XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemobot
RAS-SES 598-空间机器人和AI
本课程为机器人探索以及AI驱动的映射和采样技术提供了全面的介绍，该技术量身定制，用于太空探索和地球观察。学生将在计算机视觉，同时本地化和映射（SLAM），多机器人协调以及使用高级AI工具在极端环境中运营等关键领域获得专业知识。课程强调现实世界的实施，将讲座与动手项目结合使用移动性自主系统，包括自主地面，空中和水生机器人作为数字双胞胎可用的以及在梦境实验室中的物理。该课程最终达到了一个基于小组的最终项目，学生在该项目中设计并展示了端到端的机器人系统，用于未来的空间探索，行星科学和地球观察。
每天都是新的一天！
A.监视和记录学生的进度B.提供并维持有序的课堂环境C.与协调员，同伴，老师和支持人员进行独立和合作的工作D.可在夏季机器人的开始前一周参加一周的员工会议E.可以在整个两周内工作的能力。性取向或跨性别的认同，残疾，年龄，宗教，身高，体重，婚姻或家庭地位，军事地位，祖先，遗传信息或任何其他法律保护类别，包括就业机会，包括就业机会。犯罪记录按照州法律和董事会政策进行检查，在被指纹并通过犯罪记录审查之前，任何人都不得雇用任何人与儿童联系。本职位描述中包含的信息是为了遵守《美国残疾人法》（A.D.A.）并不是该职位履行的职责的详尽清单。目前担任此职位的个人履行了其他职责，可以分配其他职责。Application Deadline: March 21, 2025 Employment Dates: Meeting: July 1, 2025, Summer School dates: July 7, 2025 - July 31, 2025 Salary: $2,500.00 for the four weeks Apply To: To be considered as a candidate, you must submit by the deadline a letter of interest stating rationale for applying and qualifications for the position to: Sherri Simmons, Human Resources ssimmons@gulllakecs.org ph：269/548-3415
人工智能，新闻和撒哈拉以南非洲的Ubuntu机器人：迈向规范
摘要这项研究调查了Ubuntu哲学与撒哈拉亚州非洲的AI驱动新闻实践的融合。特别关注其挑战，机遇和对提高包容性的影响，该研究描述了实际的询问行为，包括优先考虑多样化的数据源，建立道德准则，促进AI素养，确保透明度和问责制，并分配公平的资源。借鉴了刚果DRC，肯尼亚，坦桑尼亚，乌干达和赞比亚的记者的观点，发现非洲记者在与人工智能工具的互动中遇到了各种经验，从热情的拥抱到对他们的重视能力和代表性和代表性。在背景下，该研究提出了一种受Ubuntu哲学启发的规范视角，强调了关系，社会进步，社会和谐和人类尊严，是负责在新闻业中使用AI的指导框架。通过在Ubuntu哲学中重新构想AI新闻业，该研究强调了创造一种技术性景观的潜力，在该景观中，所有个人和社区都得到公平地对待，与相互联系的NESS，社区责任和集体福祉的原则保持一致。
MDY简历 - 机器人-DOMYAM
Applications : SOLIDWORKS, Simulink, LabVIEW, Microsoft Office, Creo, NX, ANSYS, Confluence, Unity Programming : Python, C++, MatLab, HTML, Java, ROS, Machine Learning, Image Processing, Embedded Firmware Manufacturing : Sheet Metal Design, CNC, Composite Materials, DFM, Soldering, PCB Design, Rapid Prototyping Professional Experience Planet Labs -系统工程实习生 - 2023年6月 - 2023年6月，加利福尼亚州旧金山•在我们的下一代航天器上开发了任务重要资格测试的测试程序。•模拟了航天器原型的一天中的一天，涵盖了所有子系统以进行需求验证。基本机器人技术 - 机械工程师 - 加利福尼亚州帕萨迪纳，2020年1月 - 2022年8月•使用神经网络推理加速器开发了下一代感知硬件。•开发了用于基于Docker的容器的机器人操作系统的外围驱动程序。•集成的神经网络将优化的边缘计算机纳入生产硬件解决方案。•向消费者，工业和食品安全的制造环境部署和集成的自定义检查硬件。Morse Corp-工程合作社 - 马萨诸塞州剑桥市2019年1月 - 2019年8月•为无人机设计的结构组件及其在Solidworks中的飞行测试设备。•开发了固件，以控制飞行测试设备上释放机制的精确时机。•使硬件测试方法更可靠，并且与自动测试和冗余安全系统一致。•与系统工程团队合作就与美国陆军的主要开发合同提案。努力机器人 - 系统工程合作社 - 马萨诸塞州切尔姆斯福德，2018年1月 - 2018年6月•对机器人性能进行了移动性，耐力，通信和附属互操作性的验证。