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World File Search System采摘
成熟和采收后面临的挑战...
新鲜无花果被认为是一种极易腐烂的水果，保质期较短。因此，有必要在收获前和收获后寻找创新策略来提高其质量并延长其保质期。这项研究的目的是研究在收获前用两种浓度（1 和 2 mM）的草酸（AO）通过叶面施用处理的 Calabacita 品种新鲜无花果的收获后行为。共进行了 3 次独立应用，第一次是在无花果生长从 II 期转变为 III 期时，接下来的两次应用间隔 7 天。每种处理的果实在商业成熟时采摘，并在 1 ºC 和 90% 相对湿度的条件下储存 10 天。在第 0、7 和 10 天采集样本，并在每个日期测定重量、大小、总可溶性固体 (TSS)、可滴定酸度 (TA)、总酚、总抗氧化活性 (DPPH) 以及抗坏血酸过氧化物酶 (APX)、过氧化氢酶 (CAT) 和过氧化物酶 (POD) 的酶活性。结果表明，在两种浓度的 OA 下，无花果在整个储存过程中的重量、尺寸和 TA 均较高，而 TSS 含量较低。贮藏期间AO处理提高了CAT和APX活性，但对果实的非酶抗氧化系统没有影响。因此，我们可以得出结论，OA应用可以提高新鲜无花果的品质并增加其存储容量。
模仿从单个演示中学习的，利用载体量化机器人收获
摘要：机器人解决复杂的非重复任务的能力将是为仍涉及劳动密集型，潮流和身体苛刻活动的农业应用中新的自动化水平的关键。收获是一个这样的例子，因为它需要将动作组合在一起，通常可以将其分解为视觉宣传和操纵阶段，而后者通常直接直接进行预编程。在这项工作中，我们专注于新鲜蘑菇收获的任务，该任务由于其高复杂性而由人类采摘者手动进行。一个关键的挑战是通过低成本硬件和机械系统来启用收获，例如软握把，它们与刚性相比提出了其他挑战。我们设计了一种使用矢量量化的模仿学习模型管道来直接从视觉输入中学习量化嵌入。我们在基于人类专家收集真正蘑菇的录音设计的现实环境中测试了这种方法。我们的模型可以用柔软的气动驱动器来控制一个笛卡尔机器人，以成功复制蘑菇的超越序列。我们在不到20分钟的数据收集的干扰物中取下蘑菇，包括单个专家演示和辅助，非专家，轨迹。整个型号管道需要在单个A4000 GPU上少于40分钟的训练，并且大约需要。20 ms用于推断标准笔记本电脑GPU。
四倍体甜罗勒（Ocimum basilicum L.）的基因组序列为高级基因组编辑和分子育种提供了工具
甜罗勒（Ocimum basilicum L.）是一种世界范围内种植的著名烹饪香草，但其用途不仅限于厨房，还可用于传统医学、化妆品和园艺。迄今为止，由于缺乏可用的参考基因组，先进的分子育种方法的应用受到了限制。我们提供了品种“Perrie”的甜罗勒基因组的草图，该品种是一种新鲜采摘的热那亚型罗勒。基因组测序表明，罗勒是一种四倍体生物，基因组大小为 2.13 Gbp，组装在 12,212 个支架中，其中 90% 以上的组装由 107 个支架组成。大约 76% 的基因组由重复元素组成，其中大多数是长末端重复序列。我们构建并注释了 62,067 个蛋白质编码基因，并确定了它们在不同植物组织中的表达。我们分析了目前已知的苯丙烷类挥发性物质的生物合成基因。我们证明了参考基因组对于在四倍体和基因冗余的背景下全面了解这一重要途径的必要性。在设计基于 CRISPR: Cas9 的基因组编辑研究时，完整的参考基因组对于克服这种冗余和避免脱靶至关重要。这项工作有望开发快速准确的育种工具，为农民提供更好的品种，为消费者提供更好的产品。
关系开发人员
