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时间监测和促进伤口愈合
协作机器人或配备机器人在包括建筑在内的不同行业的一系列复杂场景中为其使用提供了机会。作为通常用于自动化的工业机器人的一种变体，配角纳入了内置的安全措施，较低的成本和更容易的操作员编程。本文质疑有关建筑行业中协作机器人技术的吸收和实施的最新同行评审研究的状态。对文献进行了“地平线扫描”评论，以发现针对建筑行业的Cobotics研究的最新趋势和预测。地平线扫描目标是人类机器人协作（HRC）和其他针对建筑任务的人类机器人相互作用（HRI）的例子。通过检查在施工中应用HRC的位置，我们确定影响建筑柯比特未来的驱动因素，推动力和障碍。人类可读的任务模型以及视觉系统（例如增强现实或触觉反馈和可穿戴互动设备）是如何更好地采用HRC的强大推动力。大多数现有的研究在HRC规定的机器人相互作用方法中产生多样性，以克服静态方法，这非常适合回答建筑工地的不断变化的性质。建筑工地和工人看法的动态性质会影响行业中新技术的吸收，在该技术中，柯比特经常被误认为是高度自动化的工业武器。基于这些发现，需要通过成功的用例和案例研究建立信任，以表明成功的结果和生产力评估是为了克服建筑行业中的cobot采用障碍。
新开发项目停车的指南
西萨塞克斯郡拥有一个复杂的经济地理，其中经济相互依存关系和各个特征和部门优势之间存在共同的利益，包括城市，农村和沿海社区。经济在运输和物流，农业和园艺以及零售方面的当地专业都有多种多样。该县的总GVA产量在过去的10年中增长了30％，最近的增长是自2014年以来制造产量的增加一倍。下表中所示的数据列出了七个地区和自治市镇地区不同行业的GVA产出的索引变化。制造业的增长是由阿伦（Arun），奇切斯特（Chichester）和霍舍姆（Horsham）驱动的。虽然健康增长是由克劳利（Crawley）驱动的，而阿伦（Arun）的物流增长。
事件地平线望远镜协作
在本文中，我们量化了SGR a *的地平尺度发射的时间变异性和图像形态，如EHT在2017年4月的波长1.3 mm所示。我们发现，SGR A *数据表现出可变性，超过了数据中的不确定性或星际散射的影响所能解释的。这种变异性的大小可能是相关孔密度的很大一部分，在某些基准线上达到约100％。通过对简单几何源模型的探索，我们证明了与其他具有可比复杂性的形态相比，环类形态为SGR A *数据提供了更好的拟合。我们开发了两种策略，以将静态几何环模型拟合到Time-sgr a * data；一种策略将模型拟合到源是静态并平均这些独立拟合的数据的简短段，而其他拟合模型则使用参数模型与平均源结构围绕结构可变性功率谱的参数模型进行完整数据集。几何建模和图像域特征提取技术都确定环直径为51.8±2.3μ，为（68％可靠的间隔），环形厚度约束，其FWHM的FWHM约为30％和50％。要将直径测量值提高到共同的物理尺度，我们使用GRMHD模拟产生的合成数据对其进行了校准。该校准将重力半径的角度大小限制为 - + 4.8 0.7 1.4μAS，我们将其与Maser视差的独立距离测量结合在一起，以确定SGR A *的质量为´ - + 4.0 10 10 0.6 1.1 6 1.1 6 M e。统一的天文学词库概念：黑洞（162）
产学研合作推动...
