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QpiAI™ 物流人工智能与量子垂直整合。
● QpiAI 是 Qpi Technology 的一部分 ● 40 多名强大的工程团队专注于技术和产品构建 ● 为 QpiAI 申请了 10 项专利；Qpi Technology 已申请 20 项专利，其中 1 项已授予 ● 13 名博士在集团层面研究算法、处理器和设备 ● 来自印度理工学院班加罗尔分校、阿拉哈巴德 HRI 和牛津大学的顾问
超越数字孪生：人机交互中神经人体工程学的物理孪生
数字孪生 (DT) 是最新的使能技术之一，它作为数据密集型网络计算解决方案出现在多个领域——从工业 4.0 到互联健康（Pires 等人，2019 年；Bagaria 等人，2020 年；Juarez 等人，2021 年；Phanden 等人，2021 年）。DT 作为一个虚拟系统，用于复制、监控、预测和改进物理系统（物理孪生 (PT)）的流程和特性，与其 DT 实时连接（Grieves 和 Vickers，2017 年；Kaur 等人，2020 年；Mourtzis 等人，2021 年；Volkov 等人，2021 年）。这种技术基于物联网 (IoT) 和机器学习 (Kaur et al., 2020) 等领域的进步，提出了应对人机交互 (HRI) (Pairet et al., 2019) 领域等复杂系统问题的新方法。本立场文件旨在提出一种物理-数字孪生方法，以根据神经人体工程学的跨学科视角 (Parasuraman, 2003; Frederic et al., 2020) 改善对 HRI 背景下 PT 的理解和管理。
![arxiv：2402.04598V1 [CS.HC] 2024年2月7日](/simg/0\0c956cd7426e379a52ec8740ec3bd812e4c80e71.webp)
arxiv：2402.04598V1 [CS.HC] 2024年2月7日
相互作用时，当我们查看包括自主代理和人类相互作用的搜索区域（例如人类机器人相互作用（HRI））时，可能会变得尤为重要。HRI的研究开始越来越多地检查数据可视化以增强机器人的安全性[8]，可视化传感器数据[2]或传达感知结果以支持机器人的解释性[3]。然而，与数据雕塑或改变形状的条形图相反，机器人被视为其自主性，互动性和适应性的结果[4]。此外，先前的研究表明，机器人的外观，运动或行为会影响用户的喜欢，接受，信任，以及用户是否认为机器人是智能的[9]。对机器人的感知和态度的这种变化在通过机器人体现和可视化的数据时提出了几个问题：如果数据通过机器人体现和传达，其代理如何影响交互，用户对传送数据的态度和态度？例如，机器人的代理商如何影响用户对数据的信任？与以前在数据可视化方面的研究相一致，后者还提出了如何将数据映射到机器人行为的问题，从而输出参数（例如光或运动）。另一方面，我们还问自己如何通过机器人行为可视化数据可能会改变与机器人的感知和互动（例如它是否增强了机器人的解释性或突出其功能？）。第二，数据机构的问题超出了HRI范围。可以说，代理商不必显式设计的代理，但可以归因于，因此可以被认为。代理是由互动性，自主性和适应性提高[4]所定义的；因此，可以将实现，匹配和支持这些标准的数据可视化视为代理本身，我们将其定义为数据机构。如果此假设确认是正确的，那么未来的研究将为设计指南提供有关数据机构将来的样子的信息。在介绍了数据物理和实施方案的域中相关工作后，我们建议定义数据机构和
非传统制造顺式6930-8xyz（30197）在智能代理和化身中产生表现力
读数必需的教科书：[HRI]人类机器人互动，C。Bartneck，C.Bartneck，Cambridge，2020 ISBN：9781108735407（官方PDF版本在https://www.human-robotactraction.org/pre of https：//www.human-robotactact.org/） ISBN：9780262524315（将从本教科书中分配读数。）[AC]情感计算，R。Picard，MIT出版社，1997年ISBN：97802626661157
sergej stanovcic学生的硕士论文ID ...
理解人类行为是AI和机器人界的长期挑战，涉及对复杂，依赖上下文的行动和意图的理解。在社会互动的背景下，个人的运动反映了他们的行为和意图。作为人类，我们预测了短期未来的未来运动和状态，以优化流利的相互作用。但是，将这种行为转移到机器人仍然是一个挑战。本项目设想适当的HRI生成强大的机器人行为。尤其是，学生将通过利用在人类运动产生中观察到的高端质量（DDPM）中观察到的高端质量来扩展我们以前的工作[1]中的确定性机器人行为[1] [2]。仍然，为了克服由于经常性降解步骤而导致的DDPM的缓慢推理速度，学生将探索使用一致性模型（CM）进行实时推理[3]。最终目标是生成HRI行为，通过关注机器人行为，多样性和鲁棒性对现实世界的闭合的忠诚度，与人类相互作用非常相似。鉴于最终目标是在实际情况下对其进行测试，因此学生将在培训期间采用合成的遮挡策略，以使模型对现实世界中可能发生的错误姿势估计进行健全。
性能指标智能系统 (PerMIS ...
目录 前言.................... ... . . . . . . . . . . . . . . . . . ix 计划委员会 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xi 研讨会计划一览 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xv 作者索引. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xxi 致谢. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xxiii 技术会议 TUE-AM1 测量和指标 用于评估户外感知传感器数据质量的视觉指标 [Christopher Brunner, Thierry Peynot] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 救援机器人新 UGV、UMV、UAV 和 HRI 标准提案 [Robin Murphy] . . . . . . . . . . . . . . .
