XiaoMi-AI文件搜索系统
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人形机器人中的运动控制
温带管理和空间的平衡导致平衡功率阶段与每个尺寸的瓦特相关，这会影响电源阶段的体系结构。可能出现的一个问题是，如果功率阶段需要以较高的频率工作。此问题通常存在于MOSFET中，但是与基于MOSFET的系统相比，GAN FET等新技术也可以提高开关性能。对于温度敏感的系统，GAN FET具有较高的理论效率，因为与MOSFET技术相比，切换损耗很小。频率增加会导致需要在MCU中进行其他功能，以支持在高度分辨率下实现更高频率切换所需的所需信号。
OSAM：自主和灵巧机器人
• 高价值卫星处于孤立状态，几乎没有维修机会来纠正问题、补充燃料等。[DARPA]。 • 重力阻碍了某些结构的制造（例如超薄镜、薄纱结构）。减少上升质量。为什么要发射可以在现场收获和/或制造的资源？ • 发射整流罩限制了有效载荷的大小和重量，因此也限制了设计。模块化组装使大型和可进化的系统能够快速适应任务需求的变化或从诱发损坏中恢复。 – 一些模块类型可用于构建各种系统（例如平面阵列、望远镜、燃料库、平台） – 随用随付：多次发射、仪器更换/增强等。
机器人技术和AI自主机器人
该国是该国开创性工程机构之一，于1961年成立为Sardar Vallabhbhai地区工程与技术学院，并于2002年获得国家技术研究院的地位。目前，在工程和应用科学的所有学科中都有六门本科课程，七个青少年研究生课程和博士学位。它拥有出色的位置记录，许多高级公司都参观了校园。整个校园都与包括教职员工和学生旅馆在内的光纤网络具有互联网的连通性。该研究所位于孟买以北约260公里的苏拉特，与孟买的铁路和道路链接非常紧密，艾哈迈达巴德（250公里）/瓦多达拉（150公里）（150公里）。该研究所距离距苏拉特火车站约10公里。在Surat-Hazira地区建立了RIL，ONGC，Kribhco，L＆T，Essar，NTPC和Gail等领先行业。
开放式学习机器人的目的
摘要 - 1个自主开放式学习（OEL）机器人能够通过与环境的直接互动来累积地获取新技能和知识，例如重新指导内在动机和自我生成的目标。oel机器人对应用程序具有很高的相关性，因为他们可以使用自主获取的知识来完成与人类用户相关的任务。oel机器人遇到了一个重要的限制：这可能导致对知识的获取与完成用户的任务无关。这项工作分析了对这个问题的可能解决方案，该解决方案涉及新颖的“目的”概念。目的指示设计师和/或用户从机器人想要什么。机器人应使用目的的内部表示形式（在此称为“欲望”），将其开放式探索集中在获得有关实现知识的知识的获取。这项工作有助于通过两种方式建立一个计算框架。首先，它根据涉及三级动机层次结构的目的形式化了一个框架：（a）目的； （b）独立领域的欲望； （c）特定领域依赖性国家目标。第二，这项工作突出了框架以下框架的关键挑战，例如：“目的示威问题”，“目的目标基础问题”以及“欲望”之间的“仲裁”。随后，该方法使Oel机器人能够以自主的方式学习，但也可以集中精力符合符合目标和用户的目标的目标和技能。
WRO®2025机器人的未来
- 字段上的路线（例如，以下线或仅标记）。- 任务的技术复杂性（例如，推动，举重，抓取游戏对象）。- 游戏元素的随机性（例如一种或多个随机情况）。- 各种游戏元素（例如，不同颜色和/或形状的对象的数量）。- 要求解决方案的准确性（例如，一个大目标区域或小位置）。- 之前提到的要素组合的总体复杂性。所有这些方面都对机器人的机械设计和代码的复杂性提出了不同的要求。在参加多个赛季的WRO时，团队可以随着计划的发展而发展和发展，随着年龄的增长，他们可以解决越来越复杂的任务。学习是最重要的WRO希望激发全球与STEM相关的学科的学生，我们希望学生通过在我们的比赛中嬉戏的学习来发展自己的技能。这就是为什么以下方面是我们所有竞争计划的关键：
变电站检查机器人的进步
摘要：电站检查机器人的出现表示变电站维护域内智能自动化的显着飞跃。这些机器人具有自主穿越变电站的能力，对设备和设施进行细致的检查。通过替换手动检查方法，它们带来了许多好处，包括提高效率，降低成本和增强人事安全性。随着人工智能和机器人技术的领域继续发展，变电站检查机器人的开发已成为电力行业的焦点。本文对当前检查机器人的景观提供了全面的概述，并提供了来自国内和国际环境的见解。此外，它深入研究了基于变电站检查机器人的关键技术，展示了推动其无与伦比性能的尖端进步。除了提供现有技术的全面概述外，这项工作还提供了有关这些机器人潜在应用的前瞻性观点。它可以瞥见变电站维护实践的未来，设想这些机器人在优化运营效率，确保监管合规性和提高整体系统可靠性方面起着必不可少的作用。此外，本文概述了未来技术发展的关键领域，为这个动态和迅速发展的领域的持续创新和进步铺平了道路。
受昆虫启发的自主机器人 AI
自主机器人有望在复杂、未知的环境中执行各种复杂的任务。然而，可用的机载计算能力和算法对实现更高水平的自主性构成了相当大的障碍，尤其是随着机器人越来越小，摩尔定律即将终结。在这里，我们认为，从昆虫智能中获得的灵感是机器人传统方法的一个有前途的替代方案，可用于实现小型移动机器人自主所需的人工智能 (AI)。昆虫智能的优势源于其资源效率（或简约性），特别是在功率和质量方面。首先，我们讨论这种简约性背后的昆虫智能的主要方面：体现、感觉运动协调和群集。然后，我们评估昆虫启发的人工智能作为其他重要机器人任务（如导航）方法的替代方案的地位，并确定其更广泛采用的道路上面临的挑战。最后，我们反思适合实现受昆虫启发的人工智能的处理器类型，从更传统的处理器（如微控制器和现场可编程门阵列）到非常规的神经形态处理器。我们认为，即使对于神经形态处理器，也不应该简单地应用现有的人工智能算法，而应该利用自然昆虫智能的见解来获得最高效的机器人自主人工智能。
人形机器人的未来——研究与...
