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制造重塑的集成机器人运动和过程控制
摘要 - 金属制造过程的未来，例如激光切割，焊接和添加剂制造，应依赖于行业4.0支头的智能系统。这样的数字创新确实正在推动机械制造商进行深刻的转变。是根据针对特定过程设计和优化的定制机器，雄心勃勃是利用开放性和大量的工业机器人可用性，以提高多流程实现的灵活性和可重新配置。挑战在于，机械构建者将自己转变为高知名度专业的过程驱动的机器人集成器，能够用智能传感和认知方面的过程控制器杠杆优化机器人运动。这项工作描述了BLM集团和Politecnico di Milano的多年合作，在CNR的支持下，重点是部署完整的机器人工作站，其特征是机器人控制和运动计划与制造过程的完整整合。索引术语 - 指导的能量沉积，激光金属拆卸，添加剂制造的设计，CAD/CAM
课程大纲EEL 4930：自动机器人弹簧...
本课程的主要目的是学习参与自主机器人和/或智能代理的设计和操作的理论和实验基础。介绍性讨论涵盖了机器人感知，计划和控制的子主题。其他主要主题包括机器人零件设计，感官集成，运动运动学，仿真测试（ROS/ROS2），未建模的环境/社会因素以及现场部署方面。除了标准的地面机器人系统外，我们还将涵盖水下机器人技术和空中机器人技术的类似主题和设计选择。本课程的所有材料和家庭作业都是根据现代机器人技术广泛接受的实践开发的。本课程的预期副作用是增强您的专业知识：
数据驱动的机器学习科学家...
挪威气象研究所（MET NORWAY）在天气预报开发中心的机器学习（ML）科学家开设了永久性地位。成功的候选人将在建立，部署和应用世界领先的，基于ML的天气预报系统中发挥重要作用。这项工作是与欧洲中等天气预报（ECMWF）以及欧洲其他组织合作进行的。这项工作将涉及解决地球系统建模的机器学习中令人兴奋的研究问题，重点是北欧天气条件。优化大型ML模型和探索合奏方法将是开发和实施最佳模型配置以进行准确可靠的天气预测的关键。另一个主题是构建和扩展可用于培训的ML就绪数据集。结果将支持ML在天气科学和先锋数据驱动的预测模型中的快速发展及其在改善天气服务（例如YR）的天气预测价值链中的作用。
BE 559：生物医学数据科学和机器学习的基础（2025年春季）
课程目标：本课程采用一种实用的方法来分析生物医学数据。这样做，三个目标努力。首先，学生将熟悉不同分析方法的必要理论背景，使他们能够了解为什么某些方法在某些情况下是合适的以及为什么其他方法不适合。第二，学生将获得分析生物医学数据所需的实用，动手技能，包括数据管理，算法开发和适当的代码库开发。这些技能将使学生在学术研究和行业内的独立研究项目中做好准备。第三，学生将学习如何解释，可视化和总结分析结果后完成。应用分析方法只是科学发现的挑战的一半。本课程的第三个目标是培训学生将科学分析的结果收集到一种格式，该格式可以与其他研究人员共享并理解科学发现。
数字病理学中空间OMIC数据分析的机器学习方法：泌尿生殖器肿瘤学的工具和应用
空间幻象技术的最新进展已实现了分析组织形态，细胞组成和生物分子表达模式的新方法。这些进步正在促进数字病理新兴领域中新的计算工具和定量技术的开发。在这篇综述中，我们调查了使用数字化的组织病理学幻灯片和补充材料开发用于空间映射的OMIC数据分析的计算方法的当前趋势，并重点介绍了与泌尿生殖学肿瘤学研究有关的工具和应用。评论包含三个部分：1）组织幻灯片分析的图像处理方法的概述； 2）与空间解决的OMIC数据分析的机器学习集成； 3）讨论当前局限性和未来在临床决策过程中整合机器学习的方向。
MDY简历 - 机器人-DOMYAM
