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主题AI和机器人基金-Natixis投资经理
最近的一些表现可能较低或更高。作为资本价值和收益随时间变化（尤其是由于货币波动），股票的回购价格可能更高或低于其初始价格。所指示的绩效基于股票类别的NAV（净资产价值），并且是适用于基金的所有费用的净值，但不考虑出售佣金，税收或付款代理费用，并假定股息是重新投资的。考虑此类费用或佣金将降低回报。根据费用和入场费之间的差异，其他股份类的绩效将更高或更低。In the periods where certain share classes are not subscribed or not yet created (inactive share classes), performance is calculated based on the actual performance of an active share class of the fund whose characteristics are considered by the management company as being closest to the inactive share class concerned, after adjusting it for the differences between the total expense ratios (TER), and converting any net asset value of the active share class in the currency in which the inactive share class is listed.不活动共享类给出的性能是提供信息的计算结果。请阅读本文档末尾注释中给出的重要信息。（1）在做出任何最终投资决定之前，请参考基金的招股说明书和孩子。
Milrem机器人技术在Riyadh举行的世界防御秀上展示了他们最先进的机器人车
Themis战斗UGV提供了对机动单位的高精度直接支撑，并充当力乘数。配备了Wahaj的自动稳定，双枪蝎子远程控制的武器站（RCWS），高级传感器和控制系统，Themis Combat combat ugvs允许UNITS允许单位在最大的支架距离内评估和吸引敌人，从而提高力量保护和增加。
主动机器人课程从在线人类演示中学习
摘要 - 从演示中学习（LFD）允许机器人从人类用户学习技能，但是由于次优教学，尤其是未经训练的示威者，其有效性可能会受到影响。活跃的LFD旨在通过让机器人积极要求演示来增强学习来改善这一点。但是，这可能会导致各种任务情况之间的频繁上下文切换，从而增加了人类的认知负载并将错误引入演示。此外，很少有活跃的LFD研究研究这些主动查询策略如何影响人类教学以外的用户体验以外的方面，这对于开发有利于机器人学习和人类教学的算法至关重要。为了应对这些挑战，我们提出了一种活跃的LFD方法，该方法通过课程学习（CL）优化了在线人类示范的查询顺序，在该方法中，示威者被指导在逐渐增加困难的情况下提供示范。我们在四个模拟的机器人任务中评估了我们的方法，并进行了稀疏的奖励，并进行用户研究（n = 26），以研究主动LFD方法对人类教学方面的教学绩效的影响，导致教学后教学适应性和教学可转移性。我们的结果表明，与其他三种LFD基准相比，就融合政策和样本效率的最终成功率而言，我们的方法显着提高了学习绩效。此外，我们的用户研究结果表明，我们的方法大大减少了人类示威者所需的时间，并减少了失败的演示尝试。与另一个活跃的LFD基线相比，它还可以增强在可见和看不见的情况下的指导后人类教学，这表明教学表现增强，更大的后指导教学适应性以及通过我们的方法实现的更好的教学可转移性。索引术语 - 从示范中学习；课程学习；积极的模仿学习；人类在环境中
MSCI World Robotics AI和云技术选择屏幕索引
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机器人sapocococopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopex
