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提供机电一体化的体验学习机会
新兴的机电一体化技术领域着重于开发和实施用于工业应用的先进自动化。因此，机电一体化包括高级领域，包括机器人技术，人工智能（AI）和网络安全。尽管对机电一体化专业知识的需求正在增长，但机电一体化的可用体验劳动力发展机会仍然有限。该项目将通过在线机电一体化教育门户网站（MEP），体验式机电一体化实践（MP）计划和机电一体化行业途径轮换来研究和开发教育材料和工具，并为项目参与者提供体验机会。MEP和MP模块专注于机器人技术，力学，电子/控制，网络安全和人工智能的五个机器人支柱。该项目利用密歇根州技术大学，西岸社区学院，戈吉比克社区学院，三个非营利组织以及九个地区行业合作者之间的合作伙伴关系。主要项目目标是通过体验式学习机会来改善跨学科的机电一体化培训；制定一个灵活而全面的计划，以促进多样化和包容性的STEM劳动力：并促进以机电卫星劳动力准备和安置为中心的项目合作伙伴之间的可持续合作。作为机电一体化教育门户网站的项目研究和开发的一部分，正在开发允许进行远程机器人操作和编程的遥控机器人工作电脑（TRW）。TRW由FANUC协作机器人，三个用于对用户实时反馈的摄像机和一个用于托管已开发软件的计算机服务器。客户端的界面将由虚拟教学吊坠组成，其中包含一个覆盖的真实教学吊坠的显示屏幕和两个显示窗口，显示了由安装在物理机器人工作表中的摄像机传递的不同角度的机器人。TRW将通过安全环境中的Internet从世界任何地方的用户远程访问机器人。在本文中，作者提供了TRW的研发阶段的详细信息。
并发与并行，编程与现实生活之间 Marius BÎTCĂ 1*、Darinela ANDRONOVICI 1、Dumitraș MĂMĂLIGĂ 1
摘要。本科生或新手程序员经常在编程课程中受到高级和抽象概念的挑战。与构建顺序程序相比，并行和并发编程需要不同的、更复杂的控制流思维模型。现在，多核处理器已成为计算机和移动设备的标准，开发软件以利用这种额外的计算能力的责任现在落在了现代软件开发人员身上。关键词：性能、编程、线程、顺序程序、计算机体系结构。简介本文的目的是通过不仅提供定义和解释，还提供来自现实生活的例子，帮助读者理解什么是并行性和并发性，因为这样会更容易理解。有很多解释，但只有少数能让你对它们有一个很好的认识，其余的都让你感到困惑，然后你放弃理解这两个术语。你甚至不知道你不仅在编程时看到并发和并行性，而且在任何地方、任何时候都看到它。现实生活中的实现想象一下，一个人在图书馆工作，一堆新书到了。他的任务是按作者选择合适的书，然后将它们放到书架上。他完成这项任务的方式是遵循正确的步骤。他会从所有书中挑选出由同一作者写的书。将它们带到相应的位置后，他会将它们排列在书架上。为了使这个过程更有效率，他可以实施并行技术，使用两名工人并让他们同时工作。这样，他将减少两倍的时间。当然，如果他想使这项工作更有效率，他可以使用更多的工人。关于并行性，需要了解的一件重要事情是，有时您无法获得预期的性能提升，因为您可能会遇到瓶颈，这种情况发生在资源（书籍）繁忙且第二名工人无法选择所需书籍时，这就是为什么您可能会浪费与使用一名工人时相同的时间。现在，如果您想更好地优化，可以使用并发方法。因此，在进入这个主题之前，先定义什么是并发，因为很容易将并发与并行混淆，我们必须从一开始就尝试明确两者的区别： - 并行是指同时做很多事情。 - 并发是指同时处理很多事情。 并行 并行意味着在多个硬件（核心、机器等）上执行多个任务，这就是为什么这些任务并行运行并且尽可能快地执行。 并行计算机是一种在协作中使用同时处理元素的计算机或系统
诉讼程序 - BMSD
