参与生产AI革命为AI革命提供动力的高级半导体的公司似乎可以加快AI应用程序的创新前进Bolsters的需求。我们预计,随着大型公司继续在基础设施上投资于AI的基础设施,我们预计在AI和新技术上的支出将在未来12个月内保持强大。尤其是我们观察到从仅仅是通用图形处理单元(GPU)到自定义特定应用程序特定的集成电路(ASIC)的数字半导体扩大。我们还在监视新的和廉价的AI模型对市场的破坏性影响。我们希望有多种型号 - 有些大而有些。对于最佳的消费者应用程序,可能需要较大的AI模型,并且可能是昂贵的。更实惠的模型对于提高对AI应用的现实世界需求可能至关重要。因此,在中期,随着AI的采用更广泛,对培训和推断的需求应增加。
OECD(2021)。 人工智能对教育公平和包容的潜在影响:来自AI和教育项目未来的见解。 OECD出版。 取自https://www.oecd.org/en/ publications/the-potential-impact-ofcact-of----------------------------------------- anderigence-on-equity- and-inclusion-in-education_15df715b-en.htmlOECD(2021)。人工智能对教育公平和包容的潜在影响:来自AI和教育项目未来的见解。OECD出版。 取自https://www.oecd.org/en/ publications/the-potential-impact-ofcact-of----------------------------------------- anderigence-on-equity- and-inclusion-in-education_15df715b-en.htmlOECD出版。取自https://www.oecd.org/en/ publications/the-potential-impact-ofcact-of----------------------------------------- anderigence-on-equity- and-inclusion-in-education_15df715b-en.html
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第四次工业革命或“行业4.0”是通过在生产过程中使用数字技术,自动化和数据共享来定义的。为了提高工业环境中的生产率,适应性和灵活性,智能机器人系统得到了开发。在行业4.0背景下智能机器人系统的集成已迎来了智能制造的新时代,从而改变了传统的生产过程1。行业4.0带来了范式转变,智能机器人技术对于改变工业运营环境至关重要。工业4.0的实施,这是由自动化,智能和链接的生产过程定义的第四次工业革命,使智能机器人系统变得必不可少2。行业4.0中的智能机器人系统的特征是它们适应不断变化的制造需求。通过高级传感器和学习算法,这些系统可以动态调整其行为,工具或编程,以适应产品规格或生产要求的变化3。这种适应性有助于开发能够处理各种任务和产品的灵活制造系统。
视觉语言模型(VLM)最近被利用以生成机器人动作,形成视觉语言动作(VLA)模型。然而,直接适应验证的VLM来进行机器人控制仍然具有挑战性,尤其是当受到有限数量的机器人示范限制时。在这项工作中,我们介绍了llara:l arge l arguage and robotics a ssistant,该框架将机器人动作策略作为视觉文本对话制定,并通过视觉视觉视觉中的视觉音调调谐到计算机视觉中的成功激励到有效的VLA中,从而有效地将VLM转移到强大的VLA中。首先,我们提出了一条自动化管道,以生成来自外部行为克隆数据集的机器人的对话风格的指令调整数据,将机器人动作与图像像素辅助材料对齐。此外,我们通过定义六个辅助任务以自我监督的方式增强了此数据集,而无需任何其他操作注释。我们表明,使用有限数量的此类数据集进行的VLM FINETUNENET可以为机器人控制产生有意义的行动决策。通过跨模拟和现实世界的实验,我们证明了Llara在保留大语言模型的概括能力的同时,实现了状态的性能。代码,数据集和预处理的模型可在https://github.com/lostxine/llara上找到。
