XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System器人
自主垃圾检测和收集机器人
摘要：该项目旨在开发一个旨在在室内环境（例如购物中心，公交车站和电影院）操作的自主垃圾机器人。机器人的主要目标是在浏览空间并避免障碍的同时检测和收集垃圾项目。利用传感器和图像处理技术的组合，机器人可以识别垃圾对象，并调整其在不误认为障碍物的情况下将其捡起的路径。通过采用具有成本效益的硬件组件和简化算法，我们旨在创建一个实用的解决方案，以解决公共空间中的垃圾污染，这证明了机器人技术在环境可持续发展方面的潜力。关键字：Raspberry Pi，垃圾检测，对象识别，避免障碍物，节点MCU，机器人，Arduino IDE
球机器人平台的机械设计
在本论文中，研究了一个新的Ballbot Rezero的球结构，其负载能力高达100 kg。此外，需要低重量和良好的形式稳定性，以实现轻松的球。还应在地面上提供足够的摩擦，以避免滑动和阻尼特性，以使像地毯边缘这样的小凹凸被吸收。在功能分析的帮助下，发现了一个新的球版本，该版本由内部形式稳定的空心球和外部摩擦提供涂层组成。通过使用聚酰胺-12（PA-12）对内部和聚氨酯（PU）进行外部部分，得出上述规格来实现此结构。这种具有高负载能力的新球结构为使用REZERO用于运输目的的基础奠定了基础。
通过扩展主动推理进行目标导向规划和目标理解：通过模拟和物理机器人实验进行评估
摘要：我们表明，通过扩展主动推理框架，可以在目的论框架中制定目标导向的行动规划和生成。所提出的模型建立在变分递归神经网络模型上，具有三个基本特征。这些特征是：（1）可以为静态感官状态（例如要达到的目标图像）和动态过程（例如围绕物体移动）指定目标；（2）该模型不仅可以生成目标导向的行动计划，还可以通过感官观察来理解目标；（3）该模型根据从过去的感官观察推断出的当前状态的最佳估计，为给定目标生成未来的行动计划。通过在模拟移动代理以及执行对象操作的真实人形机器人上进行实验来评估所提出的模型。
团队90H：机器人真空吸尘器
现在我们决定对机器人真空吸尘器进行逆转，下一个挑战是要获得一个模型。理想情况下，我们希望打开一个室内或类似的真空吸尘器，但我们无法将手放在不起作用的室上。所以，我们必须安顿下一个来自亚马逊的便宜版本。尽管如此，我们还是决定继续前进，因为即使该真空吸尘器没有Roomba的所有强大功能，它仍然可以瞥见任何机器人真空吸尘器的基础功能。
安全性和灵活性易于合作机器人
CR系列可以通过您的手机，PAD智能终端应用程序，低延迟和严格的干扰免疫来控制。支持Android，iOS，Windows和其他平台，并且具有高性能的WLAN卡，传输速度最多可以达到433Mbps，远大于普通的150Mbps Wireless WLAN卡。
美国机器人技术路线图 - 亨利克·克里斯滕森
社会大趋势也表明，需要增加机器人技术的利用率。有必要将制造业从汽车转移到半导体。目前（后疫情时代）劳动力短缺。根据美联储的数据，每十个空缺行业职位中只有七名工人可用 1 。如果没有提高生产率的“工具”，经济增长将面临挑战。人口每天老龄化 8 小时，随着时间的推移，劳动力减少，65 岁以上人口数量显著增加，这将对医疗保健系统和那些希望长期留在家中以继续享受高质量生活的人构成挑战。在技术快速变化的世界中，还需要提供持续劳动力培训的机制，以保持和发展经济增长的良好条件。
隐私通知 - 使用AV1机器人
什么是AV1机器人，为什么要使用它们？AV1是一个远程敏感机器人，可确保没有学生错过课程。它不仅仅是远程学习，这是亲自在那里的下一个最好的事情。合作学院信托基金打算试行使用AV1机器人，以允许无法上学的长期医疗需求的学生，可以进入教室
MOS2中的Moiré工程光 - 摩擦相互作用... 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Jafarzadeh，S.，Nooshkam，M.，Qazanfarzadeh，Z。等（2024）。解锁潜在的O 加油否认：气候变化反动运动和瑞典极右媒体 有效的微孔子频率梳 可用性比较拟人化数字人的健康参与者和基于文本的聊天机器人，以此作为对心理健康问题的响应者：随机对照试验 朝着光网络中的可解释的强化学习：RMSA用例 和电热膜蒸馏 基于滑动触摸的探索，用于用多指双手建模未知对象形状 原子能洞察纳米片分裂水的竞争边缘 引用原始发表的论文（记录的版本）：Konzock，O。，Nielsen，J。（2024）。