软机器人利用合规的材料以灵活的方式与复杂和不确定的环境相互作用,从而可以操纵脆弱的物体并与生物的安全相互作用。它们的适应性推动了医学和制造等领域的创新。设计软机器人即使对于经验丰富的设计师,由于其非线性材料,多物理耦合,多个身体与环境之间的复杂相互作用及其许多自由度,即使对于经验丰富的设计师来说也很具有挑战性。这解释了为什么软机器人技术中的第一批设计受到自然的启发,模仿了诸如蠕虫或章鱼之类的软动物。软体能够符合硬对象并重新配置DI FF任务,然后将控制的重要部分委派给身体。与刚性机器人不同,体现的智能仍然是软机器人技术中的新兴话题。但是,很明显,可以很好地适应其环境的代理商可以快速学习智能行为。本文摆脱了传统的训练控制和敏捷性的关注,旨在通过将人工智能与软机器人设计联系起来来应对控制挑战。软机器人技术领域在建模,控制和设计方面提出了许多挑战。Inria Lille的除霜团队已经开发了几种有限元方法(FEM)的工具来应对这些挑战,从而可以准确地模拟软机器人。这些工具已用于低级控制,并在制造前评估了软机器人设计。此探索需要解决一些挑战。在这项工作中,应用了各种基于FEM的仿真和数值优化工具来探索软机器人的计算设计。设计空间必须非常大,才能探索相关的设计,但也受到了足够的限制,以使优化问题可以解决。开发相关的数学适应性功能对于准确评估软机器人设计的性能和效果至关重要。鉴于计算设计算法的重要数据要求和准确模拟的计算费用,我们旨在通过选择平衡计算时间和准确性的模型或使用学习技术来加速FEM模拟来加快模拟的速度。本论文探讨了软机器人的计算设计,重点是对数值结果的模拟到真实性。解决了两个参数软操作器的设计优化,一个具有嵌入式传感器,另一个具有自动接触功能。随着控制任务,环境和设计空间变得更加复杂,计算负担增加。这激发了从FEM模拟中学到的替代模型的发展,以表征软机器人的设计和控制。通过各种情况证明了该模型的适用性,特别是对气动操纵器的嵌入式控制和软操作器的计算设计。此外,这项工作的一个关键目标是开发工具以选择软机器人设计和控制。
为了最大程度地减少全球变暖和温室效应的影响,可以广泛研究基于可再生能源的微电网。在本文中,已经介绍了DC微电网中的PV,基于风能的可再生能源系统和电池,基于超级电容器的储能系统。使用神经网络和最佳扭矩控制获得了PV和风的最大功率点。非线性超级滑动模式控制器已为功率来源提供。使用Lyapunov稳定性分析验证了框架的全局渐近稳定性。对于负载产生平衡,已经设计了基于模糊逻辑的能量管理系统,并使用MATLAB/SIMULINKR⃝(2019a)模拟了控制器,并比较了不同的控制器。对于实验验证,已进行了控制器硬件 - 循环实验,以验证设计系统的性能。©2021 ISA。由Elsevier Ltd.发布的所有权利保留。
摘要 本文介绍的发动机监控和控制系统 (E-MACS) 显示器是一种概念验证产品,其设计理念侧重于提供比传统设计的显示器更直接面向用户任务的信息。E-MACS 显示器是一种全新的发动机仪表显示器概念,其目的是为飞行员提供一种增强的方法来控制和监控发动机性能。它以图形方式提供有关性能能力、当前性能以及相对于标称条件的发动机组件或子系统运行条件的信息。该概念是根据传统的、最先进的电子发动机显示格式进行评估的。16 名飞行员参加了此次评估。评估结果显示,与传统显示器相比,飞行员非常喜欢 E-MACS 显示器。评估的故障检测部分(通常称为“操作员错误”)的结果显示,E-MACS 显示器的检测率为 100%,而传统显示器的检测率为 57%。从这些结果可以得出结论,通过在驾驶舱中提供此类信息,可以减少飞行员的工作量并增强检测退化或非正常情况的能力,从而提高操作安全性。
在脊椎动物中,甲状腺纤维蛋白是一种高度保守的糖蛋白激素,除了甲状腺刺激激素(TSH)外,它是TSH受体的有效配体。甲状腺激素被认为是其亚基GPA2和GPB5的最祖先糖蛋白激素和直系同源物,在脊椎动物和无脊椎动物中广泛保守。与TSH不同,甲状腺纤维蛋白神经内分泌系统的功能在很大程度上尚未探索。在这里,我们在秀丽隐杆线虫中确定了功能性甲状腺抑制蛋白样信号传导系统。我们表明,GPA2和GPB5的直系同源物以及甲状腺激素释放激素(TRH)相关的神经肽构成了促进秀丽隐杆线虫生长的神经内分泌途径。GPA2/GPB5信号是正常体型所必需的,并通过激活糖蛋白激素受体直立型FSHR-1来起作用。秀丽隐杆线虫GPA2和GPB5在体外增加了FSHR-1的cAMP信号传导。两个亚基均在肠神经元中表达,并通过向其神经胶质细胞和肠受体发出信号来促进生长。受损的GPA2/GPB5信号传导导致肠腔腹胀。此外,缺乏甲基抑制蛋白的信号传导的突变体显示出增加的排便周期。我们的研究表明,甲状腺激素GPA2/GPB5途径是一种古老的肠神经内分泌系统,可调节Ecdysozoans的肠道功能,并且可能在祖先中参与了对生物生长的控制。
需要在多年生果实和坚果作物中控制害虫的新型策略,因为由于对少数活性成分和调节性问题的过度依赖,目标害虫通常表现出对化学控制的敏感性降低。作为化学控制的替代方法,可以将昆虫病作用真菌用作生物控制剂来管理害虫群体。但是,缺乏基本知识会阻碍现有产品的开发。现成的产品的开发需要收集,筛查和表征更多潜在的昆虫病变真菌和菌株。创建一个标准化的研究框架来研究昆虫病变真菌,将有助于确定真菌可能具有的生物控制活性的潜在机制,包括抗生素代谢物的产生;最适合在不同气候和农业生态系统中生存的菌株和物种;并优化了昆虫病作用真菌和新型制剂的组合。因此,这项迷你综述讨论了收集和表征新的昆虫病毒菌株,测试生物防治活性的不同潜在机制,检查不同物种和菌株耐受不同气候的能力的策略,最后如何利用这些信息将这些信息开发为种植者的产品。