Applications : SOLIDWORKS, Simulink, LabVIEW, Microsoft Office, Creo, NX, ANSYS, Confluence, Unity Programming : Python, C++, MatLab, HTML, Java, ROS, Machine Learning, Image Processing, Embedded Firmware Manufacturing : Sheet Metal Design, CNC, Composite Materials, DFM, Soldering, PCB Design, Rapid Prototyping Professional Experience Planet Labs -系统工程实习生 - 2023年6月 - 2023年6月，加利福尼亚州旧金山•在我们的下一代航天器上开发了任务重要资格测试的测试程序。•模拟了航天器原型的一天中的一天，涵盖了所有子系统以进行需求验证。基本机器人技术 - 机械工程师 - 加利福尼亚州帕萨迪纳，2020年1月 - 2022年8月•使用神经网络推理加速器开发了下一代感知硬件。•开发了用于基于Docker的容器的机器人操作系统的外围驱动程序。•集成的神经网络将优化的边缘计算机纳入生产硬件解决方案。•向消费者，工业和食品安全的制造环境部署和集成的自定义检查硬件。Morse Corp-工程合作社 - 马萨诸塞州剑桥市2019年1月 - 2019年8月•为无人机设计的结构组件及其在Solidworks中的飞行测试设备。•开发了固件，以控制飞行测试设备上释放机制的精确时机。•使硬件测试方法更可靠，并且与自动测试和冗余安全系统一致。•与系统工程团队合作就与美国陆军的主要开发合同提案。努力机器人 - 系统工程合作社 - 马萨诸塞州切尔姆斯福德，2018年1月 - 2018年6月•对机器人性能进行了移动性，耐力，通信和附属互操作性的验证。•设计了一种定制测试工具，以使用基于Python的软件来测量和记录机器人地面速度。HASBRO Inc.-工程合作社，Integrated Play -Pawtucket，RI，2017年1月至2017年6月•使用高级技术，诸如语音交互之类的高级技术，为动画，连接的玩具设计了新的游戏体验。•使用Unity和Google Cardboard Android应用程序原型的新型游戏VR互动概念。•使用加工和3D打印零件创建了用于未来动画玩具的机制模拟。工程活动结构和复合材料实验室 - 研究生研究员2023-2024•研究物理知情的神经网络，用于建模飞行中机翼的空气动力学和结构响应。•开发和训练神经网络，使用Pytorch和Nvidia模量框架预测复杂的3D流。Avatar Xprize Arm Capstone Project 2019秋季•在由5名学生组成的团队中，设计和原型拟建了拟人化机器人手臂和触觉外骨骼控制器。•开发了一个带有精确扭矩控制的准直接驱动应用程序的紧凑型无刷发动机驱动程序。•编写了电动机控制器固件，包括面向现场的控制，RS485上的串行通信以及实施
应用机器学习和计算机视觉方法确定
摘要。研究相关性是由在难以到达条件下改善对象大小的测量过程的需要决定的。在现代工业环境中，高测量精度对于确保安全和最大化生产过程的效率至关重要，对该主题的研究在快速技术发展和提高生产质量要求的背景下是相关的。该研究旨在评估使用现代计算机视觉方法在困难的技术条件下测量和重建对象的可能性，例如水 - 水功率反应堆的封闭。该研究采用了3D摄影测量方法，包括立体声和多视图立体声的深度，以及运动方法的结构。研究确定，现代计算机视觉方法，特别是机器学习方法，可以成功地用于在难以到达的条件下测量和重建对象。研究表明，在理想条件下，从测量设备到对象的测量精度可以达到接近1 mm的值。同时，与立体声方法的深度相比，多视图立体法揭示了误差的空间分布更大的均匀性。在实践中，在真实照片的条件下，多视图立体声方法最需要准确地确定相机的位置。由于其对摄像机确切坐标的需求较低，立体声方法的深度显示出更好的结果，显示出较小的测量误差。这项研究强调了使用所提出的方法区分
人工智能/机器学习在医疗健康领域的挑战：偏见、普遍性、隐私
另请参阅：可穿戴传感器在 SARS-CoV-2 感染检测中的表现：系统评价，Mitratza 和 Goodale 等人。《柳叶刀数字健康》