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基于分布式触觉传感器的人形机器人的全身多接触运动控制
摘要 - 为了使人形机器人能够在共有的环境中稳健地工作，多接触运动不仅在四肢（例如手脚），而且在四肢的中间区域（例如膝盖和肘部）的中间区域进行接触。我们开发了一种实现这种全身多接触运动的方法，该运动涉及人形机器人在中间区域的接触。可变形的板状分布式触觉传感器安装在机器人四肢的表面上，以测量接触力，而无需显着改变机器人体形。较早开发的多接触运动控制器（专门用于肢体接触）扩展以处理中间区域的接触，并且机器人运动通过反馈控制稳定，不仅使用力/扭矩传感器，还可以使用分布式的触觉传感器来稳定。通过对Dynamics模拟的验证，我们表明，开发的触觉反馈提高了全身多接触运动的稳定性，以防止干扰和环境错误。此外，寿命大小的人形RHP kaleido展示了全身多接触运动，例如向前走，同时通过前臂接触支撑身体，并在坐着的姿势和大腿接触中平衡姿势。
人工神经网络作为窃窃图库模式的数字双胞胎，机器人应用中的光传感器
摘要：本文研究了人工神经网络（ANN）作为可行的数字双胞胎或工程系统中典型的耳语库模式（WGM）光学传感器的替代方案，尤其是在机器人技术等动态环境中。由于其脆弱性和有限的耐力，因此在这种情况下，基于微光学谐振器的WGM传感器是不合适的。为了解决这些问题，本文建议了专门为系统设计的ANN，并利用了WGM传感器的高质量因子（Q -Factor）。通过将适用性和耐力扩展到动态环境并减少脆弱性问题，ANN试图进行高分辨率的测量。为了最大程度地减少后处理要求并保持系统鲁棒性，研究目标是使ANN充当WGM传感器输出的代表性预测指标。在本文中使用Gucnoid 1.0类人形机器人作为一个例子，以说明WGM光学传感器如何改善各种应用的类人形机器人性能。实验的结果表明，ANN输出和实际WGM偏移的灵敏度，精度和分辨率是等效的。因此，删除了机器人技术行业中广泛使用高级感知的当前障碍，并验证了ANN作为虚拟替代物或数字双胞胎在机器人系统中的真实WGM传感器的潜力。因此，本文不仅对符合动态环境的机器人技术中使用的传感技术非常有益，还可以对工业自动化和人机界面进行有益。
一种基于深度学习的高效解决方案，利用可穿戴传感器识别脑力负荷的相对变化
摘要 — 在本文中，提出了一种自动识别心理工作量相对变化的新解决方案。使用可穿戴传感器收集 26 名人类受试者在执行三个难度级别 n ∈{1, 2, 3} 的 n-back 任务时的 EEG、EDA、PPG 和眼动追踪数据。目标是通过将当前信号窗口与前一个信号窗口进行比较来识别心理工作量是增加、减少还是稳定。所提出的三类分类器主要使用 CNN 层和新颖的合并层，该合并层系统地捕获两个检查窗口的局部段之间的相互作用。事实上，它受到了基于 Transformer 和 CNN 的网络在时间序列分类方面的竞争成功的启发。在所提出的解决方案利用了 CNN 网络的效率的同时，由于提出了合并层，它还与 Transformer 类似，具有捕获序列局部事件之间相互作用的能力。在准确性方面，实验结果表明，在眼球方向、PPG 和 EEG 数据上，所提出的解决方案优于经典 CNN、BiLSTM 和 transformer 网络，而在眼球瞳孔直径和 EDA 数据上，其性能与 transformer 网络相当。实验结果显示，每个时期的平均训练时间明显小于 transformer 和 BiLSTM 网络。索引术语——心理工作量 (MWL)、深度神经网络 (DNN)、时间序列分类 (TSC)、眼动追踪、光电容积图 (PPG)、脑电图 (EEG)、皮肤电活动 (EDA)、n-back 任务、transformer 神经网络、卷积神经网络 (CNN)。
优化智能库空间：集成PIR传感器，基于信用的预订系统和高级