人形机器人的未来 - 研究与应用 Riadh Zaier 编辑 InTech 出版 Janeza Trdine 9, 51000 Rijeka, Croatia 版权所有 © 2011 InTech 所有章节均根据 Creative Commons Attribution 3.0 许可证开放获取，该许可证允许用户下载、复制和基于已发布的文章进行创作，甚至用于商业目的，只要作者和出版商得到适当的认可，这可确保我们的出版物得到最大程度的传播和更广泛的影响。在 InTech 出版本作品后，作者有权在其作为作者的任何出版物中全部或部分重新出版本作品，并有权对作品进行其他个人使用。对作品的任何重新发布、引用或个人使用都必须明确标明原始来源。对于读者，此许可允许用户下载、复制和基于已发布的章节进行创作，即使用于商业目的，只要作者和出版商得到适当的认可，这可确保我们的出版物得到最大程度的传播和更广泛的影响。注意 章节中表达的声明和意见均为个人贡献者的意见，不一定代表编辑或出版商的意见。我们不承担已发布章节中所含信息的准确性的责任。出版商对因使用本书中包含的任何材料、说明、方法或想法而造成的人身或财产损害或伤害不承担任何责任。出版流程经理 Vedran Greblo 技术编辑 Teodora Smiljanic 封面设计师 InTech 设计团队 首次出版 2012 年 1 月 克罗地亚印刷 本书的免费在线版本可在 www.intechopen.com 上获取 可以从 orders@intechweb.org 获取其他硬拷贝 人形机器人的未来 - 研究与应用，由 Riadh Zaier p. cm 编辑。ISBN 978-953-307-951-6
人工智能、机器人和群体 - CNA.org。
军队正处于一场重大技术革命的风口浪尖，战争将由无人驾驶和日益自主的武器系统进行。然而，与冷战期间的上一次“巨变”不同，当时先进技术主要由国防部 (DoD) 开发，而今天的关键技术推动因素主要在商业领域开发。本研究着眼于人工智能、机器学习和机器人技术的最新进展，以及它们对自主（和半自主）武器系统的潜在未来军事影响。虽然没有人能够预测人工智能将如何发展或预测其对军事自主系统发展的影响，但可以预见国防部在越来越多地转向基于人工智能的技术时将面临的许多概念、技术和操作挑战。本研究探讨了关键问题，确定了分析差距，并提供了机遇和挑战的路线图。最后列出了建议的未来研究。
对人工智能和机器人征税
近年来，对技术的投资导致人工智能/机器人呈指数级增长。有人认为，其中一些创新能够在各种类型的工作中超越和取代人类。因此，人们对政府收入产生了担忧，因为人工智能/机器人可能引发大规模失业，导致政府税收收入减少。本文首先分析了这是否真的是一个问题。为此，作者绘制了人类所见证的工业革命图，然后对与辩论相关的经济和人口研究进行了文献综述。经济研究表明了两个不同的方向，即一些人认为人工智能/机器人（工业 4.0）将增加人类就业机会，而另一些人则认为就业机会可能会消失。同时，人口统计学视角表明，单纯以经济就业为中心的人工智能/机器人观点必然会导致不确定的结果。假设这是一个可能的问题，作者总结了政府采取的某些措施以及学术文献中考虑的对人工智能/机器人征税的各种选择。随后，作者从适用于电子商务的普遍接受的税收政策原则（渥太华税收框架条件）的角度分析了各种“征税”选项。这项分析表明，几项提案（例如将人工智能/机器人视为独立纳税主体的提案或将收入归因于人工智能/机器人所有者的提案）违反了（i）中立性；（ii）简单性和确定性；（iii）效率；（iv）有效性和公平性；和（v）灵活性的原则。因此，不应采取此类措施。作者还得出结论，在现阶段，不应引入针对人工智能/机器人的定向税，因为这也与全球各国政府为促进研发（投入或产出激励）而采取的措施相悖。因此，本论文建议政府需要在这一领域采取主动而不是被动的态度。这可以通过定期监测人工智能/机器人的影响来实现，如果趋势表明