XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System机器人
朝向开放世界的人类机器人互动
手势在人类和人类机器人相互作用中起着关键作用。在基于任务的上下文中，诸如指向之类的神性手势对于指导关注与任务相关的实体至关重要。虽然大多数基于任务的人类和人类手机Di-Alogue专注于封闭世界领域的工作，但重新研究已开始考虑开放世界任务，在这种任务中，与任务相关的对象可能不知道与先验者相互作用。在开放世界任务中，我们认为必须对手势进行更细微的考虑，因为交互者可以使用桥接传统手势类别的手势，以便浏览其任务环境的开放世界维度。在这项工作中，我们探讨了在开放世界任务上下文中使用的手势类型及其使用频率。我们的结果表明需要重新考虑在人类和人类机器人相互作用的研究中进行手势分析的方式。
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。
教师的TPACK-R与机器人的教学信念之间的关系
摘要：这项研究开发了两份问卷，称为技术教学知识知识 - 机器人（TPACK-R）和关于机器人教育（RTBS）的教学信念，以调查94位教师的TPACK-R，并评估他们对机器人教育的态度，信念和动机。这项研究的目的是探索TPACK-R与RTB之间的关系。通过探索性因素分析确定了TPACK-R量表和RTBS量表的因子。 TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。 此外，这项研究还发现，教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是，教师的RPK只能预测RPCK。因子。TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。此外，这项研究还发现，教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是，教师的RPK只能预测RPCK。
教育机器人 - 平台 - 竞争与预期 - ...
摘要是由于最近对教育机器人技术的兴趣爆炸（ER）的爆炸，本文试图通过提出新的思考和探索相关概念的新方法来探讨这一领域。本文的贡献是四倍。首先，未来的读者可以将本文用作探索教育机器人技术的预期学习成果的参考点。从详尽的潜在学习收益列表中，我们提出了一组六个学习成果，可以为机器人活动设计的可行模型提供一个起点。第二，本文的目的是作为最近的ER平台的调查。在越来越多的可用机器人平台的驱动下，我们收集了最新的ER套件。我们还提出了一种对平台进行分类的新方法，该平台没有制造商的模糊年龄范围。所提出的类别（包括无代码，基本代码和高级代码）源自学生需要有效地使用它们的先验知识和编程技能。第三，随着ER竞赛的数量和比赛与ER平台的增加同时增加，该论文介绍并分析了最受欢迎的机器人事件。机器人竞赛鼓励参与者在促进特定学习成果的同时发展和展示自己的技能。本文旨在提供这些结构的概述并讨论其效率。最后，本文探讨了提出的ER竞争的教育方面及其与六个拟议的学习成果的相关性。这提出了一个主要特征组成竞争并实现其教学目标的问题。本文是第一项研究，将潜在的学习收益与我们的竞争与我们的最佳知识相关联。
机器人工程师
随着可观的3D打印的出现，可以按需构建自定义制造的工具，并且添加了低成本的计算机，传感器和执行器，甚至可以构造自定义的机器人。当需要自主系统在新环境中操作或执行新任务时，此功能特别有用。例如，在城市搜救和救援中，通常很难预见如何获得访问权限，以及机器人完成其任务需要什么样的配置。同样，在敏捷制造中，为新任务重新装修自动化设备也消耗了大量资源。降低这一成本使制造商能够对市场变化更容易和有效地做出反应。在本文中，我们描述了用于自动设计和构建3D可打印工具的方法，这些工具可以由机器人用于响应新颖和不断变化的环境和任务。设计源自ILP系统学到的规格。响应机器人在紧急情况下越来越多地使用[5]。目前，他们主要被送入灾难现场，以进行初步监视，然后才进入危险的环境。通常，不可能事先知道机器人需要什么功能来完成其任务。例如，在灾难网站（例如倒塌的建筑物）中获得并在灾难网站上工作是有问题的，因为它们包含意外的障碍，损坏的基础设施，狭窄的空间等。因此，很难预见应该如何配置机器人。而不是使用3D打印，可以创建适合灾难网站独特情况的自定义工具，甚至可以制造完整的机器人[6]。
Novus Hi-Tech机器人Systemz Private Limited
•营业收入和/或运营获利能力下降到10-12％以下，导致低现金应计•营运资本周期进一步不利影响流动性危机评级的政策是将其公认的评级保持在恒定和持续的监控和审查中。因此，Crisil评级寻求公司的业务和财务绩效的定期更新。Crisil评级正在等待Novus Hi-Tech Robotic Systemz PrivateZ（NHTRS； Hi-Tech Group的一部分）的足够信息，这将使我们能够进行评级审查。Crisil评级将继续通过此信用不时提供有关相关发展的最新信息。CRISIL评级还将信息可用性风险确定为评级评估中的关键信用因素，如其标准“信用评级中的信息可用性风险”中概述。关于2012年在哈里亚纳邦Gurugram成立的集团，但是在2022财年开始了商业业务。现有的移动机器人和自主和驱动程序辅助系统的业务已于2023财年转移到NHTR。于2004年在哈里亚纳邦的古鲁格拉姆（Gurugram）成立，并由Anuj Kapuria先生推广，THRSL开发机器人技术，人工智能，汽车嵌入式系统以及计算机视觉和生物识别产品/解决方案。该小组由Anuj Kapuria先生和家人拥有和管理。
主动学习信心 - 自由函数在机器人中 -
老龄化社会的需求提出了在日常情况下机器人支持人类的希望。对于这些辅助机器人，与用户自然通信的功能能力至关重要。但是，当前对话系统中使用的最先进技术远远不令人满意。对于使用这些技术的机器人选择适当的动作，例如朝橱柜移动或在听到命令“带给我杯子”时，这不是一件容易的事。房屋内部可以有许多候选杯子，并且需要将其移交给用户的特定杯子根据情况而不同。例如，它可能与准备一顿饭菜或被清除的一顿饭有关。出于实际原因，服务机器人采用的大多数对话管理机构是言语（用户的话语）和非语言（例如，视觉，运动和背景）的信息。使用这些机制，当机器人处理发音时，情况和以前的经历都没有考虑到，因此它可能会执行用户没有想象的动议。在这项研究中，当机器人由于识别误差而执行不良运动时，我们将“运动失败”定义为发生的。这项研究的目的是减少失败的风险。专注于语言理解与运动之间的关系，我们不处理成功识别用户命令的情况，但执行的运动最终导致了不良的结论。考虑一个机器人成功识别命令“选择对象”的情况，但是机器人在尝试捡起时未能掌握指定的对象。
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。