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以人为本的AI和机器人技术
抽象机器人在AI中具有特殊的位置，因为机器人与现实世界相连，并且机器人越来越多地出现在人类的日常环境中，从家里到工业。除了案例外，机器人有望完全取代它们，人类将在很大程度上受益于与此类机器人的实际互动。不仅对于像机器人一样的复杂互动场景，在团队中充当指南，同伴或成员，而且还适用于更具预定义的功能，例如人类或商品的自主运输。越来越多的机器人需要合适的接口才能与人类互动，以使人感到舒适，这考虑了对采取行动的一定透明度的需求。本文描述了以人为中心的机器人技术研发（包括口头和非语言互动，彼此了解和学习）以及如果机器人将在我们的日常环境中包括在内，影响人类生活和社会，必须处理的道德问题。
环氧树脂/石墨纳米复合材料作为介电树脂具有增强的导热率
抽象机器人在AI中具有特殊的位置，因为机器人与现实世界相连，并且机器人越来越多地出现在人类的日常环境中，从家里到工业。除了案例外，机器人有望完全取代它们，人类将在很大程度上受益于与此类机器人的实际互动。不仅对于像机器人一样的复杂互动场景，在团队中充当指南，同伴或成员，而且还适用于更具预定义的功能，例如人类或商品的自主运输。越来越多的机器人需要合适的接口才能与人类互动，以使人感到舒适，这考虑了对采取行动的一定透明度的需求。本文描述了以人为中心的机器人技术研发（包括口头和非语言互动，彼此了解和学习）以及如果机器人将在我们的日常环境中包括在内，影响人类生活和社会，必须处理的道德问题。
机器学习：简介，基本概念：...
机器学习：简介，基本概念：学习系统的定义，机器学习抽象机器学习的目标和应用是人工智能的一个子场，它使机器无需明确的编程即可学习和模仿智能人类行为或行动。位于统计，人工智能和计算机科学的融合中，是指导机器下一步采取什么行动的艺术，以数据驱动的见解为基础。此过程需要开发算法和模型，这些算法和模型可以通过体验式学习来增强其性能。机器学习围绕从数据中提取知识，促进计算机以学习，预测或制定数据告知的决策。在这种情况下，数据涵盖了各种类型的类型和格式，取决于特定的问题和任务性质。这些包含结构化数据，文本，音频，地理空间数据，图像，时间序列数据，视频，图形，财务数据，人类行为数据等。机器学习算法可以根据其学习方法分为几种类型。监督学习涉及针对分类和回归等任务的标记数据进行培训模型。无监督的学习可与无标记的数据一起用于诸如群集和降低尺寸的任务。强化学习专注于培训代理人通过与环境互动，以奖励或处罚的形式收到反馈来做出决策。深度学习利用具有多层的神经网络来处理复杂的数据，在图像和语音等任务中出色
将某些复发关系应用于密码学...
ryptography是对在恶毒第三方存在下保持沟通秘密和安全性的方法的研究。安全性只能与最弱的链接一样强。在这个密码学世界中，现在已经确立了最薄弱的链接在于加密算法的实施。当今世界的技术进步使加密算法更容易发作。自动机理论是对抽象机和自动机的研究，以及可以使用它们解决的计算问题。这是在离散数学下的理论计算机科学中的理论。因此，自动机理论是对自动操作虚拟机的研究，可以帮助对输入和输出过程的逻辑理解，而无需计算或任何功能或过程的中间阶段或阶段。因此，使用有限状态机可以，可以避免各种攻击的多级密码。在本文中，目的是使用有限状态机器，复发关系和复发矩阵开发新的加密方案。所提出的方法解决了我们现在面临的许多问题，以引入更安全的加密算法。分析了该方法的效率，分析显示了数字信号中的加密保护的改进。Prasanta Kumar Ray与Bhubaneswar国际信息技术学院一起（电话：+91 6746666644;传真：+91 6746636600;电子邮件：prasanta@iiiit-bh.ac.in）。Gopal Krishna Dila与国立技术学院一起，Rourkela- 769008 Odisha（电子邮件：410ma5087@nitrkl.ac.in）。Bijan Kumar Patel与国际信息技术研究所，布巴内斯瓦尔（电子邮件：bijan.bijanpatel.patel@gmail.com）。Bijan Kumar Patel与国际信息技术研究所，布巴内斯瓦尔（电子邮件：bijan.bijanpatel.patel@gmail.com）。