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回顾人体工程学和人为因素作为实施更安全的协作机器人工作站的要求：文献综述
摘要：全世界都对使用协作机器人 (Cobots) 来降低与工作相关的肌肉骨骼疾病 (WMSD) 风险感兴趣。虽然该领域的先前研究已经认识到在设计阶段考虑人体工程学和人为因素 (E&HF) 的重要性，但大多数研究往往强调由于人机协作 (HRC) 而对工作站的改进。基于文献综述，本研究总结了将 E&HF 视为要求而不是输出的研究。在本文中，作者有兴趣了解现有的研究，这些研究侧重于 Cobots 的人体工程学要求的实施，以及用于设计更安全的协作工作站的方法。本次审查是在四个著名的出版物数据库中进行的：Scopus、Web of Science、Pubmed 和 Google Scholar，搜索关键词“协作机器人”或“Cobots”或“HRC”和“人体工程学”或“人为因素”。根据纳入标准，审查了 20 篇文章，并提供了每篇文章的主要结论。此外，重点关注了在 HRC 系统设计阶段考虑 E&HF 的研究与在 HRC 系统上实时应用 E&HF 的研究之间的区别。结果证明了该主题的新颖性，尤其是实时应用人体工程学作为一项要求。从全球来看，所审查研究的结果显示，将 E&HF 要求集成到 HRC 系统中作为降低 WMSD 风险的相关投入具有潜力。
回顾人体工程学和人为因素作为实施更安全的协作机器人工作站的要求：文献综述
摘要：全世界都对使用协作机器人 (Cobots) 来降低与工作相关的肌肉骨骼疾病 (WMSD) 风险感兴趣。虽然该领域的先前研究已经认识到在设计阶段考虑人体工程学和人为因素 (E&HF) 的重要性，但大多数研究往往强调由于人机协作 (HRC) 而对工作站的改进。基于文献综述，本研究总结了将 E&HF 视为要求而不是输出的研究。在本文中，作者有兴趣了解现有的研究，这些研究侧重于 Cobots 的人体工程学要求的实施，以及用于设计更安全的协作工作站的方法。本次审查是在四个著名的出版物数据库中进行的：Scopus、Web of Science、Pubmed 和 Google Scholar，搜索关键词“协作机器人”或“Cobots”或“HRC”和“人体工程学”或“人为因素”。根据纳入标准，审查了 20 篇文章，并提供了每篇文章的主要结论。此外，重点关注了在 HRC 系统设计阶段考虑 E&HF 的研究与在 HRC 系统上实时应用 E&HF 的研究之间的区别。结果证明了该主题的新颖性，尤其是实时应用人体工程学作为一项要求。从全球来看，所审查研究的结果显示，将 E&HF 要求集成到 HRC 系统中作为降低 WMSD 风险的相关投入具有潜力。
人体工程学和人为因素是实现更安全的协作机器人工作站的要求：文献综述
摘要：全世界都对使用协作机器人 (Cobots) 来降低工作相关的肌肉骨骼疾病 (WMSD) 风险感兴趣。虽然该领域的先前研究已经认识到在设计阶段考虑人体工程学和人为因素 (E&HF) 的重要性，但大多数研究倾向于强调由于人机协作 (HRC) 而带来的工作站改进。基于文献综述，本研究总结了将 E&HF 视为要求而不是输出的研究。在本文中，作者有兴趣了解现有的研究，这些研究侧重于 Cobots 的人体工程学要求实施，以及用于设计更安全的协作工作站的方法。本次审查是在四个著名的出版物数据库中进行的：Scopus、Web of Science、Pubmed 和 Google Scholar，搜索关键词“协作机器人”或“Cobots”或“HRC”和“人体工程学”或“人为因素”。根据纳入标准，审查了 20 篇文章，并提供了每篇文章的主要结论。此外，重点关注了在 HRC 系统设计阶段考虑 E&HF 的研究与在 HRC 系统上实时应用 E&HF 的研究之间的细分。结果证明了该主题的新颖性，尤其是实时应用人体工程学作为一项要求。在全球范围内，所审查研究的结果表明，将 E&HF 要求集成到 HRC 系统中作为降低 WMSD 风险的相关投入具有潜力。
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BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）是 Google 于 2018 年底开发的一种强大工具，可让计算机处理、分析和“理解”人类语言。它已成为各种 NLP 应用的标准，例如问答、命名实体识别、自然语言推理和文本分类。以前，所有语言模型（即 Skip-gram 和连续词袋）都是单向的。它们只能从左到右或从右到左遍历单词的上下文窗口。BERT 使用双向语言建模来理解单词的上下文；即，该模型根据单词的所有周围环境来学习单词的上下文。
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