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零工经济的经济学：数据和政策的局限性
零工经济或在线平台经济 (OPE) 给经济数据和政策带来了挑战。虽然围绕这一领域的政策辩论大多集中在“零工”工作安排上，但 OPE 还包括出售或短期租赁住房和汽车等个人财产。1 这些新市场发展迅速，使用传统经济数据很难跟踪和衡量 OPE。通常，最好的数据来自私人专有来源，这些来源更适合观察交易，例如金融机构或开发了网络工具从网站上抓取和清理数据的企业。2 虽然可以从这些数据中得出许多见解来支持政策制定，但这些非传统来源缺乏透明度，提供的视角也比理想情况更有限。
美国官方经销商 - Specialised Imaging
TrackEye 软件使用数字图像序列作为分析的输入。跟踪期间可直接读取大量数字格式：AVI、TIFF、BMP、JPEG、MPEG2 和许多其他格式，包括相机特定格式。TrackEye 不断开发对市场上新图像格式的支持。www.imagesystems.se 一些客户使用模拟电影胶片进行图像存储。可选的 TrackEye 胶片扫描仪可以在不损失分辨率的情况下数字化电影胶片并将其呈现给运动分析软件。有关详细信息，请参阅 TrackEye 胶片扫描仪产品信息。标准视频（SVHS、Umatic、BetaCam 等）也可以通过将 VCR 连接到计算机中的可选帧抓取器来带入 TrackEye。可选配用于控制录音机的软件。
GAO-25-106952；脑机接口
脑机接口 (BCI) 使人们能够引导大脑信号来控制计算机、机器人或其他设备。BCI 可以以紧身帽或头带的形式佩戴，也可以植入大脑内部或附近。1 BCI 可以为因神经系统疾病、中风或受伤而残疾的人提供生活质量改善。例如，在临床试验中，BCI 已使瘫痪患者能够使用机械肢体抓取物体。它们还使无法说话的人能够通过计算机进行交流。研究人员也在研究（公司也正在大力投资）使用 BCI 来控制非医疗用途的设备，例如工作场所任务、国防应用、娱乐和其他消费者用途。例如，视频游戏玩家已经使用 BCI 来免提玩游戏。
磁性粘液机器人：药物靶向和异物清除方面的创新
摘要：磁性小型软体机器人非常适合有针对性的药物管理、微操作和微创手术，因为它们可以非侵入性地进入狭窄的位置。目前可用的磁力操作小型软机器人基于弹性体（硅胶）和流体磁流体或液态金属，但它们有缺点。以弹性体为基础的机器人难以变形，这使得它们在极其狭窄的空间内难以操纵。虽然它们可能更容易变形，但基于流体的机器人形态不稳定，环境适应能力有限。本研究展示的非牛顿流体磁驱动粘液机器人结合了流体机器人显著的变形能力和弹性体机器人的灵活性。这些粘液机器人可以在复杂环境中的不同表面上移动，并通过直径小至 1.5 毫米的微小通道导航。它们执行的任务包括运输、摄取和抓取固体物品。磁性粘液机器人结合了非牛顿流体和弹性体的特性，为靶向药物输送和微创手术提供了有希望的解决方案。这些机器人可以在狭小而复杂的环境中移动，执行运输、摄取和抓取固体物体等任务，并适应各种表面。本综述讨论了磁性粘液机器人的设计、制备和应用，强调了它们在稳定性和生物相容性方面面临挑战的情况下，在彻底改变生物医学操作方面的潜力。关键词：粘液磁机器人，非牛顿流体，靶向药物输送系统，弹性体，磁流体，个性化医疗 1.简介 体积小且对外界信号有反应的机器人更加用户友好且侵入性更小，[1] 使其成为生物医学应用 [2] 的激动人心的候选者，例如具有微创手术和细胞移植的靶向药物输送系统。对于小型机器人控制，外部磁场是一种潜在的解决方案，因为它安全、准确且反应时间快。软弹性体与硬磁颗粒相结合用于制造大多数磁驱动软体机器人。
16-848 2024年4月10日的参考列表
16-848 2024年4月10日的参考列表开始，我们开始谈论接触模型 - 尤其是硬手指和软手指与库仑摩擦的接触。这些在GRASP分析文献中非常受欢迎，但它们是点接触模型 - 他们假设机器人在一个点与对象进行接触。我们不仅知道，对于人的手接触经常发生在很大的区域上，而且单点接触也会在预测的接触力中造成不连续性，因为在边缘跨越边缘的接触幻灯片，而实际上，这种力可能会差异很顺利。可以通过有限元技术很好地模拟区域接触。但是，这些技术仍然很慢，并且不广泛用于GRASP优化和计划。存在多个基于区域的联系模型。我们快速研究了此博客中描述的其中一种 - 水力弹性联系人：https：//medium.com/toyotaresearch/rethinking-contact-simulation-for-robot-manipulation--434a56b5ec88，我们随后进行了一些数学来抓取抓手和jacobian，包括jacobian。