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人grasps Generation
在预测具有平行颚夹具的机器人抓地力已得到很好的研究并广泛应用于机器人操作任务中，但多手指手的自然人抓握生成研究的研究仍然是一个非常具有挑战性的问题。在本文中，我们建议在世界上给定3D对象产生人类的抓。我们的主要观察结果是，对手接触点和物体接触区域之间的一致性建模至关重要。也就是说，我们鼓励先前的手接触点靠近对象表面，并且对象共同的接触区域同时通过手接触。基于手动接触一致性，我们在训练人类掌握的一代模型中设计了新的目标，还设计了一个新的自我监督任务，该任务允许在测试时间之前调整掌握生成网络。我们的实验表明，人类掌握的产生显着改善，而对最先进的方法的差距很大。更有趣的是，通过在测试时间内使用自我监督的任务来优化模型，它可以帮助您在看不见和室外对象上获得更大的收益。
在四脑性人>中的皮质grasp电路中解码掌握和语音信号
皮质抓紧网络编码语言的grasps和流程的规划和执行。该网络中的高级皮质区域是用于脑麦克氨酸界面（BMIS）的有吸引力的植入物。 虽然四边形患者执行了掌握运动图像和发声的语音，但从超肉眼回去（SMG），腹侧前的皮层（PMV）和So-超感染性皮质（S1）记录了神经活动。 在SMG和PMV中，五个想象的grasps在视觉提示呈现过程中由神经元种群的结构很好地表示。 在运动图像期间，这些抓取物在所有大脑区域都可以显着解码。 在语音生产过程中，SMG编码了口语掌握类型和五种颜色的名称。 虽然PMV神经元在掌握过程中显着调节其活性，但SMG的神经种群广泛编码运动图像和语音的特征。 一起，这些结果表明，来自人类皮层高级区域的大脑信号可用于抓握和语音BMI应用。该网络中的高级皮质区域是用于脑麦克氨酸界面（BMIS）的有吸引力的植入物。虽然四边形患者执行了掌握运动图像和发声的语音，但从超肉眼回去（SMG），腹侧前的皮层（PMV）和So-超感染性皮质（S1）记录了神经活动。在SMG和PMV中，五个想象的grasps在视觉提示呈现过程中由神经元种群的结构很好地表示。在运动图像期间，这些抓取物在所有大脑区域都可以显着解码。在语音生产过程中，SMG编码了口语掌握类型和五种颜色的名称。虽然PMV神经元在掌握过程中显着调节其活性，但SMG的神经种群广泛编码运动图像和语音的特征。一起，这些结果表明，来自人类皮层高级区域的大脑信号可用于抓握和语音BMI应用。
基于学习的实时扭矩预测用多指手抓住未知对象
摘要 - 用多指手抓住对象时，对于掌握稳定性至关重要，在每个关节上施加正确的扭矩以应对外力。大多数当前系统都使用简单的启发式方法，而不是正确对所需的扭矩进行建模。相反，我们提出了一种基于学习的方法，能够实时预测对未知对象的抓扭矩。使用监督学习的端到端训练的神经网络被证明可以预测更有效的扭矩，并且与所有经过测试过的启发式基准相比，对象的非自愿运动较少。具体来说，对于90％的掌握，对象的翻译偏差低于2。9毫米，旋转下方3。1◦。为了生成训练数据，我们使用弹性模型来制定扭矩的分析计算作为优化问题，并处理多接触的不确定性。我们进一步表明，网络概括以预测具有1个推理时间1的真实机器人系统上未知对象的扭矩。5 ms。网站：dlr-alr.github.io/grasping/
革命性的主持和市场访问
*强化学习是一种机器学习，计算机可以通过在动态环境中重复试用和错误的互动来学习任务。该AI工具的“损失”，其模型的预测频率是不正确的，已经测量并观察到随着训练的进行而显着减少。在研究中，结果表明，训练过程开始时损失急剧下降，但是该模型迅速掌握了数据中的模式。缩写：AI：人工智能； LLM：大语言模型
学习用交互式视觉失败预测掌握混乱中的