4单粒子教程15 4.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.2预处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.3粒子采摘。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 4.4无参考的2D类平均。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 4.5从头3D模型生成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 4.6无监督的3D分类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 4.7高分辨率3D改进。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 4.8掩码创建和后处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 4.9 CTF和畸变细化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 4.10贝叶斯抛光。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。50 4.11局部分辨率估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 4.12检查惯用性。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>54 4.13总结。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>55 div>
端到端的基于深度学习的路径计划和碰撞检查框架：bin选择应用程序
抽象的实时和效率路径计划对于所有机器人系统至关重要。，对于工业机器人而言，这更为重要，因为总体计划和执行时间直接影响生产线中的周期时间和自动化经济学。尽管在静态环境中问题可能并不复杂，但在计划时间和最佳性方面，经典方法在高维环境中是不可能的。碰撞检查在获得复杂环境中的路径计划的实时解决方案方面提出了另一个挑战。为了解决这些问题，我们提出了一个基于端到端的学习框架，即路径计划和碰撞检查网络（PPCNET）。PPCNET通过使用两个网络顺序计算航路点来生成路径：第一个网络生成了路点，第二个网络确定路径是否在路径的无碰撞段上。端到端培训过程基于模仿学习，该学习使用来自专家规划师的经验的数据聚合来同时培训两个网络。我们利用两种方法来训练一个有效近似确切几何碰撞检查功能的网络。最后，在两个不同的仿真环境中评估了PPCNET，并在用于BIN采摘应用程序的机器人臂上进行了实际实现。与最先进的路径规划方法相比，我们的结果通过以可比的成功率和路径长度大大减少了计划时间，显示出绩效的显着改善。
艺术恢复
II。 机器人技术在仓库中的重要性1）在仓库中部署机器人技术的主要好处之一是工人安全的重大改善。 传统仓库行动要求员工举起和运输重型纸箱和手提袋，从而增加了肌肉骨骼受伤的风险。 自动化机器人可以接管这些身体上苛刻的任务，从而减少工作场所伤害并促进更安全的工作环境。 2）提高的生产率和效率机器人旨在以精确的方式处理重复且耗时的任务。 通过自动化常规活动，例如采摘，分类和运输商品，人类工人可以专注于高价值任务，例如质量控制和过程优化。 此转变可以提高整体生产率，并允许企业更有效地满足客户需求。 3）减少工作场所事故的仓库和配送中心通常会经历大量的车辆交通，包括叉车和卡车，为工人创造了危险的环境。 引入机器人技术可以最大程度地减少人类参与危险区域，从而减少事故并提高整体运营安全性。 4）操作中的一致性和可预测性，机器人技术的关键优势之一是它们提供一致的性能的能力。 与人类工人不同，机器人不会遇到疲劳，从而确保在整个操作时间内保持稳定的工作流程。 这种一致性使仓库经理可以准确预测输出水平并优化劳动力计划。II。机器人技术在仓库中的重要性1）在仓库中部署机器人技术的主要好处之一是工人安全的重大改善。