使用业务/企业模型作为软件生成的基础正受到广泛关注，业务模型的特定作用有三方面：（a）在企业（现实）环境中实现软件系统的充分集成；（b）实现企业软件的可追溯性；（c）可能识别可重复使用的业务建模构造并将其与相应的软件组件相关联。因此，我们认为信息系统只有在受到业务模型的适当限制时才是充分的，因为这证明了与现实环境的联系是合理的。反过来，业务模型不仅涉及业务流程及其管理，还涉及价值的创造、交付和获取方式。所有这些都将技术学科（如信息学）、经济学科（如管理学）和社会学科（如心理学）结合在一起——这些学科共同面临着向现实客户提供（复杂）技术支持服务的挑战。因此，开发适应性信息系统被认为很重要，因为信息系统应该符合不断变化的现实环境（如上所述）。 “迈向适应性信息系统”是 BMSD 2015（第五届国际商业建模与软件设计研讨会）的主题，研讨会感兴趣的科学领域包括：（a）商业模式和要求；（b）商业模式和服务；（c）商业模式和软件；（d）信息系统架构。此外，还有两个面向应用的特别会议，即：医疗保健 IT 解决方案特别会议和标准间决策分析的智能应用特别会议。这些特别会议为研讨会带来了额外的实践驱动价值。在考虑上述领域时，强调 BMSD（商业建模和软件设计）的跨学科驱动力非常重要。我们从限制软件规范的角度考虑商业模式，并且我们认为软件设计（理想情况下）源于底层商业模式。商业模式不仅反映企业层面的实体、流程和规则，还捕捉人类的感受、信念、意图和承诺。至于软件规范，它们基于算法和可测量的输入，并假设技术复杂性。因此，在软件规范中反映商业模式并非易事：（i）许多现实生活中的人为问题都会限制软件（否则它就不适合现实生活环境）；（ii）同时，在开发软件时，人们不可避免地会受到所选平台和技术的技术限制。如何在 (i) 和 (ii) 之间取得平衡在过去 15 年中得到了广泛的研究，但我们仍然缺少一个明确的、被广泛接受的方法。模型驱动工程（通过其 MDA“实现”）不是一个解决方案，因为它假设软件系统的计算独立模型作为“起点”，但现实生活中的人为因素（如上所述）并未被捕获。面向服务的计算也没有给出答案，尽管它“证明”了在 (i) 和 (ii) 之间取得平衡的挑战是合理的，它让用户在高层次上组合服务（不了解底层的技术复杂性），而服务本身则由实现的软件组件实现 - 显然不可能保证所有用户
詹姆斯·戴森爵士因……荣获国家荣誉勋章
1 新加坡总统哈莉玛·雅各布今天早些时候在总统府举行的仪式上向詹姆斯·戴森爵士颁发了公共服务之星（新加坡杰出友人）奖。 2 新加坡经济发展局主席方昌文先生表示：“詹姆斯·戴森爵士为新加坡经济做出了卓越贡献。在他的领导下，戴森在这里设立了全球总部和主要制造基地，增强了新加坡作为创新、先进制造和供应链中心的竞争力。戴森的投资为新加坡人在机器人、研发和产品设计等领域创造了令人兴奋的就业机会。詹姆斯爵士还为新加坡的科学、技术、工程和数学 (STEM) 教育做出了慷慨的贡献，使聪明的年轻人获得解决问题的重要技能，从而成为未来的设计工程师和发明家。我祝贺詹姆斯爵士获奖，并期待在未来许多年里深化与詹姆斯爵士和戴森的合作伙伴关系。”詹姆斯·戴森爵士 3 詹姆斯爵士是戴森的创始人兼董事长。在他的领导下，戴森在新加坡的员工数量从 2007 年的 10 名发展到如今的 1,400 多名，遍布全球总部、研发和先进制造部门。 4 詹姆斯爵士在戴森决定将全球总部设在新加坡方面发挥了重要作用。如今，戴森的领导团队以及供应链、制造、财务、IT 和直接零售等全球职能部门都驻扎在这里。新加坡总部位于圣詹姆斯发电站，是戴森全球业务的核心，为戴森新产品和新技术的开发提供动力。 5 新加坡也是戴森创新和先进制造活动的重要枢纽。其新加坡研发团队为戴森 Airstrait™ 直发器和戴森 360 Vis Nav™ 机器人吸尘器等尖端产品的开发做出了贡献，这些产品配备了技术，可以更智能、更有效地工作。新加坡也是戴森 Hyperdymium 马达的主要制造基地，这种马达是戴森获得专利的数字马达，为大多数戴森设备提供动力。6 在詹姆斯爵士的大力支持下，戴森继续扩大其在新加坡的业务。2022 年，戴森计划将其新加坡研发团队扩充 250 多名工程师和科学家，以开发软件、电子、机器人、人工智能等领域的新功能，
