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为有特殊需要的人提供的辅助机器人
有趣的是，在 2021 年左右，与辅助机器人相关的专利家族数量开始下降。与所谓的国际专利家族相比，所有专利家族的这种影响更为明显。国际专利家族对应于一项在两个或多个国家申请专利保护的发明。人们普遍认为，专利申请人认为这些专利家族的基础发明具有更大的经济潜力，因此倾向于扩大其地理商业化。2021 年至 2023 年间，辅助机器人的国际专利家族数量减少了 26%，而该领域所有专利家族的数量在同一时期减少了 30%。最近的下降可能是由于研发重点领域和重点之间的转变。在医疗技术的其他领域也观察到了类似的转变和优先事项的变化。
人工智能、机器人和无人机在... 中的应用
机器人技术和人工智能 (AI) 在农业领域的融合，通过提高精度、效率和可持续性，正在彻底改变农业实践。机器人技术可以自动执行种植、收割和监测等任务，从而降低劳动力成本并提高生产力，而人工智能则可以通过预测模型进行实时数据分析，从而优化作物管理。无人机和拖拉机等自动化机械减少了对体力劳动的依赖，并支持连续运行，通过优化资源使用和减少浪费，为可持续发展做出贡献。无人机通过提供高分辨率图像和多光谱数据发挥着至关重要的作用，从而增强了作物监测、精准灌溉和病虫害管理。它们使农民能够评估作物健康状况、识别水分胁迫并检测病虫害的早期迹象，从而及时准确地采取干预措施。这些技术提高了资源效率、减少了环境影响并降低了成本。尽管具有显著优势，但实施成本高、需要熟练操作员以及数据隐私问题等挑战阻碍了其广泛采用。然而，机器学习、可追溯性区块链和自主系统的进步有望提高这些技术的采用和有效性，重塑农业实践和农村经济。
行业中协作机器人AI的未来5.0
因此，为了促进人与机器人之间的协作互动，机器人必须熟练地进行登录任务，程序和人类行为。他们应在实时实时表现出快速，强大的学习能力，表现出对姿势变化的宽容以及跨相关任务的推广能力。这需要一个范式转向机器人更具人类的认知框架，从而适应人类的行为和工作环境。这包括通过观察人类示范和指示来学习对象识别的自主视觉探索和学习新任务的功能。为增强人与机器人之间的协作，结合了其他感觉方式，例如触觉反馈，自然语音和对话互动，超出了感知和计划至关重要。这种先进的人类机器人协作范式需要在机器人设计中采用一种新颖的方法，强调类似人类的属性，以期待和补充人类团队成员在工作场所环境中的行为。此外，使机器人拥有情境意识增强了他们在操作过程中辨别任务结构的能力。全面总结和保留操作信息的能力使机器人能够与人类合作检索任务完成的必要数据。随着时间的流逝，机器人可以在短暂缺勤或通过增强过程中预见人类的任务绩效。这种方法借鉴了心理理论，即使机器人技术AI超越了合作，从而整合了以人为中心的自主权。这确保了未来的工作场所，而不是完全自动化，因为害怕被替换而不是完全自动化，而是促进了机器人在人类机器人团队中模仿类似人类的任务的能力。
机器人和电池战略领域的增长
净销售额下降 14% 至 228.19 亿瑞典克朗（26,502）。汇率影响为 -1%。计划退出的影响为 -4%。有机销售额下降 9%。专业市场的机器人割草机和消费者电池供电产品的销售额表现出良好的增长。由于需求下降以及集团主动退出北美部分市场，汽油驱动轮式产品的销售额仍处于较低水平。营业收入为 24.8 亿瑞典克朗（3,085），营业利润率为 10.9%（11.6）。除去影响可比性的项目，营业收入为 24.84 亿瑞典克朗（3,243），营业利润率为 10.9%（12.2）。营业收入受到产量下降和生产能力利用率下降的影响。与上一年相比，汇率变化产生了约 2.45 亿瑞典克朗的积极贡献。
重大企业 - 上学上的作品 - ...
摘要马来西亚在数字化和技术增长方面的目标受到该国中学生对科学和技术部门的兴趣的减少而严重挑战。以这一有关趋势的激励，本研究旨在评估目标机器人技术研讨会如何增强学生对科学技术领域的兴趣和信心，从而为该国的长期教育和经济目标做出了贡献。进行了为期一天的机器人研讨会，其中涉及60名中学生，并进行了术前和后图调查评估参与者对科学和技术的知识，兴趣和信心水平。特定于性别的分析强调了男女参与者在兴趣水平后的狭窄差距，强调需要采取有针对性的干预措施来增强女性参与科学和技术活动。该研究的贡献在于证明参与者之间知识，兴趣和信心水平的显着提高，强调了机器人教育在STEM领域的热情和能力的潜力。这些发现为教育者和政策制定者提供了宝贵的见解，以通过有效的教育干预措施为数字时代的需求做好准备。关键字：机器人教育，STEM，21世纪技能，中学参与介绍数字技术和机器人的出现已成为当代教育的改变游戏规则，完全改变了传统的教学方法并在各个领域中显着改善了学习结果。教育的这种转变在以迅速的技术进步和数字化为标志的时间内将数字技术和机器人技术纳入教育环境中，具有培养学生创造力，批判性思维和解决问题能力的巨大潜力（Acker等，2023； Connolly等，20222）。
在农业机器人技术中利用模仿学习
模仿学习（IL）是机器学习中新兴的边界，在各个领域中拥有巨大的希望。近年来，其整合到机器人技术中引起了极大的兴趣，从而在自主控制过程中取得了重大进步。本文提出了一个详尽的见解，重点是在农业机器人技术中实施模仿学习技术。该调查严格研究了利用模仿学习来应对关键农业挑战的各种研究努力。从方法论上讲，这项调查全面研究了农业机器人技术中模仿学习应用的多方面方面。调查涵盖了可能通过模仿学习，对特定模型和框架的详细分析以及对调查研究中采用的绩效指标进行详尽评估的农业任务的识别。此外，它还包括机器人技术领域中的模仿学习技术与常规控制方法之间的比较分析。从这项调查中得出的结果揭示了对模仿学习在农业机器人技术中的应用的深刻见解。这些方法是因为它们有可能在农业环境（例如精确耕作）中显着改善动态和高维操作空间的任务执行的潜力。尽管有前途的进步，但该调查还是讨论了IL必须克服的数据质量，环境变异性和计算限制的巨大挑战。该调查还涉及实施此类技术的道德和社会含义，强调需要强大的政策框架来管理自动化的社会影响。这些发现具有实质性的含义，展示了模仿学习在农业机器人技术中彻底改变过程的潜力。这项研究极大地有助于设想在农业机器人领域内的创新应用和工具，有望提高机器人农业系统的生产率和效率。它强调了各种农业过程中显着增强的潜力，并发出信号
机器人和无人机对农业效率的影响...
