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使用 MQTT 实现 Cobot 的多模式交互
摘要：为了提高效率，人机和人机交互必须以多模态的理念进行设计。为了允许在多种不同的设备（计算机、智能手机、平板电脑等）上使用多种交互模式，例如使用语音、触摸、注视跟踪，并集成可能的连接对象，必须在系统的不同部分之间建立有效且安全的通信方式。当使用协作机器人 (cobot) 共享同一空间并在执行任务期间非常靠近人类时，这一点就更为重要。本研究介绍了使用 MQTT 协议的协作机器人在虚拟（Webots）和现实世界（ESP 微控制器、Arduino、IOT2040）中的多模态交互领域的研究工作。我们展示了如何高效地使用 MQTT，为系统的多个实体提供通用的发布/订阅机制，以便与连接的对象（如 LED 和传送带）、机械臂（如 Ned Niryo）或移动机器人进行交互。我们将 MQTT 的使用与之前几项研究工作中使用的 Firebase 实时数据库的使用进行了比较。我们展示了协作机器人和人类如何共同完成“挑选-等待-选择-放置”任务，以及这在通信和人体工程学规则方面意味着什么，包括健康或工业问题（残疾人和远程操作）。
使用 YOLO（V8）进行脑肿瘤检测和诊断……
摘要：先进医疗软件系统的出现为彻底改变脑肿瘤的早期检测和管理提供了一条有希望的途径，而脑肿瘤是现代医疗保健的一个关键方面。该项目深入研究了这种系统的开发，利用尖端技术提高脑肿瘤诊断和患者护理的效率和效果。该系统的核心是利用 YOLO (V8) 算法的强大功能，从 MRI 扫描中精确检测肿瘤，为临床医生提供有关患者健康状况的宝贵见解。此外，该软件促进了患者和医疗机构之间的无缝沟通，简化了预约和实时确认等流程。该系统基于一个强大的软件架构构建，包括前端的 React 和后端功能的 Python (Flask) 和 .Net (6.0)，提供了一个直观的用户界面，使用户能够轻松上传 MRI 扫描、安排预约和可视化肿瘤检测结果。与 Firebase 的集成可确保安全的用户身份验证，增强患者数据的隐私和安全性。通过融合这些技术，该项目致力于打造一个用户友好、高效且集成的医疗保健解决方案，该解决方案优先考虑及时诊断和改善患者护理。总体目标是满足早期发现和管理脑肿瘤的迫切需求，最终为全球患者带来更好的健康结果。关键词：脑肿瘤检测、MRI 扫描、DL、患者参与、预约安排、用户身份验证。
Stu Kennedy
技能和经验全栈开发：Typescript/ htmx/ node/ go/ svelte/ svelte/ flutter/ remix/ nextjs/ django ai开发：python/ tensorflow平台（Cloudflare/ aws/ aws/ firebase/ supabase）：dashboard Management and Clis。Amazon AWS - S3，EC2，RDS，Lambda，MapReduce，Memcached，Ses，Cloudfront等功能 / FRP：精通功能和功能反应性编程，以声明的方式解决算法问题。敏捷：由苏格兰精益敏捷的创始人培训，并通过培训和指导帮助大型企业实施敏捷原则。Testing: Cypress, React-Testing, Mocha, Chai, Jasmine, Ava, Sinon, Cucumber, PhantomJS, CircleCI, Jenkins Programming languages: TYPESCRIPT / JAVASCRIPT / CLOJURE / HTML5 / CSS3 / TAILWIND SQL RDBMS (POSTGRES / MYSQL) PYTHON / PERL / BASH / PHP JAVA / C / C++ / QT Programming Software: VSCode / Zed / VIM Operating Systems: Mac OSX / Linux (Ubuntu / Debian) / Microsoft Windows Algorithmic skills: Physics engines, Numerical methods Particle solvers, fluid solvers, rigid body dynamics DSP (FFT, DCT, JPEG, 3D JPEG) Compression (JPEG, 3D JPEG, Fractals, 3D Fractals)密码学（RSA，Elgamal，Diffie-Hellman，Eternity/Shuffle（自己的发明））项目管理：经营自己的公司（Continuata），为30个世界领先的音乐样本图书馆制造商提供数字产品分销。沟通技巧：与客户在与非技术经理进行技术发展的销售和技术支持方面进行处理。公开演讲和讲课。创造力：
