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机器人技术和自主系统（人工智能），MS
学生在各种主题中获得了可靠的理论和实用背景，这些主题有助于研究智能代理，也就是说，任何能够感知其环境并采取行动最大化其成功实现目标的机会的机器人系统。因此，这种集中的学生暴露于AI中一般主题的前沿，包括统计机器学习，计算机视觉，自然语言处理，知识检索和推理以及正式的计划方法。与其他浓度相比，AI浓度更多地集中在机器人技术的算法方面。
具有生成AI和语义通信的网络机器人技术面向任务的连接
摘要 - 机器人技术，高级通信网络和人工智能（AI）的融合具有通过完全自动化和智能运营来转变行业的希望。在这项工作中，我们为机器人介绍了一项新颖的共同工作框架，该框架将面向目标的语义通信（SEMCOM）统一使用在语义意识网络下的生成AI（Genai）代理。SEMCOM优先考虑机器人和网络之间有意义的信息的交换，从而减少了开销和延迟。同时，Genai-Agent利用生成的AI模型来解释高级任务指令，分配资源并适应网络和机器人环境中的动态变化。以新的自主性和智能级别的范围范式引起了这种代理驱动的范式，从而使网络机器人的复杂任务可用于最少的人类干预。我们通过多机器人异常检测用例模拟来验证我们的方法，其中机器人检测，压缩和传输相关信息进行分类。仿真结果证实，SEMCOM在保留关键语义细节的同时大大降低了数据流量，并且Genai-Agent确保了任务协调和网络适应。这种协同作用为现代工业环境提供了强大，高效且可扩展的解决方案。索引术语 - ai-native网络，生成AI代理，网络工作机器人技术，语义通信，变分自动编码器，工作流程
将机器人过程自动化应用于医院信息系统中的业务流程：混合方法方法
背景：由于技术的进步，包括人工智能，物联网和云服务，电子病历（EMR）发生了重大变化。医疗保健系统中日益增长的复杂性需要增强的过程重新设计和系统监控方法。机器人过程自动化（RPA）通过模仿最终用户交互，提供了一种以用户为中心的方法来监视系统复杂性，从而在系统性能和监视中提供了潜在的改进。目的：本研究旨在探索RPA在医院环境中监视EMR系统复杂性中的应用，重点是RPA执行端到端性能监控的能力，这密切反映了实时用户体验。方法：该研究是在首尔国立大学邦丹医院使用混合方法进行的。它包括编程的RPA机器人的迭代开发和集成，以模拟和监视与医院EMR系统的典型用户互动。来自RPA过程输出的定量数据以及与系统工程师和经理的访谈的定性见解，用于评估RPA在系统监控中的有效性。结果：RPA机器人有效地识别并报告了系统效率低下和失败，在最终用户体验和工程评估之间提供了桥梁。机器人在系统更新或与外部服务的交互后立即检测延迟和错误特别有用。在3年的时间里，RPA监视强调了用户报告的体验与传统工程指标之间的差异，并且机器人经常识别出从标准组件级别监视中显而易见的关键系统问题。结论：RPA通过提供反映真正最终用户体验的见解来增强系统监视，这些见解通常被传统的监视方法忽略。这项研究证实了RPA在复杂的医疗保健系统中充当全面监控工具的潜力，这表明RPA可以通过提供对系统性能和用户满意度的更准确和及时的反思，从而为EMR系统的维护和改进做出重大贡献。
通过云学习工具为职业学生学习机器人技术的新方法
当前涉及教育和技术的研究领域是如何教年轻的学生研究机器人技术等技术或工程领域。这项研究可能成为他们的主要问题，并使他们感到沮丧。因此，这项研究也需要高成本和更长的时间，以及专业的老师[1]。随着科学和技术的最新进展，发展了学习过程的方式。仍然很难弄清楚教师应用的异常方法和策略。这些主要问题使年轻学生感到沮丧和注意力不集中[2]。教师和研究人员对一些创新且高效的学习策略进行了误解。技术辅助学习方法简化了老师的准备。然后，机器人技术是增强学生和老师能力的重要工具。几十年前，机器人术语意味着将来要使用的一种设备，包括在电视中通常看到和想象的技术和其他文物。一般而言，教育机器人技术可以被归类为机器人技术，为主要演员/主题和共同主题。机器人技术作为主要演员意味着使用机器人技术教学的任务，尽管辅助主题是指机器人技术的教学。因此，教育机器人技术可以定义为机器人技术和所有相关问题的整合到特定课程中。如表1所示，机器人教育与教育之间的差异。
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。
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。
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。