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结合软机器人技术和远程访问型，以改善中风后运动功能
传统刚性或柔软的远程访问和机器人技术已被广泛研究并用于改善中风后的手工功能。然而，有限数量的设备将这两种技术结合在一起，以至于可以在患者的家中使用它们的成熟水平，无监督。在这里，我们提出了一项新的研究，该研究证明了一个整合软件机器人手套的系统的可行性，与云连接的软件界面和远离居民疗法的可行性。在通过软件主导的治疗并与职业治疗师保持联系后，十个慢性中性中风幸存者独立使用该系统4周，在他们的家中使用该系统4周。疗法的数据，包括机器人的自动评估，可以实时地实时，这要归功于系统的云连接能力。参与者强烈使用该系统（每次疗程的运动是标准护理的五倍），总共需要超过8小时的治疗。我们能够观察到标准临床指标的改善（FMA +3.9±4.0，p <.05，COPM-P +2.5±1.3，p <.05，p <.05，copm-s +2.6±1.9，p <.05，mal-aou +6.6.6±6.5，p <.05，p <.05）和运动（ +88％）的范围。尽管很小，但是在治疗结束后2周，这些改进在随访中得到了维持。这些有希望的结果为进一步调查的道路铺平了途径，以部署合并的软机器人/端居式系统，以便在家中以自主使用进行中风康复。
优化下肢康复：机器学习与康复机器人技术的交集
下肢康复对于恢复伤害后，中风或手术至关重要，改善了功能性活动性和生活质量。传统疗法，取决于治疗师的专业知识，面临康复机器人技术解决的挑战。在下肢康复领域，机器学习逐渐表现出其在高个性化和数据驱动方法中的能力，逐渐改变了优化治疗方案的方法并预测康复结果。但是，这种演变面临着障碍，包括模型的解释性，经济障碍和监管限制。本评论探讨了机器学习与机器人辅助下肢康复之间的协同作用，总结了科学文献，并突出了各种模型，数据和领域。挑战是至关重要的，并提出了更有效的临床整合方向。重点放在即将到来的应用程序上，例如虚拟现实以及在恢复康复培训中深入学习的潜力。该考试旨在提供有关不断发展的景观的见解，焦点在康复机器人技术中进行机器学习的潜力，并鼓励人们平衡对当前挑战和未来机会的平衡探索。
释放机器人技术，机器视觉，数据和AI
技术进步通常首先征服最大，最简单的细分市场。在固定资产生产机器人的情况下，这种模式很明显，在固定资产生产机器人中，市场已经达到了巨大的规模和成熟度。农业应用程序的机器人技术是生物特征的结果要复杂得多。因此，这个市场的服务不佳。但是，它正在追赶，目前显示的年增长率为20.7％，显着高于整体工业机器人市场。直到最近，这种增长主要用于开放式农业应用。，但下一个是用于园艺应用程序的机器人技术，通常在较大的批量上落后几年（并且在许多情况下，多样化）的露天场应用程序。许多潜在的增长驱动因素正在加速机器人技术在园艺中的使用。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
移动机器人技术：指南https：//www.ensta-bretagne.fr/ ...
2反馈线性化，奇异性和滑动模式17 2.1谎言衍生物。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>171.1.1统一。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 2.1.2相对程度。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。18 2.2反馈线性化控制的原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.1原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.2不同的延迟矩阵。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.2.3奇异性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.3 Dubins汽车。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 2.4控制三轮车。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.4.1速度和标题控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.4.2位置控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.4.3选择另一个输出。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.5帆船。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.5.1极曲线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 28 2.5.2不同的延迟。