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用于非侵入性肌电神经界面的生物机制研究，用于上limb假体控制：10年的观点评论
十年前，一群来自学术界和行业的研究人员确定了上限limb假体控制中的工业和学术最先进的二分法，这是一种广泛使用的生物界应用。他们提出，如果解决了四个关键的技术挑战，可以弥合这一差距，并将学术研究转化为临床和商业上可行的产品。这些挑战是不直觉的控制方案，缺乏感觉反馈，鲁棒性和单传感器方式。在这里，我们提供了有关过去十年发生的研究工作的透视审查，目的是应对这些挑战。此外，我们讨论了上限假体控制研究中最新发展至关重要的三个研究领域，但在10年前的评论中没有设想：深度学习方法，表面肌电图分解和开源数据库。为了结束审查，我们为上限假肢及其他地区的研究与发展提供了前景。
走向生命机器：触觉感知、抓握和社交机器人的现状和未来趋势
1 技术创新研究所 (TII)，阿布扎比，阿拉伯联合酋长国 2 比萨大学“E. Piaggio”研究中心，意大利比萨 3 利兹大学，计算机学院，利兹 LS2 9JT，英国 4 布里斯托大学工程学院工程数学系和布里斯托机器人实验室，布里斯托，英国 5 巴斯大学工程与设计学院电子电气工程系，巴斯，英国 6 本研究部分由英国工程与物理科学研究委员会根据 EP/V052659/1 号资助。 7 本研究部分由利华休姆研究领导奖“用于机器人触觉的仿生前脑”(RL-2016-39) 资助。 8 作者已确认，本研究中所有可识别的参与者均已同意发表。∗ 任何通讯均应寄给作者。
早期职业科学家就软机器人技术的未来交谈
在最近的十年中，我们目睹了一种非凡的软机器人技术。对软机器人的重新点燃的兴趣与制造技术的进步部分相关，这些技术使得能够在多个长度尺度上制造具有尺寸的复杂多物质机器人体。在最近的手稿中，读者可能会发现能够抓握，步行或游泳的奇特的柔软机器人。但是，出版数量的增长并不总是反映出该领域的真正进步，因为许多手稿采用了非常相似的想法，并且只是调整了软体的几何形状。因此，我们毫无保留地同意未来研究必须超越“为了软化的柔软的事物）的情绪。”软机器人无疑是一个引人入胜的领域，但它需要对限制和挑战进行批判性评估，使我们能够聚焦软机器人在传统同行中拥有最佳杠杆作用的领域和方向。在这一观点论文中，我们讨论了与能源自治，无电子逻辑和可持续性等重要方面有关的机器人研究的现状。目的是从早期职业研究人员提供的两个相反的观点批判性地研究软机器人技术的观点，并突出显示未来最有希望的未来方向，即我们认为，使用软机器人技术来利用软机器人技术来实现软生物启发的人工技术。
植物表型分析和精准农业中的人工智能、传感器和机器人
植物及其生产对维持自然生态系统的可持续性和人类的粮食安全起着重要作用。随着全球人口的增加、快速的城市化和气候变化，如何提高植物保护水平，提高植物育种速度，确保以可持续和低二氧化碳的方式进行农业种植变得具有挑战性。解决这一问题的一种方法是发展植物表型和精准农业技术（Costa等。）。植物表型和精准农业作为基于信息和技术的方法，可以评估大量植物并为生产管理提供有效信息。植物表型评估植物形态、植物胁迫、作物产量、植物生理、解剖特征以及不同环境条件下的基因型表现等复杂植物性状。精准农业旨在根据田间作物和土壤因素的空间和时间变异性来检查作物林地内的空间异质性（Stafford，2000 年和 Patrı ́ cio 和 Rieder，2018 年）。精准农业中的高通量表型分析有助于改善管理实践，田间高效的表型分析还可以减少投入的资源（例如肥料、水、农药）。
unitree-robotics-range-introduction-france.pdf
