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Merdan OZKAHRAMAN*、Haydar LIVATYALI 摘要:使用机器人机械手的生产系统在过去几十年中变得很普遍,而且趋势是朝着节省空间的无围栏单元发展。因此,这些系统的安全性和灵活性变得更加关键。安全系统基于传感器数据或摄像机图像。虽然基于摄像头的系统的灵活性更好,但传统的图像处理方法对工作环境很敏感。人工智能可能是他们快速适应变化需求并提高准确性和稳定性的有力工具。在本研究中,设计了一种低成本的基于 2-D 摄像头的安全系统,并将其安装在实验性的无围栏机器人工作单元中。系统控制器与三种替代深度学习(ResNet-152、AlexNet、SqueezeNet)和三种机器学习模块(支持向量机、随机森林和决策树)相结合。这些模块使用十个不同异物穿透警报区的照片图像进行训练。为了涵盖不断变化的工业环境条件,我们通过使用每个类别最多 550 张图像来涵盖相机振动、阴影、反射、照度变化等破坏性影响。使用用于训练和测试这六个系统的受限数据,SqueezeNet 深度学习模型的最佳准确率为 95%,且没有过度拟合。尽管如此,基于机器学习的模型的预测时间比基于深度学习的模型快 100 倍。因此,安全系统可以快速适应任何可能的变化,并防止工作条件可能产生的噪音,并可以防止工业生产中可能发生的时间损失。 关键词:人工智能;图像分类;机器人与自动化 1 引言 几十年来,机器人技术一直用于工业生产和许多其他领域。各种产品的生产需求变化要求生产线和机器人单元频繁变化。生产线的变化会导致时间和劳动力的损失 [1]。这些损失的一个重要部分来自生产线中工作单元的安全要求。工业中不仅使用围栏,还使用基于传感器和摄像头的安全系统。基于摄像头的安全系统可以被认为是最先进的技术。在这种系统中,由于工作单元的变化,必须重新调整结构。可重构结构中使用的安全系统、基于人机互操作性的系统以及无围栏系统的图像处理也应适应这种灵活性 [2-4]。为了实现安全系统对工作灵活性的适应性,并避免环境条件引起的噪音,在传统的图像处理方法中加入人工智能算法是不可避免的。当目标是识别和区分进入工作单元的异物时,使用基于人工智能的图像处理的系统可能会提高安全系统的性能。传统的基于图像处理的安全系统无法可靠地识别友好物体。这些友好物体可能是工件或允许进入单元区域内的操作员。传统系统需要一些额外的设备来识别这些物体而不停止机器人手臂的工作。基于人工智能的安全系统在这方面更为成功。系统的可靠性将随着系统以期望和不期望的方式识别物体而提高。然而,众所周知,传统系统会受到工作环境中的振动、阴影和照度等噪声源的影响。可以建立一个能够快速响应未来变化并提高可靠性的安全系统。通过
2.1.在提交 2018 年变更申请之前,申请人已于 2015 年 2 月 6 日向能源和气候变化部(“DECC”,即 BEIS 的前身)申请变更原始同意书(“2015 年变更申请”)。该申请提议对现场通道的某些部分进行改造、重新安置现场变电站并增加涡轮机的转子直径,以最大限度地提高现场的可再生能源发电量。未提议对涡轮机的总尖端高度(125 米)、涡轮机的最大数量(22)或涡轮机的位置进行任何更改。2015 年变更申请还试图改变原始同意书的第 5 条条件,以允许在安装涡轮机之前而不是在开始开发之前履行雷达缓解方案(“RMS”)条件。申请人认为,这种变化仍然为军用和民用雷达提供了必要的保护,同时允许开发开始。
您社区中的某些人可能不太开放或平易近人,即获得流感疫苗的想法。他们可能会引起人们的关注,例如从流感疫苗中经历副作用,认为流感疫苗不起作用或对潜在的过敏反应毫不犹豫。成为善解人意的听众,并对人们对事实,科学和可靠资料的问题和关注做出回应。
芬太尼已渗入我们的社区,造成了灾难性的后果。2019 年,华盛顿州伊萨夸市 Skyline 高中两名 16 岁男孩汤姆·比蒂和卢卡斯·贝尔在服用掺有芬太尼的假羟考酮药片后过量死亡;两起死亡事件仅相隔七周。2019 年 8 月 11 日,比蒂因过量服用芬太尼而死亡,2019 年 9 月 30 日,贝尔以同样的方式去世。“我们听到孩子们说他们在追求新的快感”,前金县警长米兹·约翰克内希特说,“他们追求的是死亡。”根据华盛顿州卫生部的数据,金县是 2018 年药物过量记录最多的地区,共计 332 人过量服用。据西雅图-金县公共卫生局战略顾问兼药物专家布拉德·法恩古德 (Brad Finegood) 称,2019 年 6 月至 9 月中旬,金县有 141 人因疑似或确认的芬太尼药物过量而死亡。相比之下,2018 年全州有 193 人因合成阿片类药物死亡(华盛顿州卫生部)。这一令人震惊的统计数据表明,近年来芬太尼的流行程度如何飙升——它表明,一个县一年的死亡人数几乎