传统仓库行动要求员工举起和运输重型纸箱和手提袋，从而增加了肌肉骨骼受伤的风险。自动化机器人可以接管这些身体上苛刻的任务，从而减少工作场所伤害并促进更安全的工作环境。2）提高的生产率和效率机器人旨在以精确的方式处理重复且耗时的任务。通过自动化常规活动，例如采摘，分类和运输商品，人类工人可以专注于高价值任务，例如质量控制和过程优化。此转变可以提高整体生产率，并允许企业更有效地满足客户需求。3）减少工作场所事故的仓库和配送中心通常会经历大量的车辆交通，包括叉车和卡车，为工人创造了危险的环境。引入机器人技术可以最大程度地减少人类参与危险区域，从而减少事故并提高整体运营安全性。4）操作中的一致性和可预测性，机器人技术的关键优势之一是它们提供一致的性能的能力。与人类工人不同，机器人不会遇到疲劳，从而确保在整个操作时间内保持稳定的工作流程。这种一致性使仓库经理可以准确预测输出水平并优化劳动力计划。5）替代传统传送带系统传送带系统长期以来一直是仓库自动化的主食，但它们需要大量的基础设施投资和空间。自动移动机器人（AMR）和自动化导向车辆（AGV）提供了灵活的替代方案，可以使动态材料运动无需固定途径。这种适应性使仓库随着需求波动而有效地扩展操作。
机器人组的设计，分析和实施
摘要：今天，技术正在沿着同一方向发展，以迅速增加的人类需求。为满足这些需求所做的工作使生活每天更轻松。机器人武器与外部用户或执行预定的命令一起工作。如今，每个领域的机器人武器领域最发达的领域是行业和医学领域。该项目的主要重点是设计和开发机器人臂的机制，以供采摘和位置。机器人臂的设计具有5度的自由度，并编程为准确地完成简单的轻型材料挑选，并放置任务以协助任何行业的生产线。3D打印方法用于制造项目的机器人臂组件。因此，它在此方法中提供了更精确的维度以及巨大的时间和节省成本。机器人臂配备了6台伺服电动机，可连接零件并带动臂移动。arduino，一种开源计算机硬件和软件可通过驾驶伺服电动机来修改位置来控制机器人臂。无线控制是通过通过蓝牙模块与Android操作系统一起使用智能手机来完成的。机器人臂正在测试和验证其性能，结果表明它可以正确执行选拔任务。为了建立一个良好的仿真环境，我们使用Fusion 360软件。关键字：机器人臂，轴心，自由度，工作信封和工作量，空间，运动学，有效载荷，拾取和位置机器人，机器人臂，机器人 - 阿杜诺。
一个数据集和基准，用于完成农业机器人水果的形状
摘要 - 由于人口到2050年的人口预计将达到100亿，我们的农业生产制度仍需要使其生产率增加一倍，尽管农业部门的人类劳动力下降。自主机器人系统是通过接管劳动密集型手动任务（如取果采摘）来提高生产率的一种有希望的途径。为了有效，这种系统需要准确监测和与植物和水果相互作用，这是由于农业环境的混乱性而具有挑战性的，例如引起强烈的闭合。因此，能够在遮挡存在下估计物体的完整3D形状对于自动化的操作（例如水果收获）至关重要。在本文中，我们提出了针对农业视觉系统的第一个公开可用的3D形状完成数据集。我们提供了一个RGB-D数据集，用于估计水果的3D形状。特别是，我们的数据集在实验室条件下和商业温室中包含单个甜辣椒的RGB-D框架。对于每种水果，我们还收集了我们用作地面真理的高精度点云。为了获取地面真相形状，我们开发了一个测量过程，使我们能够以高精度记录真正的甜辣椒植物的数据，并以高精度记录，并确定感知的水果的形状。我们释放数据集，该数据集由属于100多种不同水果的近7000个RGB-D帧组成。我们还可以通过基准服务器上的公共挑战进行隐藏测试的形状完成方法评估。我们提供分段的RGB-D帧，并配有相机仪器，以便于获得彩色点云，以及使用高精度激光扫描仪获得的相应高精度，无咬合点云。
触觉增强的完整上肢外骨骼接口
