XiaoMi-AI文件搜索系统
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认知灵感的反应性机器人的推理
摘要。在自然环境中具有综合性运作的情境意识到的人工药物面临着几个挑战：空间意识，对象效果检测，动态变化和不可预测性。一个关键的挑战是代理商识别和监视与其目标有关的环境要素的能力。我们的研究介绍了一种用于反应性机器人技术的神经符号模块化体系结构。我们的系统结合了在环境和图像处理技术（如光流）上执行对象识别的神经组件，以及符号表示和推理。通过将图像示意性知识整合在本体论结构中，推理系统基于体现认知范式的基础。该本体可用于创建有关感知系统的查询，决定符合的问题，并推断从感知数据中得出的实体功能。推理和图像处理的组合允许代理对正常操作的看法，并发现针对特定相互作用中涉及的对象的一部分的新概念。发现的概念允许机器人自主获取培训数据并只是其符号的感知来识别零件，并通过将搜索重点放在这些相关对象的零件上，从而为更复杂的任务进行计划。我们在模拟世界中演示了我们的方法，在模拟世界中，代理商学会了识别涉及支持关系的对象的一部分。虽然代理商最初没有概念，但通过观察从钩子上悬挂的支持对象的示例，但它学会了认识到建立支持所涉及的部分并能够计划支持关系的建立/破坏。这可以通过系统的方式通过观察来扩展其知识的能力，并说明了将深层推理与动态设置中的反应性机器人技术相结合的潜力。
球机器人平台的机械设计
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。
操纵机器人臂的几何建模
1.2 Defiligessitions: ............................................................................................................................................1.2 Defiligessitions: ............................................................................................................................................
专业的机器学习工程师。
统计和概率：了解数据分析的基本原理对于建立有效的机器学习模型至关重要。编程：熟练的Python和R等语言对于数据操纵，模型开发和实施至关重要。机器学习算法：熟悉各种算法，包括受监督，无监督和加强学习，对于解决不同类型的问题至关重要。数据工程：数据处理，存储和检索的知识对于有效管理大型数据集是必需的。云计算：了解AWS，Azure和Google Cloud等云平台对于部署和扩展机器学习模型很有价值。
知识表示和人类机器人互动领域知识的互动学习
本文介绍了在人机协作背景下代表，推理和交互式学习领域知识的综合体系结构。答案集Prolog是一种非单调逻辑推理范式，用于用不完整的comsense域知识来表示和理由，为任何给定目标计算计划并诊断出意外的观察。基于ASP的推理还用于指导以前未知的动作的互动学习以及编码负担能力，动作前提和效果的公理。此学习将主动探索，反应性动作执行和人类（口头）描述的输入观察以及学习的动作和公理用于后续推理。在模拟机器人上评估了架构，该机器人协助人类在室内域中。
机器学习在预测分子特性中的应用
由于开发新化合物并确定其性能是昂贵且可能危险的，因此有必要开发一个模型来预测分子特性，而无需合成和实验测试。表示化合物的两种系统方法是通过分子结构的示意图和简化的分子输入线 - 进入系统（Smiles）。在这项研究中，这些表示分别用于训练两个神经网络模型，一个卷积神经网络（CNN）和一个经常性神经网络（RNN），以预测化合物的熔点。通过将化合物表示为结构的图像，CNN在拟合给定数据的拟合时不成功，似乎在给定数据的平均熔点附近保持恒定。然而，通过将化合物表示为系统生成的文本字符串，RNN成功地拟合了数据，总体趋势类似于实际趋势，平均绝对误差较低。但是，与结构图数据不同，用于RNN的微笑数据不包含方向信息。对于将来的研究，可能可以将两种表示形式结合起来，以达到更准确的预测模型。
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：
机器学习筛查工具，用于预测废水中药物化合物的提取产率
药物化合物已成为废水中越来越重要的污染物来源，因为它是传统的处理方法无效地去除它们的方法，因此它们通常被放入环境中。可以使用液体液体提取成功去除药物，并且可以使用宇宙RS预测相互作用并识别最有前途的溶剂。但是，COSMO热模型无法解释关键过程参数，从而降低了这些计算模型的准确性。因此，需要替代计算方法来准确预测可以纳入处理和相互作用变量的药物的提取产率。这项工作使用机器学习来预测使用八种溶剂的11种药物的提取产率。探索了六个回归模型和两个分类模型。使用ANN回归器（测试MAE：4.510，测试R 2：0.884）和RF分类器（测试精度：0.938，测试召回：0.974）获得了最佳性能。RF回归分析和分类还显示了关键的提取产率特征：溶剂与喂养比，N - 辛烷 - 水分系数，氢键，氢键和范德华对多余的焓的贡献，以及pH距离至最近的PKA。机器学习显示为筛选和选择最有希望的溶剂和过程条件的绝佳工具，以从废水中去除药物。
使用机器学习的消费者评估用于消费者购买指标的预测分析
随着当前网络平台用于在线电子商务的快速开发，除了透明的价格竞争外，买方的反馈也对消费者的购买决策也有合理的影响。今天，我们可以看到，近年来，消费者在相关网站上的反馈行为，包括著名的在线购物平台，例如亚马逊购物，Shopee Shopping和Toobao，近年来逐渐得到了增强。消费者反馈的实质性建议是否有助于其他肤浅的消费者阅读他们以改善购物习惯。在这项研究中，我们使用机器学习自动对反馈注释进行分类，并监视购物交易量的增长趋势，从而选择Shopee购物平台作为实验案例。根据评论提供的客户提供的建议已融入情感单词管理分析中，并且单词和单词分数得到了加权。最后，建造了商店销售引擎，该引擎模拟消费者的行为，使用审核管理过滤可变因素，并优化了预测消费者购物的指标。