XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System采摘
Aruse Agrawal，Cindy NG，Nayumi Parente，Navya Sachdev
现有输送机系统的库存管理系统和效率低下，导致了生产力的问题，延迟了订单和分销中心的过多库存。多年来，由于其过时的输送机系统不断扩大，造成的问题比解决的问题更多。这是效率低下和采摘过程的主要原因之一，并且耗资超过必要的人工时间。
相似性量化的相对差异学习改善了分子活性预测
低温电子断层扫描（Cryo-ET）是一种生产细胞环境的高度脱尾3D图像（称为断层图）的技术。Cryo-Et通常是唯一可以在其天然环境中实现蛋白质和细胞结构几乎原子分辨率的技术。针对蛋白质结构确定的低温 - 肛门肛门技术的基本步骤是找到pogractions中感兴趣的蛋白质的所有实例，这是一种称为粒子拾取的任务。由于信噪比较低，靶蛋白的伪像的存在和巨大的多样性，颗粒拾取是一个具有挑战性的3D对象检测问题。现有的粒子采摘方法要么慢，要么仅限于选择一些感兴趣的小部分，这需要大量注释且难以获得训练数据集。在这项工作中，我们提出了Propicker，这是一种快速和通用的粒子采摘器，可以检测到训练集中包含的颗粒，并且可以在几分钟内处理断层图。我们的迅速设计允许根据输入提示选择性地检测体积中的特定蛋白质。我们的经验表明，培养基可以与最先进的通用拾取器达到相同的性能，同时更快地达到数量级。
挑选的自动无人机的设计和开发...
1助理。印度马哈拉施特拉邦Skncoe，Skncoe机械系教授2,3,4，UG学生，机械部，Skncoe，Skncoe，Pune，Maharashtra，印度摘要 - 最近在最近的时间引起了自主无人无人机与采摘机制的整合。 该研究项目着重于此类无人机的设计和开发，以期将其在物流，农业，制造业和医疗保健等领域的应用中进行。 本研究的核心目标涉及设计和优化无人机的机械结构，推进系统和控制算法。 这种细致的方法可确保精确有效地执行采摘操作。 无人机结合了计算机视觉和机器学习技术，以高度准确地识别和操纵对象。 这种智能水平对于成功完成任务至关重要。 研究方法采用了原型制作，测试和改进的迭代过程，最终在功能齐全的自主无人机中，能够导航复杂的环境，检测对象并执行多功能拾取和地任务。 这项研究通过提出一种具有拾取机制的多功能无人机来设计和开发多功能无人机，从而对自主机器人技术产生了重大贡献。 它为跨各种行业开创性的解决方案铺平了道路。 关键字 - 无人机，无人机自动化，拾取和放置机构，无人飞机系统。印度马哈拉施特拉邦Skncoe，Skncoe机械系教授2,3,4，UG学生，机械部，Skncoe，Skncoe，Pune，Maharashtra，印度摘要 - 最近在最近的时间引起了自主无人无人机与采摘机制的整合。该研究项目着重于此类无人机的设计和开发，以期将其在物流，农业，制造业和医疗保健等领域的应用中进行。本研究的核心目标涉及设计和优化无人机的机械结构，推进系统和控制算法。这种细致的方法可确保精确有效地执行采摘操作。无人机结合了计算机视觉和机器学习技术，以高度准确地识别和操纵对象。这种智能水平对于成功完成任务至关重要。研究方法采用了原型制作，测试和改进的迭代过程，最终在功能齐全的自主无人机中，能够导航复杂的环境，检测对象并执行多功能拾取和地任务。这项研究通过提出一种具有拾取机制的多功能无人机来设计和开发多功能无人机，从而对自主机器人技术产生了重大贡献。它为跨各种行业开创性的解决方案铺平了道路。关键字 - 无人机，无人机自动化，拾取和放置机构，无人飞机系统。
在零售环境中展示自适应移动操作
摘要 - 尽管自动机器人具有提高整个零售链中效率和吞吐量的巨大潜力，但它们主要被部署在大型仓库和配送中心中。与客户（例如超级市场）一起在商店中部署机器人需要更多的开发工作，因为他们需要安全地围绕客户运营并可靠地应对各种不确定性和干扰，例如放错地方的产品。我们介绍了我们最近在开发一个移动操纵器平台上用于在现实的超市设置中选择订单的努力。我们的机器人平台使用最先进的感知和规划算法在存在干扰的情况下稳健地选择项目。，它成功地证明了自适应决策和快速重新掌握。我们的机器人允许添加新产品并从恶魔中教授新的采摘动作。我们在实验室重新创建的超市以及一家大型荷兰零售商的测试超市中验证了我们的机器人。我们的结果显示了我们的机器人如何从各种干扰中成功恢复，包括放错了产品，采摘错误以及人类互动。我们总结了我们学到的课程，将自主机器人带入与客户的真实零售环境中。
精准农业中的人工智能（AIoT）