•设计了一种定制测试工具，以使用基于Python的软件来测量和记录机器人地面速度。HASBRO Inc.-工程合作社，Integrated Play -Pawtucket，RI，2017年1月至2017年6月•使用高级技术，诸如语音交互之类的高级技术，为动画，连接的玩具设计了新的游戏体验。•使用Unity和Google Cardboard Android应用程序原型的新型游戏VR互动概念。•使用加工和3D打印零件创建了用于未来动画玩具的机制模拟。工程活动结构和复合材料实验室 - 研究生研究员2023-2024•研究物理知情的神经网络，用于建模飞行中机翼的空气动力学和结构响应。•开发和训练神经网络，使用Pytorch和Nvidia模量框架预测复杂的3D流。Avatar Xprize Arm Capstone Project 2019秋季•在由5名学生组成的团队中，设计和原型拟建了拟人化机器人手臂和触觉外骨骼控制器。•开发了一个带有精确扭矩控制的准直接驱动应用程序的紧凑型无刷发动机驱动程序。•编写了电动机控制器固件，包括面向现场的控制，RS485上的串行通信以及实施
机器人上肢矫形器的意图检测策略：考虑可用性、日常生活应用和用户评价的范围审查
可穿戴机器人上肢矫形器 (ULO) 是辅助或增强用户上肢功能的有前途的工具。虽然这些设备的功能不断增加，但对用户控制可用自由度的意图的稳健和可靠检测仍然是一项重大挑战，也是接受的障碍。作为设备和用户之间的信息接口，意图检测策略 (IDS) 对整个设备的可用性具有至关重要的影响。然而，这方面及其对设备可用性的影响很少根据 ULO 的使用环境进行评估。进行了范围界定文献综述，以确定已通过人类参与者评估的应用于 ULO 的非侵入式 IDS，特别关注与功能和可用性相关的评估方法和发现及其在日常生活中特定使用环境的适用性。共确定了 93 项研究，描述了 29 种不同的 IDS，并根据四级分类方案进行了总结和分类。与所述 IDS 相关的主要用户输入信号是肌电图 (35.6%)，其次是手动触发器，例如按钮、触摸屏或操纵杆 (16.7%)，以及上肢节段的残余运动产生的等长力 (15.1%)。我们确定并讨论了 IDS 在特定使用环境中的优缺点，并强调了在选择最佳 IDS 时性能和复杂性之间的权衡。通过调查评估实践来研究 IDS 的可用性，纳入的研究表明，主要评估了与有效性或效率相关的客观和定量的可用性属性。此外，它强调了缺乏系统的方法来确定 IDS 的可用性是否足够高以适合用于日常生活应用。这项工作强调了针对用户和应用程序选择和评估用于 ULO 的非侵入式 IDS 的重要性。对于该领域的技术开发人员，它进一步提供了有关IDS的选择过程以及相应评估协议的设计的建议。
自主机器人技术中的探索性实验
摘要关于实验方法的辩论，其作用，限制以及其可能的应用程序最近在自主机器人技术中引起了人们的关注。，如果从一方面，诸如可重复性和重复性的经典实验原理，它是发展该研究领域良好实验实践的灵感，另一方面，一些最新的分析证明了严格的实验方法尚未完全是该社区研究习惯的全部。在本文中，为了给出一部分自主机器人技术中当前的体验实践的理由，这些实践在传统的受控实验概念下无法令人满意地容纳，我们将不再进行探索实验。在这种情况下进行的探索性实验应作为在没有适当理论或理论背景的情况下进行的一种调查形式，在这种情况下，从一开始就无法完全管理对实验因素的控制。我们表明，这一概念源于（并得到）对大量论文样本中报道的实验活动的分析，这些论文已在两个最大，最重要的机器人研究会议上获得了奖励。
肯尼亚 2023 年机器人和人工智能社会法案
国会法案规定成立肯尼亚机器人和人工智能协会；规定其职能和权力；促进肯尼亚共和国境内机器人和人工智能技术负责任和合乎道德的发展和应用；并用于相关目的。
用EEG信号自动操纵机器人臂
摘要 - 该项目具有客观地识别使用传感器“情感EEG Neuroset”的一些面部表情。此设备是一种能够通过脑电图技术（EEG）接收和解释大脑生物电活动的传感器，此外，还具有16个通道，并连续准确接受脑电波。此外，传感器具有易于使用的SDK，即使没有任何大脑信号获取经验，任何人即使没有任何经验。Emotiv®数据被转移到MATLAB®进行过滤脑电波，以通过串行通信向Arduino发送信息。因此，在Arduino板上获得了三种不同表达式的识别，即眨眼，眨眼和微笑，每个表达式在Arduino板上都有不同的LED颜色。
CSE475：机器学习的基础
课程描述和目标：本课程提供了机器人技术中的设计和编程感知系统的介绍。该课程涵盖了使用视觉和3D深度传感器的导航领域的主题，本地化和地图制作，视觉导航和识别的基本图像处理，视觉和基于深度的掌握和操纵以及基于深度学习的感知处理技术中的前沿主题。您将开发算法，并学习如何使用当前的最新视觉和软件工具，例如OpenCV，MoveIt和Point Cloud库。该软件组件可以在机器人操作系统（ROS）下开发。该课程将在对象识别，姿势检测，视觉导航以及视觉和推理的应用空间中使用感知大约进行四到五个项目。该软件将首先在模拟中开发，然后在平台上对其进行测试，在该平台上，学生将以三个或四个组为组。该课程是一个面对面的动手学习 +发展课程，我们希望学生参加课内会议。