Applications : SOLIDWORKS, Simulink, LabVIEW, Microsoft Office, Creo, NX, ANSYS, Confluence, Unity Programming : Python, C++, MatLab, HTML, Java, ROS, Machine Learning, Image Processing, Embedded Firmware Manufacturing : Sheet Metal Design, CNC, Composite Materials, DFM, Soldering, PCB Design, Rapid Prototyping Professional Experience Planet Labs -系统工程实习生 - 2023年6月 - 2023年6月,加利福尼亚州旧金山•在我们的下一代航天器上开发了任务重要资格测试的测试程序。•模拟了航天器原型的一天中的一天,涵盖了所有子系统以进行需求验证。基本机器人技术 - 机械工程师 - 加利福尼亚州帕萨迪纳,2020年1月 - 2022年8月•使用神经网络推理加速器开发了下一代感知硬件。•开发了用于基于Docker的容器的机器人操作系统的外围驱动程序。•集成的神经网络将优化的边缘计算机纳入生产硬件解决方案。•向消费者,工业和食品安全的制造环境部署和集成的自定义检查硬件。Morse Corp-工程合作社 - 马萨诸塞州剑桥市2019年1月 - 2019年8月•为无人机设计的结构组件及其在Solidworks中的飞行测试设备。•开发了固件,以控制飞行测试设备上释放机制的精确时机。•使硬件测试方法更可靠,并且与自动测试和冗余安全系统一致。•与系统工程团队合作就与美国陆军的主要开发合同提案。努力机器人 - 系统工程合作社 - 马萨诸塞州切尔姆斯福德,2018年1月 - 2018年6月•对机器人性能进行了移动性,耐力,通信和附属互操作性的验证。•设计了一种定制测试工具,以使用基于Python的软件来测量和记录机器人地面速度。HASBRO Inc.-工程合作社,Integrated Play -Pawtucket,RI,2017年1月至2017年6月•使用高级技术,诸如语音交互之类的高级技术,为动画,连接的玩具设计了新的游戏体验。•使用Unity和Google Cardboard Android应用程序原型的新型游戏VR互动概念。•使用加工和3D打印零件创建了用于未来动画玩具的机制模拟。工程活动结构和复合材料实验室 - 研究生研究员2023-2024•研究物理知情的神经网络,用于建模飞行中机翼的空气动力学和结构响应。•开发和训练神经网络,使用Pytorch和Nvidia模量框架预测复杂的3D流。Avatar Xprize Arm Capstone Project 2019秋季•在由5名学生组成的团队中,设计和原型拟建了拟人化机器人手臂和触觉外骨骼控制器。•开发了一个带有精确扭矩控制的准直接驱动应用程序的紧凑型无刷发动机驱动程序。•编写了电动机控制器固件,包括面向现场的控制,RS485上的串行通信以及实施
●学生对机器人技术的基本技术,系统级别和社会/经济挑战表示感谢。●学生通过探索尖锐的学术研究和现场剥夺系统,在不同的次级区域(例如,感知,计划,控制,受生物启发的设计和多代理互动)中对当前的艺术状态(例如,感知,计划,控制,受到生物启发的设计和多代理互动)进行了了解。●学生通过将该领域的问题,挑战和解决方案与工程,自然科学,社会科学,人文和艺术的其他学科联系起来,探索机器人技术的多学科和跨学科性质。●学生考虑具有社会意义的问题(例如隐私,公平,经济挑战,对环境的挑战和政策),并在这些问题上进行集中课程工作的机会。●学生通过在包括设计和机器人硬件的动手体验以及高级独立工作项目或论文的课程中,通过基于项目的作业将这些课程付诸实践。
课程描述和目标:本课程提供了机器人技术中的设计和编程感知系统的介绍。该课程涵盖了使用视觉和3D深度传感器的导航领域的主题,本地化和地图制作,视觉导航和识别的基本图像处理,视觉和基于深度的掌握和操纵以及基于深度学习的感知处理技术中的前沿主题。您将开发算法,并学习如何使用当前的最新视觉和软件工具,例如OpenCV,MoveIt和Point Cloud库。该软件组件可以在机器人操作系统(ROS)下开发。该课程将在对象识别,姿势检测,视觉导航以及视觉和推理的应用空间中使用感知大约进行四到五个项目。该软件将首先在模拟中开发,然后在平台上对其进行测试,在该平台上,学生将以三个或四个组为组。该课程是一个面对面的动手学习 +发展课程,我们希望学生参加课内会议。
