XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSembly
Sembly AI 服务条款
这些服务条款和条件（“服务条款”或“协议”）约束您对 Sembly AI, Inc.（“Sembly AI”）作为软件即服务（“服务”）提供的 Sembly AI 在线软件和相关服务的使用。您遵守这些服务条款是您使用服务的条件。如果您代表您的雇主、公司或组织（“组织”）注册使用服务，则这些服务条款将对您和组织具有约束力，并且您声明并保证您有权代表组织签订这些服务条款。如果您（和您的组织，如果适用）不同意受服务条款的约束，请立即退出本服务。术语“您”、“您的”等。指您作为个人用户和您的组织（如果适用）。
规划和土地利用
作为民选官员，县委员能够以非凡的方式影响佐治亚州的景观。虽然州宪法授权州议会颁布限制土地使用的法律，以保护和保存自然资源和州的重要地区，但大多数土地使用决策都是在地方一级做出的。宪法实际上赋予地方政府规划和分区的权力。然而，值得注意的是，州议会有权颁布一般法律，制定行使分区权力的程序。2由于土地使用决策影响私人财产，所有更改指定土地用途（通常称为分区变更）的请求都必须由民选官员提出，而不能由工作人员提出。简而言之，委员负责其所在县的宝贵经济、自然和社区资源，他们的决定具有持久的影响。作为密西西比河以东最大州的县，我们如何规划广阔土地的使用，如何建设人们乐于称之为家的社区？
电动汽车的机器人技术电池组拆卸朝向可持续再制造
汽车行业参与了从标准吸热引擎到电气推进的大规模转变。选举车辆（EV）的核心元素是电池组。电池组生产未涉及制造标准和与安全有关的问题。在这种零散的情况下，循环中的电动汽车数量的增加呈指数增长，为管理电池组的寿命终止带来了新的挑战。本文分析了用于电动汽车电池组拆卸的机器人技术的使用，以提取保留其完整性的电池模块，以进一步重复使用或回收。分析强调，完全自动灾难仍然很困难，而人类机器人合作式拆卸可以保证高灵活性和生产力。该论文介绍了设计机器人单元格与操作员合作拆卸电池组的准则。WorkCell的设计评估了拆卸的技术要求，电池组周围区域的潜在爆炸气氛（ATEX）的分析以及ATEX区域中机器人工具的设计和优化。这项工作根据当前的国际标准提出了解决方案。
85个AI工具的报告|打开satakunta
2 AI工具评论5 2.1写作和（文本）内容创建助手。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.1.1 Longshot AI。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7 2.1.2 hupotenuse ai。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。6 2.1.1 Longshot AI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.2 hupotenuse ai。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.1.3 jasper。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.1.4 Copy.ai. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 2.1.5写作。 。 。 。 。 。 。 。 。9 2.1.4 Copy.ai.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1.5写作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.1.6简化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.1.7语法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.1.8概念AI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.1.9深色。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.1.10粘性AI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.2会议。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.2.1 TL; DV。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.2超级鼻。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.3元音。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20 2.2.4等待室。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 2.2.5水獭AI。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 2. 2.6 NVIDIA广播。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 2.2.7鹦鹉AI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.2.8 Firefliesai。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。24 2.2.8 Firefliesai。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.2.9 Avoma。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 26 2.2.10 Meetgeek。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 2.2.11 fathom。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。25 2.2.9 Avoma。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.2.10 Meetgeek。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.2.11 fathom。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.2.12 sembly。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.3演示文稿。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.3.1 Decktopus ai。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.3.2美化AI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.3.3演示文稿AI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 2.3.4 TOME AI。