XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System操作器
大型语言模型的个性化机器人帮助
摘要 - 为了使机器人有效地个性化身体援助，它必须学习用户偏好，通常可以重新应用未来的情况。在这项工作中，我们通过机器人调查了家庭清理的个性化，这些机器人可以通过捡起物体并将其放置来整理房间。一个关键的挑战是确定适当的位置，因为人们的喜好可能会因个人品味或文化背景而变化很大。例如，一个人可能更喜欢在抽屉里存放衬衫，而另一个人可能更喜欢它们在架子上。我们旨在构建可以通过与特定人的事先互动从少数示例中学习此类偏好的系统。我们表明，机器人可以将基于语言的计划和感知与大型语言模型（LLMS）的少量摘要功能相结合，以推断广泛的用户偏好，这些用户偏好广泛适用于未来的互动。此方法可以快速适应，并在我们的基准数据集中看不见的对象达到91.2％的精度。我们还在一个名为Tidybot的现实世界移动操纵器上演示了我们的方法，该操作器成功地将85.0％的对象放在了现实世界的测试方案中。
小学数学单元规划协议
• Bridges 教师指南：单元概述 • 单元评估/检查点 • 单元概述（BCPS – 在 Schoology 单元文件夹中） 步骤 1：阅读概述和计划器。（突出显示单元中涉及的关键概念。）本单元涉及的关键概念是什么？关键概念在哪个模块中涉及？ 步骤 2：阅读数学背景：概念和模型部分。整个单元将教授和使用哪些概念/模型？如何使用它们？是否有用于将要使用的模型的操作器或 MLC 应用程序？该模型在哪个模块中使用？ 步骤 3：阅读策略和代数联系部分。本单元强调了哪些策略？本单元如何与未来的学习相联系（代数联系）？ 步骤 4：阅读教学技巧部分。列出本部分的要点。 步骤 5：阅读跨年级技能部分。在本单元结束时应该掌握哪些技能？学生应该具备哪些背景知识？学生何时会重新回顾本单元的学习内容？第 6 步：阅读评估部分。参加单元评估。思考：
具有集成刚度的紧凑型气动离合器……
摘要 — 刚度变化和实时位置反馈对于任何机器人系统都至关重要，但最重要的是对于有源和可穿戴设备与用户和环境的交互。目前，对于紧凑尺寸，缺乏提供高保真反馈并保持设计和功能完整性的解决方案。在这项工作中，我们提出了一种新型最小离合器，它集成了刚度变化和实时位置反馈，其性能优于传统的卡住解决方案。我们详细介绍了离合器的集成设计、建模和验证。初步实验结果表明，在最大力密度为 15.64 N/cm 2 时，离合器的阻抗力变化接近 24 倍。我们通过实验验证了离合器在以下方面的表现：(1) 增强软执行器的弯曲刚度，使软操作器的夹持力提高 73%；(2) 使软圆柱执行器能够执行全向运动；(3) 为手势检测提供实时位置反馈，为动觉触觉反馈提供阻抗力。本文介绍了功能组件，重点介绍了集成设计方法，这将对软机器人和可穿戴设备的发展产生影响。
通过受激电子能量增益谱对等离子体纳米棒天线中局部表面等离子体共振进行近场激发态成像
连续波 (cw) 光子激发电子能量损失和增益光谱 (sEELS 和 sEEGS) 用于对纳米棒天线中光激发局部表面等离子体共振 (LSPR) 模式的近场进行成像。配备纳米操作器和光纤耦合激光二极管的光学传输系统用于同时照射 (扫描) 透射电子显微镜中的等离子体纳米结构。纳米棒长度不断变化，使得 m = 1、2 和 3 LSPR 模式与激光能量共振，并测量这些模式的光激发近场光谱和图像。还研究了各种纳米棒方向以探索延迟效应。光学和电子束模拟用于合理化观察到的模式。如预期的那样，奇数模式在光学上是明亮的，并导致观察到的 sEEG 响应。 m = 2 暗模式不会产生 sEEG 响应，但是，当倾斜到延迟效应起作用时，sEEG 信号就会出现。因此，我们证明了 cw sEEGS 是成像任一奇偶性全套纳米棒等离子体模式近场的有效工具。
UFGS 08 34 16.20 垂直升降织物门
2.2 门 2.2.1 织物门扇 2.2.2 中间门梁 2.2.3 门导轨 2.3 电动操作器 2.3.1 驱动装置 2.3.2 皮带/钢丝绳系统 2.3.3 门防坠装置 2.3.3.1 门扇安全制动装置 2.3.3.2 门扇安全制动装置替代方案 2.3.3.3 上摆门竖框安全制动装置 2.3.4 松弛皮带/钢丝绳断路器 2.3.5 电机 2.3.6 控制装置 2.3.6.1 控制面板外壳 2.3.7 限位开关 2.3.8 门控制报警装置 2.3.9 安全装置 2.3.10 控制变压器 2.3.11 电气元件 2.3.12 带诊断功能的用户界面 2.4 标题箱体 2.5 底梁 2.6 风锁 2.7 上翻竖框（如有注明） 2.7.1 竖框坑和盖（如有注明） 2.7.2 伸缩竖框销和地板扣件 2.8 人员门 2.9 操作 2.9.1 门操作 2.9.2 电动操作 2.9.3 备用门操作 2.10 饰面 2.10.1 黑色金属 2.10.2 铝 2.11 标牌
