XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System机器人
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。
机器人技术2023 vf.pptx
·尽管技术初创公司的资金总体下降，但在过去三年中，对机器人技术的早期投资（种子和A系列）比后期投资要好。这反映了投资者对尾风创造机会的兴奋。AI的进步，硬件成本下降以及劳动力短缺正在推动经验丰富且有才华的创始人创建新的机器人公司业务。启动加速器Y Combinator是早期阶段投资活动的长期以来，将机器人技术作为其2024年同类群体的重点领域之一。
机器人技术，自动化和计算机数值控制
Historical Overview ............................................................4 The Advent of Modern Robotics .........................................6 Evolution of Automation .....................................................7 Emergence of CNC Technology ........................................10 Technical Progress of CNC (Computer Numerical Control) .........................................................................10 Integration and Advancements ...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
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。
卫星和地面视图之间的跨注意，以增强细粒度的机器人地理位置
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性，该卫星贴片在机器人所在，其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程，从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题，我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络，以取代相关操作。此外，我们将分类和回归预测结合在一起，以进一步降低位置距离误差。实验表明，我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的，可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言，我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43％和50％。
导航，机器人技术和抓斗
On-On-On-On-Orbit服务（OO）包括一系列服务类型，以增加卫星的寿命及其性能，并确保它不会助长太空碎片的日益增长的问题。鉴于“巨型构成”的兴起，避免卫星被遗弃的人尤其重要。 在1970年代的第一个案件中，使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人（例如在维修和升级到哈勃太空望远镜（HST）和国际空间站（ISS））中，使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。 这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。鉴于“巨型构成”的兴起，避免卫星被遗弃的人尤其重要。在1970年代的第一个案件中，使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人（例如在维修和升级到哈勃太空望远镜（HST）和国际空间站（ISS））中，使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。
肯尼亚 2023 年机器人和人工智能社会法案
国会法案规定成立肯尼亚机器人和人工智能协会；规定其职能和权力；促进肯尼亚共和国境内机器人和人工智能技术负责任和合乎道德的发展和应用；并用于相关目的。
用于估计 iCub 机器人头部姿势的片上脉冲神经网络
在这项工作中，我们提出了一种用于人形 iCub 机器人头部姿势估计和场景表示的神经形态架构。脉冲神经网络在英特尔的神经形态研究芯片 Loihi 中完全实现，并精确整合发出的运动命令，以在神经路径整合过程中估计 iCub 的头部姿势。iCub 的神经形态视觉系统用于校正姿势估计中的漂移。机器人前方物体的位置使用片上突触可塑性来记忆。我们使用机器人头部的 2 个自由度 (DoF) 进行实时机器人实验，并展示精确的路径整合、视觉重置和片上物体位置学习。我们讨论了将机器人系统和神经形态硬件与当前技术集成的要求。