XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System全臂
机器人臂和武器末端工具
具有挑战性。这里的建议是寻找一个预先集成和预验证的ROS2捆绑包，其中还包含有用的软件包，例如MoveIt进行运动计划。Advantech建议选择主机控制器，这些主机控制器支持CODESYS，以减少开发工作。无论选择哪种操作系统（即Linux，Ubuntu或Windows），这可以实时控制机器人武器。对于将来的服务机器人应用程序，需要将AI（人工智能）例程集成到运动控制软件之上。ABB机器人部总裁Marc Segura表示，AI正在增强机器人的抓地力，选择和地点的能力。对于服务机器人来说也是如此。Advantech为工业机器人提供支持Canopen和CIA 402的ROS2软件套件，也可以用于服务机器人。
全店引入“AI（人工智能）点餐”系统
伊藤洋华堂株式会社（东京都千代田区，总裁兼首席执行官：三枝富宏）将于 9 月 1 日星期二在全国 132 家伊藤洋华堂门店引入并开始运行使用 AI（人工智能）的产品订购系统。通过该计划可以订购的商品包括杯面等加工食品和零食、冷冻食品、冰淇淋、牛奶等，总计约 8,000 种。
SenseWear™ 臂带的准确性和可靠性...
摘要——消费者和研究人员缺乏一种易于使用、可靠且经济高效的方法来准确评估身体活动和能量消耗，这是成功控制体重的关键因素。BodyMedia 通过开发 SenseWear 臂带满足了这一需求，该臂带利用 2 轴加速度计、热通量传感器、皮肤电反应传感器、皮肤温度传感器和近体环境温度传感器来收集数据，从而计算能量消耗。本文概述了相关研究，这些研究展示了 SenseWear 臂带如何提供非常低的能量消耗错误率，相对于更昂贵、限制更多且难以使用的设备，以及它如何是一种经济高效且简单的解决方案，可在实验室外应用以跟踪和探索能量消耗。索引术语——SenseWear 臂带、能量平衡、传感器阵列、能量消耗、TEE、AEE、REE、消耗评估身体活动评估、情境检测、自由生活环境、准确性和可靠性、可穿戴计算机。简介 增加身体活动量以及实现和维持能量平衡已成为 21 世纪重要的个人健康目标。卫生专业人员深知，许多主要的健康问题都是由缺乏身体活动以及摄入的热量多于消耗的热量而引起或加剧的。肥胖症流行及其相关问题，包括高血压、II 型糖尿病、冠状动脉疾病、关节炎和慢性背痛，都证明了久坐的生活方式和超重会导致生活质量低下，在许多情况下还会导致过早死亡。虽然卫生专业人员以及有体重问题的个人都承认需要改善和维持他们的锻炼和饮食行为，但他们缺乏准确测量能量消耗所需的工具，而能量消耗是确定一个人消耗的能量是否多于摄入能量的重要身体测量指标。为了减肥，一个人首先必须能够准确量化活动量和能量消耗。只有这样，他们才能开始对日常生活进行必要的适当改变，以帮助他们提高活动量和调整卡路里摄入量。到目前为止，还没有一种易于使用、可靠且准确的方法可以在实验室环境之外定期评估身体活动量和能量消耗。这对体重有重大影响
从全...
