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有机硅遇到硅的地方：分析NIER：自动机作为马克思主义，存在主义和女权主义
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自动机器人无人机系统用于映射森林内部
在过去的十年中，在森林监测和遥感中使用无人机已经非常受欢迎。大多数监视任务发生在高海拔和露天的情况下，但在过去的几年中，无人机也对自动范围的数据收集产生了兴趣。但是，在森林冠层下飞行是一项复杂的任务，因为无人机无法将全球导航卫星系统（GNSS）用于定位，并且必须不断避免在其路径上避免障碍物，例如树木，树枝和岩石。因此，森林冠层下基于无人机的数据收集仍然主要基于人类飞行员的手动控制。在GNSS贬低的障碍物富裕环境中，自主飞行在过去几年中一直是一个积极研究的主题，并且在文献中发表了各种开源方法。但是，大多数研究纯粹是从机器人技术的观看点进行的，只有少数研究在森林科学和机器人技术的边界中发表，旨在采取步骤迈向自主森林数据收集。在这项研究中，使用最先进的开源方法开发并实施了自动伪造无人机的原型。该原型利用自主障碍物避免自主障碍物和基于视觉惯用式渗透测量法的自主障碍物避免自主障碍物的轨迹计划者。通过在两个不同的北方森林测试地块中使用中等和困难密度的两种不同的硬件进行多个测试飞行来评估原型的飞行性能。DBH估计的RMSE为3.86 cm（12.98％）。此外，通过在一次飞往3D点云的测试飞行中使用低成本立体声摄像机收集的数据，并通过在高度（DBH）估算上执行直径乳房，从而获得了森林数据收集性能的第一个结果。在中等密度的森林中，所有七个试飞都取得了成功，但是在艰难的测试森林中，八个测试飞行之一失败了。
基于微控制器的线路自动机器人
摘要：机器人技术领域的技术开发非常快，但是在印度尼西亚东部地区，发展的发展尚未感受到影响。尤其是在伊斯兰教伊斯兰大学的苏丹阿贡学习媒体设备上，也尚无针对微控制器的设备。因此，作者希望通过实现最简单的机器人设计（线路追随者机器人）来开创先驱，该机器人只沿线进行。本研究使用一种实验方法，通过基于序列进行研究过程，即：需求分析，机械图设计，电子零件设计以及控制程序设计，制造和测试。已经测试了基于ATMEGA32A微控制器的线路自动机器人，结果表明，线路追随者机器人可以按照白地板上的黑色线行走，并可以在LCD上显示情况。但是，根据一定速度，该线路自动机器人在线传感器灵敏度过程中仍然存在缺点。以90-150rpm的速度，线路机器人可以遵循路径，而超过150 rpm的机器人无法遵循路径。关键字 - 线路机器人，微控制器。
用于处理稻袋的自动机械化机器人
摘要一种新型技术，它克服了手动劳动的困难，以提高大规模食品存储设施的生产率。特别是强调米袋，这种创造性的方法旨在无缝取代人类互动，例如采摘，存储，移动和监视食物袋。该系统采用一种集成方法，其中包括精密握把，剪刀升降机，笛卡尔机器人，自动驾驶指导车辆（AGV）和先进的人工智能驱动控制系统。尤其是，称为同时定位和映射（SLAM）的技术在保证系统的平稳运行中起着至关重要的作用。虽然笛卡尔机器人精确地执行了复杂的作业，但来自AGV的自主移动性可以在存储空间内有效而准确地移动。剪刀升降机增加了系统在管理不同存储布置方面的灵活性。米饭可以仔细地处理，并且可以通过精确的抓手来控制。人工智能算法由总体控制系统采用，以促进各种成分的平稳协调。结合了这些尖端技术，该系统不仅简化了操作，而且还大大降低了对手动劳动的需求，为管理食品存储的更有效，更尖端的方法打开了大门。关键字：自主移动性，大满贯，精密抓地力，剪刀升降机，笛卡尔机器人，AGV和简化操作。在印度的研究中，水稻行业对于维持经济稳定和粮食安全至关重要。在这种情况下，有效的米袋处理至关重要，因为它直接影响分布和供应链。此摘要涵盖了用于稻袋堆叠和堆叠的自动托盘制度系统的创建和应用。利用尖端的机器人技术和自动化技术，该系统优化了处理程序，提高效率并降低了对人工劳动的依赖。印度的大多数稻米厂和存储设施目前都手工处理米袋，这是一项劳动力的运营。除了降低运营效率外，这种劳动密集型方法还
超节能可逆量子点细胞自动机 8:1 多路复用器电路
摘要：在设计用于超大规模集成 (VLSI) 系统的数字电路时，降低功耗方面的能效考虑是一个重要问题。量子点细胞自动机 (QCA) 是一种新兴的超低功耗方法，不同于传统的互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术，用于构建数字计算电路。开发完全可逆的 QCA 电路有可能显著降低能量耗散。多路复用器是构建有用数字电路的基本元素。本文介绍了一种具有超低能耗的新型多层完全可逆 QCA 8:1 多路复用器电路。使用 QCADesigner-E 2.2 版工具模拟了所提出的多路复用器的功耗，描述了 QCA 操作背后的微观物理机制。结果表明，所提出的可逆 QCA 8:1 多路复用器的能耗比文献中之前介绍的最节能的 8:1 多路复用器电路低 89%。