人工智能在医疗领域
医学领域的人工智能 Jissa George 1，Bijimol TK 博士 2 1 计算机科学系，Santhigiri 计算机科学学院，Vazhithala mca19_2212@santhigiricollege.com 2 计算机科学系助理教授，Santhigiri 计算机科学学院，Vazhithala bijitk@santhigiricollege.com 摘要：在人工智能中，“人工智能”是指人类生产的物体，“智能”是通过与大量信息交互来制定实现目标的策略的能力。人工智能 (AI) 可以为患者组织更好的治疗，也可以向医生提供信息。人工智能 (AI) 是数字计算机或计算机控制的机器人执行通常与智能生物相关的任务的能力。计算机技术的进步鼓励研究人员开发软件来帮助医生在没有直接咨询专家的情况下做出决策。软件开发充分利用了人类智能的潜力，例如推理、决策、学习等。人工智能已应用于教育、商业、医疗、农业和制造业等许多领域。人工智能已成为计算机科学中一个著名的领域，因为它在许多领域改善了人类的生活。人工智能最近在多个领域超越了人类的表现，人们在医疗保健方面也寄予厚望。人工智能可以更好地预防、检测、诊断和治疗疾病。各种自动化系统和工具，如脑机接口 (BCI)、生物标志物、自然语言处理 (NLP) 和各种算法，有助于最大限度地减少错误并控制疾病进展。本文研究了用于检测癌症和中风的各种技术。关键词：人工智能、医疗人工智能、健康诊断 1. 简介 在人工智能中，“人工”是指人类生产的物体，“智能”是通过与大量信息交互来制定实现目标的策略的能力。人工智能 (AI) 可以为患者组织更好的治疗，它还可以直接向医生提供信息，以便在医疗保健和医学方面做出出色的决策。 AI 已经在医疗保健领域占据了一些领域，它刚刚从治疗策略设计开始，通过支持重复性工作再到药物开发。AI 是计算机科学中一个著名的领域，因为它在许多领域改善了人类的生活。AI 在医疗保健领域有着很大的希望，它可以更好地预防、检测、诊断和治疗疾病。各种自动化系统和工具，如脑机接口 (BCI)、生物标志物、自然语言处理 (NLP) 和各种算法，有助于最大限度地减少错误并控制疾病进展。2. 医疗 AI 医疗 AI 代表“医疗人工智能”。它使用计算机技术进行临床诊断并提出治疗建议。人工智能能够检测数据集中的关系，并已广泛用于诊断、治疗和预测结果。在医疗人工智能的研究中，我们主要关注将各种计算机人工智能技术纳入医疗信息建模的可行性和可行性。最先进的人工智能方法在识别有意义的数据模式方面表现出了强大的能力，因此被广泛用作临床试验的工具，尤其是帮助诊断和后续治疗的每个阶段做出决策。
AI辅助代码生成和优化
摘要本文的目的是探索AI驱动的代码生成和优化。代码生成器的持续演变也为自动化重复任务的新可能性开辟了可能性，从而使更大的专注于高级问题解决和设计，而不是低级实现细节。随着技术的不断发展，预计代码生成器在软件开发中的作用将进一步扩展，从而为明天的计算环境的挑战提供了创新的解决方案。最终的愿景是将“创意编码”到一个新级别的程序员，专家使用专业的DSL或自动化软件开发的愿景，我们认为，实用实现的途径确实在于其封闭[1]。在这种情况下，很明显，AI方法和Flex太空技术的整合是研究人员的重要领域，因为它为该领域的持续创新和进步提供了许多机会。