XiaoMi-AI文件搜索系统
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引用：Alaaudeen，KM和Selvarajan，S和Manoharan，H和Jhaveri，RH（2024）智能机器人技术收获系统的水果过程，用于抓住P
本文提出并执行了一种基于深度学习的图像处理方法，用于自摘苹果。该系统包括一个轻巧的一步检测网络，用于水果识别。以及计算机视觉，以分析积分类别，并在抓取之前为每个水果提供正确的方法位置。使用高分辨率摄像头的原始输入，在RGB照片上进行了水果识别和实例分割。计算机视觉分类和抓地力系统是集成的，并提供了种植的食物的结果，作为每个苹果和橙色到机器人手臂执行的输入信息和输出方法的姿势。在从实验室和种植园环境中获取RGB图片数据之前，将评估开发的视觉方法。机器人收获实验是在室内和室外进行的，以评估拟议的收获系统的性能。研究结果表明，拟议的视力技术可以有效地控制机器人收获，而确切的情况下，在预测过程后，鉴定成功率的增加高于95％以上，而重新计算的重新计算不到12％。
基于物联网的水下机器人技术用于水产养殖中的水质监测：调查
水质对于依赖海洋资源的海洋生态系统，人类福祉和经济体的健康至关重要。尤其是关于核污染的挑战，诸如Tritium of tritium的同位素是杰出威胁[19，21]。本文调查了水下机器人系统的新兴应用，并由物联网（IoT）技术的基础，在水产养殖中。重点是它们进行连续水质监测的潜力，在促进与研究人员的富裕数据相互作用的同时，采用可持续检测方法。近年来，人们见证了通常称为自动水下车辆（AUV）的水下机器人的激增[23，13]，重新操作的车辆（ROVS）[1] [1]，当在水面上，在水面，Au au自主的表面车辆（ASVS）（ASVS）[24] [24] [24] - 进行水质评估。配备了一系列传感器，这些不足的机器人具有监视各种环境（无论是海洋，河流还是湖泊）的水质指标的能力。
与调整后的机械比对相比
摘要 - 简介：韧带平衡对于总膝关节置换术（TKA）的功能结果至关重要。最佳对齐方式仍然是一个有争议的问题。主要目标是比较功能和调整后的机械比对技术之间TKA的临床结果。次要目标是比较骨切除，机器人对齐和放射学评估。材料和方法：这是一个回顾性的病例对照系列，比较了与功能比对（FA）和调整后的机械比对（AMA）进行的TKA。64名FA受试者与64个AMA对照组匹配。与年龄，性别，体重指数（BMI），外科医生和额叶畸形类型相匹配。使用mako触觉机器人系统进行了两种手术程序。功能分数（遗忘的关节得分（FJS），膝盖协会得分（KSS）和牛津膝盖评分（OKS））在术后最终的随访中测量。同时进行了射线照相评估。结果：在FA与AMA组中，平均FJ分别为63.4±25.1 [0 - 100]和51.2±31.8 [0 - 100]（p = 0.034）。平均OKS分别为40.8±6.3 [21 - 48]和34.9±11.8 [3 - 48]，在FA与AMA组中（P = 0.027）。平均KSS分别为184.9±17.0 [126 - 200]和175.6±23.1 [102 - 200]在FA与AMA组中（p = 0.02）。主要残留症状为73.0％和57.8％，为6.4％和21.9％的“不稳定性”，为19.1％和12.5％的“疼痛”，FA和AMA组分别为1.6％和1.6％和7.8％（P = 0.016）。在FA组中，AMA组有4个并发症（P> 0.999）。FA和AMA组的平均术后臀部膝盖（HKA）机器人评估分别为177.3±2.0 [172 - 180]和178.2±2.0 [173 - 180]（p = 0.018）。HKA机器人和HKA放射学之间的中位差异为3.0（IQR = 3.0; P <0.001）。结论：在不释放的情况下，功能比对在统计学上的短期临床结果比调整后的机械比对表现出明显好的短期临床结果。这种差异在临床上可能并不重要。
模仿人类过程的合成神经元可能会导致更明智的机器人技术
标记是有机金属化学，化学催化，材料科学，有机电子，光伏和纳米技术领域的研究人员。他还是西北麦考密克工程学院的材料科学和工程学教授，也是化学与生物工程学教授，也是应用物理学教授。他的共同对应作家安东尼奥·弗切蒂（Antonio Facchetti）是佐治亚理工学院材料科学与工程学院的教授，也是西北地区的化学兼职教授。
