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在行业5.0背景下，协作操纵机器人的动态描述方法研究的相关性是由于需要创建互动性，智能和适应性的生产系统。行业5.0专注于人类机器人的互动，协作机器人在提高生产过程的生产率和灵活性方面起着关键作用。鉴于机器人操作的环境的快速变化，重要的是开发有效的动态描述方法以确保人类相互作用的安全性和准确性。这样的方法使机器人可以快速适应不断变化的条件和不可预测的情况，这对于降低与操作员合作时的风险至关重要。此外，在行业概念中，机器人系统的发展有助于获得更高水平的自动化，个性化和网络物理系统的整合，这强调了该领域研究的重要性。在行业概念概念中的协作工作环境的动态描述的主要方法5.0中显示了图1。
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Conference Chair Xudong Jiang , Nanyang Technological University, Singapore Conference Co-Chair Jianjun Li, Hangzhou Normal University, China Yong Yue , Xi'an Jiaotong-Liverpool University, China Advisory Committee Yuanyan Tang , University of Macau, Macau, China Bidyut Baran Chaudhuri , Indian Statistical Institute, India Kenji Suzuki, Tokyo Institute of Technology, Japan Program深圳大学的林林·山（Linlin Shen）主席，中国ji Yang，上海若昂大学，中国计划联合主席
数字系统的普及和数据的指数级增长使得网络安全方法必须发生范式转变。随着人工智能 (AI) 的出现，人们对利用其能力来增强计算机网络的安全性、信任和隐私的兴趣日益浓厚。人工智能驱动的计算机网络信任、安全和隐私国际研讨会 (AI-Driven TSP 2024) 将于 2024 年 12 月在中国海南三亚与第 23 届 IEEE 计算和通信信任、安全和隐私国际会议 (IEEE TrustCom2024) 一起举行。AI-Driven TSP 2024 现正征集高质量研究论文，以解决人工智能 (AI) 驱动的计算机网络信任、安全和隐私领域的挑战和机遇。
数字系统的普及和数据的指数级增长使得网络安全方法必须发生范式转变。随着人工智能 (AI) 的出现，人们对利用其能力来增强计算机网络的安全性、信任和隐私的兴趣日益浓厚。人工智能驱动的计算机网络信任、安全和隐私国际研讨会 (AI-Driven TSP 2024) 将于 2024 年 12 月在中国海南三亚与第 23 届 IEEE 计算和通信信任、安全和隐私国际会议 (IEEE TrustCom2024) 一起举行。AI-Driven TSP 2024 现正征集高质量研究论文，以解决人工智能 (AI) 驱动的计算机网络信任、安全和隐私领域的挑战和机遇。
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复合材料联合会“运动复合材料/材料”工作组诚邀您参加首次会议。我们期待着欢迎您参加一场以（复合）材料在体育领域的开发和应用为中心的鼓舞人心和前瞻性的交流。此次活动致力于通过创新和可持续性探索体育设备的未来。我们的工作组专注于优化先进材料和生产技术，很高兴分享关于提高性能同时最大化生态和经济效益的见解。以可持续性为使命的核心，我们将深入研究从材料采购到回收的整个产品生命周期，并讨论生物基和可回收材料如何为体育行业塑造更可持续的未来。此外，我们希望强调整个价值链合作的重要性。加入我们，探索复合材料在体育运动中的优势、它们对运动员表现的影响，以及行业合作伙伴、科学家和运动员之间的跨学科合作如何推动体育行业迈向新的效率和可持续性水平。此次活动将作为一个交流、知识交流和开发创新解决方案的平台，使性能和地球都受益。本次活动还将介绍支持合作项目的欧洲资助计划。
Andrey A. Podlesnyak在FY24机器学习中发表的论文...
软件包提供了简化的接口，以应用神经普通微分方程（节点）和神经控制的微分方程（NCDES）到多变量时间序列。模型对具有不规则样本间隔的数据是可靠的。与传统的LSTM或RNN相比，节点和NCDE是连续的时间模型。此外，此软件包还提供了构建和适合潜在vae-ncdes的界面，这是一种新技术，利用过去在潜在神经的常规微分方程上进行工作，以实现稳定的时间序列预测，并预测噪声测量。vae-ncde是一种生成时间序列模型，可概率多元时间序列预测。github：https：//code.ornl.gov/aires/aires-node doe代码：https：//doi.org/10.11578/dc.20240124.2 Minnervva linter httpps https https：//github.com/github.com/github.com/minnervva/minnervva/torrions in nontions in nontimations in nontimity in n ins prostion intery nistorts pytins pyertors 代码。它与测试工具（仍处于最终确定步骤中）相结合，该工具使用一系列参数测试Pytorch函数，以确定任何非确定性函数对特定输入的灵敏度，并验证Pytorch重复性文档是否正确，以适用于软件堆栈版本的任何组合以及各种硬件资源的任何组合。测试工具首先在其Alpha版本中使用，该论文最近提交给SC24正确性研讨会：https：//arxiv.org/abs/2408.05148。可以在此处找到包含所有复制SC24纸所需的代码和数据的存储库：
论文 colcom 2024
Angel D. Pinto-Mangones、Nelson A. Perez-Garcia、Jordi J. Castillo-Rondon、Jesus A. Castillo-Sanchez、Juan M. Torres-Tovio、Frank A. Ibarra-Hernandez、Yair E. Rivera-Julio 和 Jorge A. Yepes-Escobar
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