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.3反馈线性化方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.5.4极曲线控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.6滑动模式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 2.7运动模型和动态模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.7.1原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.7.2倒杆摆的示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 2.7.2.1动态模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 2.7.2.2运动模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 2.7.3伺服电机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39
3D打印高级执行器和软机器人应用的磁性智能材料
16在当代时代，新颖的制造技术（如添加剂制造（AM）17）彻底改变了不同的工程领域，包括生物医学，航空航天，18个电子产品等。四维（4D）智能材料的印刷（4D）在科学界中广受欢迎，该社区具有出色的能力，可以制作20种软机器人，执行器和握手等柔软结构。这些软结构是通过将21种各种刺激（例如pH，温度，磁场和许多组合）应用于软22材料而开发的。3D打印中的刺激允许各种形状变形行为，例如弯曲，23扭曲，折叠，肿胀，滚动，滚动，收缩，折纸或运动。可以通过将软磁性或硬磁性25颗粒掺入软材料中，从而产生磁性柔软的材料（MASM）来制造各种各样的软24磁性结构。通过这26个集成，磁性热耦合致动允许多样化的磁性变形，27促进了能够增强28变形的个性化设备的开发。在这篇综述中，在3D打印上提供了针对29种磁性活性聚合物（地图），磁性活性复合材料以及磁性的水凝胶30（MAHS）的指南，以促进各种智能和灵活的设备的繁荣开发，例如软机器人，例如31可耐磨机器，可耐磨的电子设备和生物材料。3D打印的软机器人技术具有32个出色的能力，可适应许多高级促使33个应用程序的复杂情况。最后，提出了这项令人兴奋的技术34的当前挑战和新兴领域。最后，预计开发35种智能和智能磁性结构的技术进步将对36个现实世界应用的设计产生重大影响。
农业机器人技术的经济学
世界正处于农业浪潮的早期阶段。与以前的农业技术浪潮一样，农民和农业综合企业正在确定哪些机器人技术值得。本章的一般目标是描述全球广泛采用农业机器人技术在内的经济潜力，包括低收入国家和中等收入国家。这项研究对农民，农业综合企业，农业研究人员，农用机器制造商，农业政策制定者以及对粮食安全，环境和农村经济有兴趣的公众感兴趣。在本章中，“机器人”一词是指能够在无直接干预的情况下进行自主操作的机器。机器人一词倾向于在媒体中和公众中用于任何能够自动操作的设备。机器人通常被拟人化为移动和说话，但可能采用多种形式（例如固定和静音）。更多的技术讨论倾向于使用诸如“自动机器”或“自主
人工智能与市场滥用：机器人法律适用于金融交易吗？
本文主要讨论弱人工智能系统和强人工智能系统的区别。前者依赖于制造商、程序员或用户的预设指令，而后者具有自学能力，与初始输入相比，其输出是自主的、不可预测的。此类技术在金融市场的传播引发了人们对现有法规是否充分的担忧，尤其是对涉及自主人工智能代理的金融不当行为的责任的担忧。虽然法律规则可以广泛应用于打击弱人工智能系统的此类不当行为，但强人工智能系统需要从头开始制定责任归属标准，以制定有效措施保护交易的正常运作。面对仅关注人类行为的监管框架，自主人工智能的出现提出了新的保护需求。该研究确定了三种可能的解决方案，旨在制止人工智能系统的行为，这些系统自主且不可预测地采取有害行为或具体侵犯市场诚信的行为。但是，由于非人类代理人的非法行为，这些解决方案中的每一种都提出了特定的关键问题，具体取决于所涉及的法律部门。
btech-机器人和人工智能-2023- ...
课程教育目标 (PEO) - 课程教育目标是描述课程为毕业生准备的职业和专业成就的广泛陈述。学生成果是描述学生在完成学术课程时应了解或能够做什么的陈述。课程成果 (PO) - 课程成果是描述学生在完成课程后应了解和能够做什么的陈述。这些与学生通过课程获得的技能、知识、态度和行为有关。NBA 已为每个学科定义了课程成果。课程特定成果 (PSO) - 课程成果是描述学生通过课程应获得哪些特定知识、技能和态度的陈述。PSO 由提供课程的部门编写。课程成果 (CO) - 描述学生在每门课程结束时应了解和能够做什么的陈述。这些与学生在课程过程中获得的技能、知识和行为有关。
2024First®机器人竞赛季节 - Net
Altair Inspire™ - 用于使用3D CAD几何形状的3D模拟驱动设计和工程 - 以模拟机器人是否会通过结构分析，拓扑优化 /生成设计和运动动力学在功能上执行功能。AltairRapidMiner® - 用于代码选项数据科学和AI/ML - 特别有助于快速处理，可视化和分析First®团队侦察数据以选择最佳联盟合作伙伴。altaircompose® - 用于极为易于使用的方程式（即0D）工程建模和模拟 - 例如“类固醇计算器”。作为面向工程的补充或Excel，Python，Java和/或C ++的替代方案。Altair Twin Activate™ - 用于开放的多学科系统模拟，尤其是电气/电力机械设备，例如机器人。使用3D建模工具轻松集成的有用基于块数（1D）建模。学生版捆绑包 - 除了上面列出的产品外，还可以访问许多Altair软件产品，例如用于建模和模拟电源电子设备和电池和电动机系统之间的电源转换，涉及直流电（DC）（DC）（AC）（AC），例如第一个机器人。也可以帮助进行电源管理。访问Altair的专用页面，以支持第一机器人团队（Altair.com/first-robotics）。