经过不断的创新和尝试，公司打造出世界一流的产品。已获得国内外多项授权专利。部分产品通过国际著名认证机构SGS验证，获得欧盟CE、日本TELEC、美国FCC等认证。同时取得国际市场准入证，成为国内率先通过这些标准认证的企业之一。
使用进化机器人方法生成多足机器人群的集体行为
摘要 本文演示了如何基于进化机器人方法生成多足机器人群的集体行为。群体机器人领域的大多数研究都是使用轮式驱动的移动机器人进行的。本文重点研究如何使用多足机器人群生成集体行为。进化机器人方法用于设计机器人控制器。将基于直觉的约束因素纳入适应度函数，使机器人的步态与自然生物相似。使用 PyBullet 物理引擎在计算机模拟中进行了排队任务实验。机器人控制器由具有单个隐藏层的循环神经网络表示。实验结果表明，提出的约束因素成功地设计了与自然生物相似的机器人步态。结果还表明，进化机器人方法成功地设计了多足机器人群集体行为的机器人控制器。
神经机器人：生物材料作为即用型执行器
通过进化而完善的设计已为仿生动物机器人提供了灵感，它们可以模仿猎豹的运动和水母的柔顺性；生物混合机器人更进一步，将生物材料直接融入工程系统。仿生和生物混合带来了新的、令人兴奋的研究，但人类一直依赖生物材料——来自生物体的非生物材料——因为他们的早期祖先穿着动物皮作为衣服，用骨头作为工具。在这项工作中，一只无生命的蜘蛛被重新用作一个随时可用的执行器，只需一个简单的制造步骤，开创了“死机器人”领域，其中生物材料被用作机器人组件。蜘蛛独特的行走机制——依靠液压而不是拮抗肌对来伸展腿部——产生了一个死机器人夹持器，它自然处于闭合状态，可以通过施加压力打开。死灵机器人抓手能够抓取不规则几何形状的物体，抓取重量可达自身重量的 130%。此外，抓手可用作手持设备，并可在户外环境中伪装。死灵机器人可进一步扩展，以整合来自其他生物的生物材料，这些生物具有类似的液压机制，可用于运动和关节活动。
星巴克利用机器人和人工智能实施尖端跨境解决方案
尽管有任何相反规定，本材料中的声明均为 JPMC 的机密和专有信息，不具有法律约束力。本文描述的任何产品、服务、条款或其他事项（保密性除外）均受单独具有法律约束力的文件条款的约束，并被其取代和/或如有更改，恕不另行通知。J.P. Morgan 是 JPMorgan Chase Bank, N.A. 的 J.P. Morgan Payments 业务的营销名称。及其全球附属公司。
实施机器人技术和人工智能
大多数动物，包括人类，都是由不同的器官和组织组成的，这些器官和组织由发挥特定作用的特化细胞组成。当组织退化或受损时，受影响的细胞必须被替换，以便组织能够继续发挥其作用。这种再生潜力的存在要归功于每个组织中的干细胞群，这些干细胞可以分裂产生更多的干细胞——维持一个恒定的干细胞池用于修复——或者分化成特化细胞来替代受损细胞。干细胞的分裂和分化需要保持平衡：如果太多的干细胞分化，干细胞池可能会耗尽，但如果干细胞分裂不受控制，这可能会导致癌症。然而，这种平衡往往会随着年龄的增长，或由于环境或遗传原因而失效。再生医学的目标之一是在实验室中生产可用于
银行机器人：人工智能和机器学习助力银行风险管理
摘要 基于一项与洗钱和恐怖主义融资有关的国家研究，金融行动组织降低了匈牙利对建议 R15（使用新技术）的遵守程度。与此同时，在 2020 年至 2021 年期间，匈牙利国家银行对在匈牙利运营的几家商业银行处以罚款，原因是它们在遵守洗钱和恐怖主义融资法规方面存在缺陷。作为一项填补空白的分析，该研究考察了基于高度不平衡的反洗钱和恐怖主义融资预防银行风险管理数据集运行的监督（分类、回归）、非监督（聚类、异常检测）和混合机器学习模型和算法。作者强调，没有一种理想的算法。机器学习算法的选择在很大程度上取决于底层理论逻辑和额外的比较。模型构建需要给定业务部门、IT 和前瞻性管理的混合视角。