我使用了本文的后半部分进行参考。本文还包含一个质量指标 - 考虑到机器人手的运动学结构（在这种情况下为人类手），以及需要完成的一组特定任务。li，Ying，Jiaxin L. Fu和Nancy S. Pollard。“使用形状匹配和基于任务的修剪的数据驱动的掌握合成。”IEEE可视化交易和计算机图形13，no。“抓握”。法拉利，卡洛和约翰·坎尼。2290-2295。4（2007）：732-747。 https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/4293017您可以在此条目中找到有关关键术语，形成闭合，抓取矩阵和其他基本属性等关键术语的非常清晰的讨论，来自Springer of Robotics：Prattichizzo，Domenico，Domenico，和Jeffrey C. Trinke。 机器人技术手册（2016）：955-988。 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-32552-1_38我们随后谈论了更多关于使掌握好的的事情 - 很多事情都可以介入！ 最引人注目，最常用的质量指标之一是法拉利和精美的掌握质量指标（扳手太空球）。 “计划最佳掌握”。 机器人技术和自动化，1992年。 诉讼。，1992年IEEE国际会议，第 IEEE，1992。https：//people.eecs.berkeley.edu/~jfc/papers/92/fcicra92.pdf4（2007）：732-747。 https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/4293017您可以在此条目中找到有关关键术语，形成闭合，抓取矩阵和其他基本属性等关键术语的非常清晰的讨论，来自Springer of Robotics：Prattichizzo，Domenico，Domenico，和Jeffrey C. Trinke。机器人技术手册（2016）：955-988。 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-32552-1_38我们随后谈论了更多关于使掌握好的的事情 - 很多事情都可以介入！最引人注目，最常用的质量指标之一是法拉利和精美的掌握质量指标（扳手太空球）。“计划最佳掌握”。机器人技术和自动化，1992年。诉讼。，1992年IEEE国际会议，第IEEE，1992。https：//people.eecs.berkeley.edu/~jfc/papers/92/fcicra92.pdf
生成人工智能 ...
生成式人工智能是一种电子或基于网络的工具，它使用大型语言模型 (LLM) 根据用户的输入（称为提示）生成内容。这些工具可以生成从互联网上广泛抓取的大量文本数据以及来自特定、集中数据集的信息。这些工具本身并不是真正的“人工智能”；相反，它们是非常复杂的算法模型，可以预测满足提示的可能语言、文本或视频应该是什么。众所周知的例子包括 OpenAI 的 ChatGPT、Google BARD、Microsoft 365 Copilot 和 Dall-E。纽约市承认，可以采取受控且负责任的方法来处理生成式人工智能，这种方法既能提高效率，又能最大限度地降低人工智能偏见、隐私和网络安全方面的风险。
...内部数据管理的最佳实践
同样，如果不将任务相关信息混杂在一起，那么将这些信息放在一起并不能保证任务效率的提高。例如，社交媒体、信息网络和地理情报视觉数据抓取可能会产生目标或目标人群的持续快照。然而，对此类数据的分析很少能提供对对手有效性的可靠衡量标准，因为这些数据仅限于相关性或时间序列。当这种现实出现时，通常会购买更多的数据或工具——认为它们是众所周知的缺失部分，并认为如果有资金可以更广泛、更深入地挖掘，就会不遗余力。相反，这种善意的努力往往会加剧丰富但孤立的能力和成本问题，同时增加人类分析师筛选整体解决方案产生的更多信息的能力。
基于脑机接口的人形控制
摘要：脑机接口 (BCI) 是一种通信机制，利用脑信号控制外部设备。此类信号的产生有时与神经系统无关，例如被动 BCI。这对患有严重运动障碍的人非常有益。传统的 BCI 系统仅依赖于使用脑电图 (EEG) 记录的脑信号，并使用基于规则的翻译算法来生成控制命令。然而，最近使用多传感器数据融合和基于机器学习的翻译算法提高了此类系统的准确性。本文讨论了各种 BCI 应用，例如远程呈现、物体抓取、导航等，这些应用使用多传感器融合和机器学习来控制人形机器人执行所需的任务。本文还回顾了所讨论应用中使用的方法和系统设计。