摘要关于实验方法的辩论,其作用,限制以及其可能的应用程序最近在自主机器人技术中引起了人们的关注。,如果从一方面,诸如可重复性和重复性的经典实验原理,它是发展该研究领域良好实验实践的灵感,另一方面,一些最新的分析证明了严格的实验方法尚未完全是该社区研究习惯的全部。在本文中,为了给出一部分自主机器人技术中当前的体验实践的理由,这些实践在传统的受控实验概念下无法令人满意地容纳,我们将不再进行探索实验。在这种情况下进行的探索性实验应作为在没有适当理论或理论背景的情况下进行的一种调查形式,在这种情况下,从一开始就无法完全管理对实验因素的控制。我们表明,这一概念源于(并得到)对大量论文样本中报道的实验活动的分析,这些论文已在两个最大,最重要的机器人研究会议上获得了奖励。
•满足所有学习者的需求,包括需要额外支持或有特殊需求的学习者的需求。SHS,SHT和STEM课程包括通过技术和其他措施将教学和学习材料调整为可访问的格式,以满足残疾学习者的需求,包括残疾学习者。•结合策略和措施,例如差异化和适应性教学法,以确保为所有学习者提供公平的资源和机会。•挑战传统的性别,文化或社会刻板印象,并鼓励所有学习者发挥真正的潜力。•为学校中有才华和才华横溢的学习者提供需求。
进一步补充说,secunderabad Kims Hospitals Dhanunjaya Rao Ginjupally博士,立体定向和功能性神经外科医院说:“这些毫米的分数可以对深脑刺激的有效性和安全性产生很大的差异。如果没有将电极植入正确的位置,则神经外科医生可能必须多次穿透大脑,这增加了除多个编程和铅重新定位外出血的风险。但是,如果将电极植入正确的位置,则效果是压倒性的,同时最大程度地减少了去医院的风险和重新审视。”
了解人类的社会行为对于综合愿景和机器人技术至关重要。微观的观察(例如,分裂行动)不足,需要采取一种全面的方法来考虑个人行为,组内动态和社会群体层次,以彻底理解。要解决数据集限制,本文引入了JRDB-Social,JRDB的扩展[2]。旨在填补跨室内和室外社会环境的人类理解的空白,JRDB-Social提供了三个层次的注释:个体属性,组内侵入和社会群体环境。该数据集旨在增强我们对机器人应用的人类社会动态的理解。利用最近的尖端多模式大型语言模型,我们评估了我们的基准,以表达其破译社会人类行为的能力。
国会法案规定成立肯尼亚机器人和人工智能协会;规定其职能和权力;促进肯尼亚共和国境内机器人和人工智能技术负责任和合乎道德的发展和应用;并用于相关目的。
从网络数据中学习可概括的视觉表示已为机器人技术带来了令人鼓舞的结果。然而,预循环方法着眼于预训练2D表示,是应对闭塞的优势,并在复杂的3D场景中准确地将对象定位。同时,3D代表学习仅限于单对象。为了解决这些局限性,我们引入了一个名为Sugar的机器人技术的新型3D预训练框架,该框架通过3D点云捕获对象的语义,几何和负担性能。我们强调了3D表示学习中混乱场景的重要性,并自动构建一个受益于模拟中无需成本监督的多对象数据集。Sugar采用一种多功能变压器的模型来共同解决五个预训练任务,即用于语义学习的跨模式知识蒸馏,以掩盖点建模,以取消几何结构,掌握姿势合成以进行对象负担,3D实例分割和引用表达地面以分析杂乱无章的场景。我们对三个与机器人相关的任务进行了学习的代表,即零射击3D对象识别,引用凸起的接地和语言驱动的机器人操作。实验结果表明,糖的3D表示优于最先进的2D和3D表示。
1。儿科手术,曼彻斯特大学NHS基金会信托基金会,曼彻斯特,GBR 2。儿科手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,埃及3.大肠手术,Torbay和South Devon NHS基金会信托基金会,Torquay,GBR 4。一般手术,皇家德文大学医疗NHS基金会信托基金会,埃克塞特,GBR 5。泌尿科,皇家沃尔夫汉普顿NHS信托基金会,沃尔夫汉普顿,GBR 6。沃特福德综合医院一般手术,沃特福德,GBR 7。普通外科,布朗克利医院,阿伯里斯特威斯,GBR 8。普通外科,赫尔大学教学医院NHS Trust,Hull,GBR 9。普通外科,卡斯尔·阿莱尼医院,开罗,Egy 10。骨科,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy,11。 一般手术,Zagazig大学,Zagazig,Egy 12。 一般手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy骨科,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy,11。一般手术,Zagazig大学,Zagazig,Egy 12。 一般手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy一般手术,Zagazig大学,Zagazig,Egy 12。一般手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy一般手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy