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通过增强学习探索异质无人机群的力量
- 眼机擅长看到和监督。他们可以飞行或粘在天花板上，使他们能够快速探索该区域并找到目标或有趣的物体。- 手机旨在拾起并移动位于墙壁，架子或桌子上的东西。他们可以使用绳索连接到天花板，从而爬上墙壁和障碍物。- 脚步机器人是带轮机器人，它们用来与其他脚步机器，携带手机或运输物体相连。本文还提到，脾脏的项目将移动群机器人技术的元素与HU manoid Robotics相结合，并且每种机器人类型的专业化是实现人形群的关键部分。此外，该论文说，它将在以下各节中介绍这些机器人的硬件功能，并提及模拟环境的开发，以使其更易于测试和原型机器人行为。
基于高斯混合模型和K值选择算法的机器人臂的新型轨迹学习方法
在机器人臂轨迹模仿学习领域，高斯混合模型被广泛用于捕获复杂轨迹特征的能力。但是，利用这些模型的一个主要挑战在于初始化过程，尤其是在确定高斯核的数量或K值时。K-Value的选择显着影响模型的性能，而传统方法（例如基于经验知识的随机选择或选择）通常会导致次优结果。为了应对这一挑战，本文提出了一种用于机器人臂的新型轨迹学习方法，该方法将高斯混合模型与K值选择算法相结合。所提出的方法利用肘法的原理以及指数函数，校正项和权重调整的特性，以确定最佳的K值。接下来，使用最佳的K值应用K-均值聚类来初始化高斯混合模型的参数，然后通过预期最大化算法进行完善和训练。然后将所得的模型参数eTers用于高斯混合物回归中，以生成机器人的臂轨迹。通过使用二维理论非线性动态系统和使用实际机器人臂数据的物理实验的模拟实验来验证所提出方法的有效性。这些结果表明，所提出的方法显着提高了机器人臂轨迹产生的准确性和效率，从而为改善机器人操纵任务提供了有希望的解决方案。实验结果表明，COM占据传统的高斯混合模型方法，所提出的方法将轨迹精度提高了15％以上，如降低平均绝对误差和根平方误差所示。
绿色的红外可再生能源农场私人有限公司
政府对绿色氢和绿色氨的生产推动力 - 在国家绿色氢气使命下，印度的目标是每年至少开发至少500万吨的绿色氢生产能力，并在2030年之前增加约125吉瓦（GW）的可再生能源能力，并增加约125 gigawatts（GW）。任务的总支出为Rs。19,744千万，政府已分配了卢比。瞄准镜计划的17,490亿卢比。即将到来的试点项目的1,466千万卢比。R＆D和RS的40亿卢比。 388千万涉及其他任务组件。 截至2025年1月15日，GOI已根据PLI计划分配了12个实体，包括Girefpl（用于绿色氢生产高达90,000 MTPA）。 此外，预计在日本和韩国等主要出口市场中有望长期补贴，吉列夫普尔（Girefpl）在印度生产的绿色氨气将被出口。R＆D和RS的40亿卢比。388千万涉及其他任务组件。截至2025年1月15日，GOI已根据PLI计划分配了12个实体，包括Girefpl（用于绿色氢生产高达90,000 MTPA）。此外，预计在日本和韩国等主要出口市场中有望长期补贴，吉列夫普尔（Girefpl）在印度生产的绿色氨气将被出口。
机器人：机器人群的空中编程
摘要 - 空气编程（OTAP）是操作大型低功率无线部署（例如无线传感器或群机器人）时的重要功能。OTAP，以考虑到与网络的低功率无线性质相关的有限的通信带宽，不可靠性和较大的延迟，以及正在更新的微控制器的约束性质。本文介绍了一种针对机器人群的OTAP解决方案Robotap，可作为开源实现。Robotap设计为简约，OTAP模块和引导加载程序的闪光足迹分别低于1 kb / 4 kb。它被设计为快速：我们在不到2.3 s的时间内显示了18 kb图像的完整更新。最后，Robotap是安全的：我们在使用ARM CryptoCell-310硬件加速度，相同安全程序的软件实现或根本没有安全性的软件实现时，在NRF52840和NRF5340上进行了比较。索引术语 - otap，microcontroller，swarm，security，robotics
