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教育技术和学习环境总监
教育技术与学习环境主任是伯明翰大学新设立的职位，将在开发教学和学习物理和数字基础设施方面提供关键的领导力和服务交付专业知识。为了实现大学到 2030 年跻身全球前 50 名机构的宏伟目标，教育技术与学习环境主任将负责以创新和有凝聚力的方式开发、维护和优化利用支持教育交付的技术。这将包括帮助塑造技术在教育交付中的使用方式，并负责定义我们如何在整个大学开发和使用教学和学习空间。
沉浸式环境，以改善确保关键水下基础设施的情境和空间意识
过去和当前的例子已经证明了在许多类型的情况下进行IED攻击的有效性，并有可能挑战北约和国家的韧性和生活方式。在过去，IED主要用于针对军事物体，但最近的例子表明，对手的意图和能力是针对关键基础设施的目标，以破坏经济的目标。这些事件突出了海底能量管道和通信电缆的脆弱性。2022年9月的Nord Stream Pipeline Sabotage揭示了欧洲和北约国家来阻止和防御海底领域中的混合攻击的能力[2]。，最近，即使尚未宣布归因，芬兰和爱沙尼亚在2023年10月对波罗斯尼克气体管道和数据电缆的损害也显示出我们的经济和我们日常生活所取决于的基础设施的暴露和脆弱性。遵循
云计算环境中的安全有效的外包计算
在云计算环境中的安全有效的外包计算对于确保数据机密性，完整性和资源选择至关重要。在这项研究中，我们提出了新颖的算法和方法来应对这些挑战。通过一系列实验，我们评估了现实世界中云环境中提出算法的能力，安全性和效率。我们的结果证明了基于同源加密的安全计算，安全多方计算以及基于可信赖的执行环境方法在缓解安全威胁的同时，同时确保有效的资源利用的有效性。具体而言，我们的同型加密算法的加密时间范围从20到1000毫秒不等，解密时间为25到1250毫秒的有效载荷大小，从100 kb到5000 kb不等。此外，我们针对最先进的解决方案的比较分析揭示了我们提议的算法在安全保证，加密开销和通信延迟方面的优势。
在复杂包装工厂环境下进行精确抓握的新型机器人抓握框架（2024年9月）
抽象作为实际包装场景中的抓地力行为很容易受到各种干扰的影响，视觉抓握预测系统遭受了稳健性和检测准确性低的差。在这项研究中，已经提出了一个以线性全球注意机制为基础的智能机器人抓手框架（RTNET），以实现在实际包装工厂场景中实现高度稳健的机器人掌握的预测。首先，为了减少计算资源，在机器人抓握过程中已经开发了一种优化的线性注意机制。然后，已对本地窗口转换算法进行了调整，以收集功能信息，然后通过向上和下采样的层次设计集成全局功能。为了进一步改善开发的框架，可以通过减轻噪声干扰的能力，建立了一种自称的特征体系结构，以增强其强大的学习能力。此外，已经生成了真正的操作环境中的握把数据集（RealCornell），以实现对真实抓地力的过渡。为了评估所提出的模型的性能，在Cornell数据集，实核数据集和实际场景上对其掌握的预测进行了实验检查。结果表明，RTNET在Cornell数据集上的最大准确度为98.31％，在复杂的RealCornell数据集上达到了93.87％。在考虑实际包装情况下，所提出的模型还证明了在抓住检测方面的准确性和鲁棒性水平很高。综上所述，RTNET对包装行业的机器人握把的高级部署和实施提供了宝贵的见解。
将深Q学习与掌握质量网络的集成用于机器人在混乱的环境中抓住
摘要在机器人臂运动过程中，如果手臂直接抓住多个紧密堆叠的物体，则很容易发生碰撞，从而导致掌握故障或机器损坏。可以通过重新排列或移动对象清除抓握空间来提高成功。本文提出了一个高性能的深Q学习框架，可以帮助机器人手臂学习同步的推动和掌握任务。在此框架中，使用GRASP质量网络用于精确识别物体上的稳定掌握位置，以加快模型收敛性并解决由于掌握故障而在训练期间造成的稀疏奖励问题。此外，提出了一种新颖的奖励功能，以有效评估推动作用是否有效。在模拟和现实世界实验中，提出的框架分别达到了92％和89％的成功率。此外，仅需要200个培训步骤才能达到80％的成功率，这表明拟议的框架在工业环境中快速部署的适用性。
使用4D BIM
