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FANUC认证的机器人操作员-1
凭证摘要FANUC认证的机器人运营商 - 1个认证重点是入门级工人所需的核心机器人操作员技能，并指示操作员的技能和知识水平。知识包括对机器人操作和编程，材料处理及其组件的基本了解。
autoFac：永久机器人机器
摘要 - 目前缺乏完全自主的capabilies，尤其是在任务知识不完整且最佳的机器人解决方案无法预先设计的情况下。进化机器人技术，人工生活和体现的人工智能的交集提出了一种有希望的范式，用于产生适合在未探索，远程和危险环境中长期适应的多任务问题解决器。为了解决不断发展的机器人系统的自动化，我们提出了完全自主的，体现的人工生活工厂和实验室，该工厂和实验室位于各种环境中，作为多任务解决方案。这种综合的工厂和实验室将是自适应的解决方案设计师，并通过加速的人工进化产生了用途的物理机器人，可以尝试不断发现新任务。这样的任务将是在长期（数十年）内（几天）的任务目标实现的垫脚石。而不是纯粹是投机性的，不必要的技术来实现经验证明这些工厂。目前，尽管没有合适的解决方案，但诸如小行星开采，地形形成，太空和深海勘探等应用中，庞大的科学和企业机会正在等待。所提出的体现的人工生活工厂和实验室，称为：AutoFac，使用由人工进化控制器运行的机器人生产设备，以收集和综合环境信息（来自机器人感觉系统）。autoFac是通才的（可在许多环境中部署），但在这种环境中不断生成专家解决方案 - 永久机器人机器。此类信息与当前的需求和任务目标合并，以创建新的机器人实施例和任务定义，这些定义是环境适应的，并与探索平衡了面向任务的行为。
开发机器人的摘要练习...
Reference ................................................................................................................. 26
微型巡逻监视机器人
2,3,4 ECE，Guru Nanak技术研究所，海得拉巴501506摘要：微型巡逻监视机器人是一个紧凑的，具有移动摄像头和无线通信系统的自动驾驶，机器人可以捕获实时的视频，interusions，Intusions，Intusions，interuse，并在诸如仓库之类的环境中捕获诸如bearses offeres，或者在途中识别出境内的安全威胁。 它的小尺寸使其能够在狭窄的走廊和难以到达的区域导航，从而使其非常适合室内监视。 具有遥控功能和自动巡逻路线，该机器人通过提供持续监视，减少对人类存在的需求并在关键情况下提供快速响应来增强安全措施。 关键字：监视机器人，自主系统，移动相机，无线通信系统，安全威胁2,3,4 ECE，Guru Nanak技术研究所，海得拉巴501506摘要：微型巡逻监视机器人是一个紧凑的，具有移动摄像头和无线通信系统的自动驾驶，机器人可以捕获实时的视频，interusions，Intusions，Intusions，interuse，并在诸如仓库之类的环境中捕获诸如bearses offeres，或者在途中识别出境内的安全威胁。它的小尺寸使其能够在狭窄的走廊和难以到达的区域导航，从而使其非常适合室内监视。具有遥控功能和自动巡逻路线，该机器人通过提供持续监视，减少对人类存在的需求并在关键情况下提供快速响应来增强安全措施。关键字：监视机器人，自主系统，移动相机，无线通信系统，安全威胁
统计和数学在人工智能，机器学习，数据
hod，学生，学生，学生信息技术PSG理工学院，哥伦比亚郡，印度摘要：智能训练的学习环境对于学生的学术成功和个人发展至关重要。物联网（IoT）技术的出现提供了前所未有的机会，以增强学校内的纪律监测。我们介绍了“智能学科监视机器人”的概念，该概念利用了物联网能力来彻底改变教育环境中的纪律管理。我们的主要目标是开发一种利用高级技术（包括机器人技术，计算机视觉和人工智能）的机器人系统，以增强学校内部的纪律监测。智能纪律监测机器人旨在通过提供有效和客观的观察和解决与纪律相关事件的有效和客观手段来补充教育者和员工的努力。“智能纪律监视机器人”是迈向支持积极学习环境的一步。通过在纪律监测中部署机器人帮助，我们旨在为学生的个人成长和学术上的成功创造一个更安全，更有利的空间。
长马机器人任务的编程编程
摘要。从演示中学习（LFD）的程序化学习的目的是学习一种编程语言的策略，该策略可用于从一组用户演示中控制机器人的行为。本文提出了一种新的程序化LFD算法，该算法针对长马机器人任务，该任务需要具有复杂控制流结构的合成程序，包括具有多个条件性的嵌套循环。我们提出的方法首先学习了一个程序草图，该程序草图捕获了目标程序的控制流，然后使用LLM引导的搜索步骤完成了此草图，该过程结合了一种新技术，以证明编程划分问题的不实现性。我们已经在一种名为Prolex的新工具中实施了我们的方法，并在涉及复杂任务和环境的120个基准上进行了全面的实验评估结果。我们表明，鉴于120秒的限制，Prolex可以在80％的情况下找到与示范一致的程序。此外，对于返回解决方案的81％的任务，Prolex只能通过一个演示找到地面真相计划。相比，CVC5是一种语法引导的合成工具，即使在给出了地面真相计划草图时，CVC5也只能解决25％的案例，而基于LLM的方法GPT-Synth无法解决由于环境复杂性而无法解决任何任务。
第七机器人学习研讨会
2024年已经对人形机器人产生了兴趣。在第七机器人学习研讨会上，将在ICLR-2025举行，我们将超越人形体内体现，并问：我们离具有人级能力的机器人有多远？我们需要改进具体的学习，决策，感知和数据收集，以培训通常有身体能力的机器人，以鲁棒性地执行各种活动，例如烹饪或整理房屋 - 人们在不思考的情况下进行的活动？我们认为，当前机器人系统的许多弱点反映了一般AI方法和模型的缺点。因此，在本研讨会上，我们将寻求ICLR社区以机器人技术和机器人技术正交的部分，学术界和行业的科学贡献以及来自各种背景和职业阶段的参与者的不同观点。利用我们先前在机器人展示的经验，以符合时代的精神，我们将在研讨会的海报会议期间邀请几家人形机器人机器人公司展示其机器人。