e-issn：2618-0618 p-issn：2618-060x©农艺学www.agronyjournals.com 2024; SP-7（9）：1001-1009收到：接受：06-07-2024接受：14-08-2024 Nagaraja G博士G. Nagaraja G博士，Koppal Munirabad园艺学院农业工程助理教授。印度卡纳塔克邦Bagalkot的园艺科学大学，印度卡纳塔克邦，Shoba H博士，Horticulture，Munirabad，Koppal的农业工程学院助理教授。 园艺科学大学，印度卡纳塔克邦，巴巴洛特，SREDEVI博士MS助理教授，AICRP（FIM），区域农业研究站，V.C。 农场，曼迪亚，农业科学大学，班加罗尔，卡纳塔克邦，印度，印度卡纳塔克邦，Krishnamma PN博士，Karnataka，India India nagrifult Engife of Engife of Nagraruring aingriant of Nagararandering of Nagoraja nagoraja n agaranteriord nagoraurt of Nagoraja gkvk，GKVK农业工程学院加工与食品工程学院助理教授：园艺，穆尼拉巴德，科帕尔。 印度卡纳塔克邦Bagalkot园艺科学大学印度卡纳塔克邦Bagalkot的园艺科学大学，印度卡纳塔克邦，Shoba H博士，Horticulture，Munirabad，Koppal的农业工程学院助理教授。园艺科学大学，印度卡纳塔克邦，巴巴洛特，SREDEVI博士MS助理教授，AICRP（FIM），区域农业研究站，V.C。农场，曼迪亚，农业科学大学，班加罗尔，卡纳塔克邦，印度，印度卡纳塔克邦，Krishnamma PN博士，Karnataka，India India nagrifult Engife of Engife of Nagraruring aingriant of Nagararandering of Nagoraja nagoraja n agaranteriord nagoraurt of Nagoraja gkvk，GKVK农业工程学院加工与食品工程学院助理教授：园艺，穆尼拉巴德，科帕尔。印度卡纳塔克邦Bagalkot园艺科学大学
在教育中应用设计方法
丹尼·哈马德（Div），卡尔·冯·奥西埃茨基（Carl von Ossietzky University Oldenburg），德国Jan Landherr，Carl von Ossietzky University Oldenburg，德国PeterRöben，Carl Von Ossietzky University Oldenburg，德国，摘要摘要机器人将机器人融入课堂设置中具有长期的在课堂上的教育，并在一般的职业教育中都有了长期的教育。随着行业4.0的发展，机器人技术在学校中的重要性也有所提高，这通过各种资助计划显而易见。尤其是在通识教育中，通常关注利用机器人作为一种工具，为学习者提供围绕反馈的互动学习经验。这种方法有效地将从课程的理论概念连接到了通过机器人的利用来连接到实际现实世界的应用。但是，重点通常会忽略机器人本身和他们的设计元素。重要的是要注意，学习者设计机器人为自动目标设计的可能性通常受到这种传统方法的限制。本文介绍了一种方法论方法，该方法促进了教育中机器人技术中面向设计的观点。除了概述该方法外，本文还提供了有关在培训未来技术教师中实施这种面向设计方法的初始示例。
颅神经外科机器人技术-NY脑脊柱
抽象对象：本综述的目的是突出限制颅神经外科领域机器人发展进步的主要因素。方法：进行了文献搜索，重点介绍了用于颅神经外科使用的任何神经外科技术的公开报告。技术经过审查和评估，以了解患者的优势和缺点，以及该项目是否有效或关闭。结果：讨论了24个机器人的已发表报告，可以追溯到1985年。总共有9个机器人（PUMA，机器人手，专家，神经元，进化1，Rosa，Isys1，Neuroarm和Neuromot），而今天只有2种活动（Rosa，Neuroarm）。在所有临床活动系统中，只有30多名患者（Rosa，Isys1＆Neuroarm）使用了3个。项目受到成本，技术采用和临床实用性的限制，以实际改善工作流程。开发机器人最常见的用途是用于立体定位。结论：关于机器人技术在其他手术领域的成功，颅神经外科领域有一个明显的空隙。重要因素，例如成本，技术限制，市场规模和监管途径，都促成了成功的陡峭梯度。
