摘要 — 维护、修理和大修行业中的手动维修任务需要经验和特定于对象的信息。如今,许多此类维修任务仍通过低效的纸质文档执行和记录。认知辅助系统有可能通过以数字方式提供所有必需信息来降低成本、错误和脑力工作量。在本案例研究中,我们介绍了一种用于涡轮叶片特定对象维修任务的辅助系统。辅助系统提供数字工作说明并使用增强现实显示空间信息。在一项用户研究中,十名经验丰富的金属工人执行熟悉的维修任务,我们将新辅助系统的任务完成时间、主观工作量和系统可用性与他们既定的纸质工作流程进行了比较。所有参与者都表示,他们更喜欢辅助系统而不是纸质文件。研究结果表明,使用辅助系统后,手动维修任务的完成速度可提高 21%,感知工作量可降低 26%。
•和第三,如果不使用EPIC选项,我们将研究连接到EPIC系统的辅助系统和相关部门,例如PACS以及可能的放射学,实验室或药房系统。这些辅助系统是医院的合作伙伴组织,可能存在遗传的风险,或者是与Epic接触的内部医院申请。但是,今天可能无法将代理放置在设备上以启用保护,因此,仅使用Epic桥接的辅助系统与EPIC的接口,因此可以利用这些策略性接口限制访问权限。
由于细胞学家的短缺,资源匮乏地区的妇女无法平等地获得宫颈细胞学检查,而宫颈细胞学检查是宫颈癌筛查中的关键作用。新兴研究表明人工智能辅助系统在资源有限的情况下促进细胞学检查实施的潜力。然而,在评估人工智能对提高细胞学家工作效率的帮助方面还存在不足。本研究旨在评估人工智能排除细胞学阴性玻片的可行性,并提高玻片解释的效率。纳入了带有良好注释的玻片,以开发分类模型,该模型用于对验证组的玻片进行分类。近 70% 的验证玻片被人工智能系统报告为阴性,并且这些玻片均未被专家细胞学家诊断为高级别病变。在人工智能系统的帮助下,每张玻片的平均解释时间从 3 分钟减少到 30 秒。这些发现表明人工智能辅助系统在加速大规模宫颈癌筛查中的幻灯片解释方面具有潜力。
所提出的辅助混合脑机接口 (BCI) 半自主移动机械臂展示了一种设计,该设计 (1) 通过使用传感器观察环境变化并部署替代解决方案而具有适应性,(2) 通过非侵入式脑电图帽接收来自用户脑波信号的命令而具有多功能性。所提出的机器人由三个集成子系统、混合 BCI 控制器、全向移动基座和机械臂组成,其命令映射到与一组特定身体或心理任务相关的用户脑波上。传感器和摄像头系统的实施使移动基座和手臂都具有半自主性。移动基座的 SLAM 算法具有避障能力和路径规划能力,可帮助机器人安全操纵。机械臂计算并部署必要的关节运动,以拾取或放下用户通过摄像头馈送上的脑波控制光标选择的所需物体。使用 Gazebo 对子系统进行了验证、测试和实施。BCI 控制器和子系统之间的通信是独立测试的。使用与每个特定任务相关的预录脑电波数据循环来确保执行移动基座命令;使用相同的预录文件来移动机器人手臂光标并启动拾取或放下动作。进行最终系统测试,其中 BCI 控制器输入移动光标并选择目标点。辅助机器人手臂的成功虚拟演示表明恢复残疾用户的运动能力和自主能力是可行的。
*前展厅新价格适用W.E.F.2025年1月2日。所有价格均在印度国际室(全印度)。所有后续预订,价格将在销售时适用。T&C申请。 高级驾驶员辅助系统(ADAS)不能替代人眼和驾驶员的警惕,这是一种驾驶员辅助系统,可增强驾驶体验和安全性。 驾驶员应对安全,警惕和专心驾驶负责。 图像和描述仅用于说明和表示目的。 ,手册中所示的特征和规格并不是所有变体的标准配置。 mg电动机印度敦促驾驶员遵守交通规则,旨在确保其在道路上安全。T&C申请。高级驾驶员辅助系统(ADAS)不能替代人眼和驾驶员的警惕,这是一种驾驶员辅助系统,可增强驾驶体验和安全性。驾驶员应对安全,警惕和专心驾驶负责。图像和描述仅用于说明和表示目的。,手册中所示的特征和规格并不是所有变体的标准配置。mg电动机印度敦促驾驶员遵守交通规则,旨在确保其在道路上安全。
ADHC提供者更改房屋提供的餐食提供者活动和传感器监控提供者个人紧急响应系统提供者辅助技术服务提供商提供者更改记录记录记录第9.6条记录的组成部分,记录记录保留记录机密性和保护记录审查的记录审查的记录审查和联邦机构的受益人记录和录音记录的收益记录的录音,并记录了Records和Records of Records of Records and Crumpc servions of Records and Compers-PC,转让和关闭报销第9.7部分支持协调过渡强度支持协调过渡服务成人日卫生保健健康状况监测ADHC服务ADHC提供者成本报告ADHC提供者审核ADHC费率确定ADHC速率确定ADHC速度的排除ADHC速度数据库确定数据库式餐饮活动和传感器的饮食和传感器的辅助系统辅助系统辅助系统辅助范围
量子Fisher信息(QFI)在量子精密测量、量子信息、多体物理等领域发挥着重要作用。通过实验获取某个量子态的QFI可以揭示出某个参数的估计精度极限、纠缠程度、量子态的几何特征等。但QFI的测量复杂度及其下界取决于量子态的维数,因此降低测量复杂度是一项重大挑战。本文提出了一种评估高维系统QFI的方法,即将信息转移到辅助系统并测量其子QFI,同时给出了在不影响辅助系统获取信息量的前提下降低被测辅助系统维数的条件。