人类活动识别（HAR）是机器人相互作用（PHRI）任务的机器人感知的关键成分。在施工机器人技术中，机器人对工人活动具有准确而强大的感知至关重要。这种增强的看法是在工业环境中值得信赖和安全的人类机器人协作（HRC）的基础。许多开发的HAR算法缺乏确保无缝HRC的鲁棒性和适应性。最近的作品采用了多模式方法来增加特征注意事项。本文进一步扩展了先前的研究，包括4D构建信息建模（BIM）计划数据。我们创建了一条管道，该管道将高级BIM计划活动转换为一组低级任务。框架然后将此子集用作限制HAR算法可以预测活动的解决方案空间的工具。通过通过4D BIM计划数据限制此子空间，该算法的机会更高，可以从本地化设置中较小的可能性池中预测实际可能的活动，而不是在每个点计算所有全球可能性。结果表明，所提出的方法在不利用BIM数据的情况下实现了基本模型的更高置信度预测。
在复杂森林环境中探索的球形空中操纵器机器人
从无人机中受益匪浅的重要研究领域是精确农业，因为它们具有出色的空间分解能力，因此非常适合对蔬菜斑块进行详细的小规模分析。据我们所知，很少有研究应用无人机来探索诸如果园之类的复杂森林环境，通常依靠间接的甲基化来获取作物信息。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，可以使特征的测量（例如分别测量水果或茎/叶）进行评估，以评估其成熟度或检测作物疾病。为了实现这一目标，我们引入了一种名为“ Sambot：球形空中ma-nipulator机器人”的新设计，该设计由一个由球形结构保护的迷你UAV组成，其前部有一个固定的操纵器。sambot与机械手的访问空间的能力相结合的球形脱落的保护益处。拟议的设计与ROS2兼容，ROS2是机器人研究和工业应用中广泛使用的框架。我们提议的范围的潜在应用范围范围超出了精确农业的范围，这些地区范围内，诸如矿山或崩溃的建筑物，结构检查以及自主地下导航等地区的搜索和救援区域。
在虚拟环境中以目标条件为条件的强化学习以下指令
摘要。在本研究中，我们解决了使官方情报代理在虚拟环境中执行复杂语言指令的问题。在我们的框架中，我们假设这些指令涉及复杂的语言结构和必须成功导航以实现所需结果的多个依赖性任务。为了有效地管理这些复杂性，我们提出了一个分层框架，将大型语言模型的深层语言理解与适应性的动作结合 - 强化学习剂的执行能力：语言模块（基于LLM）将语言指令转化为高级行动计划，并由预先培养的启用方法进行了指示。 Iglu，指示代理人建造结构，在手工艺品中，代理人根据语言命令在周围环境中执行任务并与周围环境中的对象进行交互。
基于CO2的瓷砖固化
摘要 - 今年，使用最广泛的技术框架之一缺乏特定的物联网（IoT）。专注于通信可靠性和对IPv6标准和互联网通信技术的可靠性，EfficityNet B7社交IoT网络满足了护理和适应性需求。尽管拍摄了高质量的照片，但在系统的培训期间却有一些损失，这需要时间。使用Evolution深度学习建议的这项工作以自动生成用于文本分类任务的EfficityNet B7功能框架。在基于有效网络B7的语言相似性分析模型的背景下，对所提出的方法进行了测试，以查看其是否有效。虽然字符级有效网络B7算法并未引起文本分类问题的关注，但本研究中提出的有效网络B7结构在数据分类任务中表现出了出色的性能。大量的测试表明，它们对中断更具弹性，并且可以影响众多有关用户隐私保护，框架含义和法律要求的语言和信息使用政策的组织。
热电模块：生物量，市政废物和其他来源的可持续能源产生环境中的应用和机会
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1164热电模块：在建筑环境中的应用和机遇，从生物量，市政废物和其他来源的可持续能源产生环境中，其他来源Harold E. Rebellon，1，1，1，＃oscar F. Posard henao，1，1，1，1，＃ELELS I.亨利·A·科罗拉多1，*摘要在不断搜索替代能源的摘要中，热电模块已成为发电的重要技术。这项研究对其在建筑环境中的应用进行了全面审查，该领域变得越来越重要。尽管其效率较低，但热电模块对于捕获和转化废气分解为有价值的能源非常有用。该论文分为五类：发电，可持续建筑实践，供暖和冷却系统，软件模拟和混合系统。最终，这项研究分析了建筑物中热电应用的机会和前景，为当前的能源回收景观提供了宝贵的见解，尤其是在生物质和市政固体废物分解的背景下。