协作机器人(企业)已成为对工人的有前途的技术援助。迄今为止,大多数配件只是与人类伴侣共享工作空间或没有联系而没有联系。我们声称,如果机器人与工人在高有效载荷任务上进行物理合作,他们将更加有益。要移动高有效载荷,在保证安全的同时,机器人应使用两个或更多轻量级的武器。在这项工作中,我们解决了一个问题:机器人在多大程度上可以帮助工人从事人类机器人协作任务?为了找到答案,我们聚集了一个跨学科的小组,从工业最终用户到认知人体工程学家,包括生物力学家和机器人主义者。我们从中小企业的工作人员重复实现的工业过程中汲取了灵感。11名参与者在机器人的帮助下复制了该过程。在任务期间,我们监视了参与者的生物力学活动。任务后,参与者完成了一项调查,并采取了可用性措施;中小型企业的七名工人完成了同一调查。我们的研究结果如下。首先,通过首次在协作机器人的方法中应用 - Potvin的方法,我们表明机器人大大减少了参与者的肌肉努力。第二:我们设计并提出了一种前所未有的方法,用于测量在协作方案中的机器人可靠性和可重复性。第三:通过将工人的努力与机器人衡量的力量相关联,我们表明这两个代理在充满活力的协同作用中起作用。第四:参与者在机器人方面的经验水平不断提高,将他/她的重点从机器人的整体功能转移到了更高的期望。最后但并非最不重要的一点是:工人和参与者愿意与机器人合作,并认为这很有用。
Layers Thickness (nm) ITO 133 ± 1 ITO + PTAA physically mixed layer (0.5 ITO + 0.5 PTAA) 0.0 ± 0.5 PTAA 12 ± 1 Void + wide-E g FA 0.8 Cs 0.2 Pb(I 0.7 Br 0.3 ) 3 perovskite nucleation layer (0.120 ± 0.003 void + 0.880 perovskite)
1助理教授,2名学生,3名学生,4个学生,5个学生科学与工程学系,剑桥理工学院,印度班加罗尔,摘要:他们习惯于从事人类无法执行的工作。手势和声音是两种最强大的沟通技术。机器人技术可在许多此类情况下使用,以最大程度地减少人为错误,并使工作更安全,更容易。防御,工业机器人技术,民用方面的车辆组装行业和手术医疗领域是喜欢手势/语音识别机器人的主要领域。机器人设备在按钮和开关的帮助下更难控制。操作按钮和遥控器会变得困难和乏味。我们的项目通过语音和手势控制处理机器人的接口。这种手势识别和语音识别方法的目的是捕获人的手势,语音和执行应用程序,并以满足用户需求的单个路径移动。该项目旨在使用这两种方法来控制长距离的机器人汽车,而无需使用任何物理接触。
在物理耦合的人机系统研究中,共生的概念被越来越多地提及。然而,对于人机共生的构成方面,却缺乏统一的规范。通过结合不同学科的专业知识,我们阐述了共生作为物理耦合人机系统最高形式的多元视角。共生涉及四个维度:任务、交互、性能和体验。首先,人与机器共同完成一项共同任务,该任务在决策和行动层面上概念化(任务维度)。其次,每个合作伙伴都拥有自己以及其他合作伙伴的意图和对环境的影响的内部表征。这种一致性是互动的核心,构成了双方之间的共生理解,是联合、高度协调和有效行动的基础(互动维度)。第三,共生互动会在合作伙伴的意图识别和互补优势方面产生协同效应,从而提高整体绩效(绩效维度)。第四,共生系统特别改变了用户的体验,如心流、接受度、主体感和体现(体验维度)。这种多元视角灵活而通用,也适用于各种人机场景,有助于弥合不同学科之间的障碍。
摘要我们探索了对一或两个加速检测器(S)与最初混合三局部状态的一键型的加速度探测器(S)的加速度效应。我们表明,霍金辐射会降低物理上可访问的GTN,该GTN在某些危险的鹰式运动中遭受“猝死”。Annovel phe-nomenon首次观察到鹰效应可以在弯曲的时空中产生物理上难以接近的GTN,即弯曲的时空,这是物理上无法访问的GTN的“突然出生”。此结果表明,GTN可以通过某些混合初始状态穿过黑洞的事件范围。我们还通过分析得出了真正三方纠缠(GTE)和量子相干性的权衡关系。