摘要智能库旨在将数字智能带入对象和空间，从而实现实时数据信息的决策。通过使用连接到Internet的传感器，所有收集和共享数据以及在这种情况下，在图书馆中的流量信息，使用户能够预订座位，确定空缺位置以及故意管理能源（权力）和资源（劳动）。监视占用数据的好处是引入有效的通信渠道，将传统库彻底改变为数据源中心。这允许与用户进行平稳的互动，服务的获利，空间设计和交通流量的调整以及移动到更绿色的空间。本文通过合并涉及被动红外（PIR）传感器，节点微控制器单元（MCU）和Web应用程序的硬件系统，为上述优势提供了一种方法。原型系统允许使用随机森林模型和随机森林回归剂来优化空间分配和资源管理，允许座位预订，库信用计算以及图书馆占用预测。
使用传感器，远程医疗和人工智能的卫生专业人员的责任
摘要：在过去的几十年中，我们的医疗保健系统进行了不断的转换，并使用更大的传感器用于远程护理和人工智能（AI）工具。尤其是，通过学习能力的新算法改进的传感器已证明其价值是更好的患者护理。传感器和AI系统不再仅仅是非自主设备，例如放射学或手术机器人中使用的设备。有一些具有一定程度自治的新工具，旨在在很大程度上调节医疗决策。因此，在某些情况下，医生是做出决定的人，并具有最终的发言权和其他案例，其中医生只能应用自主设备提出的决定。由于两种截然不同的情况，因此不应以相同的方式对待它们，并且应适用不同的责任规则。尽管对传感器和AI对医学的承诺有真正的兴趣，但医生和患者不愿使用它。一个重要原因是缺乏对责任的明确定义。没有人愿意过错，甚至被起诉，因为他们遵循了AI系统的建议，尤其是当它没有完全适应特定患者时。即使有简单的传感器和AI的使用也存在恐惧，例如基于非常有用的，临床上相关的传感器的远程医疗访问期间；有缺少重要参数的风险；当然，当AI看起来“聪明”时，有可能取代医生的判断。我们还将讨论有希望的传感器领域和AI在医学中使用的未来挑战和机遇。本文旨在在使用传感器和AI工具在远程医疗保健中，分析四个制度：基于合同的方法，基于违反职责的方法，基于故障的方法以及与善本相关的方法的方法，概述卫生专业人员的责任。
外骨骼中的传感器和驱动技术
摘要：外骨骼是一种与人类密切互动的机器人，其用途越来越广泛，例如康复、日常生活活动 (ADL) 辅助、性能增强或触觉设备。在过去的几十年里，对这些机器人的研究活动呈指数级增长，传感器和驱动技术是其发展的两个基本研究主题。在这篇评论中，对与外骨骼相关的作品进行了深入研究，特别是这两个主要方面。初步阶段调查了科学出版物的时间分布，以捕捉人们对研究和开发外骨骼设计、驱动和传感器的新想法、方法或解决方案的兴趣。还根据设备用途、设备专用的身体部位、操作模式和设计方法分析了作品的分布。随后，详细分析了文献中描述的外骨骼的驱动和传感解决方案，强调了它们发展和传播的主要趋势。结果以示意图的方式呈现，并且还提出了分类法之间的交叉分析以强调新出现的特性。
传感器和诊断-RSC Publishing
DENV血清型4是最不同的，其次是DENV血清型3，而DENV血清型1和2彼此之间更紧密相关。所有血清型感染都具有长期免疫力，但对其他三种的过渡性免疫有限。根据流行病学研究，具有各种血清型的继发性感染与更严重的登革热有关。10登革热病毒的生理涉及3种结构蛋白C，PRM和E，它们会翻译和翻译后形成完整的感染性病毒颗粒，也称为病毒体。为了构建核蛋白质，C（衣壳）蛋白围绕病毒基因组RNA。该核素被包裹在包含病毒前膜蛋白的脂质双层中，也称为PRM蛋白和包膜蛋白，即，电子蛋白。7种非结构蛋白（NS1/NS2A/NS2B/NS3/NS4A/NS4B/NS5）在受感染的细胞中表达，对于病毒复制，病毒体装配和免疫逃避是必需的。非结构蛋白通常存在于细胞质中，它们提供了有助于病毒RNA产生的复制产物。登革热病毒NS1是内质网中连接的亲水膜均匀二聚体。因为NS1蛋白的突变会影响RNA的产生，研究NS1蛋白的三维（3D）结构和病毒NS1 - NS2A蛋白催化结构域可以帮助理解NS1亚基在病毒病原体中的形状和参与。ns2b充当伴侣，帮助NS3分量折叠成其活性形状。登革热病毒NS3和NS5它还参与底物 - 酶相互作用以及膜附着。
••椭圆实验室的启动两个AI虚拟智能传感器...