MAEDA实验室：2024–2025
参考文献[1] J. Li，A。Ito，H。Yaguchi和Y. Maeda：工业机器人操作器的同时进行运动学校准，定位和映射（SKCLAM），Advanced Robotics，第1卷。33，编号23，pp。1225–1234，2019。[2] A. Ito，J。Li和Y. Maeda：使用棋盘格式的猛击综合运动学校准，Proc。2020 IEEE/sice int。sammp。系统集成（SII 2020），pp。551–556，2020。[3] Y. Tanaka，J。Li，A。Ito和Y. Maeda：用球形摄像机用于工业操纵器的猛击综合运动型校准，Proc。JSME Conf。 关于机器人技术和机电一体化2020（Robomech 2020），2p2-B05，2020（日语）。 [4] JSME Conf。 制造系统部门2021，pp。 77–78，2021（日语）。JSME Conf。关于机器人技术和机电一体化2020（Robomech 2020），2p2-B05，2020（日语）。[4]JSME Conf。 制造系统部门2021，pp。 77–78，2021（日语）。JSME Conf。制造系统部门2021，pp。77–78，2021（日语）。
通过控制和设计共选
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。
使用视觉和重新定位操作的机器人操纵器的基于NERF的对象模型的不确定性感知到主动学习
摘要 - 操纵看不见的对象在没有3D表示的情况下具有挑战性，因为对象通常具有遮挡的表面。这需要与对象的物理互动以构建其内部表示形式。本文提出了一种方法，该方法使机器人能够快速学习给定对象的完整3D模型，以在不熟悉的方向上进行操作。我们使用部分构造的NERF模型的集合来量化模型不确定性，以通过优化信息性和可行性来确定下一个动作（视觉或重新定位动作）。此外，我们的方法决定了何时以及如何掌握和重新定位对象的部分NERF模型，并重新估计对象姿势以纠正交互期间引入的未对准。在带有基准对象的桌面环境中运行的模拟Franka Emika机器人操作器进行的实验表明，视觉重建质量（PSNR）的14％，（ii）20％的几何/深度/深度重建对象表面（f-得分）和（iii）71％在（iii）71％的成功对象率是一定的，该任务范围是A的任务范围，即一定的一定范围。场景中的配置；超过当前方法。其他详细信息显示在以下网址：https：//actnerf.github.io/。
3- ...
摘要。在组装，焊接和绘画等行业中，对精确和多功能机器人系统的需求越来越多，这表明了运动学分析的重要性。本文旨在研究和解释三度（3-DOF）操纵器的运动学特性，该操作器涵盖了旋转磁盘，例如基础和两个旋转的接头，也称为旋转接头。通过分析前进和逆运动学，本文旨在更好地理解并控制该机器人臂显示的运动性质。Forward kinematics entails calculating the values of the location and orientation of the end effector in connection with particular joint parameters.另一方面，逆运动学旨在找到特定的关节参数，以达到特定的最终效果位置。本文使用数学模型和计算算法来求解运动学方程，从而使操纵器可以精确地移动其域内。通过比较所使用的转换矩阵的详细模型，机器人组的工作移动得到了完全预测和调节。从这种批判性分析中得出的结论是，所提出的解决方案导致对机器人运动运动的理论理解有重大飞跃，并有效地对精确的工作自动化环境具有有效的影响。因此，此基础为开发高级机器人控制算法创建了更多途径。
神经外科期间脑肿瘤和混合现实导航的专用工具
抽象的脑肿瘤手术需要在完全去除肿瘤组织的同时最大程度地减少脑功能丧失之间进行微妙的权衡。功能磁共振成像（fMRI）和扩散张量成像（DTI）已成为对人脑功能的非侵入性评估的有价值工具，现在用于确定应避免的大脑区域以防止功能障碍后的功能障碍。但是，图像分析需要不同的软件包，主要是出于研究目的而开发的，并且通常在临床环境中很难使用，从而阻止了前库氏映射的大规模扩散。我们开发了一种专门的软件，能够在单个应用程序中对多模式MRI Presurgical映射进行自动分析，并将结果转移到神经元操作器中。此外，使用优化的混合现实方法将成像结果集成在市售可穿戴设备中，并自动锚定从MRI获得的3维全息图，并使用患者的身体头部固定。这将使外科医生能够实际上探索更深的组织层，突出了需要保留的临界大脑结构，同时保留了天然的Oculo-Mans协调。该程序的增强人体工程学将显着提高手术的准确性和安全性，并为医疗保健系统和相关工业投资者提供巨大的预期收益。