机器人sapocococolecopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopexy是一种用于泌尿生殖器脱垂的手术管理的高级侵入性技术。与传统方法相比，它具有卓越的精度，减少的失血和降低的转化率。但是，较长的手术时间，更高的成本和对专业培训的需求仍然是机器人手术最重要的挑战。与传统方法相比，机器人sapocrococococopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopopexy。但是，描述的是涉及更长的手术时间，成本增加以及对专业培训的需求。此外，该技术显示出减少肥胖患者并改善美容结果的并发症的显着潜力。Comparative studies highlight that robotic and laparoscopic sacrocolpopexy yield similar long-term outcomes, with differences primarily in operative time and cost-ef fi ciency robotics.缺乏标准化协议仍然是一个限制，需要关于耐用性和成本效益分析的长期数据。未来的研究应优先考虑优化结果，降低成本并提高对机器人泌尿瘤手术的可及性。
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。
AVR：主动视力驱动的机器人精确操作，具有视点和焦距优化
精确操作是指机器人在综合环境中表现出高度准确，细致和灵活的任务的能力[17]，[18]。该领域的研究重点是高精度控制和对动态条件的适应性。使用运动学模型和动态模型以实现结构化设置中的精确定位和组装[19]，依靠刚性机械设计和模型驱动的控制依赖于刚性机械设计和模型驱动的控制。最近，深度学习和强化学习改善了动态环境中的机器人适应性[20]，[21]，而视觉和触觉感应的进步使千分尺级的精度在握把，操纵和组装方面[22]。此外，多机器人协作还允许更复杂和协调的精确任务。尽管取得了重大进展，但在多尺度操作整合，动态干扰补偿和低延迟相互作用中仍然存在挑战[23]。未来的研究应进一步改善交叉模态信息的实时对齐，并增强非结构化环境中机器人视觉的鲁棒性，以优化精确的操纵能力。
静态摩擦对机器人增强学习中SIM2REAL的影响
摘要 - 在机器人增强学习中，SIM2REAL差距仍然是一个关键的挑战。但是，静态摩擦对SIM2REAL的影响尚未得到充实。常规域随机化方法通常从其参数空间中排除静态摩擦。在我们的机器人加强学习任务中，这种常规域随机方法导致了明显不足的现实世界模型。为了应对这一SIM2REAL挑战，我们采用了执行器网作为常规域随机化的替代方案。虽然这种方法能够成功地转移到平面运动，但在楼梯等复杂地形上失败了。为了研究影响机器人关节中SIM2REAL的物理参数，我们开发了一个控制理论关节模型并进行了系统的参数鉴定。我们的分析表明，机器人关节中出乎意料的高摩擦力比率。为了减轻其影响，我们实施了SIM2Real的静态摩擦域随机化。认识到摩擦建模引入的训练难度增加，我们提出了一种简单新颖的解决方案，以降低学习复杂性。为了验证这种方法，我们进行了比较三种方法的综合SIM2SIM和SIM2REAL实验：常规域随机化（无静态摩擦），执行器NET和我们的静态摩擦感知域随机化。所有实验均利用快速运动适应（RMA）算法。结果表明，我们的方法实现了出色的自适应能力和整体性能。
Milrem Robotics通过Abu Dhabi of Ce
Edge Group董事总经理兼首席执行官OF CER Hamad Al Marar说：“ Milrem Robotics在Abu Dhabi的开放是Edge Group的重要时刻。。Hamad Al Marar说：“ Milrem Robotics在Abu Dhabi的开放是Edge Group的重要时刻。通过在阿联酋建立业务，我们强调了我们致力于识别和提供顶级技术和防御能力，以满足客户不断发展的需求。新的官员还将扩大Milrem Robotics的全球足迹，加强持续的合作，并使该公司处于建立新的合作伙伴关系的战略地位，促进更大的国际合作和支持经济增长。”
非 - ...
摘要 - 增强学习（RL）已经证明了在空中机器人控制中的短期培训中保持政策可塑性的能力。但是，在非平稳环境中长期学习时，这些策略已显示出可塑性的丧失。例如，观察到标准近端策略优化（PPO）策略在长期培训环境中崩溃并导致重大控制绩效降级。为了解决这个问题，这项工作提出了一项成本吸引力的框架，该工作使用回顾性成本机制（ROCOM）与非固定环境平衡RL培训中的奖励和损失。使用奖励和损失之间的成本梯度关系，我们的框架动态更新了学习率，以在受干扰的风环境中积极训练控制政策。我们的实验结果表明，我们的框架在不同的风条件下学习了悬停任务的政策，而在可变的风条件下，与使用PPO的L2正则化相比，在可变风条件下的政策崩溃，休眠单位的休眠单位少11.29％。项目网站：https：//aerialroboticsgroup.github.io/ rl-plasticity-project/