的自主机器人 AI
自主机器人有望在复杂、未知的环境中执行各种复杂的任务。然而，可用的机载计算能力和算法对实现更高水平的自主性构成了相当大的障碍，尤其是随着机器人越来越小，摩尔定律即将终结。在这里，我们认为，从昆虫智能中获得的灵感是机器人传统方法的一个有前途的替代方案，可用于实现小型移动机器人自主所需的人工智能 (AI)。昆虫智能的优势源于其资源效率（或简约性），特别是在功率和质量方面。首先，我们讨论这种简约性背后的昆虫智能的主要方面：体现、感觉运动协调和群集。然后，我们评估昆虫启发的人工智能作为其他重要机器人任务（如导航）方法的替代方案的地位，并确定其更广泛采用的道路上面临的挑战。最后，我们反思适合实现受昆虫启发的人工智能的处理器类型，从更传统的处理器（如微控制器和现场可编程门阵列）到非常规的神经形态处理器。我们认为，即使对于神经形态处理器，也不应该简单地应用现有的人工智能算法，而应该利用自然昆虫智能的见解来获得最高效的机器人自主人工智能。
启发 AI 进行投诉管理 - NICE
借助 NICE（纳斯达克股票代码：NICE），全球各种规模的组织都可以轻松打造非凡的客户体验，同时满足关键业务指标。NICE 拥有全球排名第一的云原生客户体验平台 CXone，是面向联络中心及其他领域的 AI 驱动自助服务和代理辅助 CX 软件的全球领导者。超过 150 个国家/地区的 25,000 多家组织（包括超过 85 家财富 100 强公司）与 NICE 合作，以改变和提升每一次客户互动。
全球历史启发新系列 36
...转至 8 月号的 ABC+D。本月，我们将介绍 2016 年 Wienerberger 砖奖的获奖者，包括 House 1014 — 一个打破西班牙格拉诺列尔斯室内外界限的项目（第 4 页）。我们还将介绍 Artelia 在查塔姆历史造船厂的“海洋指挥”永久展览（第 8 页），在第 12 页，我们将抢先了解 Grant Associates 为马来西亚新城镇 Medini 制定的园艺计划。我们的热门话题专题跟进了 5 月份关于“关门”运动的圆桌讨论，并呼吁零售商通过指定自动入口系统来阻止污染（第 16 页）。Steve Thompson 在第 29 页指出了 BIM 的好处； Ian Hewitt 向我们介绍了尖端设计如何改变教育（第 44 页），而《Advanced Electronics》在第 54 页讨论了误报管理日益增长的重要性。
受自然启发的能源管理系统算法：
电网正越来越多地与可再生能源相结合，而可再生能源的产出本质上大多是波动的。负载需求也日益增加，这主要是由于人们对电动汽车和其他自动化设备的兴趣日益浓厚。能源管理系统有助于维持可用发电量和负载需求之间的平衡，从而优化能源使用。它还有助于减少峰值负荷、温室气体排放和运营成本。能源管理可以在不同的层面上进行，对于实现智能家居、智能建筑甚至智能电网至关重要。设计能源管理系统时考虑的不同目标是减少排放、能源成本、运营成本、峰值需求等。许多传统和混合的自然启发算法用于优化这些不同的目标。本文旨在概述用于优化家庭、建筑和微电网中能源管理系统的各种自然启发算法。
受大脑启发的内存计算系统......
摘要 — 脑启发式方法可以有效地分析生物神经网络的活动，并以冯·诺依曼架构无法实现的能效解决计算难题，这表明对神经元通信和功能的理解有了显著的提高。在这里，我们提出了一种脑启发式多模态信号处理系统，该系统具有有机忆阻器阵列，可以潜在地整合信号传感、存储和计算。为了促进多模态信号处理系统的设计，我们使用了四个组件。首先，我们提出了一个多模态信号传感模块，主要负责多模态（图像、回声、嗅觉、肌肉和味觉）信号的收集、融合和存储。其次，在制造白蛋白忆阻器后，构建了一个高密度交叉点忆阻突触阵列，以实现计算、数据存储和通信层之间的密集连接。第三，考虑到大脑区域的结构和功能，我们展示了一个用于分层学习的通用学习模块，它可以识别和想象多模态信息。最后设计了必要的外围电路模块（包括无胜者竞争功能电路、模拟数字转换器、数字模拟转换器、脉冲调制器等）。值得注意的是，我们的系统可以每秒捕获大量数据并对多模态信号进行原位处理。这项研究有望帮助实现纳米材料与神经形态计算系统和节能集成电路的深度集成。
受量子理论启发的二元分类器
ml是一组模型，可以自动识别数据中的隐藏模式，然后可以利用隐藏的图案在不确定性条件下做出决策。mL已在包括化学，生物医学科学和机器人技术在内的多个领域逐步实施。ml分为三类，即监督学习（例如分类），无监督的学习（例如聚类）和增强学习。在本文中，我们专注于分类，这是将对象表示和分配到不同cate-gories的方式。QT是表示微观现象的特性和预测特性的概率方法。给出了微观粒子的可使用和任意状态，QT计算了可使用的值的概率分布。量子形式主义是可以明确接受的，可以解释不同类型的随机过程。已经出现了量子形式主义的几种非标准实施。例如，量子形式主义也被广泛用于经济过程，游戏理论和认知科学。由于数据呈指数增长，因此当前的ART模型仍然无效。尤其是，召回仍然不令人满意，因为大多数分类模型旨在最大化精度，尤其是当可以通过一定的级别成员资格来对班级的项目进行排名时；一个明显的例子是搜索互联网。相反，