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通过增强来控制机器人手臂
在Marwan Hamze博士的监督下，该项目是在东京科学大学的吉田教授实验室的国际四个月实习的一部分。主要目的是为加强机器人手臂控制学习的应用的应用做出贡献。我的工作包括在模拟和真实环境中为机器人组开发和实施控制算法。强化学习使避免复杂的运动学模型成为可能，从而为机器人提供通过与环境直接互动来优化其行为的能力。我将精力集中在优化XARM6机器人手臂控制上，并从科学文献中适应方法。我在模拟中首先测试了这些算法，然后将它们应用于真实环境以评估其稳健性。我的目标是获得加强对人形机器人控制的技能，以控制川崎的Kaleido机器人，尺寸为1.80 m，重80 kg。这个项目使我能够增强机器人技术和人工智能方面的技术技能，同时促进该扩展领域应用的研究。
对儿科中机器人手术不断发展的作用的叙述性回顾：创新和未来的前景
1。儿科手术，曼彻斯特大学NHS基金会信托基金会，曼彻斯特，GBR 2。儿科手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，埃及3.大肠手术，Torbay和South Devon NHS基金会信托基金会，Torquay，GBR 4。一般手术，皇家德文大学医疗NHS基金会信托基金会，埃克塞特，GBR 5。泌尿科，皇家沃尔夫汉普顿NHS信托基金会，沃尔夫汉普顿，GBR 6。沃特福德综合医院一般手术，沃特福德，GBR 7。普通外科，布朗克利医院，阿伯里斯特威斯，GBR 8。普通外科，赫尔大学教学医院NHS Trust，Hull，GBR 9。普通外科，卡斯尔·阿莱尼医院，开罗，Egy 10。骨科，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy，11。 一般手术，Zagazig大学，Zagazig，Egy 12。 一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy骨科，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy，11。一般手术，Zagazig大学，Zagazig，Egy 12。 一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy一般手术，Zagazig大学，Zagazig，Egy 12。一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy
基于计算机视觉的机器人手势
本文提出了一种使用YOLO算法估算车速的新方法。通过分析车辆沿连续线的运动，系统可以计算车辆的移动速度以及覆盖已知距离所需的时间。与基于物理数据的传统方法不同，此方法仅使用视频数据，使其无创和可用作为现有监视摄像机。Yolo附加使用或复杂安装。与传统方法相比，这种方法侧重于诸如准确性，适用性和及时性等因素。通过成功的实验，我们证明了基于YOLO的系统可以高精度估算车辆速度，并为自动驾驶汽车控制和交通管理提供了良好的解决方案。该计划还提供了一个机会，可以通过为全球交通监控提供成本效益和大规模的解决方案来改变交通监控。
机器人手术革命手术中的精度和挑战
地址：巴西里约热内卢电子邮件：md.cepalacios@gmail.com摘要手术机器人技术已经大大提高，提供了更高的精度和效率。本综述研究了有关机器人技术的最新证据，强调了其收益和局限性。机器人手术表明准确性提高，失血降低和术后恢复的加速。与传统方法相比，腹股沟疝机器人修复和机器人胰腺切割术的并发症发生率较低，恢复率更高。此外，机器人胸外科手术等微创技术（例如侵入性技术）还具有显着的好处。但是，机器人平台的高成本以及对专业培训的需求是重大挑战。这些成本可以限制技术的采用，而学习曲线会影响程序的初始有效性。机器人系统的设置时间也可以增加总操作时间。机器人手术代表了准确性和恢复的重要进展，但是克服成本和培训挑战对于采用至关重要
带有触觉传感的机器人手的通用滑动检测
滑动检测是要识别抓握过程中对象是否保持稳定，这可以显着增强操纵灵量。在这项研究中，我们探索了能够执行各种掌握类型的五指机器人手的滑移检测，并在整个五个手指上检测到滑移，而不是专注于单个指尖。首先，我们构建了一个在六种抓地力类型的日常生活中收集的数据集，其中包括200 k个数据点。第二，根据深重下降的原理，我们为不同的抓握类型（USDConvnet-dg）设计了一个轻巧的通用滑动检测网络，以对掌握状态进行分类（无触摸，打滑和稳定的抓紧）。通过将频率与时域特征相结合，该网络的计算时间仅为1.26 ms，平均精度在验证和测试数据集上的平均精度超过97％，表明了强大的概括功能。此外，我们在现实世界中的实时掌握力调整中验证了提出的USDConvnet-DG，表明它可以有效地提高机器人操作的稳定性和可靠性。
FES-UA 家长/监护人手册
• 年满三 (3) 周岁（在其父母或监护人申请奖学金当年的 12 月 31 日或之前年满 3 周岁）或有资格就读佛罗里达州公立学校（如果适用于他们的年龄）； • 年龄不到二十二 (22) 周岁； • 佛罗里达州居民，或已收到永久调动驻地 (PCS) 命令到佛罗里达州的美国武装部队现役成员的受抚养子女，或已续签其家庭记录或合法居住州为佛罗里达州并已收到佛罗里达州以外 PCS 命令的学生；并且 • 被诊断患有以下疾病之一： o 过敏反应 o 自闭症谱系障碍 o 脑瘫 o 唐氏综合症 o 情绪或行为障碍 o 听力障碍，包括耳聋 o 高危儿童 o 住院或居家 o 被认定为双重感官障碍 o 智力障碍（严重认知障碍） o 语言障碍 o 肌肉萎缩症 o 骨科障碍 o 其他健康障碍 o 菲兰-麦克德米德综合症
优化机器人手臂性能：与尼龙，PLA和ABS Prashant Kumar 1，*，P。K. Sharma 2，Ishan Khan 3
摘要本文分析了在机器人臂中使用的三种材料的机械行为：尼龙，PLA和ABS，重点是三个重要参数：在不同加载条件下的总变形和等效应力。在这方面，通过ANSYS软件进行了有限元分析，以模拟结构刚度，以及它们抵抗用钢加固增强时这些材料会产生的压力的阻力。调查表明，与PLA和ABS相比，尼龙的性能，尤其是在用钢增强的情况下，就可变形性和在应力分布中扩散而言。因此，它更适用于应用负载时包括更高耐久性以及最小变形的应用程序。一般设计和分析应表明在工业和教育机构中使用的小规模机器人武器的设计中有一些有价值的见解。关键字：ABS，ANSYS，等效压力，FEA，材料性能，尼龙，PLA，机器人臂，钢筋，钢筋，总变形简介
精确手术 - 匈牙利的DA Vinci机器人手术系统的引入
摘要：手术机器人已经使用了大约三十年，主要是在高收入国家。在本文中，我们专注于匈牙利引入的经验，该特定机器人系统来自美国Da Vinci手术系统。自1995年以来由美国公司直观制造和分发，该外科系统已在全球范围内用于超过一千万个手术程序，大约有60,000名专家接受了操作。在匈牙利，机器人系统由Sofmedica Healthcare Group分发。除了匈牙利，该公司还在罗马尼亚，希腊，保加利亚和塞浦路斯运营。在匈牙利，该公司有八个活跃的机器人项目。机器人辅助手术干预始于2022年，一些医疗机构于2023年接受DA Vinci系统。因此，目前完成的手术数量为几千。在对文献的综述期间，我们发现有关机器人系统的出版物侧重于三个主要领域：机器人技术的发展，腹腔镜和机器人辅助手术结果的比较和优势，以及对机器人获取的成本效益分析。根据可用信息，我们介绍了过去两年的匈牙利经历的发现，尤其是Győr-Moson-Sopron县大学教学医院的发现。
使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。