精准农业对于实现可持续粮食生产以满足日益增长的粮食需求至关重要。近几十年来，人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的技术进步有助于解决各种农业领域问题，优化资源利用率（例如水、农药、肥料、种子、能源），改善生产管理和生产力，并减少对劳动力的依赖。人工智能和物联网应用越来越多地用于精准农业应用，例如作物生长监测、除草控制、病虫害检测、种植、作物产量估算、定向喷洒和授粉、智能灌溉和养分管理、田间分析和植物表型分析。例如，使用机器学习和深度学习模型的基于物联网的应用被广泛用于识别水果、蔬菜、杂草、害虫和疾病，并测量土壤质量和养分。这些信息有助于提供更好的作物管理实践。尽管人工智能和物联网技术在精准农业中取得了进展，但以 AIoT 形式结合使用这些技术仍处于早期阶段，在数据采集和连接以及基于边缘计算处理能力的人工智能算法优化等方面仍存在许多挑战需要解决。本研究课题重点关注人工智能和物联网应用领域在大田作物和特种作物精准农业技术方面的最新进展。本研究课题吸引了 9 篇研究文章和 3 篇评论文章。这些文章揭示了应用机器学习和深度学习技术在各种精准农业应用方面的研究进展和趋势。机器人采摘在解决手工劳动密集型和时间敏感的采摘作业的劳动力短缺问题方面发挥着重要作用。例如，Sun 等人提出使用 YOLO-P 来检测自然果园环境中的梨以供机器人采摘。他们提出将混洗块与卷积块注意模块 (CBAM) 集成作为 YOLOv5 网络的主干。总共使用 5,257 张包含各种背景和照明条件的图像来训练和测试所提出的方法。进行了不同的消融实验来检查稳健性和
CY25 CVS CAREMARK处方福利手册
用于用于用于治疗复杂疾病的特种药物的复杂疾病（特种药物）的药物，例如治疗癌症或多发性硬化症的药物，CVS专业可以帮助您。虽然CVS专业不是您可以走进的邻里药房，但我们可以在任何本地CVSPharmacy®（包括Target商店内部的CVSPharmacy®）上可以采摘您的专业药物。，或者您可以将药物送到您选择的家中，办公室或位置。†访问cvsspecialty.com开始。您还可以在任何带有该药物的网络内药房（即，您不仅限于特种药物的CVS专业）中获得专业药物。
斑马机器人自动化投资组合手册
对称性与您的仓库管理系统（WMS）无缝集成，根据大小，位置，优先级和其他因素进行评估，批处理和分配订单。随后将优化的旅行分配给团队，最大程度地提高了选拔密度，同时最大程度地减少了仓库地板上的交通拥堵。绩效会随着时间的推移而提高，以响应数据驱动的见解和采摘者报告的例外。结果是仓库操作，每个动作都是有目的的，每个任务都以精确完成，生产力达到了高峰。
QPIX XE微生物菌落选择器
蛋白质工程是一个迭代的两步过程，涉及生成蛋白质突变体的库，然后筛选它们以选择所需的性状。它可用于广泛的应用，包括抗体发现，酶进化和结构生物学。QPIX XE可用于增加要筛选的变体的吞吐量。其准确的高速采摘协议使用户可以通过更丰富的遗传库进行筛选，从而增加了理想的命中的机会。此外，库管理功能还提供了强大的样本跟踪。
QPIX殖民地挑选系列
蛋白质工程是一个迭代的两步过程，涉及生成蛋白质突变体的库，然后筛选它们以选择所需的性状。它可用于广泛的应用，包括抗体发现，酶进化和结构生物学。QPIX系统可用于增加要筛选的变体的吞吐量。其准确的高速采摘协议使用户可以通过更丰富的遗传库进行筛选，从而增加了理想的命中的机会。此外，库管理功能还提供了强大的样本跟踪。
Nimbro@Home 2024开放平台联盟团队描述
Nimbro团队在各种机器人比赛中取得了良好的成绩，包括Robocup成人联盟中的人形足球等各种机器人比赛，诸如2016年DARPA大挑战之类的非结构化环境到自动垃圾箱，以及自主垃圾箱采摘挑战，例如亚马逊采摘挑战。最近，2022年，Nimbro团队赢得了Ana Avatar Xprize挑战赛。球队已经成功参加了Robocup@主联盟，并连续三场国际Robocup@主场比赛（2011年 - 坦布尔[22]，2012年，2012年墨西哥城[21]，2013年Eindhoven [20]，还赢得了许多Robocup@Home Derman Derman Open挑战。我们专注于演示中的两臂操作和工具用法。重新定位我们的家庭服务机器人活动后，我们参加了Robocup@Home 2023 Bordeaux，并最终排在第四位。图1中给出了我们在Bordeaux的Robocup@Home 2023期间的表现的摘录。我们开发了用于实时环境和对象感知的方法，使用激光扫描仪和RGB-D摄像机等3D传感器的3D对象姿势和掌握估计。我们进一步描述了对象分割，映射和导航，抓握，音频和自然语言处理以及行为控制的方法。在本文中，我们简要概述了预期的机器人平台。此外，我们描述了我们针对Robocup@Home Task的建议方法，并对我们的行为控制进行了粗略的概述。最后，我们总结了我们的家庭服务机器人技术相关研究。