随着我们更深入地研究代码生成和优化技术的复杂性，越来越明显的是，进一步的探索和改进至关重要，以解开这些尖端的AI-drien驱动方法的全部潜力。此外，对AI和Flex空间融合固有的挑战的识别和主动缓解措施对于确保成功开发和部署有影响力的解决方案至关重要。在每个代码生成器的基础上是由某些编译器中间形式表示的映射[2]。通过对这些关键领域的细微理解，研究人员和从业人员可以致力于实现AI和Flex太空技术相交的变革性可能性[1]。通过解决与这些先进方法相关的复杂性和细微差别，我们可以促进编程实践和软件开发过程的演变，最终导致了所设想的创造性和高效计算生态系统的实质性化。虽然可以在第一级上理解产生有效的低级代码的高级问题，因为它是找到从可能的程序实现的高维空间到有效的代码输出的良好的低维映射，而固有地，代码生成是编程语言设计的促进者，或实现的依赖性（或实践），或实现的依赖性（或实践），并且是在构成方面的依赖性（或实现），并且在构成方面的依赖性（在实现方面都可以构成）。广泛的程序在其具体语法级别操纵其他程序以生成新程序（代码或数据）或优化或理解它们，称为“代码生成器”。在过去的五十年中，代码生成的使用以各种方式导致了在复杂程序中的专业化：使程序变得较小（通过部分评估），更快的速度（专门用于特定输入）和更安全（通过修复可能的动态输入，例如软件故障攻击）。有限的，通常的标量，运行时值的子表达已被常数替换，并且使用可用的方法对这种编译器支持的可用方法进行了有限的循环计数，循环均已展开。代码生成器操纵源代码的能力彻底改变了程序员开发软件的方式，为以前无法实现的效率，安全性和自定义提供了新的机会。这导致了软件的创建和优化方式发生了重大变化，从而导致了各个行业中更先进和复杂的应用程序的开发[2,3]。
Gary B. Solomon 合伙人
遥感设备制造商：为一家大型遥感设备公司准备和申请专利申请，用于识别和跟踪零售和其他环境中的物流运营中的物体。饮料制造商：为一家大型饮料制造商管理包含数百项专利的全球专利组合；准备和申请了数十项专利。半导体公司：为大型半导体公司准备和申请了有关电路、工艺和系统的众多专利。海洋技术：开发了涵盖船舶所有技术方面的专利组合，包括通信、系统控制、船舶跟踪、自主操作、用于监控系统操作的机器学习、结构设计等。医疗器械制造商：开发了真空辅助伤口治疗系统的系统级专利组合；准备和申请了数十项系统和敷料专利；为以下领域进行专利准备和申请：超声波系统；MRI 系统；筋膜组织治疗装置；X 射线传感器；用于监测的植入式装置；手术器械及其所用设备；轮椅；病床；残障人士使用的代步车。电信公司：准备了数百份专利申请，包括管理全球申请，形成了包含 600 多项专利的专利组合。国防承包商：为一家中型国防承包商准备并起诉专利申请，该承包商拥有各种国防相关技术，包括独立技术和 OEM 解决方案。新产品开发商：为各种初创企业和中型产品开发商制定美国和国际知识产权战略，以使用专利保护新产品并保护其他知识产权资产。广告公司：为零售广告领域的一家初创公司开发了专利组合，其中包括多种广告、营销和产品推广业务方法。财富 500 强公司：为财富 500 强公司开发了相当大的专利组合，以保护其创新信息技术，包括软件架构工具和方法，包括互联网工具、项目开发软件工具、能源交易指数、数据库管理工具和许多其他软件工具。在线媒体：为多家数字媒体公司开发了专利组合，包括传统报纸公司的在线分拆公司和新媒体初创公司。时尚和美容行业：制定了一项知识产权战略，结合使用设计和实用专利、版权和商标来保护客户在鞋子、钱包和其他时尚配饰方面的知识产权。计算机打印机公司：在针对一家非实施实体的专利侵权案中，该公司此前曾与另一家行业被告达成 4 亿美元的和解，制定并执行了一项成功的辩护策略，包括非侵权定位和无效性搜索，其中涉及软件注册系统和流程。
简历.pdf