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 34 2.3.5 sendsteps。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。33 2.3.4 TOME AI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 2.3.5 sendsteps。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>35 2.4语音生成。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>36 2.4.1 lovoai。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>37 2.4.2 Murfai。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>38 2.4.3 Elevenlabs。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>39 2.4.4 Play.ht。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>40 2.4.5语音。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>41 2.4.6 ListNrr。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>42 2.5视频生成。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>43 div>
衡量劳动在平台经济中的影响
尽管经济学家由于数字化而检查了劳动力位移，但很少有人考虑过创造的新工作和价值。与雇佣关系不同的是，在上一个时代，平台使工人聚集在一起或在上一个时代的办公室里，使得劳动力更大，更加分散且复杂。通过平台启用的新型和重新设计的劳动类型，创造了识别和测量挑战。对平台的先前研究总是专注于特定的组织形式，例如共享或演出。他们基于平台的组织建立了分类法 - 很少有人考虑到启用了平台价值创建的范围和规模。为了更好地了解21世纪不断变化的劳动安排，本文介绍了一种分类法，以系统地了解平台经济中的工作，就业和价值创造。我们考虑所有启用平台的价值创建活动，包括旧工作流离失所或重组为创建的新作品。我们通过在美国的Etsy和Amazon自出版的案例研究提供了框架的实用性证据。
哈里亚纳邦将有一所新的医科大学和九所学院
最高法院周二维持了 2014 年哈里亚纳邦锡克教谒师所（管理）法案的宪法有效性。由 Hemant Gupta 法官领导的两名法官组成的法庭驳回了哈里亚纳邦政府试图夺取 Shiromani 谒师所 Prabandhak 委员会 (SGPC) 所拥有的谒师所控制权的主张。最高法院表示，这些请愿已被驳回，该法案的有效性得到维持。请愿人 Harbhajan Singh 曾在最高法院对哈里亚纳邦立法提出质疑，他认为州议会无权成立谒师所管理机构，因为这种权力保留在议会手中。哈巴詹·辛格表示，该立法违反了 1925 年的《锡克教锡克教谒师所法》、《1956 年国家重组法》、《1966 年旁遮普重组法》以及 1957 年的《州际公司法》。最高法院在听取了所有利益相关者的意见后，于 9 月 2 日作出了判决，其中包括在最高法院争论不休的两个主要对立党派——HSGMC 和 SGPC（Shiromani Gurdwara Par bandhak 委员会）。最高法院于周二在听取了所有利益相关者的意见后作出了判决。
奖项的影响
Amani Saini因其在预防不良药物反应（ADR）的政策中获得了2016年加拿大科学政策卓越奖。之后，她成立了一个组织，加拿大不良药物反应（ADR加拿大）（www.adrcanada.org），它使人们意识到通过数据收集，药物基因组学，基因测试和电子病历来防止ADRS。今年，加拿大ADR与育空地区的一个政党合作，向加拿大政府提出一项动议，以改善ADR的报告。提出了这项动议，然后在四月的育空地区立法中进行了辩论。它一致通过，并给联邦卫生部长发了一封信，并在议会中所有三个党领袖的签名。在未来几年中，加拿大ADR将继续扩大其活动，以更好地沟通政策并传播如何预防ADR的知识。将与加拿大人和组织建立联系，以建立一个希望看到ADR的人的国家网络，这是加拿大第四大死亡原因。Amani目前是温哥华沿海健康的政治顾问，可以在Twitter上找到@Amani_Saini
lit：大型语言模型驱动的意图跟踪积极主动的人类机器人协作 - 机器人sous-chef应用程序
大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的突破性进步具有出色的认知能力和推理能力，以了解周围的开放世界，并遵循人类用户的自然语言命令[2，5]。最新的作品探索了人类用户和机器人之间的对话，以使机器人执行多步任务或澄清人类命令的歧义[10，12]。将自然语言命令的哲学应用于人体机器人协作（HRC）时，人类用户可能必须在长期任务的每个步骤中与机器人进行对话[12]。这种情况很少发生在人类的合作中，因为人类能够根据他们对任务的共同知识来跟踪伴侣方面的进步。举例来说，一个工人很少必须与同事进行协作的任务，他们多次合作，而一个友善的人很少在一起制作普通的菜时与厨师交谈。要解决人类机器人协作中的这一挑战，机器人不仅需要对环境，而且还需要有效的人类用户了解。这个
智能再制造中的人类 - 机器人协作拆卸计划的基于本体和规则的方法
拆卸是重新制造过程（EOL）产品的再制造过程中的决定性步骤。作为一种新兴的半自动拆卸范式，人类 - 机器人协作拆卸（HRCD）提供了多种灾难性方法，可提高灵活性和效率。但是，HRCD增加了计划的复杂性和确定最佳拆卸序列和方案。当前，启发式方法的优化过程很难解释，并且不能保证结果在全球范围内。因此，本文引入了HRCD的一般本体模型以及基于规则的推理方法，以自动生成最佳的拆卸序列和方案。首先，HRCD本体学模型以标准化方法为EOL产品建立了与拆卸相关的信息。然后，提出了定制的与拆卸相关的规则，以调节EOL产品的每个拆卸任务的优先限制和可选的拆卸方法。最佳拆卸序列和方案是通过将支持规则与本体模型相结合的。最后，将变速箱的人类 - 机器人协作拆卸计划作为案例研究提出，以验证所提出的方法的可行性。我们的方法与其他启发式算法相比，我们的方法生成了最佳的拆卸方案，从而达到了308个单位的最短过程和最少数量的拆卸方向变化3次。另外，推理过程可以轻松跟踪和修改。所提出的方法既通用又易于再现，从而将其扩展以支持整个再制造过程。
基于人类 - 机器人协作拆卸电动汽车电池电池回收
通过在各种工业领域的广泛应用新电动汽车（EV）电池，建立一个系统的智能电池回收系统非常重要，该系统可用于发现退休EV电池的资源废物和环境影响。通过汇总不确定和动态的拆卸和梯队利用电动电动电池回收，可以使用人 - 机器人协作（HRC）拆卸方法来解决有关退休电动汽车电动电动电动电动电池恢复效率的巨大挑战。为了找到基于HRC拆卸过程的拆卸任务计划，用于退休的电动汽车电池回收，由多机构增强学习（MARL）提出了动态拆卸的顺序任务优化方法算法。此外，有必要根据2D平面中的HRC拆卸任务拆卸退休的电动汽车电池拆卸轨迹，该轨迹可用于通过组合Q-Learning算法来获取相同拆卸平面的最佳拆卸路径。可以通过标准轨迹匹配来完成灾难性任务序列。最后，通过特定电池模块的拆卸操作验证了所提出的方法的可行性。[doi：10.1115/1.4062235]