通过数据驱动的共享控制方法降低机器人群的认知负载
摘要 - 多种机器人系统在医学，环境监测等各种领域的多种影响都增加了。尽管有明显的优势，但群体的协调对人类运营商带来了重大挑战，尤其是关于有效控制机器人所需的认知负担。在这项研究中，我们提出了一种新的方法，可以使人类操作员有效控制多个机器人的运动。利用共享控制数据驱动的方法，我们使单个用户能够控制与群体的姿势和形状相关的9度自由度。我们的方法是通过在模拟的3D环境中进行的实验运动进行了评估的，该环境具有狭窄的圆柱路径，可以代表例如血管，工业管道。使用经验后的问卷评估了认知载荷的主观测量，并比较了系统的不同级别的自主权。结果表明，与传统的远程操作技术相比，操作员认知负载的大幅减少，伴随着任务绩效的提高，包括减少完成时间和与障碍的接触实例更少。这项研究强调了我们方法在增强人类机器人相互作用和提高多机器人系统中运行效率方面的效率。
小型农场农业技术研究所
• 华盛顿电力合作社 ROW（山羊） • 斯托电力部门 ROW（山羊） • 魔法山滑雪场（山羊） • 河岸虎杖控制（山羊） • 田间放牧 –（山羊） • 太阳能电池板（绵羊） • 敏感湿牧场区域 - 谢尔本农场
合成卡西酮：最新危害评估
1.3. 21世纪初，合成卡西酮在英国的使用率急剧上升，因为它是一种更便宜、更易获取且最初合法的可卡因和安非他明等非法药物的替代品。当时常见的例子包括3,4-亚甲二氧-N-甲基卡西酮（MDMC，甲基酮）、3,4-亚甲二氧吡咯戊酮（MDPV），尤其是甲氧麻黄酮（4-甲基-N-甲基卡西酮或4-MMC）（ACMD，2010；Soares等人，2021）。这些化合物最初很容易买到，经常被错误地标记为“非人类使用”，并使用诸如“浴盐”、“植物养料”和“研究化学品”等误导性术语在网上销售（Karila等人，2015）。通常通过吞咽、鼻腔吹入或吸烟的方式使用，静脉注射较少见。
Destiny，一种在线范围内的工具，可以估算南非一个基于牧场的奶牛场的净碳排放量
乳业农业是南非经济和粮食安全的重要贡献。然而，南非与世界其他地方一样，由于动物福利的关注和对温室气体（GHG）排放的贡献而受到审查。为解决温室气体缓解措施，我们构建了一个农场级的系统动力学模型，以评估农场上碳（C）的排放，捕获和存储，以确定农场是C（源）或序列官（即水槽）的C（即源）或序列化剂的净发射器。我们考虑了营养流，饲料的类型和数量，废水管理系统，与牛群动态有关的各种参数以及对农场经济的整体影响。由此产生的在线乳制品环境可持续性工具（命运）可以帮助奶农采取可持续实践，并提高竞争力和财务可持续性，同时降低农场的排放概况，从而建立价值链和消费者信任。命运可以被视为一种科学知识的循证工具，用于估计，监测和了解乳制品生产系统中的营养和C流。它也是一种基于Web的工具（请参阅https：//ssetresearch.org.za/destiny-tool/），它允许远程用户，研究人员，研究人员，从业人员，农民和技术人员便于访问，同时将系统动态模型集成到与农场现实。
在并发设计标准下的机器人群的自动设计：基于迭代的F-Race
自动设计是实现机器人群的一种吸引人的方法。在这种方法中，设计师指定了群体必须执行的任务，而优化算法搜索了控制软件，该控制软件使机器人能够执行给定的任务。传统上，自动设计的研究集中在单个设计标准指定的任务上，采用基于单目标优化算法的方法。在这项研究中，我们研究是否可以适应现有的方法来解决并发设计标准指定的任务。我们专注于双标准案例。我们用一群E-Puck机器人进行实验，必须执行两个任务的序列：序列中的每个任务都是独立的设计准则，自动方法在优化过程中必须处理。我们考虑通过加权总和，超音速或l 2 -norm聚集并发标准的模块化和神经进化方法。我们将它们的性能与一种原始自动模块化设计方法的Cansarina进行了比较。普通话将迭代的F-race作为优化算法整合，以在不汇总设计标准的情况下进行设计过程。通过物理机器人进行现实的模拟和演示的结果表明，最佳结果是通过模块化方法以及设计标准未汇总的。