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社论：AI驱动的音乐和娱乐机器人
机器人和人工智能（AI）的融合正在彻底改变音乐和娱乐领域。机器人正在从执行以服务为导向的任务到具有潜在的情感参与的先进人类机器人互动（HRI）。对机器人表现力的追求在音乐和娱乐机器人的建模，设计和控制中提出了新的挑战和机遇。当前的研究主要是针对能够操纵各种乐器的机器人的设计和物理实施（Wang等，2022; Lim等，2012），而实时HRI的社会智能机器人的开发仍未被倍增。随着AI的进步，机器人现在可以组成和即兴创作，并在HRI期间解释和应对人类情感状态（McColl等，2016； Wang等，2024）。该研究主题始于介绍AI驱动的音乐和娱乐机器人的最新发展。由于电话的结果，本研究主题已接受和收集了六篇论文。这些文章对各种艺术形式进行了全面的探索，包括在钢琴，小提琴，吉他，鼓和马里姆巴等乐器上唱歌，舞蹈和音乐表演。图1显示了这些研究中研究的音乐机器人的概述。在贡献的作品中，两篇文章着重于灵巧的操纵和感觉运动协调。Gilday等。引入了一个通用系统，该系统具有一个能够弹钢琴和表演吉他弹奏的参数手。与现有的定制机器人音乐系统不同，该提议的手被设计为单件3D打印结构，通过调制机械性能和驱动模式，证明了在娱乐应用中增强表现力的潜力。这项研究强调，利用系统 - 环境相互作用可以实现具有简化控制的多种多样的，多功能的功能和可变播放样式。而不是乐器弹奏，而是Twomey等。使用手臂上的可穿戴软传感器研究了舞蹈性能，以探索这种设备是否可以增强艺术表达。舞蹈运动是在虚拟质量弹簧阻尼器系统中以山液的形式建模的，并在本地框架中分析了肢体，以避免通常与IMUS相关的漂移问题。作者提出了一种并行算法来检测
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。
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。
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
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。
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。
发展团队在移动机器人方面的技能
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AI代理和机器人技术：未来技术创新的主要驱动力？
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。