制服政策和计划更新 - 2024 年 2 月 NAVADMIN 031/24 | 情况说明书 本 NAVADMIN 宣布了海军制服政策的更新。这些更新是根据水手的反馈、指挥部赞助的请求和海军领导层的指示得出的。政策更新包括授权将手放在制服口袋和体能训练服的紧身裤中,以及恢复女性可选的晚礼服头饰和女性可选的组合罩(桶形)。正在进行的举措包括继续为怀孕水手提供免费制服的产妇试点计划、尺寸现代化计划和制服调查。阅读 NAVADMIN 031/24 以获取完整的更新列表。战士的坚韧,锻炼你的思想、身体和精神
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。
●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。
手势在人类和人类机器人相互作用中起着关键作用。在基于任务的上下文中,诸如指向之类的神性手势对于指导关注与任务相关的实体至关重要。虽然大多数基于任务的人类和人类手机Di-Alogue专注于封闭世界领域的工作,但重新研究已开始考虑开放世界任务,在这种任务中,与任务相关的对象可能不知道与先验者相互作用。在开放世界任务中,我们认为必须对手势进行更细微的考虑,因为交互者可以使用桥接传统手势类别的手势,以便浏览其任务环境的开放世界维度。在这项工作中,我们探讨了在开放世界任务上下文中使用的手势类型及其使用频率。我们的结果表明需要重新考虑在人类和人类机器人相互作用的研究中进行手势分析的方式。
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
在本论文中,研究了一个新的Ballbot Rezero的球结构,其负载能力高达100 kg。此外,需要低重量和良好的形式稳定性,以实现轻松的球。还应在地面上提供足够的摩擦,以避免滑动和阻尼特性,以使像地毯边缘这样的小凹凸被吸收。在功能分析的帮助下,发现了一个新的球版本,该版本由内部形式稳定的空心球和外部摩擦提供涂层组成。通过使用聚酰胺-12(PA-12)对内部和聚氨酯(PU)进行外部部分,得出上述规格来实现此结构。这种具有高负载能力的新球结构为使用REZERO用于运输目的的基础奠定了基础。
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。
摘要。已经创建了多个软件框架,以帮助开发人员建模机器人应用程序。这些框架使用适合控制硬件组件(例如传感器和执行器)的低级编程结构,但在抽象复杂性方面受到限制。相反,代理编程语言支持使用更高水平的抽象来实现代理,但是这些语言主要仅限于软件代理的开发。在本文中,我们概述了将代理编程语言与机器人开发框架集成的体系结构和编程构造,以便使用高级抽象来编程自主机器人。由此产生的编程环境旨在使用自主认知剂的抽象来促进机器人对综合行为的建模。
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。
感知在各种机器人应用中起着至关重要的作用。但是,现有的良好的数据集偏向自动驾驶场景,而未标记的SLAM数据集则很快过于拟合,并且通常缺乏环境和域变化。为了扩大这些领域的边界,我们介绍了一个名为MCD(Multi-campus数据集)的全面数据集,其中包含各种感应方式,高准确的地面真相以及在三个欧亚大学的欧亚大学校园内的挑战性环境。MCD包括CCS(经典的圆柱旋转)和NRE(非重复性环球)LIDAR,高质量的IMU(惯性测量单元),相机和UWB(URWB(Ultra-Wideband))传感器。更重要的是,在开创性的努力中,我们引入了29堂课的语义注释,超过59k稀疏的nre lidar扫描