本报告概述了巴林战略、国际和能源研究中心（Derasat）于2024年5月2日举行的圆桌讨论会，旨在探讨产学研合作在推进能源转型方面的潜力。此次讨论汇聚了关键利益相关者、研究人员、学者和行业专业人士，并揭示了一些关键见解，例如，由于全球目标冲突和技术限制，实现可持续发展目标的难度加大；迫切需要
人机协作的自适应信任校准
人机协作的安全性和效率通常取决于人类如何适当地校准对人工智能代理的信任。过度信任自主系统有时会导致严重的安全问题。尽管许多研究都关注系统透明度在保持适当信任校准方面的重要性，但在检测和缓解不当信任校准方面的研究仍然非常有限。为了填补这些研究空白，我们提出了一种自适应信任校准方法，该方法包括一个通过监控用户的依赖行为来检测不适当校准状态的框架和称为“信任校准线索”的认知线索，以提示用户重新启动信任校准。我们使用无人机模拟器在在线实验中评估了我们的框架和四种类型的信任校准线索。共有 116 名参与者使用无人机的自动检查功能执行了坑洼检查任务，其可靠性可能因天气条件而波动。参与者需要决定是依靠自动检查还是手动进行检查。结果表明，自适应地呈现简单提示可以显著促进过度信任期间的信任校准。
合作游戏环境中的人机协作
人机交互在我们日常生活的许多领域中无处不在。在本文中，我们研究了在具有部分可观察信息的协作式人工智能驱动的词语联想游戏中的人机协作。在我们的实验中，当参与者认为他们正在与人工智能或人类一起玩时，我们测试了参与者对其伙伴的主观社会感知（融洽度、智力、创造力和可爱度）的各个维度。我们还测试了参与者在呈现各种置信度水平时对其伙伴的主观社会感知。我们在 Mechanical Turk（n=164）上对这款协作游戏进行了大规模研究。我们的结果表明，当参与者认为他们的伙伴是人类时，他们会发现他们的伙伴比他们认为他们正在与人工智能伙伴互动时更讨人喜欢、更聪明、更有创造力、更融洽，并使用更多积极的词语来描述他们伙伴的属性。我们还发现游戏结果（包括胜率和完成回合）没有差异。我们利用定量和定性研究结果，探讨了人工智能代理的透明度，包括对整合或支持人机协作的工具的设计影响，并规划了未来研究的方向。我们的研究结果对其他形式的人机交互和交流具有启示意义。
优化金融研究中的 AI-Agent 协作
近年来，生成人工智能（GenAI）在金融分析和投资决策中的应用引起了广泛关注。然而，大多数现有方法依赖于单智能体系统，无法充分利用多个AI智能体的协作潜力。在本文中，我们提出了一种新颖的多智能体协作系统，旨在增强金融投资研究中的决策能力。该系统将具有可配置组大小和协作结构的智能体组结合起来，以利用每种智能体组类型的优势。通过利用次优组合策略，系统可以动态适应不同的市场条件和投资场景，从而优化不同任务的性能。我们通过分析道琼斯指数中 30 家公司的 2023 年 SEC 10-K 表格，重点关注三个子任务：基本面、市场情绪和风险分析。我们的研究结果表明，基于针对不同任务的 AI 代理的配置，性能存在显著差异。结果表明，我们的多代理协作系统优于传统的单代理模型，在复杂的金融环境中具有更高的准确性、效率和适应性。这项研究强调了多代理系统通过整合不同的分析视角来转变财务分析和投资决策的潜力。
人工智能与创造力：合作宣言
摘要 随着人工智能 (AI) 的出现，创造力领域面临着新的机遇和挑战。本宣言探讨了人机协作完成创造性任务的几种场景，并提出了“生成性人工智能的基本法则”，以加强在创造力领域负责任和合乎道德地使用人工智能。提出并讨论了四种场景：“共同创造人工智能”、“有机”、“抄袭 3.0”和“关闭”，每种场景都说明了基于人机协作的不同可能未来。此外，我们还纳入了人工智能生成的宣言，其中还强调了重要主题，从可访问性和道德到文化敏感性。提出的基本法则旨在防止人工智能生成有害内容并直接与人类竞争。还强调了创建标签和法律以确保负责任地使用人工智能。创造力和人工智能的美好未来在于和谐合作，让每个人都受益，有可能在创造过程中将创造生产力提升到一个新的水平，尊重道德考虑和人类价值观。
解锁 AI 驱动的协作的未来
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