使用查询学习量子有限自动机
抽象学习有限的自动机（称为模型学习）已成为机器学习中的重要领域，并且已成为有用的现实应用。量子有限自动机（QFA）是具有有限内存的量子计算机的简单模型。由于其简单性，QFA具有良好的物理可靠性，但是对于状态复杂性，单向QFA仍然具有与经典有限的自动机相比具有重要优势（Timway QFA在计算能力方面的经典自动机更强大）。As a different problem in quantum learning theory and quantum machine learning , in this paper, our purpose is to initiate the study of learning QFA with queries (naturally it may be termed as quantum model learning ), and the main results are regarding learning two basic one-way QFA (1QFA): (1) we propose a learning algorithm for measure-once 1QFA (MO-1QFA) with query complexity of polynomial time and （2）我们也提出了一种具有多项式时间查询复杂性的测量值1QFA（MM-1QFA）的学习算法。
机电系统系统工程ECE 9516B/9156B - 自动机器人技术中的主题
作弊，窃/学术犯罪学术完整性是学习活动的重要组成部分。学生必须清楚地了解他们期望独自工作的课程活动（以及独自工作的含义）以及他们可以合作或寻求帮助的活动；请参阅上面的信息，并在需要时向讲师询问澄清。任何未经授权的寻求帮助或协作形式都将被视为学术罪行。大学政策指出作弊是一种学术罪行。如果您被骗了，将不会有第二个警告。学生必须用自己的话来写自己的论文和作业。每当学生从其他作者那里掌握一个想法或文本文字时，他们都必须在适当的情况下使用引号和适当的引用（例如脚注或引用）来承认自己的债务。窃是主要的学术罪行。学术犯罪是认真对待的，并受到学术惩罚的参加，其中可能包括驱逐该计划。学生被指示阅读适当的政策
在公共街道上遇到自动机器人
部署在公共设置中的机器人输入人类生活和工作的空间。公共HRI的研究倾向于优先考虑直接和故意的互动。但这错过了对机器人的最常见响应形式，范围从微妙的相互作用到几乎忽略它们。从视频录制的基础上采用民族方法学方法，我们展示了从物理环境的社会集会（街景）和日常街头生活的社会环境的社会集会（街道景观）的角度来看，机器人如何嵌入城市空间中。我们表明，由于街道的实际工作，这种机器人是如何通过这些空间“授予通道”的。我们详细介绍了街景的偶然性，引起人们对其各种成员以及他们正在做的住宿工作的关注。我们证明了在整个部署过程中研究机器人的重要性，并侧重于成员的互动工作。
量子点细胞自动机中基于 TIEO 的可逆逻辑 Toffoli 门优先级编码器的高效纳米级设计
由于元件尺寸极小且功耗巨大，基于互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术的器件性能有限。确实，许多研究人员正在考虑如何使用低功耗方法在纳米级构建复杂的逻辑电路。为了降低设计密度并实现高速切换，有必要考虑 CMOS 替代品。量子点细胞自动机 (QCA) 是一种新型无晶体管范例，可用于创建具有高密度和太赫兹速度切换的纳米级器件。有许多参考文献 [1-3] 深入探讨了实验特性和物理实现（金属岛、半导体、磁性和分子 QCA）。第一个基于原始材料的功能量子单元刚刚建成 [4]。CMOS 技术的一个问题是它倾向于耗散大量电能。借助可逆计算，可以防止计算过程中的能量损失，这已被提出 [5]。研究证实了这一点。在可逆逻辑中，可逆门起着关键作用。研究界已提出了几种类型的可逆门 [5]。Toffoli 门因其可执行多种任务而得到广泛应用 [6-9]。
计数奖励自动机：通过奖励功能结构的开发
我们提出计数奖励自动机 - 一个有限的状态机变体，能够建模任何奖励函数可作为正式语言表达的奖励函数。与以前的方法不同，该方法仅限于任务作为普通语言，我们的框架允许由不受限制的革命范围描述的任务。我们证明，配备了这样的抽象机器的代理能够解决一组更大的任务集，而不是使用当前方法。我们表明，增强功率的增加并不是以增加自动机复杂性的成本。提出了一系列学习算法，以利用自动机结构来提高样品效率。我们表明，可以使用大语言模型从自然语言任务描述我们的锻炼中所需的状态机器。经验结果表明，我们的方法在样本效率，自动机复杂性和任务完成方面优于竞争方法。