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在线轨迹重新启动器，用于动态抓住不规则对象
摘要 - 本文提出了一种用于抓住不规则对象的新轨迹重新启动器。与常规的掌握任务不同，该任务简单地假定对象的几何形状，我们旨在实现不规则对象的“动态掌握”，这需要在握把过程中持续调整。为了有效处理不规则的对象，我们提出了一个构成两个阶段的轨迹优化框架。首先，在指定的时间限制为10 s的指定时间限制中，为从机器人的初始配置中进行无缝运动计算初始离线轨迹，以掌握对象并将其传递到预定义的目标位置。其次，实现了快速的在线轨迹优化，以在100毫秒内实时更新机器人轨迹。这有助于减轻视力系统中的估计错误。为了解释模型的不准确性，干扰和其他非模块化效果，实施了机器人和抓手的轨迹跟踪控制器，以从提出的框架中阐明最佳轨迹。密集的实验结果有效地证明了我们在模拟和现实世界中的轨迹计划框架的性能。
常见多区域中尺度流形中的区域化动力学代表了一系列人类手部运动
人类的手在动物界中独一无二，拥有无与伦比的灵活性，从复杂的抓握到精细的手指个体化。大脑如何表示如此多样化的动作？我们使用皮层脑电图和降维方法评估了人类“抓握网络”中尺度神经动力学，以了解一系列手部动作。令人惊讶的是，我们发现抓握网络同时表示手指和抓握动作。具体而言，表征多区域神经协方差结构的流形在该分布式网络的所有运动中都得以保留。相反，该流形中的潜在神经动力学令人惊讶地特定于运动类型。将潜在活动与运动学对齐可以进一步发现不同的子流形，尽管运动之间的关节协同耦合相似。因此，我们发现，尽管在分布式网络层面上保留了神经协方差，但中尺度动力学被划分为特定于运动的子流形；这种中尺度组织可能允许在一系列手部动作之间进行灵活切换。
使用凝胶、水和干 EEG 系统分析和解码自然伸手抓握动作
伸手和抓握是每个人生活中必不可少的一部分，它使人能够与环境进行有意义的互动，是独立生活方式的关键。最近基于脑电图 (EEG) 的研究已经表明，可以在 EEG 中识别自然伸手和抓握动作的神经关联。然而，这些在实验室环境中获得的结果是否可以过渡到适用于家庭使用的移动 EEG 系统仍是一个问题。在当前的研究中，我们调查了是否可以使用移动 EEG 系统（即基于水的 EEG-Versatile TM 系统和干电极 EEG-Hero TM 耳机）成功识别和解码基于 EEG 的自然伸手和抓握动作的关联。此外，我们还分析了在实验室环境中获得的基于凝胶的记录（g.USBamp/g.Ladybird，黄金标准），这些记录遵循相同的实验参数。对于每个记录系统，15 名研究参与者执行了 80 次自发伸手抓取玻璃杯（手掌抓取）和勺子（侧抓取）的动作。我们的结果证实，使用这些移动系统可以成功识别基于 EEG 的伸手抓取动作的相关性。在结合运动条件和休息的单次试验多类解码方法中，我们可以证明低频时域 (LFTD) 相关性也是可解码的。根据未见测试数据计算的总平均峰值准确度，水基电极系统为 62.3%（9.2% STD），而干电极耳机达到 56.4%（8% STD）。对于凝胶基电极系统，可以达到 61.3%（8.6% STD）。为了促进和推动基于 EEG 的运动解码领域的进一步研究，以及让感兴趣的社区得出自己的结论，我们提供了 BNCI Horizon 2020 数据库 (http://bnci-horizon-2020.eu/database/data-sets) 中公开的所有数据集。
Omey M. Money
•Omey M.基于仿真的抓紧计划器，用于在复合板上播放过程中启用机器人抓握。IEEE在中国西安的国际机器人与自动化国际会议，2021年5月。https：//doi.org/10.1109/icra48506.2021.9560939