本文研究了使用大型语言模型（LLM）从全长材料科学研究论文中提取聚合物纳米复合材料（PNC）的样本清单。挑战在于PNC样品的复杂性质，这些属性具有散布在整个文本中的许多属性。关于PNCS的注释详细信息的复杂性限制了数据的可用性，从而使文档级别级别的关系提取技术不切实际，这是由于综合命名实体的挑战跨度跨度。为了解决这个问题，我们为此任务介绍了一种新的基准和评估技术，并以零拍的方式探索了不同的提示策略。我们还结合了提高性能的自我一致性。我们的发现表明，即使是先进的LLMS陷入困境，也可以从文章中提取所有样本。最后，我们分析了此过程中遇到的错误，将它们归类为三个主要挑战，并讨论了未来研究的潜在策略以克服它们。
<全国读书推广日>基地领导朗读
2023 年 3 月 7 日 作者：参谋军士Braden Anderson 第 374 空运联队公共事务 在全国阅读推广日之际，第 374 空运联队的指挥官和其他管理人员最近为横田空军基地的儿童保育设施 Yume 儿童发展中心揭幕。孩子们。 这个周年纪念日是由国家教育协会于1998年设立的，是一个向孩子们传达阅读乐趣的日子。之所以选择3月2日，是因为这是图画书作者苏斯博士的生日。 横田图书馆一直参与国防部福利服务管理局的暑期阅读计划，该计划旨在鼓励年轻人在暑假期间养成阅读的习惯。允许日本员工使用图书馆。
从全分辨率全分辨率全分辨率SMRI扫描
摘要 - 阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症最为流行的形式，比前列腺癌和乳腺癌杀死更多的人。结构磁共振成像（SMRI）广泛用于分析进行性脑部加重及其在区分AD方面的临床实用性。即使尚不存在有效治愈，早期发现对于减轻症状恶化的速度也是至关重要的。因此，本工作的目的是提出端到端3D卷积长的短期记忆（ConvlSTM）的基于全分辨率全分辨率全脑SMRI扫描的AD的框架。提出的框架应用于属于OASIS和ADNI数据库的427个全分辨率全分辨率全分辨率SMRI扫描，以提供较少的数据集特定于方法。的结果表明，我们的框架在区分AD的框架与认知上的Normal（CN）患者方面表现良好，达到86％的分类精度，敏感性为96％，F1评分为88％，AUC为88％，AUC的AUC为93％。测试是在可扩展的GPU云服务上进行的，并可以公开使用以保证可重复性。由于所提出的框架在没有AD的领域特定知识以及计算成本的过程（例如分割）的情况下表现良好，因此可以使用全脑SMRI扫描作为输入数据将其应用于其他精神疾病。索引术语 - Alzheimer病，深度学习，诊断，端到端方法，可扩展的GPU云，结构磁共振成像，3D卷积长的短期记忆
脑机接口中的多臂老虎机
多臂老虎机 (MAB) 问题模拟了一个决策者，该决策者根据当前和获得的新知识优化其行动以最大化其回报。这种类型的在线决策在脑机接口 (BCI) 的许多程序中都很突出，MAB 以前曾用于研究，例如，使用哪些心理命令来优化 BCI 性能。然而，BCI 背景下的 MAB 优化仍然相对未被探索，即使它有可能在校准和实时实施期间提高 BCI 性能。因此，本综述旨在向 BCI 社区进一步介绍 MAB 的成果丰硕的领域。本综述包括 MAB 问题和标准解决方法的背景，以及与 BCI 系统相关的解释。此外，它还包括 BCI 中 MAB 的最新概念和对未来研究的建议。
无线手部运动控制机器人夹持臂
在各种自动化行业中，无线活动是必需的，特别是在危险或危险区域的偏远地区。在许多行业中，需要处理一些非常热的工作，而人手无法做到，在这种情况下，无线操作效率更高。该项目专注于使用微控制器在 X-bee 和无线传感器网络的帮助下设计手势控制的机械臂。它由两部分组成，通过无线传感器通信系统相互连接。X-bee 将充当发射器和接收器设备系统。主要部分由装有锂离子电池、微控制器和柔性传感器的手套组成。第二部分由电机、微控制器和机器人手指组成，机械动作通过它们发生。
用EEG信号自动操纵机器人臂
摘要 - 该项目具有客观地识别使用传感器“情感EEG Neuroset”的一些面部表情。此设备是一种能够通过脑电图技术（EEG）接收和解释大脑生物电活动的传感器，此外，还具有16个通道，并连续准确接受脑电波。此外，传感器具有易于使用的SDK，即使没有任何大脑信号获取经验，任何人即使没有任何经验。Emotiv®数据被转移到MATLAB®进行过滤脑电波，以通过串行通信向Arduino发送信息。因此，在Arduino板上获得了三种不同表达式的识别，即眨眼，眨眼和微笑，每个表达式在Arduino板上都有不同的LED颜色。