● CNN：谷歌展示远大的 AI 研究项目。2020 年 1 月 ● VentureBeat：谷歌的机械手 AI 可以用最少的训练数据学会旋转保定球。2019 年 9 月 ● 纽约时报：谷歌重启机器人计划内幕。2019 年 3 月 ● 专栏：发明未来：计算机科学和工程的“新里程碑”。2019 年 2 月 ● NeuroHive：像人类一样使用手指的机器人2019 年 10 月 ● 纽约时报：机械手如何进化来做我们手上的事情。2018 年 7 月 ● New Atlas：弥合科学与虚构之间的差距。2016 年 12 月 ● ACM 通讯：Hand Jive：机械手学会旋转。2016 年 8 月 ● 路透社：机械手获得人类的触感。2016 年 5 月 ● Wired：这个灵巧的机器人可以自学旋转一管咖啡豆。 2016 年 5 月 ● Business Insider：研究人员创造了一种与人类极为相似且能自主学习的机械手。2016 年 5 月 ● MIT Tech Review：ADROIT 登上 TR35。2016 ● UW360：能像人手一样移动的机械手，2016 年 8 月 ● ScienceDaily：这种 5 指机械手可自行学习抓握物体。2016 年 5 月 ● Engadget：机械手可自行学习旋转物体。2016 年 5 月 ● GeekWire：华盛顿大学团队创造了一种机械手，它可以比你的更灵巧。2016 年 5 月 ● Gizmodo：这个机器人可自行学习旋转棍子。2016 年 5 月 ● UWToday：这种 5 指机械手可自行学习抓握物体。2016 年 5 月 ● UW CSE 新闻：UW CSE 机械手可自行学习操纵物体。 2016 年 5 月 ● CNN：能够从错误中学习的超人机械手。2016 年 5 月 ● Tech Insider：研究人员创造了一种与人类极为相似且可以自行学习的机械手。2016 年 5 月 ● 印度快报：五指机械手学会自行抓握。2016 年 5 月 ● 英国每日镜报：令人难以置信的五指机械手能够从自身的经验中学习。2016 年 5 月 ● 经济时报：五指机械手学会自行抓握。2016 年 5 月 ● ZDNet：五指机械手有自己的想法。2016 年 5 月 ● Kurzweil：这种五指机械手的功能接近人类。2016 年 5 月 ● 最重要的一点：熟练：熟能生巧的机械手。UW-CSE，2016 年夏季 ● 未来主义：这种五指机械手比你自己的还要灵活。 2016 年 5 月 ● Hackaday：机器人啦啦队只需一只手就能学会基本技巧。2016 年 5 月 ● 设计：可以自行学习任务的五指机械手。2016 年 5 月 ● 有趣的工程：可以自学移动的机械手。2016 年 5 月 ● FoxNews：炫酷的机械手可以边走边学。2016 年 5 月 ● IEEE Spectrum：模拟和现实中的下一代假肢。2015 年 2 月 ● UW CSE 新闻：人民选择奖。2013 年 10 月 ● 纽约时报：触感细腻的机器人。2012 年 9 月 ● 每日新闻：华盛顿大学程序员为灾难响应机器人开发软件。2012 年 11 月
关于人工智能对日常生活影响的研究
研究生，商业学士 CMR 大学，班加罗尔，卡纳塔克邦，印度。摘要：数字技术的迅猛发展归功于人工智能的认知能力。在过去十年中，智能机器领域得到了长足发展。本文重点关注商业、文化、工业和日常生活，其中人工智能发挥着不可或缺的作用。我们每天都在与人工智能打交道，往往没有意识到，以各种方式，从深度学习到自然语言处理。现在人类执行的许多最重复的操作已经可以通过人工智能更快、更准确地完成。然而，人工智能不仅仅存在于机器人中。借助人工智能，人类将能够进入更好、更熟练的岗位；他们所需要的只是一点培训和知识。本文对人工智能产生的全球收入进行了统计分析。