摘要 - 金属制造过程的未来,例如激光切割,焊接和添加剂制造,应依赖于行业4.0支头的智能系统。这样的数字创新确实正在推动机械制造商进行深刻的转变。是根据针对特定过程设计和优化的定制机器,雄心勃勃是利用开放性和大量的工业机器人可用性,以提高多流程实现的灵活性和可重新配置。挑战在于,机械构建者将自己转变为高知名度专业的过程驱动的机器人集成器,能够用智能传感和认知方面的过程控制器杠杆优化机器人运动。这项工作描述了BLM集团和Politecnico di Milano的多年合作,在CNR的支持下,重点是部署完整的机器人工作站,其特征是机器人控制和运动计划与制造过程的完整整合。索引术语 - 指导的能量沉积,激光金属拆卸,添加剂制造的设计,CAD/CAM
本课程为机器人探索以及AI驱动的映射和采样技术提供了全面的介绍,该技术量身定制,用于太空探索和地球观察。学生将在计算机视觉,同时本地化和映射(SLAM),多机器人协调以及使用高级AI工具在极端环境中运营等关键领域获得专业知识。课程强调现实世界的实施,将讲座与动手项目结合使用移动性自主系统,包括自主地面,空中和水生机器人作为数字双胞胎可用的以及在梦境实验室中的物理。该课程最终达到了一个基于小组的最终项目,学生在该项目中设计并展示了端到端的机器人系统,用于未来的空间探索,行星科学和地球观察。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
在现代技术时代,聊天机器人是新一代对话服务的重要方面。聊天机器人系统是一种使用自然语言与用户交互的软件程序。聊天机器人是一个虚拟个体,可以使用交互式文本能力与任何人进行有效讨论。最近,聊天机器人作为人机对话媒介的发展取得了长足的进步。机器学习和人工智能聊天机器人系统的目的是模拟人类对话;可能是通过文本或语音。聊天机器人程序通过自然语言处理理解一种或多种人类语言。聊天机器人结构集成了语言模型和计算算法来模拟非正式聊天通信,涵盖了大量的自然语言处理技术。本文探讨了聊天机器人可能有用的其他应用,例如机器对话系统、虚拟代理、对话系统、信息检索、商业、电信、银行、医疗、客户呼叫中心和电子商务。还概述了基于云的聊天机器人技术以及聊天机器人的编程和当前和未来聊天机器人时代的编程挑战。
1 Jack 是惠灵顿维多利亚大学 Te Herenga Waka 的学生,正在攻读法学学位和哲学专业的文学士学位。他主要对心灵哲学、人工智能和现象学感兴趣。
我们根据国际审计标准(ISA)和丹麦适用的其他要求进行了审核。在“审计师对财务报表审计的责任”部分中,进一步描述了我们根据这些标准和要求的职责。,我们根据国际道德标准委员会的专业会计师道德准则(IESBA守则)和适用于丹麦的其他道德要求独立于公司,并且根据这些要求和IESBA守则,我们履行了其他道德责任。我们认为,我们获得的审计证据足以供我们意见提供基础。
本课程的主要目的是学习参与自主机器人和/或智能代理的设计和操作的理论和实验基础。介绍性讨论涵盖了机器人感知,计划和控制的子主题。其他主要主题包括机器人零件设计,感官集成,运动运动学,仿真测试(ROS/ROS2),未建模的环境/社会因素以及现场部署方面。除了标准的地面机器人系统外,我们还将涵盖水下机器人技术和空中机器人技术的类似主题和设计选择。本课程的所有材料和家庭作业都是根据现代机器人技术广泛接受的实践开发的。本课程的预期副作用是增强您的专业知识:
本文介绍了在人机协作背景下代表,推理和交互式学习领域知识的综合体系结构。答案集Prolog是一种非单调逻辑推理范式,用于用不完整的comsense域知识来表示和理由,为任何给定目标计算计划并诊断出意外的观察。基于ASP的推理还用于指导以前未知的动作的互动学习以及编码负担能力,动作前提和效果的公理。此学习将主动探索,反应性动作执行和人类(口头)描述的输入观察以及学习的动作和公理用于后续推理。在模拟机器人上评估了架构,该机器人协助人类在室内域中。
概述:构成机器人规划,州估计和控制的基础的算法简介。主题包括优化,运动计划,不确定性表示,卡尔曼和粒子过滤器以及点云处理。作业专注于编程机器人在模拟中执行任务。