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机器人发展的演变和影响
Robotics是一个将工程，计算机科学和人工智能融合的领域，在近几十年来已大大发展，成为行业和日常生活中不可或缺的一部分。从制造业中使用的早期机械机器人到当今能够执行复杂任务的高级机器人，机器人技术的发展彻底改变了许多部门，包括医疗保健，农业和运输。随着技术的不断发展，Robots准备在塑造未来方面发挥更大的作用。机器人开发的历史可以追溯到古老的文明，在那里创建了简单的机器来执行重力任务。但是，直到20世纪，机器人技术才开始采取现代形式。在1950年代，乔治·德沃尔（George Devol）和约瑟夫·恩格伯格（Joseph Engelberger）开发了第一个工业机器人，即联合机器人，该机器人用于汽车制造业。这标志着自动化革命的开始，在该革命中，将机器人引入了组装线，以执行焊接，绘画和包装等任务。通过接管重复和危险的工作，机器人不仅提高了生产效率，而且提高了工人的安全。机器人发展中最重要的进步之一是人工智能（AI）的整合。早期机器人已预先编程以执行简单的任务，但是使用AI，机器人已经能够学习和适应新情况。这导致了可以独立运行并与环境互动的自动机器人的开发。在医疗保健中，机器人手术已成为革命性的进步。例如，在仓库中，机器人可以在架子上导航，识别产品并将其运送到正确的位置。同样，配备机器学习算法的机器人可以在医疗保健中使用，以帮助诊断和手术，提高准确性并减少人为错误。外科医生使用诸如DA Vinci手术系统之类的机器人系统对使用前无人机进行微创手术，例如，可以飞越领域以收集有关作物条件的数据，而自动拖拉机可以比传统方法更有效率地种植种子。通过自动化这些过程，机器人可以帮助农民优化其资源并降低人工成本。机器人发育也受到了运输领域的显着影响。自动驾驶汽车，卡车和无人机不再只是科幻小说，而是正在成为现实。这些自动驾驶汽车使用传感器，相机和AI来驾驶道路并避免障碍，并有可能通过减少交通事故和提高效率来彻底改变运输方式。自动驾驶卡车可以帮助解决卡车司机的短缺，并确保更快，更安全地交付货物。但是，机器人技术的快速发展也提出了重要的道德和社会问题。最大的担忧之一是工作流离失所的潜力。
机器人操纵的手眼协调
在基于视觉的机器人操作中，当机器人识别物体掌握的对象时，对物体的位置，几何和物理特性的了解并不完美。可变形的物体（例如苏打罐，塑料瓶和纸杯）在学习这些特性的不确定性方面占据了最佳的challenges。为了敏捷地掌握这些，机器人必须在不同的非结构化表示下自适应地控制和协调其手，眼睛和鳍力量的力。换句话说，机器人的手，眼睛和施加力的量必须得到很好的协调。本论文探讨了人类启发的机制的基本原理，并将其应用于基于视觉的机器人抓地力，以开发手眼镜协调以进行可变形的物体操纵。有了一个对象找到任务，机器人遇到了一个无知的对象混乱的非结构化环境。它首先必须查看环境的概述，并存储场景的语义信息，以进行以后的对象触发迭代。使用存储的信息，机器人必须找到所需的对象，仔细抓住它，然后将其带回定义的位置。为了实现感知目标，该机器人首先能够将环境视为一个整体，例如当人类遇到新探索的场景时，并通过模拟视觉选择性注意模型来学会在三维空间中有效地识别对象。最后，在某些特殊情况下，由于人类或以后的迭代中，机器人可能会遇到已经变形的对象。为了更有效地对此进行完善，该机器人还经过训练，可以通过合成的变形对象数据集重新认识这些项目，该对象数据集使用基于直观的Laplacian的网状网格变形过程自动生成。在整个论文中，都解决了这些子问题，并通过在实际机器人系统上进行实验来证明所提出方法的可行性。
负担得起的机器人和自动化有限公司
7。战略市场的扩展：ARAPL RAAS已成功获得了一本价值400万美元的订单簿，并有望在未来几个月内获得数百万美元的合同，并在美国签署了几个备受瞩目的客户，我们致力于提高股东价值，并为我们的投资者提供信任，以提高股东的价值。我们期待他们的持续支持。有关任何更多信息，请联系：info@arapl.co.in免责声明：本文档中的陈述与未来状态，事件或环境有关，包括但不限于有关计划和目标的陈述，研究和发展的进度和结果，潜在项目特征，潜在项目特征，项目潜在的潜在和目标日期基于项目相关问题是基于估计和预期的事件的估计和未来的事件，并且在未来的事件中进行了预期的事件，并在未来的情况下进行了预期的事件。此类陈述受到许多风险和不确定性的影响，不一定可以预测未来的结果。实际结果可能与前瞻性陈述中预期的结果有重大不同。公司没有义务更新前瞻性陈述，以反映实际结果改变了假设或其他因素。
惊喜的火花：多样性，新颖性和偶然性的层次决策变压器的多目标建议
摘要：对晶体材料的化学空间，尤其是金属 - 有机框架（MOF）的实验探索，需要对大量反应的多组分控制，这是不可避免地会在手动执行时耗时和劳动力。为了在保持高可重复性的同时加速物料发现速率，我们开发了一种与机器人合成平台集成的机器学习算法，用于闭环探索多氧盐损坏金属金属 - 有机框架（POMOFS）的化学空间。通过使用从不确定性反馈实验获得的更新数据和基于其化学构成的POMOF分类的多类分类扩展，通过使用更新数据来优化极端梯度提升（XGBoost）模型。POMOF的机器人合成的数字签名由通用化学描述语言（χDL）表示，以精确记录合成步骤并增强可重复性。九种新颖的Pomofs，其中包括具有良好的可重复性的POM胺衍生物与各种醛的硫胺衍生物的胰岛化反应，这些pomofs具有源自单个配体的混合配体。此外，根据XGBoost模型绘制了化学空间图，其F1得分高于0.8。此外，合成的Pomofs的电化学性质表明，与分子POMS相比，较高的电子转移和Zn比率的直接效应，所使用的配体的类型以及POMOFS中的拓扑结构用于调节电子传递能力。■简介
luba机器人割草机