摘要 - 现代仓库处理数百万个独特的物体，这些物体通常存储在密集的容器中。为了在此环境中自动化任务，机器人必须能够从高度混乱的场景中挑选各种对象。现实世界学习是一种有前途的方法，但是在现实世界中执行选秀权是耗时的，可能会导致昂贵的失败，并且通常需要大量的人类干预，这会导致操作负担并限制数据收集和部署的范围。在这项工作中，我们利用交互式探针在不完全执行选片的情况下视觉评估杂物中的grasps，我们称为交互式视觉失败（IVFP）。这可以在执行过程中对GRASP的自主验证，以避免昂贵的下游失败以及自主奖励分配，从而提供监督以连续塑造并改善机器人在现实世界中的经验，而无需不断需要人类干预。通过在RESTARTH RE1机器人上进行实验，我们研究了IVFP对绩效的影响 - 无论是在有效的数据吞吐量和成功率方面，都表明这种方法会导致掌握单独接受人类监督的政策的政策，同时需要减少人为干预。代码，数据集和视频，请访问https://robo-ivfp.github.io
机器人夹爪自锁欠驱动机构
摘要 — 我们描述了一种新型机电一体化机器人夹持器的设计概念和第一个原型，该夹持器旨在安装在人形机器人上，以实现牢固（即锁定）和稳健的抓握。这种抓握可以理想地支持复杂的多接触运动，例如爬梯子或操纵复杂工具，同时具有节能效果。为此，我们提出了一种解决方案，即设计一种智能自锁欠驱动机构，该机构与执行器并联安装，当实现所需的抓握时自动触发。该设计通过差速齿轮利用夹持器和制动器之间的可调功率分配。我们的夹持器具有自适应、牢固抓握和节能功能的优势，并通过原型夹持器进行了实验。
机器人夹持器的自锁欠驱动机构
摘要 — 我们描述了一种新型机电一体化机器人夹持器的设计概念和第一个原型，该夹持器旨在安装在人形机器人上，以实现牢固（即锁定）和稳健的抓握。这种抓握可以理想地支持复杂的多接触运动，例如爬梯子或操纵复杂工具，同时节省能源。为此，我们提出了一种解决方案，即设计一种智能自锁欠驱动机构，该机构与执行器并联安装，当实现所需的抓握时自动触发。该设计通过差速齿轮利用夹持器和制动器之间的可调功率分配。我们的夹持器具有自适应、牢固抓握和节能的优势，并通过原型夹持器进行了实验。
CAC40®治理指数
ISS ESG公司评级提供高度相关，物质和前瞻性的环境，社会和治理（ESG）数据和绩效评估。总体分析以十二点的评分为4（a+），在该公司表现出出色的性能到1（d-），在该公司表现出较差的性能或未能证明任何适当解决该主题的承诺。掌握了整个公司价值链中的GRASPS ESG风险，机会和影响，包括一个专门的基于可持续发展目标的组件，衡量了产品和服务的正面和负面影响，并整合了争议的存在和严重性以及在特定于主题和整体评估中全球规范的存在和违反全球规范的行为。绘制了拥有具有明确定义的性能期望和评分模型的700多个指标的池。有关所有行业可用的30多个ESG主题的性能数据，并基于对各种因素的深入分析：
thinkgrasp：一种愿景语言系统，用于杂乱无章的战略部分抓住
摘要：由于阻塞和复杂的物体排列，机器人抓握在混乱的环境中仍然是一个重要的挑战。我们开发了ThinkGrasp，这是一种插件的视觉语言握把系统，它利用GPT-4O的高级上下文推理来实现沉重的混乱环境抓地策略。thinkGrasp可以通过使用面向目标的语言来指导去除阻塞物体的障碍物，可以有效地识别和产生目标对象的掌握姿势。这种方法可以从中揭示目标对象，并最终以几个步骤和高成功率掌握了目标对象。在模拟和真实的实验中，ThinkGrasp在沉重的混乱环境中或具有多种看不见的物体中取得了很高的成功率，并且表现出强大的概括能力。
战略数字化转型（DX）
2022 年 12 月上线的 My Kao 作为与消费者双向沟通的平台，访客数量和会员数量稳步增长，并发挥着两大关键作用：吸引花王粉丝的自媒体作用和支持花王制造的新型营销基础作用。关于自媒体，我们提供来自制造方可靠且有用的信息以及有关产品开发想法的真挚内容。此外，随着 My Kao 社区功能的全面发展，我们将加强其作为新型营销基础的作用，并通过直接对话来把握消费者的真正需求，实现“Yoki-Monozukuri”。此外，My Kao Mall 充分利用直销的优势，通过销售限量产品或测试产品等新的营销挑战，并通过直销来减少未售出产品的处置。