椭圆实验室的AI虚拟人类存在传感器椭圆实验室的AI虚拟人类存在传感器检测到用户在PC/笔记本电脑系统前面存在时。这使设备在缺少用户时可以入睡，保留电池寿命和电力，并保护其不受欢迎的访问。人类的存在检测已成为PC/笔记本电脑行业中的核心能力，但由于与专用硬件影响力传感器相关的成本，风险和设计限制，目前仅在高端设备中出现。椭圆实验室的仅软件AI虚拟人类存在传感器提供了强大的人类呈现检测，该检测使OEM可以轻松且负担得起的人类在各种设备上的探索。
在嘈杂的协作点云获取环境中，基于准确性的传感器奖励
摘要 - 在Point-Cloud获取环境中的常见挑战，例如实现安全性和自动驾驶，是确定传感器和工人的放置以及要支付给他们的奖励。游戏理论可作为一种非常强大的工具，用于确定部署的传感器和工人的适当奖励的问题，并且先前的一些研究提出了使用游戏理论来确定奖励的方法。但是，这些方法并未考虑AI对下游任务的识别准确性的影响，以开发这些适当的奖励。在本文中，我们通过考虑AI的识别准确性提出了游戏理论的新特征功能。为了定义我们的功能，我们研究了观点数量和点云的噪声水平如何影响分类精度。此外，我们分析了识别模型通过使用Shap重点关注的点云的哪一部分，这是一种基于Shapley值改善机器学习的方法。索引术语 - 点云，特征功能，莎普利值，shap，零拍点云识别模型
机器人伴侣和传感器更好的生活
摘要。人口衰老对经济和社会活动具有深远的影响，要求增加健康和社会服务。全球老年人人口正在稳步增长，带来了挑战。解决这一现实，对老年人的医疗保健进行投资意味着在最小化支出的同时增强自己的福祉。旨在支持在家中老年人的策略，但源差异构成了挑战。重要的是，社会经济因素影响着人们的生活质量和福祉，因此它们与特定需求有关。社会辅助机器人（SARS）和监测技术（可磨损和环境传感器）在帮助日常生活方面有希望，老年人表现出愿意拥抱它们的意愿，尤其是在满足他们的需求时。尽管研究了对技术的看法，但社会经济上处于弱势群体的偏好和需求仍未得到充实。这项研究调查了SARS和传感器技术如何帮助低收入老年人，从而促进独立性和整体福祉。为此，招募了低收入的老年人（≥65岁），并进行了一系列焦点小组，以理解这些技术如何满足他们的需求。主题分析结果突出了五个关键维度，具体规定：1）促进和监控积极的生活方式，2）帮助每天差事并提供身体帮助，3）减少隔离和孤独感，4）有关监测技术的考虑，以及5）5）影响SARS和监测技术的障碍。应在SARS和传感器设计期间考虑这些维度，以有效地满足用户的要求，增强其生活质量和支持护理人员。