使用量子算法模拟量子物质中的复杂物理过程和相关性一直是量子计算研究的主要方向,有望实现优于传统方法的量子优势。在这项工作中,我们开发了一种广义量子算法来模拟由算子和表示或林德布拉德主方程表示的任何动态过程。然后,我们通过在 IBM QASM 量子模拟器上模拟 Fenna-Matthews-Olson (FMO) 复合体的动态来演示量子算法。这项工作首次演示了一种用于开放量子动力学的量子算法,该动力学过程涉及现实生物结构,具有中等复杂的动态过程。出于同一目的,我们讨论了量子算法相对于经典方法的复杂性,并基于量子测量的独特性质展示了量子方法的决定性查询复杂性优势。
(b) 该部门可与政府实体、住房管理局、科罗拉多州的非营利组织、商业非营利组织、银行、非存款社区发展金融机构、商业发展公司或该部门确定的其他实体签订合同或向其提供补助金,以管理该计划。如果该部门与一个或多个实体签订了管理该计划的合同,该部门应根据本标题 24 的第 101 至 112 条《国家采购法》的规定,使用公开和竞争性的程序来选择一个或多个实体。与管理人签订的合同可能包括由该部门确定的管理费,该管理费的数额应合理计算,以支付该部门监督该计划的持续管理费用。该部门可以根据合同向某个实体预付资金,以准备发放贷款和赠款以及管理该计划。
使用医疗保健数据客观地评估可自由可用的数据分析软件工具的抽象目标。使用公开可用的信息和数据表评估了设计数据分析工具的功能。从初步评估开始,使用1000名患者的合成数据集对医疗保健数据的应用进行了进一步的详细评估,并使用共同的健康数据模型进行了相关数据,并根据该数据集的功能进行了评分。设置改善研究用途的医疗保健数据的质量是优先事项。分析工具可以通过评估一系列质量维度的数据集来提供帮助。可以使用几个具有分析功能的免费软件包,但是医疗保健组织通常具有有限的数据工程能力和专业知识。参与者28个分析工具,8对1000名患者的合成数据集进行评估。最初确定的28个潜在分析工具的结果,有8个显示了基于可用文档的医疗保健数据集的高潜力,其中两个在多个任务中都始终如一地表现出色,包括确定完整性,一致性,独特性,有效性,准确性,准确性,精度和分配度量。结论许多免费的分析工具可用于与健康数据集的潜在使用,其中至少两个基于合成健康数据集和常见数据模型的测试,在一系列技术数据质量维度上表现出了高性能。适当的工具选择取决于包括基本组织基础架构,数据工程水平和编码专业知识的因素,但是有免费的工具可帮助个人资料健康数据集用于研究使用和为策划活动提供信息。
机构联系人:Denise L. Bonilla 昆虫学家,牛瘟蜱项目协调员 兽医服务 动物和植物卫生检验局 美国农业部 2150 Centre Avenue Fort Collins, CO 80526 根据联邦民权法和美国农业部 (USDA) 民权法规和政策,禁止美国农业部、其机构、办公室和员工以及参与或管理美国农业部计划的机构在任何由美国农业部实施或资助的计划或活动中基于种族、肤色、国籍、宗教、性别、性别认同(包括性别表现)、性取向、残疾、年龄、婚姻状况、家庭/父母状况、从公共援助计划获得的收入、政治信仰或对先前民权活动的报复或报复进行歧视(并非所有依据都适用于所有计划)。补救措施和投诉提交截止日期因计划或事件而异。需要其他沟通方式(例如盲文、大字印刷品、录音带、美国手语等)获取计划信息的残障人士应联系负责机构或 USDA 的 TARGET 中心,电话为 (202) 720-2600(语音和 TTY),或通过联邦中继服务 (800) 877-8339 联系 USDA。此外,计划信息可能以英语以外的语言提供。要提交计划歧视投诉,请填写 USDA 计划歧视投诉表 AD-3027(可在网上找到如何提交计划歧视投诉)或前往任何 USDA 办事处,或写信给 USDA,并在信中提供表格中要求的信息。要索取投诉表的副本,请致电 (866) 632-9992。通过以下方式将填妥的表格或信件提交给美国农业部:(1)邮寄:美国农业部民权助理部长办公室,1400 Independence Avenue, SW, Washington, DC 20250-9410;(2)传真:(202)690-7442;或(3)电子邮件:program.intake@usda.gov。本报告中提及的公司或商业产品并不意味着美国农业部 (USDA) 推荐或认可未提及的其他公司或产品。美国农业部不保证或担保所提及产品的标准。提及产品名称仅是为了根据现有数据如实报告并提供具体信息。