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Rabit，一种自动驾驶实验室的机器人手臂错误干预工具
1个机器人臂不能进入其门已关闭的设备2个设备门，当机器人在设备内部3个设备内部3机器人臂可以移动到任何不占用的任何位置时，任何对象都可以拿起4个机器人手臂，当它不持有5个操作时，当容器在内部无法执行的操作时，当容器无法执行8个操作时，在容器中无法执行的操作，无法在容器中执行操作，该物质无法转移到一个容器中，一个容器是在容器中转移的7个操作。从填充的容器中转移到一个空的或部分填充的接收容器9给药系统或带门的动作设备应分别开始给药或执行动作，只有在门关闭的情况下，只有在10个剂量系统或动作设备的门上关闭时，应关闭的剂量或动作设备应在其运行的速度或搅拌的速度
在均匀采样下的随机匪徒中最佳手臂识别的最佳停止规则
摘要 - 我们考虑在随机多臂匪徒中最佳手臂识别的问题，在每个臂在每个回合中进行一次采样的情况。这种统一的抽样制度是一个概念上简单的设置，与许多实际应用相关。目的是停止并正确识别概率至少1 -δ的最佳臂，同时保持低回合的数量。我们在此设置的样品复杂性上得出了一个下限。此后，我们提出了两个自然停止规则，该规则是Bernoulli强盗的：一个基于PPR Martingale置信序列，另一个基于GLR统计数据。两个规则均显示为δ→0匹配。我们的分析和实验表明，两个停止规则的相对性能取决于强盗实例的属性。
使用机器学习模型在机器人手臂研磨过程中的磨料皮带的条件监测
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马尔可夫决策过程的安全加固学习对手臂操纵的安全性学习
摘要：在人类与肉体共存的世界中，确保安全互动至关重要。传统的基于逻辑的方法通常缺乏机器人所需的直觉，尤其是在这些方法无法解释所有可能场景的复杂环境中。强化学习在机器人技术中表现出了希望，因为它的适应性优于传统逻辑。但是，增强学习的探索性质会危害安全性。本文解决了动态环境中机器人手臂操纵器计划轨迹的挑战。此外，本文强调了容易奖励黑客的多种奖励作品的陷阱。提出了一种具有简化奖励和约束配方的新方法。这使机器人臂能够避免从未重置的非机构障碍，从而增强操作安全性。提出的方法将标量的预期回报与Markov决策过程结合在一起，通过Lagrange乘法器，从而提高了性能。标量组件使用指示器成本函数值，直接从重播缓冲区采样，作为附加的缩放系数。这种方法在条件不断变化的动态环境中特别有效，而不是仅依靠Lagrange乘数扩展的预期成本。
使用Arduino组合的机器人手臂喂养系统...
I.引言辅助机器人操纵器（ARM）可以为四肢瘫痪者提供更多独立性。但是，这些设备的界面受其限制的约束。帕金森氏病是一种神经系统疾病，随着时间的流逝会变得恶化，其特征是多巴胺能神经元和典型运动症状的丧失。帕金森氏病（PD）是一种复杂的疾病，具有运动和非运动方面，可能具有挑战性。Bradykinesia，震颤，僵硬，步态冻结，失衡，姿势不规则，显微照片肌张力障碍以及言语和吞咽困难只是其中的一些症状[1-3]。提供了机器人护理系统功能的概述，其中包括娱乐和与看护人，朋友和家人保持联系的能力。这些发现强调了老年人面临的最典型挑战，应该是未来研究的重点。生态系统是开放的，独立开发人员可以大大提高机器人护理系统的能力和潜力[4]。像物联网（IoT）和机器人技术这样的技术必须在个人和社会层面上解决，以改善生活质量。创建了“机器人事物互联网”一词，以描述如何将机器人技术纳入物联网方案，桥接研究社区[5-6]。
一项3个手臂随机试验，在约旦进行了2年的随访