线性和角航天器动力学。已经针对捕获应用进行了研究,因为潜在的翻滚目标需要经过调整的机械手方法。通过 Giordano 等人 (2018) 提出的工作空间调整策略或 Giordano 等人 (2019) 同时控制全局质心和航天器姿态,已经研究了如何有效使用推进器来补偿机械手运动。同样,当仅控制机械手时,Pisculli 等人 (2015) 开发了反应零空间控制,以减少机械手和航天器底座之间的相互作用。还可以注意到没有考虑底座执行器的情况。更一般地说,轨迹规划被认为可以减少机械手运动和/或外部干扰对底座的影响,至少对于无奇点轨迹而言。Rybus 等人采用了非线性模型预测控制。 (2017) 确保机械手实现优化轨迹,最大限度地减少机械手对卫星的干扰,同样在捕获接近阶段,Lu 和 Yang (2020) 研究了笛卡尔轨迹规划,以最大限度地减少姿态干扰,Seddaoui 和 Saaj (2019) 提出了一种用于燃料消耗优化的无碰撞路径和无奇点路径的通用轨迹规划,同时采用 H ∞ 控制和前馈补偿处理内部和外部扰动。
1. Atapattu, KV、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。斯里兰卡科伦坡地区雨季与登革热爆发关系研究。医学研究院和其他生命科学专题杂志。,1 (3)。2. Morton Cuthrell, K.、Tzenios, N. 和 Umber, J. (2022)。自身免疫性疾病的负担;综述。亚洲免疫学杂志,6 (3),1-3。3. Sibanda, AM、Tazanios, M. 和 Tzenios, N. (2023)。社区赋权作为促进健康的工具。4. OFFIONG, BE、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。非洲的医疗人才流失祸害:重点关注尼日利亚。5. Tzenios, N. (2023)。研究中的统计分析。6. JUSTUS, O.、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。监测是疾病预防和控制的基础。
Nadia Sciacca,Tom Carlson Aspire Create,伦敦大学学院 RNOH,斯坦莫尔,HA7 4LP,英国 电子邮件:{nadia.sciacca.17; t.carlson}@ucl.ac.uk 摘要— 如今,技术为人类提供了许多交流几乎所有事物观点的方式。视觉、听觉和触觉媒体是人类最常用的媒体,它们以如此自然的方式支持交流,以至于我们甚至不会主动考虑使用它们。但是对于那些失去运动或感觉能力的人来说,他们很难或不可能控制或感知这些技术的输出,该怎么办?在这种情况下,也许唯一的交流方式可能是直接使用脑信号。因此,本研究的目标是为四肢瘫痪的人(他们可能被限制在自己的房间或床上)提供一种远程呈现工具,以促进我们许多人认为理所当然的日常互动。在我们的案例中,远程呈现工具是一个远程控制的机器人。它可以作为用户日常生活的一种媒介,通过虚拟方式与位于远程房间或地方的朋友和亲戚联系,或者与不同的环境进行探索。因此,目标是设计一个人机系统,使用户能够仅使用思想来控制机器人。技术部分由脑机接口和视觉界面组成,以实现机器人的“模拟触觉共享控制”。在用户和机器人之间实现共享运动控制,并实现自适应功能分配以管理情况的难度。利用这种“模拟触觉反馈”的控制方案是使用人机合作框架进行设计和评估的,并且已经通过五名参与者评估了这种交互方式的好处。初步结果表明,使用“模拟触觉反馈”的控制和合作比没有“模拟触觉反馈”更好。
在过去的几十年中,机器人技术已被广泛引入到不同的医疗应用中,例如手术操作和康复工程,以提高医疗的效率和质量。但是,这些机器人通常需要与人类相互作用,并通过小开口操纵其复杂的结构和内部器官,这对当前的感应,驱动和控制策略带来了巨大的挑战(Muscolo和Fiorini,2023; Sun and Lueth,2023b)。为了解决这些问题,许多研究人员已将以生物学启发的技术引入医疗机器人。For example, snake-like soft robots are used to achieve flexible bending motions in minimally invasive surgery ( Burgner-Kahrs et al., 2015 ; Lin et al., 2024 ; Cianchetti et al., 2018 ; Ashuri et al., 2020 ; Sun et al., 2020 ; Sun and Lueth, 2023a ), while insect-inspired exoskeleton robots can provide walking assistance to patients残疾人(Shi等,2019; Yang等,2023; Liao等,2023)。在本研究主题中,我们旨在介绍以生物启发的技术的最新发展和成就,以支持医学机器人技术领域的未来研究方向,包括结构性设计,建模,制造,制造,传感,促进和控制。由于呼吁参与,最终在本研究主题中接受并收集了七篇论文。