1.简介 当今技术发展速度惊人。我们每天都会遇到创新。人工智能是计算机科学的尖端技术之一。人工智能是计算机科学中一个令人着迷、全面且前景广阔的领域。人工智能由“人工”和“智能”两个词组成，其中“人工智能”被理解为“人造”和“智力”。人工智能是一种像计算机控制的机器人或软件一样的系统，它像人脑一样具有创造性思维。引入人工智能是为了改进现有产品的功能，而不是从头开始构建新产品。您可以借助人工智能开发软件或硬件，快速准确地解决各种现实问题，包括与交通、营销和健康相关的问题。人工智能为新产品、新技术和新机遇铺平了道路。根据其能力，弱人工智能、强人工智能和超级人工智能是人工智能的三大类别。 弱人工智能：专注于特定任务，并受这些限制。 强人工智能 - 能够理解和掌握人类可以进行的所有认知活动。 超级人工智能 - 表现优于人类。企业和组织可以从人工智能中受益，以更好地了解消费者行为、市场趋势和其他关键要素。有了这些知识，就可以做出更好的判断并实现更好的业务成果。2.由于人工智能极大地改变了我们的生活方式，我们可以自动化任务以节省时间并消除人为错误。下一代人工智能的使用正在几乎每个行业中迅速推进，包括银行业、医疗保健业、教育业和金融业。人工智能使得更精确地跟踪客户成为可能，从而创造了新的潜在客户并改善了客户服务。它在每个阶段都为客户提供帮助，从产品浏览到付款处理。企业提供的服务的效率和成本效益都因技术而得到增强。人工智能的最新进展有可能为企业提供新的选择。客户与商业组织之间的关系也受到计算机系统的影响和增强。更高技术使用的趋势导致了智能系统的创建，这些系统可以在更少的人为参与的情况下管理和监控业务模型。能够满足多个行业消费者需求的人工智能系统对于现代经济必不可少。在几乎没有人类参与的情况下，人工智能对于监控商业环境、了解客户需求和制定适当战略至关重要。必须强调人工智能改善了人们的生活这一事实。值得注意的是，整合人工智能技术对改善人们的日常活动具有重大影响。人工智能 (AI) 是使用技术开发的智能，类似于人类和其他动物自然表现出的智能，包括情感和认知。现代计算机系统中的人工智能提供了极其灵活、更便宜的网络基础设施，为世界各国数百个组织提供服务。在 Netflix、亚马逊、Flipkart 和谷歌等知名产品和服务的幕后，人工智能算法始终在发挥作用。但在过去几年中，人工智能在营销领域开辟了一条更深层次的道路，帮助企业提升客户体验的各个方面。此外，以前只有企业才能获得的解决方案现在可以由中小型企业购买和使用。人工智能将推动人类的所有努力，并在解决问题方面比人类更有效率。该公司将技术融入几乎所有服务中，但 Gmail 尤为引人注目。目标 人工智能有助于自动执行任务并消除人为错误。Google 利用人工智能和机器学习大大提高了 Gmail 的用户友好度。eBay 等市场巨头正在通过实施人工智能技术将消费者体验提升到新的水平。 人工智能增强了客户服务并开辟了新的商机。 人工智能有助于以最少的人工参与和具有挑战性的任务解决问题。
1。StankoP. Stankov在超级自动化方向上的自动化开发1。Niš大学，电子工程学院，Niš，S
1。Stanko P. Stankov自动化沿高压的方向开发1.Niš大学，塞尔维亚Niš电子工程学院，摘要：超系统化是公司用来快速识别，验证和自动化尽可能多的业务和尽可能多地处理的方法。 它包括对多种技术，工具或平台的协调使用，例如人工智能，机器学习，机器人过程自动化，自然语言处理，集成平台作为服务以及许多其他用于自动化各种任务的解决方案和工具。 到2025年。 由于强大的数字化转型和工业流程自动化的需求，预计超自然软件市场将达到近8600亿美元。 超系统不仅仅是过程自动化，而且是不可逆转和不可避免的。 所有可以自动化的一切都将自动化。 