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迈向日常任务中灵活机器人操纵的知识工程方法
摘要在过去的十年中，家用机器人技术取得了巨大进步，使机器人能够自主完成家庭任务。这些机器人通常用于特定任务和/或对象。我们假设可以通过基于知识的方法来克服实现新的临时任务请求方面缺乏灵活性，从而允许机器人推断如何解决新任务或在新对象上执行已知任务。朝向这个目标，我们提出了一种基于知识的方法，该方法利用网络上已经存在的知识来构建一个本体学支持机器人在推理参数的推理中，这些参数会影响操纵动作，以执行一系列对象的任务变化1。本体论包括对象和动作信息，涵盖了处置和负担以及特定于任务的属性。作为概念验证，我们通过从相关本体论中导入和链接知识来手动构建食物切割本体，此外还可以从非结构化的网络来源提取和语义增强知识。我们演示了机器人如何查询本体，并将包含的信息转化为动作参数。我们通过模拟访问本体的机器人来评估创建的本体论的可行性，以执行切割任务变化的操作参数化。
日常生活中的技术
公平的ADJ C2 X1定义（EN）：公平对所有各方公平，如理性和良心必不可少的adj C2 x1定义（en）：a。不要被分配；必不可少的不可避免的知情调整 +∞x1定义（en）：a。具有大量知识或教育实时adj +∞x1定义（en）：a。与计算机系统相关的计算机系统的更新信息与他们接收信息的更新信息RESHAPE动词 +∞x1定义（en）：v。重新形成或不同的形状v。再次形状或形状不同的技术名词C2 x1定义（en）：n学校教学机械和工业艺术以及应用的科学Sciences the Applied Sciences theelostat Noun c2 c2 c2 x1 x1定义（EN）：n）：n。通过启动或停止热量供应来自动调节温度的调节剂v。用恒温器变换adj +∞x1定义（EN）控制温度：a。具有变化的力量或趋势。难以想象的adj C2 x1定义（en）：S完全不可能
日常生活中的生物技术
根据美国化学学会的定义，生物技术是对不同行业的生物生物，系统或程序的利用，以洞悉生命科学，并增强包括药品，农作物和牲畜在内的材料和生物的价值。（Biotechnogyportal.acs.org，2013年）。“生物技术”一词是由卡尔·埃雷基（Karl Ereky）在1919年创造的。生物技术在日常生活中的使用：生物技术是一项快速发展的学科，具有解决新兴全球问题并提高全球生活质量的巨大潜力。它对社会的各个方面产生了深远的影响，从农业到医疗保健。生物技术的应用是多方面的，并导致创建关键产品，例如挽救生命的药物，生物燃料，转基因作物，具有增强的属性，可生物降解的塑料的产生以及对微生物在污染区域中的环境补救的利用。
抑郁症治疗决策中的药物基因组学测试：日常练习的临床珍珠
按照以下步骤获得CME/CE信用*：1。阅读目标受众，学习宣传和作者披露。2。研究教育内容。3。通过URL或扫描QR码访问后测网页。4。在线，选择每个测试问题的最佳答案。要接收证书，您必须在测试顶部指定的及格分数。我们鼓励您完成活动评估，为将来的编程提供反馈。5。您现在可以从CME/CE Tracker查看或打印证书。您可以打印证书，但不能算上证书。积分将在您的CME/ CE跟踪器中分配并存档6年；在此期间的任何时候，您都可以打印出Tally以及CME/CE Tracker的证书。*您获得的信用是基于您的用户资料。
“经济状态”：GSDP前后大流行的日常沙子，可以瞥见竞争性的联邦制不断上升，使T
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已发布版本的引文 (APA)：Scheper, MC, van Velzen, M., & LU van Meeteren, N. (2024)。在日常实践中负责任地使用人工智能：物理治疗师需要知道、考虑和做什么？《物理治疗杂志》，70 (2)，81-84。https://doi.org/10.1016/j.jphys.2023.07.012 EUR 研究信息门户上的出版物链接
结合丰富的可用数据（例如医疗记录）及其多功能性，人工智能驱动的应用程序通常可以轻松地在数字系统中实现，并且几乎立即影响其使用环境。最常见的人工智能形式也称为“机器学习”（ML）；然而，被称为“深度学习”的其他形式的人工智能正变得越来越频繁地使用，并且在未来会变得更加普遍。6、8 在详细介绍机器学习的技术方面之前，应仅在专业人员和患者共同决策期间在支持角色的背景下考虑人工智能或机器学习的使用。根据机器学习的发展模式，它可以分为：监督学习、无监督学习或强化“学习”。 6 在监督学习中，每个人的数据及其背景都会根据历史数据中某个事件的发生或缺失来创建预测或分类算法（例如，检测慢性疲劳等合并症、预测从 ICU 安全出院或个性化锻炼方案）。无监督学习侧重于未标记的数据集（没有发生预设的结果或事件），旨在探索、解开或确认数据集内现有的模式。强化学习是 ML 的一个子类别，侧重于通过最大化正确和/或不正确结果的可能性来优化预测/分类。虽然所有形式的 ML 都可能用于物理治疗，但监督 ML 算法最为常见，因为其输出类型通常类似于临床推理过程（例如决策树或决策规则）并且通常易于理解/实施。第二个重要特征是，AI 算法首先在数据集的一部分（训练集）上进行训练，然后在独立数据集上进行交叉验证，其性能以类似于物理治疗中常用的标准化临床测试的方式记录。AI 算法的性能指标（灵敏度、特异性、曲线下面积和其他 AI 特定的召回率和偏差指标）遵循与标准化临床测试大致相同的原则。3、6、7
肺气：设计气动身体扩展以支持日常生活中的运动
围绕交互式系统设计的事先研究很大程度上点燃了在日常生活中支持实施例的好处。这导致创建了以身体为中心的系统来杠杆运动。然而，这些进步支持日常生活中的运动，与实施理论保持一致，到目前为止，与促进运动相反，它涉及感应运动。我们提出了一种新型的可穿戴系统，可以通过基于气动的身体延伸来促进日常生活的运动。我们通过三个示例展示了系统：“赦免？”，向前移动耳朵；“问候”，将一只手向“再见”手势；“休息一下”，将手从键盘上移开，从而实现了支持日常生活中运动的身体扩展。
引用：Sarwari, AQ 和 Mohd Adnan, H. (2024)。人工智能 (AI) 对现代多元化大学环境中本科生日常教育活动的有效性。移动学习教育研究进展，4(1)，927-930。https://doi.org/10.25082/AMLER.2024.01.004
摘要：本研究评估了现代多元化大学环境中人工智能和人工智能相关技术在本科生日常教育活动中的有效性。参与者是13名参加马来西亚为期两周流动计划的印度尼西亚本科生。使用在现有文献和ChatGPT的帮助下设计的调查问卷来收集数据，该问卷包括十（10）个结构化项目和七（7）个开放式问题。使用相关的SPSS测试对数据进行分析。根据结果，在所有13名参与者中，有12人（92.3％）已经在日常教育活动中体验过人工智能，对人工智能的态度与人工智能体验之间以及对人工智能的态度与人工智能对教育属性的影响之间存在很强的正相关性，相关分数分别为.663和.833。根据参与者对定性问题的回答，大多数人认为人工智能和人工智能技术（例如 ChatGPT）有助于日常教育活动，帮助他们不受时间和空间限制地获取信息并快速完成与大学相关的作业。根据结果，人工智能和人工智能相关技术可以改变现代教育的不同方面。