虽然肥胖和糖尿病正在上升，但很少有低成本和有效的预防和管理策略，尤其是在中东。约旦的近20％的成年人患有糖尿病，超过75％的人超重或肥胖。基于社交网络的研究已显示出有望作为解决这些日益增长的危机的可行公共卫生干预策略。我们通过在约旦进行的6个月多社区随机试验评估了微斜计划（MCP）的有效性，并进行了2年的随访。MCP利用现有的社会关系来传播积极的健康行为和信息。我们从约旦安曼的3个社区卫生中心招募了参与者。如果参与糖尿病，糖尿病前或具有1个代谢危险因素以及糖尿病的家族史，则有资格进行研究。我们将参与者随机分为三个试验臂：（一个小组）收到了完整的MCP，并通过课程激活的社交网络互动； （B组）通过有机社会网络互动获得了基本的MCP教育会议；或（C组对照）获得标准护理，并加上主动监控和并行筛选。组的组以3：1：1的比例随机分别为单位，因此在ARM A，B和C中分别为N = 540、186和188的组大小。我们评估了在2年的多次评估中（包括在6个月和2年的随访中），在多次评估中，研究臂之间的体重，空腹葡萄糖，血红蛋白A1C（HBA1C）和平均动脉血压的总体变化。我们使用多级模型进行了完整和基本的MCP社交网络干预措施的有效性，以用于纵向数据，并在MCP教室，社区中心内以及时间同类群体内的个人嵌套。我们观察到体重变化（p = 0.0003），空腹血糖（p = 0.0015）和
机器人辅助手臂训练对呼吸肌力量的影响，日常生活活动，
摘要背景：冲程后的临床变化不仅会影响四肢和躯干肌肉，而且会影响呼吸道肌肉。目的：确定机器人辅助的手臂训练与常规康复（COMBT）对呼吸肌肉力量，日常生活活动（ADL）的活动（ADL）以及中风患者的生活质量的影响，并将结果与常规康复（CR）进行比较。方法：这是一项两臂，单盲，随机对照试验，其中66名患者被随机分配给COMBT或CR，在6周内接受30次疗程（5/周）。在训练之前和6周之前，测量了呼吸肌强度（最大的灵感压力（MIP）和最大呼气压力（MEP），日常生活活动（Abilhand问卷）的活动（Abilhand问卷）（ABILHAND问卷）（Stroke Impact量表（SIS））。结果：与CR组相比，训练6周后，梳子组在ADL中显示出明显更好的MIP，MEP和性能（p <.01）。MIP（d = 0.9）和MEP（d = 0.9）的效果大小很大，而在ADL中进行性能（d = 0.62）。另外，在具有培养基组的CombT组中，SIS-ARM强度（P <.01），手功能（P = .04），ADL（P = .02）和恢复（p = .04）明显好得多（d = 0.6，d = 0.5，d = 0.5，d = 0.5，d = 0.5和d = 0.5，d = 0.5，d = 0.5，效果尺寸）与CR组相对。结论：COMBT和CR组都改善了中风患者的呼吸肌强度，ADL的表现以及生活质量。但是，Combt似乎提供了更多的综合效果，强调了其在中风后呼吸和功能恢复中的宝贵作用。
人工物理引擎用于手臂和手动的实时反向动力学
1应用科学教师，乌克兰天主教大学，乌克兰，乌克兰2号，人类绩效系2-教育生理学，康复和绩效，西弗吉尼亚州医学院，西弗吉尼亚大学，西弗吉尼亚州，美国摩根镇，美国，美国神经科学系，西弗吉尼亚大学，西弗吉尼亚大学，西弗吉尼亚州。西弗吉尼亚大学，美国西弗吉尼亚州西弗吉尼亚大学医学，美国5机械和航空工程，本杰明·M·斯塔勒·斯塔特勒工程和矿产资源学院，西弗吉尼亚大学，摩根镇，西弗吉尼亚州，美国，美国6号生物医学工程系，本杰明·M·斯塔勒工程学院
手臂测量计运动对血糖控制的功效...
手臂测量计运动是公认的体育锻炼，在糖尿病疾病的护理中起着至关重要的作用[11]。在葡萄糖谱方面，人们众所周知，日常运动有助于血糖控制，这是T2DM护理的重要元素[12]。这项研究旨在发现臂测量计运动对T2DM患者血糖控制的功效。手臂测量计的运动已被证明是血清葡萄糖水平的重要预测指标[6]。这种方式似乎适合于心肺健康的度量[13]。血清葡萄糖水平通过手臂测量计运动控制[6]。练习已被证明可以帮助糖尿病高风险的血糖管理。众所周知，有氧运动训练（例如轻快的步行和跑步机的使用）可以改善T2DM患者的全身性葡萄糖管理[6,12,13]，但文献表现出很少的文献表明，上肢耐力运动在调节T2DM患者中调节血糖水平的有效性。