WP-08设计基于认知案例的家庭服务机器人的计划框架
摘要 - 预计家庭服务机器人将执行在家庭环境中通常遇到的广泛任务。对于自主操作，应能够计划其行为以提前执行这些任务，并且至少应该能够计划在操作过程中进行其他任务。是由于环境中的可变性和不确定性，最好将机器人赋予基于学习的任务计划能力，该功能取决于人类机器人的影响（HRI）。我们采用一种基于案例的推理（CBR）方法来进行家庭服务 - 机器人学习，并对认知HRI范式进行评估，其中包括四个Cog-Nitive模型（需求，任务，交互和用户模型），以适应给定情况。给出了用户的新命令，机器人从已经存在的任务中找到了最接近的任务案例，以从计划开始并修改它（即动作序列）根据认知模型适应给定情况。为了促进我们CBR方法中使用的任务案例的可重复性和灵活性，机器人任务说明语言（RTDL）旨在使用原子行动分类法表示任务[1]。所提出的方法应用于“带我的可乐”场景，并在我们的机器人系统IDRO中实现。
使用受控衰减参数作为参考
目的：本研究的目的是使用受控的衰减参数（CAP）基于脂肪变性级别作为参考标准，研究用于评估肝脂肪变性的射频（RF）数据分析的定量超声（US）参数的价值。方法：我们通过RF数据采集和CAP测量分析了243名B模式肝脏的参与者。在B模式US图像上，肝脂肪变性在视觉上进行评分（0/1/2/3，无/中度/中/重度），并计算了肝烯元指数（HRI）。测量了肝实质的RF数据分析，组织散射 - 分布成像参数（TSI-P）和组织衰减成像参数（TAI-P）。US参数与基于CAP的脂肪变性等级（S0/1/2/3，无/中等/重度）相关，并使用接收器操作特征（ROC）曲线分析评估其诊断性能。进行了多元线性回归分析，以识别TSI-P和TAI-P的决定因素。结果：在CAP测量值上，参与者分类为具有S0（n = 152），S1（n = 54），S2（n = 14）和S3（n = 23）的参与者。tsi-p和tai-p与脂肪变性级显着相关（ρ= 0.593和ρ= -0.617，两者的p <0.001）。用于预测≥S1，≥S2和S3，TSI-P的ROC曲线（AUC）下的面积为0.827/0.914/0.917； Tai-P，0.844/0.914/0.909;视觉分数为0.659/0.778/0.794；和HRI分别为0.629/0.751/0.759。TSI-P和TAI-P的AUC明显高于视觉评分或HRI≥s1或≥S2（P≤0.003）。结论：从美国RF数据中得出的TSI-P和TAI-P可能有助于检测肝脂肪变性并评估其严重程度。在多变量分析中，基于瞬态弹性摄影级（p = 0.034）和脂肪变性级（p <0.001）是TSI-P的独立决定因素，而脂肪变性级（P <0.001）是TAI-P的独立决定因素。
社论：人机交流中的失败和维修
该研究主题出现在WTF研讨会系列的背面（Förster等，2022；Förster等，2023a），将一个跨学科的研究人员组合在一起，从机器人和计算语言学家和计算语言学家到对话分析师和对话分析师和认知科学家进行了公开和坦率地进行了研究（Robally everally of Offore）的研究（robally obotor）进行了研究（Robally extressection），他们在这些方面进行了研究。在下面的贡献文章中阐述了研讨会中讨论的一些问题，可以在Förster等人的研讨会摘要文章中找到更多的指示。（2023b）。该研究主题有助于两个主要目标：首先，我们为报告人类机器人互动（HRI）中通常发生的交流失败提供了一个平台。其次，该主题旨在突出潜在的多模态修复机制的机会，以使机器人语音界面更具弹性，以使其具有弹性。因此，我们包括几篇文章记录和分析此类失败的文章，以阐明许多机器人从业人员经历的一个未报告的问题。此外，该主题还包含报道HRI中有关会话修复的现有研究的文章，并概述了此类机制的潜力。
从开始到半人马座：创始人的路线图至1亿美元ARR | Bessemer书|版本040924
一种常见的局外人方法是解决创始人作为目标客户客户个人经历的问题，但是在他们了解的领域中。Procore*的创始人不是来自建筑行业，但在努力管理自己的房屋的建设时，他间接经历了该行业的痛苦。创始人解决他们个人遇到的问题的其他重要示例包括Shopify*，Intercom*，Canva*，Pipedrive*，VTS*和Dropbox。这些局外人将他们的挫败感引起了用户的挫败感，该产品将使其他所有人受益。学生创始人几乎总是会成为局外人，因为他们的工作经验有限，但即使是经验丰富的创始人有时也会选择破坏局外人。 在成立阶段，Toast*（餐厅POS）和Hibob*（SMB HRI）的创始人在很大程度上对各自的部门一无所知，他们着手改变这些部门，这是一个关键优势。学生创始人几乎总是会成为局外人，因为他们的工作经验有限，但即使是经验丰富的创始人有时也会选择破坏局外人。在成立阶段，Toast*（餐厅POS）和Hibob*（SMB HRI）的创始人在很大程度上对各自的部门一无所知，他们着手改变这些部门，这是一个关键优势。