摘要：操纵既涉及精细的触觉反馈，又涉及FingerPad机械感受器感知的动态瞬变，也涉及动态触觉反馈，而动态触觉反馈则涉及整个手肌肉骨骼结构。在远程操作实验中，这些基本方面通常在操作员侧的不同设置之间进行分配：使用轻质手套和光学跟踪系统的那些设置，朝向仅触觉反馈的那些，以及那些实现外观骨骼或接地操纵器作为具有抗hepticic设备的hepticic设备，可提供KinaEsticic Enceptics。在手界面的水平上，提供动力学力反馈的外骨骼在最大渲染力和嵌入式执行器的带通之间进行了权衡，从而使这些系统无法正确地呈现触觉反馈。为了克服这些局限性，在这里，我们研究了一个完整的上肢外骨骼，覆盖了从肩部到手指裂料的所有上肢身体部位，并在指尖与线性语音盘绕器执行器结合。这些是为了呈现宽带触觉反馈以及手部外骨骼提供的动力学力反馈。在两个不同的反馈条件下（仅视觉和视觉供应），我们将在采摘远程操作任务中调查系统。根据测量的相互作用力和正确试验的数量进行了评估和比较。这项研究证明了能够组合的动觉和触觉触觉反馈的复杂的全肢外骨骼（七个肢体驱动的DOF加五个手动DOF）的总体可行性和有效性。定量结果表明，当提供触觉反馈时，尤其是对于均值和峰值施加的力，以及拾取和地位任务的正确速度时，效果的改善显着。
学年的特殊主题课程列表2024-2025感知深度学习（2.0 cr。）2024秋季术语本课程公开了学生
学年的特殊主题课程列表2024-2025感知深度学习（2.0 cr。）2024秋季术语本课程使学生接触到应用于图像的深度学习的数学基础。最先进的机器人中的感知堆栈正在迅速适应深度学习的最新进步，因为它们的功效和高精度。这些基于深度学习的方法也可以使用并行的硬件（例如GPU）加速，这些硬件可以实现复杂任务（例如实时场景分割）的低延迟操作。在机器人感知的背景下，将对学生进行培训，以制定，开发和实施深度学习解决方案，以解决常见的计算机视觉问题。该课程将涵盖高级和最先进的主题，例如SIM2REAL，对神经网络，视觉变压器和扩散模型的对抗性攻击。本课程中探讨的其他主题包括图像形成，线性分类器，神经网络和反向流体，卷积神经网络（CNN），CNN体系结构，SIM2REAL，黑色和白色盒子攻击的数据生成，用于对神经网络的构建，以构建用于构建现有的艺术机器人的Art机器人堆栈。学生将了解具有最先进的深度学习工具包的机器人系统所需的考虑因素。该课程旨在平衡理论与项目的应用。推荐背景：精通编程，最好是Python，MA 1024，MA 2071/20772，MA 2621/2631机器人进行回收（2.0 cr。）2024秋季B期限介入机器人技术和AI技术的最前沿，以应对全球浪费危机。本课程基于基础机器人知识，以应对可持续废物管理中的现实世界挑战。它提供了一个了解机器人操作和机器人视觉系统的机会，并将这些知识应用于使用物理机器人平台开发废物回收系统的知识。具体来说，该课程将涵盖用于开发废物分类方法的计算机视觉算法，机器人握把和非划分的操纵算法，用于开发废物采摘和重排系统，设计各种采摘机制以及实施端到端的对象拾取管道。该课程包括一个术语项目模块，用于开发废物排序系统的原型。先决条件：RBE 500推荐背景：RBE 549，RBE 4540，CS 541社会辅助机器人技术（2.0 cr。）2024秋季B期限探讨了旨在通过社会互动而不是身体行动来增强人类福祉和我们社会的机器人技术和AI技术的最前沿。本课程涵盖了基础，跨学科的机器人知识，以应对医疗保健，教育和其他领域中现实世界中的挑战。它引入了社会智能机器人技术的发展生命周期，包括设计，开发和评估。具体来说，该课程将涵盖：1）多模式人类机器人相互作用，包括多模式感应和感知，决策和反馈机制； 2）以人为中心的AI，并体现了AI的个性化和适应； 3）在社会辅助环境中的边界研究应用，例如老龄化护理，痴呆症护理，自闭症护理和教育。该课程旨在针对对社会机器人技术，以人为中心的计算，医疗保健，生物医学工程，人类计算机互动和社会科学以及SAR的研究前沿的学生。教学方法包括讲座，邀请专家演讲者的见解以及学生将设计的术语项目模块，建议背景：RBE/CS 526，RBE 549，RBE 595/4540，CS 541