本文介绍了一种独立直流微电网中与存储设备共享的能源管理方法。管理的目的是满足能源需求,同时保证生产/消耗平衡,并具有良好的直流母线电压调节和稳定性。该能源管理方法的另一个优点在于通过计算公共直流母线上的有效功率来考虑静态转换器中的损耗。所提出的控制策略利用非线性控制,结合模糊逻辑控制来从光伏和风能源中提取最大功率,同时使用滑模控制来控制存储功率转换器。公共直流母线功率流的控制使母线电压具有良好的稳定性,在期望值附近的偏差很小,从而限制了电池应力,因为低频电流分量被发送到电池,而高频功率分量被导向超级电容器。仿真结果证明了所提出的能源管理和控制策略的有效性。
在Marwan Hamze博士的监督下,该项目是在东京科学大学的吉田教授实验室的国际四个月实习的一部分。主要目的是为加强机器人手臂控制学习的应用的应用做出贡献。我的工作包括在模拟和真实环境中为机器人组开发和实施控制算法。强化学习使避免复杂的运动学模型成为可能,从而为机器人提供通过与环境直接互动来优化其行为的能力。我将精力集中在优化XARM6机器人手臂控制上,并从科学文献中适应方法。我在模拟中首先测试了这些算法,然后将它们应用于真实环境以评估其稳健性。我的目标是获得加强对人形机器人控制的技能,以控制川崎的Kaleido机器人,尺寸为1.80 m,重80 kg。这个项目使我能够增强机器人技术和人工智能方面的技术技能,同时促进该扩展领域应用的研究。
根据B&R分支机构的报告,财务和合同委员会已批准了从Jagraon Pull到Sherpur Chowk的TH开发工作,其决议号为5146,日期为08.11.2021,总计为Rs。216.0万,工作被分配给M/S Binny承包商。另外,vide解决方案。5891日期为14.12.2021,绿色地区的工作,成本为262.22亿卢比,分配给M/S R.K建筑。 在此要提到的是,所有这些作品均已执行,以维持通行权,并计划如果需要,则计划将通往道路的道路转换。 与Lodhi Club Road和Old GT Road的现场计划的副本已吞并。 有关长度,宽度,边界的细节,它提出的是,这两项工作都没有进行具体化和混凝土面积,这两项工作都被公路的侧面,毗邻的Lodhi Club和Sacred Municipal Corporation所责备,在心脏学校和G.T Road的双方都没有责备。 Lodhi Club Road的两侧,以及Municipal Corporation Ludhiana,与Brs Nagar的圣心学校。 特殊的决议和批准预算,但要提及的金额;此处在1995年,F&CC Vide No.6501/1p分配了从GT Road的Jagraon Bridge天桥到M/S Ashok Kumar5891日期为14.12.2021,绿色地区的工作,成本为262.22亿卢比,分配给M/S R.K建筑。在此要提到的是,所有这些作品均已执行,以维持通行权,并计划如果需要,则计划将通往道路的道路转换。与Lodhi Club Road和Old GT Road的现场计划的副本已吞并。有关长度,宽度,边界的细节,它提出的是,这两项工作都没有进行具体化和混凝土面积,这两项工作都被公路的侧面,毗邻的Lodhi Club和Sacred Municipal Corporation所责备,在心脏学校和G.T Road的双方都没有责备。 Lodhi Club Road的两侧,以及Municipal Corporation Ludhiana,与Brs Nagar的圣心学校。特殊的决议和批准预算,但要提及的金额;此处在1995年,F&CC Vide No.6501/1p分配了从GT Road的Jagraon Bridge天桥到M/S Ashok Kumar
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
Laneless和无方向运动是高速公路网络中连接和自动化车辆(CAVS)的轨迹行为的新型特征。应用此概念可以利用高速公路的最大潜在能力,尤其是在分布不均的方向需求下。尽管如此,消除了在车道和方向的分离域上的传统概念,因此可以增加混乱的驾驶行为和碰撞风险(从而损害安全性)。因此,本文的重点是在这种未来派环境中为骑士的轨迹规划,其双重目标是(i)提供和确保安全性,而(ii)提高了绩效性能。为此,我们提出了一种骑士的算法,以区分潜在的冲突车辆与自己的方向和/或反对的传播流(整个本文档中所谓的威胁)在早期(及时)阶段。之后,威胁工具被聚集为威胁群体。作为下一步,开发了一个分散的非线性模型预测控制(NLMPC)框架,以调节每个单个威胁集群中车辆的运动;从这个意义上讲,这是分别应用于每个群集中的分布式控制器。该控制方法的设计方式可以实现上述双重目标,结合了官能安全性和效率。最后,通过微观仿真研究对所提出的方法的性能进行了研究和评估。结果是有希望的,并确认了公路网络所提出的方法的效果。