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层次化任务分析 - MyCourses
层次化任务分析 (HTA) 由赫尔大学于 20 世纪 60 年代末开发，旨在满足人们对理解复杂非重复性操作员任务所需技能的理性基础的需求，尤其是钢铁生产、化学和石油精炼以及发电中的过程控制任务。当时可用的主要分析工具要么来自经典工作研究（Gilbreth，1911；Taylor，1911），要么来自基于心理测量结构的技能分类法。工作研究提供了一组简单的单元，如“选择”、“掌握”和“组装”，描述重复的手动操作，但对于监控、控制和决策等“脑力”工作却不足。Gilbreth 的一些单元，例如“选择”，暗示了认知过程，但并没有认真尝试阐述或分析潜在的心理活动。
基于近端策略优化算法及视觉感知的机械臂导纳控制研究
在现代操纵器交互任务中，由于环境的复杂性和不确定性，准确的对象表面建模通常很难实现。因此，改善操纵器与环境之间相互作用的适应性和稳定性已成为相互作用任务的重点之一。针对操纵器的互动任务，本文旨在在视觉指导下实现良好的力量控制。因此，基于Mujoco（带有触点的多关节动力学）物理引擎，我们为操纵器构建了交互式仿真环境，并创新地集成了基于位置的视觉伺服控制和录取控制。通过深度强化学习（DRL）中的近端策略优化（PPO）算法，有效地集成了视觉信息和力量信息，并提出了结合视觉感知的接收性控制策略。通过比较实验，将允许控制与视觉感知相结合，并将力控制的整体性能提高了68.75％。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。 实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。在精确组装，医疗援助和服务操纵器的领域中，它可以提高操纵器在复杂和不确定的环境中的适应能力和稳定性，从而促进智能操纵器的自主操作的发展。
使用目光注视训练自适应肌电接口
肌电接口在消费者和健康应用中前景广阔，但目前它们受到不同用户之间性能差异和任务间通用性差的限制。为了解决这些限制，我们考虑在操作过程中不断适应的接口。尽管当前的自适应接口可以减少受试者之间的差异，但它们在任务之间的通用性仍然很差，因为它们在训练期间使用了特定于任务的数据。为了解决这一限制，我们提出了一种新范式，使用自然眼球注视作为训练数据来调整肌电接口。我们招募了 11 名受试者，使用从前臂肌肉测量的高密度表面 EMG 信号在 2D 计算机光标控制任务上测试我们提出的方法。我们发现我们的凝视训练范式和当前的任务相关方法之间的任务性能相当。这一结果证明了
讲座5. 人工智能在企业管理中的应用
理论回顾 由于开源框架的存在，人工智能的发展变得更加容易。在做出非标准决策时，非结构化环境中智能系统的使用有所增加。一些研究人员认为，人工智能系统可以带来更快、更成功的战略决策，而另一些人则认为，独特而与众不同的组织能力比仅仅掌握市场算法和大数据更为重要。这就对算法在可供市场所有参与者使用时创造独特比较优势的长期利益和独特性提出了质疑。控制任务在多大程度上能够并且将会被人工智能取代一直是各种文章的主题。一些作者指出，在可预见的未来，其在战略中的使用被高估了，而其他学者则预计其在战略层面将产生更有益的影响。
分层任务分析 - MyCourses
层次任务分析 (HTA) 是赫尔大学于 20 世纪 60 年代末开发的，旨在满足对理解复杂非重复性操作员任务所需技能的理性基础的需求，尤其是钢铁生产、化学和石油精炼以及发电中的工艺控制任务。当时可用的主要分析工具要么来自经典工作研究（Gilbreth，1911；Taylor，1911），要么来自基于心理测量结构的技能分类法。工作研究提供了一组简单的单元，例如“选择”、“掌握”和“组装”，用于描述重复的手动操作，但对于监控、控制和决策等“脑力”工作而言，这些单元已被证明不够用。Gilbreth 的一些单元，例如“选择”，暗示了一个认知过程，但没有认真尝试阐述或分析潜在的心理活动。