国际多学科杂志
摘要：本文探讨了基于扑动的数字课堂应用程序的开发，该应用程序是Android和iOS设备的学生和老师的教育平台。该应用程序利用Flutter的功能在两个平台上提供无缝的用户体验。它提供了现场课程，作业，讨论板和通知等功能。本文将涵盖系统体系结构，用户界面设计以及使用扑朔迷离进行跨平台开发的好处。I.在迅速发展的教育世界中引入了介绍，对促进远程学习的数字平台的需求激增。数字课堂应用程序位于这一发展的最前沿，帮助学生和教师在传统的课堂环境之外有效地进行互动和协作。本文讨论了针对Android和iOS平台的基于扑动的数字课堂应用程序的开发，该应用程序可以主持现场课程，共享教育资源，管理作业并促进沟通。1.1问题陈述传统教育方法通常受地理和物理约束的限制。随着向在线学习的转变，至关重要的是，拥有有效，用户友好和跨平台应用程序可以支持各种教育活动。使用Flutter开发此类应用程序可以减少开发时间和成本，从而确保该应用程序无缝地到达Android和iOS用户。1.2目标•开发一个支持实时类，作业，测验和同伴交互的应用程序。II。II。•为Android和iOS用户创建具有统一接口的应用程序。•评估颤动在构建跨平台教育应用程序中的优势。系统体系结构该应用程序旨在支持可扩展性，灵活性和易用性。该应用程序由几个相互作用的组件组成，如下图所示。2.1组件•前端（移动应用程序）：使用Flutter开发，它是Android和iOS的用户界面。•后端服务器：处理用户身份验证，教育材料的存储，提交分配等。•数据库：存储诸如用户配置文件，分配，成绩和课程内容之类的数据。•第三方服务：包括视频会议API（例如Zoom或Jitsi），用于直播课程和Firebase进行通知。
使用深度学习的皮肤癌检测
印度卡纳塔克邦的技术大学卡拉布拉吉。摘要：癌症是一种致命的疾病，由于无法控制的身体细胞的生长而引起。每年，很多人都屈服于癌症，并被标记为最严重的公共卫生障碍。癌症都可以在人类解剖学的任何部分中发展，其中可能包括数万亿个蜂窝镜。最常见的癌症之一是皮肤癌，在皮肤上层发展。以前，使用蛋白质序列和不同类型的成像方式用于皮肤癌检测机器学习技术。机器学习方法的缺点是它们需要人类工程的功能，这是一项非常艰巨且耗时的活动。深度学习通过提供自动特征提取的设施在某种程度上解决了这个问题。在这项研究中，基于卷积的深神经网络已使用ISIC公共数据集用于皮肤癌检测。癌症检测是一个敏感的问题，如果不及时，准确地检测到，它很容易出现错误。单个机器学习模型检测癌症的性能是有限的。个人学习者的综合决定预计将比单个学习者更准确。合奏学习技术利用了学习者的多样性来做出更好的决定。因此，可以通过将学习者的决策（例如癌症检测）梳理来提高预测准确性。1。技术与人工的整合在本文中，使用VGG，CNN和Resnet的学习者进行皮肤癌检测的学习者开发了深度学习者的合奏。结果表明，深度学习者的综合决策优于在敏感性，准确性，特异性，F得分和精确度方面的学习者发现。这项研究的实验结果提供了一个令人信服的理由，以用于其他疾病检测。关键字：VGG，CNN，Resnet，暴力识别，深度学习，OpenCV，Firebase，JSON。引言皮肤癌检测项目致力于创建一种尖端技术，以早期发现和确定癌症的皮肤状况。皮肤癌经常发生并且可能致命的疾病，并且早期鉴定对于有效治疗和改善患者预后至关重要。这项研究打算使用诸如计算机视觉和机器学习之类的尖端技术来开发可靠的系统，可以帮助医生识别和分类与皮肤癌相关的皮肤病变。皮肤癌是全球健康问题，多年来其发病率稳步上升。及时发现和确定皮肤疾病癌症对于防止其进展并确保迅速干预至关重要。传统上，皮肤科医生依靠视觉检查和对皮肤病变的手动分析来确定其恶性潜力。但是，此过程可能具有挑战性和主观，从而导致准确性和潜在诊断错误的差异。