XiaoMi-AI文件搜索系统
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ke r晶粒及其抗菌剂的微生物识别...
根据我们的理解，这项研究代表了巴基斯坦背景下的开创性努力。它极大地有助于我们理解基于美国的开菲尔的复杂微生物组成，并强调开菲尔作为抗生素的替代方案。然而，目前的研究会遇到一定的局限性，包括缺乏理解这些KG的全面微生物谱，以及对管理这些抗菌属性的动力学的不完整掌握。未来
解锁高级机器人的力量
经验教会了我们将机器人系统视为统一整体的重要性。这是通往最佳解决方案的最有效的路径。为此，我们必须理解应用程序，上下文和机器人的角色，同时考虑所有利益相关者的需求和目标。通过我们对机器人技术和跨学科技能的整体掌握，我们能够为给定目的设计完美的系统。为此，我们
终身学习计划2024-2025
要掌握AI对我们社会的影响，值得学习有关技术方面的知识：了解算法是如何工作的，与IT行话握住，了解“深度学习”，“神经网络”等的含义。这也是关于向法律顾问教授有关技术的。法律顾问和政策制定者需要对技术概念有一个工作的理解，以便为其客户，公司或公共当局提供更好的咨询。
大型零件线+弧增材制造的新型路径规划策略概念：像素
摘要：针对线弧增材制造 (WAAM)，我们提出并实施了一种创新轨迹策略，该策略适用于不同的、更复杂的几何形状，而非单一解决方案。这种名为 Pixel 的策略可定义为一个复杂的多任务程序，用于执行优化的路径规划，其操作通过计算算法（启发式算法）进行，具有可访问的计算资源和可容忍的计算时间。模型层被分成方形网格，一组点系统地生成并分布在切片轮廓内，类似于屏幕上的像素，轨迹在此规划。Pixel 策略基于从旅行商问题 (TSP) 技术创建轨迹。与现有算法不同，Pixel 策略使用经过调整的贪婪随机自适应搜索程序 (GRASP) 元启发式算法，并由作者开发的四个并发轨迹规划启发式算法辅助。交互从随机初始解决方案（全局搜索）和后续迭代改进（局部搜索）提供连续轨迹。在所有循环之后，定义一条轨迹并用机器代码编写。实施计算评估以证明每种启发式方法对最终轨迹的影响。最终使用两种不同的不易打印的形状进行了实验评估，以证明所提策略的实际可行性。
Robodexvlm：视觉语言模型模型的任务计划和灵活机器人操纵的运动控制
摘要 - 本文介绍了Robodexvlm，这是一个用于机器人任务计划的创新框架，并掌握了配备灵敏手的协作操纵器的检测。以前的方法着眼于简化且有限的操纵任务，这些任务通常忽略了以长期培训方式抓住各种对象相关的复杂性。相比之下，我们提出的框架利用灵巧的手能够抓住不同形状和大小的对象，同时根据自然语言命令执行任务。所提出的方法具有以下核心组件：首先，设计了一个具有任务级恢复机制的稳健任务计划器，该机制设计了视觉语言模型（VLMS），这使系统能够解释和执行长序列任务。第二，基于机器人运动学和正式方法提出了语言引导的灵活掌握感知算法，该方法是针对带有多种物体和命令的零摄像的灵巧操作量身定制的。全面的实验结果验证了Robodexvlm在处理长层场景和执行灵巧抓握方面的有效性，适应性和鲁棒性。这些结果突出了该框架在复杂环境中运行的能力，展示了其进行开放式灵巧操作的潜力。我们的开源项目页面可以在https://henryhcliu.github.io/robodexvlm上找到。
curriculum vitae -Centro E. Piaggio -unipi
2023 King-Sun Fu纪念馆最佳IEEE机器人纸奖 - 荣誉提及“像Pro 2.0一样掌握它：一种数据驱动的方法，利用Ba-SIC形状分解和人类数据来掌握未知物体” Bicchi和Manolo Garabini第39卷，第5期，第4016-4036页，2023年10月。
直接自我识别通过粒子滤波来进行灵巧操纵的逆雅可比亚人
摘要 - 计划和控制机器人手机操纵的能力受到了几个问题的挑战，包括系统的先验知识以及随着不同机器人手甚至掌握实例而变化的复杂物理学。最直接的手动操纵模型之一是逆雅各布，它可以直接从所需的内对象运动映射到所需的手动执行器控制。但是，获得没有复杂手动系统模型的没有复杂手动系统模型的这种反向雅各布人通常是impeasible。我们提出了一种使用基于粒子滤波器的估计方案自我识别的逆雅各布人来控制手工操作的方法，该方案利用了非隔离的手在自我识别运动过程中维持被动稳定的掌握的能力。此方法不需要对特定手动系统的先验知识，并且可以通过小型探索动作来学习系统的逆雅各布。我们的系统紧密近似近似雅各布，可用于成功执行一系列对象的操纵任务。通过在耶鲁大学模型上进行广泛的实验，我们表明所提出的系统可以提供准确的亚毫米级精度操纵，并且基于雅各布的逆控制器可以支持高达900Hz的实时操纵控制。
社论：太空中的机器人操控与捕获
检查、加油、升级、维修或救援卫星，清除轨道碎片，以及建造和维护大型轨道资产和基础设施等要求对于在轨空间基础设施的维护非常重要。到目前为止，所有值得注意的维修任务都是由宇航员舱外活动 (EVA) 在低地球轨道 (LEO) 上执行的。然而，这些操作风险大、成本高、速度慢，有时甚至不可行。EVA 可以被机器人在轨维修 (OOS) 取代，在此期间，任务由空间机械手系统 (SMS) 执行，在文献中也称为追逐者或服务者。它们由一个卫星基座组成，该基座配备一个或多个带有抓钩装置的机器人机械手（臂），并由视觉系统驱动，从而能够捕获目标（客户）卫星。SMS 也可以是安装在空间设施上的大型维修机械手。本研究课题重点关注在轨操纵和捕获，以及与这些活动相关的方面。因此，它包括与刚性和柔性 SMS 的动力学、相关的接触动力学、空间系统的识别方法、监控和控制所需的姿势和状态感测、抓取目标的运动规划方法、运动或交互任务期间的反馈控制方法以及此类系统的地面测试试验台相关的工作。该研究主题包括五篇文章。在《从空气轴承支撑的测试数据估计空间机械手的振动特性》中，李等人从理论和实验上研究了与平面实验测试试验台相关的问题，该试验台使用空气轴承垂直支撑缩放 SMS 并在平面上创建零重力环境。作者指出，空气轴承会影响缩放 SMS 的动力学行为，从而影响其表观关节的刚度和阻尼、固有频率和振动响应。作者提出了一套程序来消除空气轴承的影响，并从电机制动系统的测试数据中识别真实的等效关节刚度和阻尼。识别惯性特性，并使用遗传算法确定等效关节刚度和阻尼。通过消除空气轴承引起的额外惯性，可以估算出机械手的真实振动特性。在《废火箭级在轨机器人抓取：抓取稳定性分析和实验结果》中，Mavrakis 等人研究了废火箭级的抓取，分析了抓取稳定性，并展示了实验结果。提出了一种评估废火箭级机器人抓取稳定性的新方法，该方法基于计算 Apogee Kick Motor 喷嘴的两指抓取的固有刚度矩阵，并将稳定性指标定义为局部接触曲率的函数，材料特性、施加的力和目标质量。稳定性指标是
