XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System机器人
Fox Sports将在商业上推出其AR广播机器人摄像头
Kudan Inc. (headquarters in Shibuya-ku, Tokyo; CEO Daiu Ko) is thrilled to announce that Fox Sports Productions, LLC (headquarters in Los Angeles, USA; CEO Eric Shanks, hereafter “FOX Sports”) has decided to commercially launch its augmented reality (AR) broadcasts robot camera to redefine AR experiences in live sports broadcasting.这项合作将在即将到来的超级碗Lix上首次亮相，Kudan的专利高频3D LIDAR大满贯跟踪软件将为下一代AR增强功能提供动力，为沉浸式体育娱乐活动提供前所未有的观看体验。1。产品发布和协作的详细信息Kudan的实时大满贯技术可以实现超专业的3D空间跟踪，而无需依赖外部定位系统，从而在现场体育中为AR解释了新的可能性。通过将这项技术集成到SkyCam的计算机控制，稳定，有线电视摄像机系统和Fox Sports的广播工作流程中，Kudan将赋予实时AR图形和视觉增强功能，这些图形和视觉增强功能无缝固定在游戏动力学上。
算法机器人技术简介秋季2024年教学大纲
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。
水下机器人的腐蚀和材料.docx
1. 学生将解释腐蚀背后的化学过程，包括氧化还原反应，并找出加速水下环境腐蚀的因素。 2. 学生将分析和比较水下机器人中使用的不同材料的特性，包括它们的耐腐蚀性、强度和特定应用的适用性。 3. 学生将应用与反应速率和材料科学相关的科学原理来设计一种水下机器人，以最大限度地减少腐蚀并在海洋环境中有效运行。 4. 学生将设计和制作水下机器人的原型，考虑材料选择、耐用性和在各种水下条件下的性能。 5. 学生将评估他们和同学的设计，提供建设性的反馈，并反思他们对腐蚀和材料科学的理解如何影响他们的工程解决方案。
scone：一种具有主动感知的食物挖掘机器人学习框架
摘要：由于食物的复杂状态和多样化的物理特性，有效地挖出食品对当前机器人系统构成了重大挑战。为了应对这一挑战，我们相信将食品编码为有意义的有效食品的重要性。然而，食品的独特特性，包括可变形，脆弱性，流动性或粒度，对现有表示构成了重大挑战。在本文中，我们以隐式方式提出了积极感知来学习有意义的食物代表的潜力。为此，我们提出了Scone，这是一个食品搜索机器人学习框架，利用从积极的掌握中获得的表示形式来促进食品可铲政策学习。Scone包括两个Crucial编码组件：交互式编码器和状态检索模式。通过编码过程，Scone能够捕获食品的特性和重要的状态特征。在我们的现实世界中的实验中，Scone在三种不同的难度水平上使用6种以前看不见的食品时，成功率具有71％的成功率，超过了最先进的方法。这种增强的性能强调了Scone的稳定性，因为所有食品始终达到超过50％的任务成功率。此外，Scone可容纳各种初始状态的令人印象深刻的能力使其能够精确评估食物的当前状况，从而导致了令人信服的成功率。有关更多信息，请访问我们的网站。
Hanooman：一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，受到Hanuman勋爵的启发
摘要本文介绍了Hanooman，这是一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，其灵感来自Hindu Geity Lord Hanuman。Hanooman旨在体现力量，敏捷性和奉献精神的素质，利用尖端的语言处理能力，为用户提供信息丰富且引人入胜的对话。我们探索了哈诺曼的概念框架，架构和培训程序，展示了其在各个领域的潜在应用。我们的评估结果表明，在响应准确性和上下文理解方面，Hanooman优于现有的聊天机器人，使其成为自然语言处理和人类计算机互动的有前途的工具。大语言模型（LLM）和生成AI是人工智能的重大进步，彻底改变了我们与技术的互动，生成内容和理解人类语言的方式。llms，在大量数据集中受过培训，在语言翻译，文本摘要，问题答案和创意写作等任务中表现出色。生成的AI（AI的一个子集）会产生自主输出，通常表现出惊人的创造力和连贯性。印度亿万富翁穆克什·安巴尼（Mukesh Ambani）与IIT孟买和其他八个印度技术学院合作，加入了AI竞赛，以推出“ Hanooman”，这是一集，该集合以22种印度语言培训了大型语言模型。关键字：哈诺曼，大语言模型，人工智能，生成AI1。简介
教育部 - 机器人技术
•满足所有学习者的需求，包括需要额外支持或有特殊需求的学习者的需求。SHS，SHT和STEM课程包括通过技术和其他措施将教学和学习材料调整为可访问的格式，以满足残疾学习者的需求，包括残疾学习者。•结合策略和措施，例如差异化和适应性教学法，以确保为所有学习者提供公平的资源和机会。•挑战传统的性别，文化或社会刻板印象，并鼓励所有学习者发挥真正的潜力。•为学校中有才华和才华横溢的学习者提供需求。
第二届控制、机器人技术大会论文集...
本丛书涵盖了广义上运用知识和智能的系统和范例。其范围是具有嵌入式知识和智能的系统，这些系统可应用于解决工业、环境和社会中的世界问题。它还侧重于有效实现这一目标的知识转移方法和创新战略。智能系统工具和广泛应用的结合需要科学、技术、商业和人文学科的协同作用。本丛书将包括会议论文集、编辑合集、专著、手册、参考书和其他相关类型的书籍，涉及智能系统和技术可以提供创新解决方案的科学和技术领域。
机器人任务特定的上肢神经植物培训
摘要目的：用于上限LIMB神经居住的机器人设备可以增加实践强度，通常依靠具有有限能力的基于视频游戏的培训策略来个性化培训和整合功能培训。本研究显示了机器人任务特定培训（TST）方案的开发，并评估所达到的剂量。材料和方法：混合方法研究。上肢的3D机器人装置可在神经康复期间使用治疗师使用。第一阶段允许临床医生为TST定义专门的会话协议。在第二阶段应用方案，并测量了达到的剂量。结果：第一阶段（n = 5）：一种特定的协议，使用降级进行评估，然后进行定制的被动运动，然后开发了主动运动实践。第二阶段：该协议已成功应用于所有参与者（n = 10）。干预持续时间：4.5±0.8周，会话频率：1.4±0.2次/周，会话长度：42±9mins，会话密度：39±13％，强度：214±84个运动/会话，难度：DN = 0.77±0.1（归一化的距离），距离= 6.3±= 6.3±23±23±23±23±23±23±useverseversemberseversempesseans（spresseverseverseverseverseans）。sessions的密度和强度在参与者之间是一致的，但是观察到了明显的难度差异。在干预中未观察到指标的变化。结论：机器人系统可以通过调节参与者的需求和能力的实践难度来支持高治疗强度的TST。
内德·布洛克的人造人头机器人和功能主义
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。
