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明智的帮助：在家庭中积极主动和自适应机器人帮助的战略对手建模
尽管在日常任务中对弱势群体（例如，老年人，儿童和残疾人）的辅助技术有很大的需求，但对高级AID辅助解决方案的研究确实满足了他们的各种需求，这仍然很少。传统的人机互动任务通常需要机器来简单地帮助您对人类能力和感觉的细微差别，例如他们进行实践和学习的机会，自我改善感和自尊心。解决这一差距时，我们定义了一个关键而新颖的挑战智能帮助，旨在为各种残疾人的人提供积极主动而自适应的支持，并在各种任务和环境中提供动态目标。为了确定这一挑战，我们利用AI2- [32]来构建一个新的互动3D实体家庭环境，以完成智能帮助任务。我们采用了一个创新的对手建模模块，该模块对主要代理的能力和目标有细微的理解，以优化辅助代理人的帮助政策。严格的实验验证了我们的模型组件的功效，并显示了我们整体方法与已建立基线的优越性。我们的发现说明了AI所辅助机器人在改善弱势群体的福祉方面的潜力。
![[IROS-24]通过移动机器人的内核密度估计](/simg/a/a06704eb20fc4dadd5726ac28348960eedd4a69f.webp)
人工智能，新闻和撒哈拉以南非洲的Ubuntu机器人：迈向规范
摘要这项研究调查了Ubuntu哲学与撒哈拉亚州非洲的AI驱动新闻实践的融合。特别关注其挑战，机遇和对提高包容性的影响，该研究描述了实际的询问行为，包括优先考虑多样化的数据源，建立道德准则，促进AI素养，确保透明度和问责制，并分配公平的资源。借鉴了刚果DRC，肯尼亚，坦桑尼亚，乌干达和赞比亚的记者的观点，发现非洲记者在与人工智能工具的互动中遇到了各种经验，从热情的拥抱到对他们的重视能力和代表性和代表性。在背景下，该研究提出了一种受Ubuntu哲学启发的规范视角，强调了关系，社会进步，社会和谐和人类尊严，是负责在新闻业中使用AI的指导框架。通过在Ubuntu哲学中重新构想AI新闻业，该研究强调了创造一种技术性景观的潜力，在该景观中，所有个人和社区都得到公平地对待，与相互联系的NESS，社区责任和集体福祉的原则保持一致。
海洋机器人技术中的博士学位候选人
该博士职位将集中于研究实现机器人系统的研究，这些机器人系统大多以无监督的方式表征和监测海洋环境。自主系统可以在海洋中进行具有成本效益的广泛数据收集，监视和检查，并为执行持续操作的可能性较少，而对人类运营商的依赖较少。这些属性使自主系统对于执行操作以探索，映射和监视具有挑战性的海洋环境的机器人组织是可取的。但是，在非结构化和苛刻的海洋中，成功的任务需要通过优化的观察平台系统和监督风险控制来提高安全性，智能和操作能力，该操作是在保障项目中解决的（“智能自治系统，用于保护海上的保护操作和基础设施””。该立场对正在进行的项目保障和CARO（“自动机器人操作中心海底”）中的研究补充，这些研究正在开发类似的功能，重点是海底基础架构。具体来说，该职位将解决这些领域的一个或多个：
学习课程-B.Tech。机器人技术和自动化
●模块I差分计算：审查极限，不确定形式和L'Hospital的规则。连续性和不同性。平均值定理和应用，Taylor的定理，Maxima和Minima。●模块II真实序列和序列：序列和串联，LIMSUP，LIMINF，序列的收敛以及一系列实数，绝对和条件收敛。●模块III积分计算：Riemann积分，积分计算的基本定理，确定积分的应用，不正确的积分，beta和γ函数。●模块IV高级演算：几个变量的功能，极限和连续性，部分衍生物和不同性，链规则，均匀函数以及Euler定理。Taylor的定理，Maxima和Minima以及Lagrange乘数的方法。●积分计算的模块V应用：双重和三个集成，Jacobian和变量公式的更改。曲线和表面的参数化。在集成符号下具有恒定和可变限制和应用的差异。
ryan l. truby，博士 - 机器人与生物系统中心
材料研究学会研究生金奖，材料研究学会，2017 年秋季年会美国国家科学基金会 Vizzies 科学可视化奖，Octobot 摄影作品大众选择奖，2017 美国国家科学基金会研究生研究奖学金，2012-2015 乔治 H. 米切尔学术卓越奖，德克萨斯大学奥斯汀分校，2012 德克萨斯大学奥斯汀分校学院理事会月度本科生研究员，2012 德克萨斯大学奥斯汀分校本科生研究奖学金，2011 初级研究员，德克萨斯大学奥斯汀分校初级研究员荣誉计划，2009-2012 大学学者，德克萨斯大学奥斯汀分校考克雷尔工程学院，2009 和 2010德克萨斯大学奥斯汀分校，2007 年至 2012 年十个学期中的九个学期
2024-2025 CRA QUAD论文：对下一代机器人技术劳动力
虽然有些机器人教育计划可用于小学和中学生（例如，Botball，First和vex），这些计划通常作为补充活动提供，通常需要额外的费用，并且需要留在放学后。因此，这些计划通常仅受益于狭窄的学生。机器人教育目前只达到一小部分学生，为了我们的国家，必须使社会更广泛的部分可以进入。简单的机器人（例如Arduino Bots）可以像图形计算器一样廉价，并为学生提供动手的介绍性电气和机械工程经验，以及编码和理解机器人视觉。对幼儿园像幼儿园一样年轻的儿童的教育机器人学计划存在，但他们并未融入课程中。从小就激发了我们国家青年的机器人的创造性和智力兴趣对于维持机器人技术的劳动力并保留美国在机器人技术和AI开发方面的领导才能至关重要。
新闻业中使用机器人和人工智能的前景
机器化和人工智能（AI）已成为现代媒体生态系统的组成部分。本文旨在描述这些技术的当前状态及其在更新和现代化新闻业中的作用。它介绍了有关机器人技术和AI对新闻实践的影响的信息，确定了AI对新闻业未来的潜在后果，并讨论了这些技术的日益影响。尽管兴趣越来越高，但AI对新闻业和我们的信息环境的影响仍然很少。也没有充分关注新闻业对科技公司对AI的影响。本文考虑了新闻机构中AI的结构含义，研究了AI在社论，商业和技术领域中的使用。得出的结论是，AI技术将增强而不是取代记者的工作，而人工智能不会对专业新闻业构成威胁。
在手动和机器人辅助工作中为操作员建模疲劳5.0
职业应用疲劳以及许多其他人类绩效因素，影响工人的健康状况，从而产生了生产质量和效率。采用行业5.0观点，我们建议将人类绩效模型整合到更广泛的工业系统模型中可以提高建模准确性并带来卓越的成果。将我们的工人疲劳模型整合为其工业系统建筑师模型的一部分，使领先的飞机制造商Airbus可以更准确地预测系统的性能，这是劳动力妆容的函数，这可能是人类工人和机器人的组合，或者是经验丰富且经验丰富且经验丰富且经验丰富的工人的组合。我们的方法证明了将人类绩效模型包括在商店地板上引入机器人的重要性和价值，可用于在工业系统模型中包括人类绩效的各个方面，以满足特定的任务要求或不同级别的自动化。