利用微型机器人的液体表面张力
表面张力效应已知在亚毫米尺度上是主导的。在这种情况下，文献已广泛描述了基本的物理（例如，表面张力，润湿，表面质地和涂层）和毛细管力在多种应用中被利用（例如，封装，自我拾取，自我调整，毛细管密封和毛细管轴承）。由于可以使用几种刺激来控制液体弯月扫描，因此这些力主要用于开放环的微型机器人（即没有实时反馈）。然而，至少有两个不确定性的主要来源阻碍了这些力在开放循环中正常工作：接触角性疾病引起的可变性（润湿和不明式的差异）和液体所涉及量的可变性。要拒绝这些干扰，需要将成功的传感器集成和相关的高级控制方案嵌入到毛细管微生物微生物系统中。本文从三种不同的角度分析了该领域的研究贡献：表面张力效应的刺激作用（光，B场等。），范围（致动，采摘，密封等。）以及感应和控制方案。技术复杂的开发与优雅，直接的工程解决方案共处。表面张力的生物学方面不包括在本综述中。
基于高斯混合模型和K值选择算法的机器人臂的新型轨迹学习方法
在机器人臂轨迹模仿学习领域，高斯混合模型被广泛用于捕获复杂轨迹特征的能力。但是，利用这些模型的一个主要挑战在于初始化过程，尤其是在确定高斯核的数量或K值时。K-Value的选择显着影响模型的性能，而传统方法（例如基于经验知识的随机选择或选择）通常会导致次优结果。为了应对这一挑战，本文提出了一种用于机器人臂的新型轨迹学习方法，该方法将高斯混合模型与K值选择算法相结合。所提出的方法利用肘法的原理以及指数函数，校正项和权重调整的特性，以确定最佳的K值。接下来，使用最佳的K值应用K-均值聚类来初始化高斯混合模型的参数，然后通过预期最大化算法进行完善和训练。然后将所得的模型参数eTers用于高斯混合物回归中，以生成机器人的臂轨迹。通过使用二维理论非线性动态系统和使用实际机器人臂数据的物理实验的模拟实验来验证所提出方法的有效性。这些结果表明，所提出的方法显着提高了机器人臂轨迹产生的准确性和效率，从而为改善机器人操纵任务提供了有希望的解决方案。实验结果表明，COM占据传统的高斯混合模型方法，所提出的方法将轨迹精度提高了15％以上，如降低平均绝对误差和根平方误差所示。
机器人问题的细胞解决方案
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月15日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.12.12.637580 doi：Biorxiv Preprint
以人为本的AI和机器人技术
抽象机器人在AI中具有特殊的位置，因为机器人与现实世界相连，并且机器人越来越多地出现在人类的日常环境中，从家里到工业。除了案例外，机器人有望完全取代它们，人类将在很大程度上受益于与此类机器人的实际互动。不仅对于像机器人一样的复杂互动场景，在团队中充当指南，同伴或成员，而且还适用于更具预定义的功能，例如人类或商品的自主运输。越来越多的机器人需要合适的接口才能与人类互动，以使人感到舒适，这考虑了对采取行动的一定透明度的需求。本文描述了以人为中心的机器人技术研发（包括口头和非语言互动，彼此了解和学习）以及如果机器人将在我们的日常环境中包括在内，影响人类生活和社会，必须处理的道德问题。
环氧树脂/石墨纳米复合材料作为介电树脂具有增强的导热率
抽象机器人在AI中具有特殊的位置，因为机器人与现实世界相连，并且机器人越来越多地出现在人类的日常环境中，从家里到工业。除了案例外，机器人有望完全取代它们，人类将在很大程度上受益于与此类机器人的实际互动。不仅对于像机器人一样的复杂互动场景，在团队中充当指南，同伴或成员，而且还适用于更具预定义的功能，例如人类或商品的自主运输。越来越多的机器人需要合适的接口才能与人类互动，以使人感到舒适，这考虑了对采取行动的一定透明度的需求。本文描述了以人为中心的机器人技术研发（包括口头和非语言互动，彼此了解和学习）以及如果机器人将在我们的日常环境中包括在内，影响人类生活和社会，必须处理的道德问题。
发展团队在移动机器人方面的技能
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