基于单层区域比率defuzzifier
开发的高速模糊推理机器学习设备的主要目的是促进系统学习功能并改善计算性能。这是通过将训练单元的反馈添加到Defuzzification单元来实现的，该单元允许训练模糊逻辑设备[7]，[8]。还排除了Defuzzification单元中的某些操作，这将归化过程的计算性能时间降低至180 ns。基于区域比率方法的单层解体机的高速模糊逻辑推理机器学习设备的结果是，在模糊逻辑系统的输出下，输入数据将输入数据的生成和转换为单个指定的CRISP值。这种类型的设备可用于图像分类或热电偶控制任务[9]，[10]。此外，开发了基于面积比方法的神经模糊学习的本体论模型：
即插即用监控，利用肌肉和脑信号进行实时手势和错误检测
摘要 在各种潜在的安全关键场景中，对机器人进行有效的人工监督是确保机器人正确运行的关键。本文通过结合两种人体生物信号流（分别通过 EMG 和 EEG 获得的肌肉和大脑活动），朝着快速可靠的人工干预监督控制任务迈出了一步。它介绍了使用肌肉信号对左手和右手手势进行连续分类、使用脑信号（在观察到错误时无意识产生）对错误相关电位进行时间锁定分类，以及结合这些管道在多项选择任务中检测和纠正机器人错误的框架。以“即插即用”的方式评估由此产生的混合系统，其中 7 名未经训练的受试者监督执行目标选择任务的自主机器人。离线分析进一步探索了 EMG 分类性能，并研究了选择可能促进可推广的即插即用分类器的训练数据子集的方法。
通过神经网络介导的特征提取增强四肢瘫痪参与者对脑机接口的控制
为了推断意图，脑机接口必须提取能够准确估计神经活动的特征。然而，信号质量随时间推移而下降，阻碍了使用特征工程技术恢复功能信息。通过使用植入三位人类参与者大脑皮层的电极阵列记录的神经数据，我们在此展示了卷积神经网络可用于将电信号映射到神经特征，方法是联合优化特征提取和解码，但所有电极必须使用相同的神经网络参数。在这三位参与者中，神经网络在所有指标的光标控制任务中都带来了离线和在线性能改进，优于宽带神经数据的阈值交叉率和小波分解（以及其他特征提取技术）。我们还表明，经过训练的神经网络无需修改即可用于新的数据集、大脑区域和参与者。
ec145-asnsw-training-manual.pdf - WordPress.com
除飞行员外的机组成员，具备资质并能熟练操作所需设备和技术，从直升机上（以最适当的方式）派遣到遇险人员身边，并在以最适当的方式撤离前提供必要的援助，履行 EMS 职责。救护车救援机组人员是合格的医疗服务员。b. 医疗机组人员除飞行员外的机组成员，具备资质并能熟练操作所需设备和技术，从直升机上（以最适当的方式）派遣到遇险人员身边，并在以最适当的方式撤离前提供必要的援助，履行 EMS 职责。医疗机组人员是合格的医疗服务员。注意：MC 没有资质进行水上救援行动。c. 医疗服务员除飞行员外的机组成员，具备资质并能熟练执行医疗乘客检索、运输和控制任务。注意：主要响应可能需要悬停登陆/登机程序。
Xiao liuXiao liu
六月研究助理。2020年 - 2024年8月•大型语言模型（LLMS）内的长期杂项机器人学习的发展状态空间建模，LLMS在维护州跟踪的同时执行计划和推理。•体现的AI：提出的diff -Control，一种将控制网络从图像生成到机器人动作的范围的动作扩散策略。[C7]•使用注意机制和可区分的过滤创建了一个多模式学习框架（𝛼 -MDF），该滤波器在潜在空间中进行多种模式的状态估计。[C5]•开发了可区分的集合Kalman过滤器（DENKF）框架，其中包含用于机器人学习的算法先验，即从观察值中学习系统dy -namics，以及从高维空间中的学习表示形式。[C4]•用智能手表部署了无处不在的机器人控制任务的智能滤波框架，即，电视，无人机驾驶。[C6]