LUBA Robotic Lawn Mower ......................................................................................................................1 1.Safety and Regulations.........................................................................................................................................................3 2.Introduction..........................................................................................................................................................................4 3.LUBA quick start Installation...............................................................................................................................................15 4.Preparation & Activation................................................................................................................................................... 32 5.Basic operation & App interface introduction on main page.............................................................................................38 6.Basic operation & App interface introduction on Map页面...............................................................................................................................................................................................................................................................................................Parameter & Schedule setting and Start Task...................................................................................................................56 9.Cutting blades replacement............................................................................................................................................... 61 10.Specifications:...................................................................................................................................................................62
痴呆症护理中的机器人错误信息
机器人动物，旨在模仿生物，在照顾脆弱患者的背景下构成道德挑战，特别是关于欺骗的。本文探讨了情绪如何成为处理痴呆症护理院中机器人动物错误信息性质的资源。基于对居民，护理人员和机器人动物之间相遇的观察，研究表明，患有痴呆症的人如何接近模棱两可的机器人作为生物，物质伪像或中间的东西。以互动主义理论为基础，研究表明，情感是感知过程中的工具，是通过与物质对象的互动以及与护理人员合作而发生的。社会机器人的欣赏并不仅仅取决于他们被视为真实或假动物；患有痴呆症的人可能会在“假”动物中感到娱乐，并表达对“真实”的动物的恐惧。这一观察结果使我们争辩说，解决错误信息的准则与机器人的指南之间存在差距。在小谈话和游戏是必不可少的活动的情况下，护理人员通常会优先考虑对居民的反应，而不是确保机器人的本性是透明的。在这些情况下，居民的情感表达不仅是对自己的感官创造的重要资源，而且还可以作为护理人员理解如何应对护理情况的宝贵指标。
将生成人工智能和Google Earth Engine的整合用于红树林土地覆盖地图
农业产业的机器化是一种尖端解决方案，可提高当今农业部门的生产力和可持续性。通过合并新的机器人技术，可以实现许多好处。这些包括增强的任务准确性，减少对工人的身体压力，优化的资源使用情况，更快的任务完成以及环境影响的减少。在农业中使用的机器人技术的例子包括无人拖拉机，并将自动化的水果和蔬菜收获和包装结合在一起，植物护理任务，例如修剪，除草和灌溉，以及挤奶奶牛，以及监视放牧的土地。缺乏能够有效操作机器和维护自动化系统的合格人员[1-7]。在当今快速发展的技术环境中，农业工业复合物的机器化非常相关。通过将机器人技术和自动化纳入农业，可以提高效率，生产力和可持续性的潜力很高。机器人可以通过精确和预测执行诸如种植，除草，收获，甚至监测作物健康等任务。这可以帮助优化自然资源的使用，降低人工成本，并通过针对水资源（例如水和肥料）的目标使用[8-10]来最大程度地减少环境影响。农业的机器化发展有几个问题。此外，人们对数字技术在农业中日益增长的使用以及隐私问题的担忧。这些包括获取和实施机器人技术的高初始成本，对人员进行专门培训以操作和维护这些系统的需求以及农村地区人工劳动的潜在流离失所。