在发达的智能脑控制轮椅系统中,使用频率范围作为特征对获得的大脑信号进行了分类。出于分类目的,众所周知的)脑可视化器用于获得频率。这些信号分为四个特征:小于40 Hz,41-50 Hz,51 - 60 Hz,61 -70 Hz,71 - 80 Hz,大于81 Hz,分别表示停止,左,右,向前和反向。因此,以四个方向的形式的分类信号用于控制轮椅方向运动。轮椅还配备了两个超声波传感器(一个在轮椅的前面,一个在轮椅上,另一个在后面)。如果在30厘米的范围内检测到任何障碍物,轮椅停止。节点MCU用于在紧急情况下通过电报向看守发送消息。延迟几秒钟后,如果获得了信号,则该过程将继续。
摘要。近年来,由于观察和/或计算机约束,由于全球冰川进化模型代码以及空间广泛的地理验证数据的可用性,因此,由于观察和/或计算的约束,在预先明显不可行的地区开发和验证冰川模型。热带安第斯山脉中的冰川代表了世界上观察到的一些最少和建模的冰川,使其在气候变化下的轨迹不确定。迄今为止的研究通常采用了表面能量平衡和冰流的经验模型,以模拟气候变化下的冰川进化,但是这些可能会错过未来冰川质量变化的重要非线性。我们结合了两种具有全球能力的建模代码,可提供这些过程的物理表现:(i)英国联合土地环境模拟器(Jules)解决了雪和冰的全部能量平衡,以及(ii)开放的全球冰川模型(OGGM),该模型(OGGM)解决了划定层次繁殖的shllow-ice-ice ecementing of the Hallow-ice-ace-ice equalitation equiplation equiplation cool coply cop&repl&repl&repl。Jules – Oggm适用于秘鲁Vilcanota-urubamba盆地的500多个热带冰川,这是80万人的所在地,这些人主要居住在社会经济发展较低的农村社区,并且易于气候变化。该模型是针对可用的冰川和大地质量平衡观测值评估的,以实现使用建模工作流的潜力,以模拟十年时间表上的热带冰川进化。我们表明Jules -OGGM模型可以参数化
由深神经网络(DNN)赋予的自动驾驶汽车(AV)为我们的社会带来了变革性的变化。但是,他们通常容易受到对抗攻击的影响,尤其是在物理上可实现的扰动,这些扰动可能会误导感知并引起灾难性的结果。尽管现有的防御能够表现出成功,但仍需要提高鲁棒性,同时保持效率以实现实时系统操作。为了应对这些挑战,我们介绍了物理素,这是一种构成的解决方案,利用多方面的推理来进行误解检测和校正。此防御构建在物理特征上,包括静态和动态对象属性及其相互关系。为了有效地整合了这些不同的来源,我们基于条件随机字段开发了一个系统,该系统将对象和关系建模为空间 - 时空图,以在感知到的场景上进行整体推理。为了确保防御不会违反实时网络控制循环的时序要求,我们介绍了工作负载的运行时间特征,以并行化和管道执行量实现。通过模拟数据集和现实世界驾驶测试,可以在实验上验证物理的功效。它还证明了针对自适应攻击的弹性,以及将基本原则应用于视力超出视觉方式的其他方式的潜力。
发光安全标签是保护消费品免遭假冒的有效平台。尽管如此,由于标签元件的窄带光致发光特性,这种安全技术的寿命有限。在本文中,我们提出了一个新概念,用于应用通过直接飞秒激光写入制造的混合金属半导体结构中实现的非线性白光发光来创建物理上不可克隆的安全标签。我们证明了在制造阶段控制的制造混合结构的内部组成与其非线性光信号之间的密切联系。我们表明,应用基于离散余弦变换的去相关程序以及标签编码的极性码可以克服白光光致发光光谱相关性的问题。应用的制造方法和编码策略用于创建物理上不可克隆的标签,具有高度的设备唯一性(高达 99%)和位均匀性(接近 0.5)。证明的结果消除了利用白光发光纳米物体创建物理不可克隆标签的障碍。
“许多研究小组都表明他们可以将非常非常小的事物纠缠到单一电子。,但在这里我们可以证明两个巨大的物体之间的纠缠。“我们在这项研究中证明的第二件事是我们的平台可扩展。如果您可以想象构建一个大量子处理器,我们的平台将就像一个单元格。”