早期乳腺癌 - 您的注意力
保持笔记本方便。您可能想在访问之间想到问题时写下问题。您从医生那里收到的一些信息可能很难掌握。考虑将值得信赖的家人或朋友带到您的约会。他们可以支持您并帮助记笔记。
文章：Cox, AM orcid.org/0000-0002-2587-245X (2021) 通过基于文学的设计小说探索人工智能和机器人对高等教育的影响。国际高等教育教育技术杂志，18. 3。
引言近年来，人工智能 (AI) 和机器人重塑我们未来的潜力引起了公众、政府和学术界的广泛兴趣。与生活中的其他每个领域一样，高等教育 (HE) 也将受到影响，也许是深远的影响 (Bates 等人，2020 年；DeMartini 和 Benussi，2017 年)。高等教育必须适应教育，以教育人们在新经济中运作，并可能适应不同的生活方式。人工智能和机器人技术也可能会改变教育本身的运作方式，改变学习的本质、教师和研究人员的角色以及大学作为机构的工作方式。然而，由于多种原因，高等教育的潜在变化很难把握。原因之一是，正如 Clay (2018) 所说，影响“广泛而深刻”，但讨论它的研究文献却是孤立的。例如，教育人工智能和机器人技术就是独立的文献。教育人工智能、学习分析 (LA) 和教育数据挖掘也仍然是相对独立的领域。与学习相反，高等教育研究的应用，例如机器人科学家概念或文本和数据挖掘 (TDM)，通常也单独讨论。因此，如果我们想掌握潜在的
生成AI：多模式建模的数学基础...
•了解生成AI的基本概念和原理。•掌握与生成建模有关的核心机器学习概念。•解释各种生成模型（gan，vaes，扩散模型等）之间的差异。•使用流行框架（例如Tensorflow，Pytorch）实施和训练生成模型。•应用生成的AI技术来解决不同域中的问题（例如，图像生成，文本
带有RF和光子模块的SIGE BICMOS技术
摘要：目前，确保电网的正确功能在维持规范电压参数和本地线重载方面是一个重要问题。可再生能源（RES）的不可预测性，峰需求现象的发生以及超过智能网格中名义值高于名义值的电压水平，这使得在该最局面中进行进一步的研究。本文介绍了电力管理系统的仿真测试和实验室测试的结果，以减少网格负载过高或降低由于增加的造成物质的产生而导致的过高的网格电压值。该研究基于使用物联网（物联网）技术的智能设备（SA）的弹性能源管理（EEM）算法。算法的数据是从实现消息队列遥测传输（MQTT）协议的消息代理中获得的。在EEM算法中选择SA的功率设置的复杂性需要使用应用于NP难题类别的解决方案。为此，在EEM算法中使用了贪婪的随机自适应搜索程序（GRASP）。在弹性能量管理算法中，在电压爆发时，模拟和实验的提出的结果证实了通过弹性能量管理算法调节网络电压的可能性。
genh2r：通过可扩展的模拟演示和模仿
本文介绍了GenH2R，这是一个学习基于远见的人类到机器人（H2R）han-dover技能的框架。目标是为机器人配备能够以各种复杂轨迹的人类传递的几何形状可靠接收对象。我们通过通过全面的解决方案进行大规模学习H2R移交，包括程序模拟资产创建，自动演示式概述和有效的模仿学习。我们利用大型3D模型存储库，敏感的GRASP生成方法和基于曲线的3D动画来创建名为GenH2R-SIM的H2R交换模拟环境，并通过三个尺度级传递了现有模拟器中现有模拟器中的场景数量。我们进一步引入了一种蒸馏友好的演示生成方法，该方法自动产生了一百万个适合学习的高质量演示。最后，我们提出了一种4D模仿的学习方法，该方法通过将来的预测目标增强，以将示范示例提炼为视觉运动切换政策。在所有情况下，模拟器和现实世界中的实验评估都表现出比基线的显着提高（至少 +10％的成功率）。