XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRobotarium
国家机器人馆 2024 年度报告
我们通过数字渠道的全球影响力和参与度在一年中保持了稳步增长，我们的 LinkedIn 页面现在有 7600 多个关注者，比去年增长了 30% 以上。我们通过推出国家机器人馆 Instagram 页面开拓了新渠道，该页面展示了在我们世界领先的设施的幕后让一切发生的人们和机器人。我们还会在 Instagram 上分享中心举办的各种活动的片段，今年的活动包括供应商展览、学术讲座、政府委员会会议和参观、学校和外展访问、机器人竞赛和庆祝活动，包括我们的 2 岁生日派对！
在嵌入式系统应用程序上的机器人平台上设计和开发多代理增强学习智能
摘要：这项研究探讨了Q学习用于实时群（Q-RTS）多代理增强学习（MARL）算法用于机器人应用。这项研究通过成功实施四种和八种训练有素的代理，调查了Q-RT在减少融合时间到令人满意的运动政策中的功效。Q-RTS已被证明可以大大减少培训迭代的搜索时间，从近100万次迭代到一个代理商到650,000次迭代，其中有四个代理商和500,000次迭代，并带有八个代理商。通过对几种代理的配置进行测试来解决算法的可伸缩性。考虑到代理的各种姿势及其在优化Q学习算法中的关键作用，将重点放在了复杂奖励函数的设计上。此外，这项研究深入研究了受过训练的药物的鲁棒性，揭示了它们适应动态环境变化的能力。这些发现对提高机器人系统在物联网和嵌入式系统等各种应用中的效率和适应性具有广泛的影响。使用佐治亚州理工学院的Robotarium平台对该算法进行了测试和实施，显示了其对上述应用程序的可行性。