XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System机器人
基于人工智能的医疗保健聊天机器人系统
交互式聊天机器人应用程序是现代时代的最新发明。医疗保健行业与人际交往密切相关，似乎像聊天机器人这样的对话式人工智能应用程序更为普遍。聊天机器人的响应方式应该让用户感觉自己正在与真人交谈。聊天机器人根据清晰的数据集和可持续的后端逻辑进行响应以生成结果。医疗聊天机器人通过以类似人类的方式与用户互动，简化了医疗保健提供者的工作并有助于提高他们的绩效。医疗保健领域的聊天机器人可能具有为患者提供即时医疗信息、在疾病出现的第一个迹象时推荐诊断或将患者与社区中合适的医疗保健提供者 (HCP) 联系起来的潜力。[3]
开发 AI 聊天机器人的要求指南...
解决方案必须包含一个跨多个通信渠道的自动化全天候人工智能聊天机器人，其中不到 10% 的互动会产生搜索结果、“我不知道”的回答或其他类似的间接回应。解决方案必须是定制的，以了解每个部门或校园特有的主题，而不是通过模板内容采取一刀切的方法。解决方案的人工智能聊天机器人必须默认驻留在机构的网站上，而不是外部平台或应用程序上。用户必须能够通过机构网站以外的渠道访问解决方案的人工智能聊天机器人，例如社交媒体平台、短信、移动应用程序等。解决方案必须与“家用”设备（如 Amazon Alexa）集成，以允许用户与机器人互动。解决方案必须为管理员提供工具，以便根据需要编辑或添加响应，而无需供应商的协助。
Inflection AI：打造最“走心”的AI对话机器人
他的论文拥有超过 18 万次引用。 他在牛津大学完成了博士学位和博士后学业，在那里设计了 VGGNet 并赢得了著名的 ImageNet 挑战赛；他的第一家公司随后被 DeepMind 收购。作为 DeepMind 的首席科学家， Karen 建立并领导了大规 模深度学习团队，开发现实世界数据的大型 AI 模型。 Reid Hoffman 也是 Inflection AI 的联合创始人，他曾经是 LinkedIn 的联合创始人和 Greylock 的合伙人。在加入
SCARA 机器人的电影设计和力分析...
摘要——气动技术在工业中的应用受到广泛青睐，因为它具有广泛的可用性和无污染的流体，因此有可能取代工业中的其他系统。在工业机器人领域，很少设计带有气动伺服电机的机械臂，因为对此的研究很少。该技术是一种带反馈的闭环重复控制系统，使其在工业过程中的实施成为可能。由于气动工业机器人很少，本研究旨在设计一个原型，通过运动学的解析对位置进行精确控制并降低气动系统的非线性随机性，这将为所需应用的气动伺服电机的机械调整提供必要的信息以及对传输模拟的解释。本研究提供了一个完全气动和功能齐全的机器人原型的制造模型，为未来应用于工业机器人的气动控制研究开辟了领域。
使用仿真来设计以下路径和自主机器人的障碍策略
1简介自主控制算法的设计是一项艰巨的任务，因为它传统上需要大量的现实测试，这既耗时又昂贵。仿真是自治设计的宝贵工具，例如，以时间和成本效益的方式协助参数调整，算法测试。此外，在机器学习范围（ML）的范围内，由于其生成训练数据的能力，模拟具有吸引力。在此，我们证明了模拟引擎[1]和自治研究床（ART）[2]平台来促进自治政策制定过程，以避免ML控制政策。这项工作建立了以前的贡献，这些贡献证明了控制策略的各种多速路径的可传递性[3，4]。这项研究证明了通过机器学习（ML）避免障碍物的额外能力。ML已通过收集的数据进行了培训，而人类驾驶员则在模拟器中驱动。
自主机器人技术中的探索性实验
摘要关于实验方法的辩论，其作用，限制以及其可能的应用程序最近在自主机器人技术中引起了人们的关注。，如果从一方面，诸如可重复性和重复性的经典实验原理，它是发展该研究领域良好实验实践的灵感，另一方面，一些最新的分析证明了严格的实验方法尚未完全是该社区研究习惯的全部。在本文中，为了给出一部分自主机器人技术中当前的体验实践的理由，这些实践在传统的受控实验概念下无法令人满意地容纳，我们将不再进行探索实验。在这种情况下进行的探索性实验应作为在没有适当理论或理论背景的情况下进行的一种调查形式，在这种情况下，从一开始就无法完全管理对实验因素的控制。我们表明，这一概念源于（并得到）对大量论文样本中报道的实验活动的分析，这些论文已在两个最大，最重要的机器人研究会议上获得了奖励。