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fots：用于Sim2real学习触觉运动机器人操纵技巧的快速光学触觉模拟器
摘要 - 仿真是机器人技术中广泛使用的工具，可减少硬件消耗并收集大规模数据。尽管为模拟光学触觉传感器做出了预先的努力，但仍在有效合成图像并在不同的接触载荷下复制标记运动方面仍然存在Challenges。在这项工作中，我们提出了一个名为FOTS的快速光学式模拟器，用于模拟光学触觉传感器。我们利用多层感知器映射和平面阴影生成来模拟光学响应，同时采用标记分布近似来模拟由弹性体变形引起的表面标记的运动。实验结果表明，FOT在图像产生质量和渲染速度方面优于其他方法，用于光学仿真的28.6 fps和326.1 fps的单个CPU上的标记运动模拟326.1 fps，而无需GPU加速。此外，我们将FOTS仿真模型与Mujoco等物理引擎集成在一起，而PEG-In-inole任务则证明了我们方法在实现零拍摄的SIM2REAL学习触觉机器人机器人操纵技能方面的有效性。我们的代码可在https://github.com/rancho-zhao/fots上找到。
AG2Manip：用代理学习新颖的操纵技巧 -
摘要 - 增强机器人系统独立获取新型操作技巧的能力对于从组装线到服务机器人的应用至关重要。现有方法（例如，VIP，R3M）依赖于学习操纵任务的广义表示，但忽略（i）（i）不同实施方案之间的域间隙以及（ii）在实施方案中成功的任务轨迹的稀疏 - 特定于特定的动作空间中，导致了错误的和歧义的任务表示，具有地下学习效率。我们的工作通过引入AG2Manip（操纵代理表示）来学习上述挑战，以学习新型操纵技巧。我们的方法包括两个主要创新：（i）在人体操纵视频上进行了新颖的代理 - 反应视觉表示形式，其具有掩盖性的实施方案，以及（ii）一个代理 - 敏捷的动作表示，将机器人的动力学链抽象为具有普遍的代理链中的代理链中，将其用于普遍的构成，以将对象置于核心互动之间。通过我们的实验，AG2Manip在无需进行领域特定的示范的情况下展示了各种各样的操纵任务的显着改善，证明了来自Frankakitchen，Maniskill和PartManip的24个任务中平均成功率的325％提高了325％。进一步的消融研究强调了两种表示在实现此类改进中的关键作用。
使用...增强冥想技巧和洞察力
通过 Muse 2 设备和冥想应用程序之间的蓝牙连接，利用物联网功能。该方法包括数据收集、预处理、特征提取和模型训练，同时利用物联网 (IoT) 功能。Muse 2 设备从多个电极记录 EEG 数据，然后在移动冥想平台内进行处理和分析。预处理步骤包括消除冗余列、处理缺失数据、规范化和过滤，利用支持物联网的技术。对 EEG 信号进行特征提取，利用平均值、标准差和熵等统计指标。使用预处理数据训练三种不同的模型，包括支持向量机 (SVM)、随机森林和多层感知器 (MLP)，并结合基于物联网 (IoT) 的方法。使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等指标来评估模型性能，突出了物联网驱动技术的有效性。值得注意的是，MLP 和随机森林模型表现出了卓越的准确度和精确度，凸显了这种物联网集成方法的潜力。具体来说，这三个模型实现了较高的准确度，其中随机森林以 0.999 领先，其次是 SVM 以 0.959 和 MLP 以 0.99 紧随其后。这项研究不仅为脑机接口和辅助技术领域做出了贡献，还展示了一种将 Muse 2 设备无缝集成到冥想练习中的可行方法，通过物联网技术的附加功能促进自我意识和正念。
成功进行员工能力评估的技巧 (...
• 在航点中进行 ECA。在主页上，单击收件箱和任务框中的“查看收件箱”。• 从可用任务列表中选择您分配的 ECA。• 按照说明完成您的 ECA。打印或截屏评分量表可能有助于在进行 ECA 时参考。• 要创建 IDP，请按“推荐操作”过滤 ECA 结果摘要。 • 选择您想要包含在 IDP 中的任何推荐课程，然后单击“创建开发计划”。 • 要进一步修改 IDP，请转到“开发”选项卡下的开发计划。您可以使用此功能构建您的 IDP。• 准备好后将您的 IDP 提交给您的主管。
通过更合乎逻辑的技巧进行数学数字量子计算
摘要 我们扩展了 Deutsch 使用四个正交状态确定逻辑函数映射的算法。利用此算法，我们提出使用十六个正交状态对逻辑函数变量值的所有组合进行并行计算。作为我们算法的一个应用，我们演示了二进制系统中两种典型的算术计算。我们研究了通过量子门控计算操作全加器/半加器的效率。两种典型的算术计算是（1 + 1）和（2 + 3）。典型的算术计算（2 + 3）比其经典装置更快，当我们引入全加器操作时，经典装置需要 4 3 = 64 个步骤。另一个典型的算术计算（1 + 1）比其经典装置更快，当我们仅引入半加器操作时，经典装置需要 4 2 = 16 个步骤。
发展准备学校学生的演讲技巧...
进行了本研究是为了研究基于大脑的学习对发展预备学校学生的EFL口语技能的影响。该研究使用了经过验证前测试的一个组设计。参与者是开罗的穆斯塔法·穆沙拉夫（Mustafa Musharraf）预备学校的30个第一年准备阶段学生。为了实现研究的目的，EFL口语技能前测试旨在衡量学生在EFL口语技能方面的表现。实验前后，它是给参与者的。学生经过预先测试，以确定他们的EFL说话技能的入门级。然后，实施了基于基于大脑的学习的建议计划。测试后的管理是为了评估参与者的EFL口语技能的发展。测试前管理前管理的平均得分经过统计治疗。结果表明，在EFL口语技能测试的前后，在0.01的统计学上有显着差异，有利于后管理。鉴于这一发现，建议应利用基于大脑的学习来发展学生的EFL口语技能。
使用无代码 AI 在高等教育中教授机器学习的教学技巧
摘要 随着人工智能 (AI) 的最新进展，机器学习 (ML) 被认为对于寻求从数据中创造价值的组织特别有用。然而，由于 ML 通常与计算机科学和工程等技术专业相关，因此将 ML 使用培训纳入非技术教育课程（例如社会科学课程）具有挑战性。在这里，我们提出了一种应对这一挑战的方法，即在面向具有不同教育背景的大学生的课程中使用无代码 AI。这种方法在基于案例的实证教育环境中进行了测试，其中学生参与数据收集并使用无代码 AI 平台训练 ML 模型。此外，还应用了一个由五项教学原则（以问题为中心的学习、激活、演示、应用和集成）组成的框架。本文为 IS 教育文献做出了贡献，为教师提供了如何在课程中融入无代码 AI 的信息，并深入了解了在教育环境中使用无代码 AI 工具支持 ML 工作流程的好处和挑战。关键词：人工智能、机器学习、IS 教育研究、信息系统教育