试图评估微生物Biote的生产成本 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Bainsla，L.，Zhao，B.，Behera，N。等（2024）。 中的大面外旋转轨道扭矩 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Monsel，J。，Ciers，A.，Kini Manjeshwar，S。等（2024）。耗散和色散cav 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kumar，R。，Srivastav，S.，Roy，U。等（2024）。镁的电噪声光谱 用快速电子梁探测光学叠液 基于机器学习的极化签名分析，用于检测和分类窃听事件和有害事件
van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统，在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而，在室温下，Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中，我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子（IX）的定位。通过执行反射对比光谱，我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时，我们观察到IX寿命会更长，并且发光增强，表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外，通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合，我们发现，使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值，与利用DelaCalized IXS的设备相比，较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学，而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。
lami：多模式人类机器人互动的大型语言模型
无缝的人类机器人相互作用（HRI）需要机器人对人类的多模式输入的熟练处理，包括语音，凝视和面部表情，以准确评估人类的影响并相应地提供帮助。同时，机器人必须通过多模态输出渠道清楚地将自己的意图清楚地传达给人类，包括语音，手势和凝视。传统上，在机器人系统中实现此功能通常需要复杂的设计。在意图估计的领域中，以前的研究通常合并意图识别模块，以基于多模式输入[3，17]对人类意图进行分类。一些系统还具有用于检测人类情感状态的专用模块，对于建立社会细微差别的互动至关重要[10，16，18]。但是，这些方法的缺点在于它们耗时且昂贵的培训过程。在输出方面，许多先前的系统集成了情绪状态[8，11]模块，以控制人形输出提示，例如音调，凝视或面部表情，增强了向人类反馈的透明度和生动性。关于运动产生，提出了多种方法，包括预先建立的运动集的混合和图表[19，25]，以及使用运动捕获数据[5，9，15]。值得注意的是，这涉及与特定状态相关的每种输出模式的动作手动设计。通过利用文本理解，推理和计划的能力，在短时间内提出了许多机器人应用[7，12，14，20，21，28]。例如，Zhang等人。大型语言模型（LLM）的最新进展，诸如聊天机器人，数据过程和代码生成之类的域中的表现令人印象深刻的功能正在揭示其在机器人技术领域的潜在应用。其中一个通常的例子是“ Saycan”机器人[1]，它能够解释人的自然语言命令，分析环境并生成具体的可执行操作序列，以通过使用LLMS来满足人类的要求。但是，机器人和人之间的互动提示仅限于语音命令，即使没有语音输出。最近，一些研究人员还试图将这种技术应用于HRI领域。利用LLM来估计人类有多少信任机器人[30]； Yoshida等人，使用LLMS生成低级控制命令来推动人形机器人运动以进行社会表达[29]，而不是用于实践援助。Baermann等人，部署了LLM不仅遵循人类的言语命令，而且还通过人类的自然语言反馈来纠正其错误[2]。然而，通信主要依赖语音相互作用，而较少关注多模式感应和表达能力。ye等。[27]驱动了一个LLM驱动的机器人系统，该系统能够与人类在VR环境中的组装任务中合作。，但是该系统仅限于处理人类语言输入并控制虚拟空间中的单臂。通常，与快速