这是一种革命性的经济发展方式，通过使用多种技术来简化工作操作和流程，同时实现最高效率。 超级自动化是商业世界中技术的当前和未来。 它代表技术是同步工作的产品和平台的交响曲，以实现共同的目标。 后一种趋势是在移动应用领域以及最近以及工业机器人技术中广泛流行。 今天是一个需要自治和边缘计算的时期，加速了世界各地公司中云基础架构的采用。 基于云的平台应在人类活动的所有领域的进一步发展中起关键作用。Niš大学，塞尔维亚Niš电子工程学院，摘要：超系统化是公司用来快速识别，验证和自动化尽可能多的业务和尽可能多地处理的方法。它包括对多种技术，工具或平台的协调使用，例如人工智能，机器学习，机器人过程自动化，自然语言处理，集成平台作为服务以及许多其他用于自动化各种任务的解决方案和工具。到2025年。由于强大的数字化转型和工业流程自动化的需求，预计超自然软件市场将达到近8600亿美元。超系统不仅仅是过程自动化，而且是不可逆转和不可避免的。所有可以自动化的一切都将自动化。这是一种革命性的经济发展方式，通过使用多种技术来简化工作操作和流程，同时实现最高效率。超级自动化是商业世界中技术的当前和未来。它代表技术是同步工作的产品和平台的交响曲，以实现共同的目标。后一种趋势是在移动应用领域以及最近以及工业机器人技术中广泛流行。今天是一个需要自治和边缘计算的时期，加速了世界各地公司中云基础架构的采用。基于云的平台应在人类活动的所有领域的进一步发展中起关键作用。一般而言，超系统化可以在几个方面帮助工业企业：改进决策过程，优化劳动力参与和潜力，提高速度和工作动态以及将常规自动化与“低/无代码”平台相结合的可能性（用于使用简化的Interface and Comesite In Crane Inally Creseal Code来开发和编程的“低/无代码”平台（用于开发和编程）。他们在过去三年中占新数字计划的95％。可以观察到已经采用云基础架构的公司完全改变了其业务，运营和管理模式。关键字：工业自动化，超系统，自主生产，机器人技术1。引言在1990年代，几个发现导致了重大进展。机器人过程自动化（RPA）系统从图像和PDF文件中提取数据。实验最终导致了2000年代初期的第一个RPA软件概念。RPA驱动了自动化的加速，包括人工智能的发展。不久之后，技术公司和研究人员意识到他们可以将软件和工具（例如AI和业务流程管理（BPM））结合起来。第一个智能自动化（IA）出现在2018年，严重依赖RPA工具。如果不适合RPA和IA，则不存在过度自动化。rpa作为IA的先驱，促成了过度自动化的出现（根据研究组织Gartner的说法）。RPA仅在2015年大规模使用，但该概念的起源可以追溯到1960年代。机器学习是人工智能的一个分支，在1960年代成为一个感兴趣的主题，但在大约三十年中发展缓慢[1]。RPA和IA在几年内成倍增长。RPA行业在2020年达到15.8亿美元，预计到2027年将增长30％以上。RPA向IA的演变奠定了过度自动化的基础（如Gartner 2019所预测）。这个复杂的系统不断发展，企业，技术公司和开发人员找到了改善现有工具的新方法[2]。超型自动化是工业自动化领域的下一个大而重要的技术跳跃。它暗示了创新技术解决方案和平台的有目的和同时组合和“堆叠”，以优化给定的活动或任务。该概念的关键要素是机器人过程自动化（RPA），它基于人类在执行各种协议和可重复任务的行为中；人工智能 - AI，机器学习（ML），自然语言处理（NLP）以及智能数据处理的平台（IDP）。对操作解决方案（机器人，固件，软件，监管控制和数据获取（SCADA）系统，人机接口（HMI）（HMI）和集成计算技术的和谐而聪明的发现，具有信息（工具和硬件）是在生产生态系统中实现的。SO所为开发软件应用程序的“低/NO -NO -CODE”平台的日益普及在于这些活动可用于