工业部门正在经历一个变革阶段,随着先进的机器人技术和人工智能(AI)技术的整合。本论文,探讨了数字双技术的协同应用以及增强学习在增强工业环境中机器人操纵器的效率和适应能力方面的应用。这项研究的核心前提重点是解决动态和复杂工业环境中手动程序方法的局限性。手动编程通常缺乏在各种且无法预测的环境中有效操作所需的适应性和学习能力。加固学习的合并使机器人操纵者能够通过与环境的互动来学习和调整,从而提高了运营效率,并最大程度地减少了对广泛编程工作的需求。数字双胞胎是物理环境的数字虚拟复制品。这允许在受控的,无风险的设置中对机器人操纵器行为进行模拟,分析和优化。将数字双胞胎与增强学习的集成能够对机器人系统进行有效的培训,从而使他们能够学习复杂的任务并适应新场景,而无需与现实培训相关的身体磨损和风险,并设置了环境。研究方法涉及开发数字双胞胎模拟环境,强化学习算法在此环境中的机器人操作器中的应用,并引起了学习任务转移能力对现实应用程序的重要性。该研究还研究了与数字双胞胎和加强学习技术相关的挑战。预期的结果包括提高机器人操纵器在工业应用中的适应性和效率,从而减少了为特定任务提供机器人所需的时间,成本和资源。此外,预计自动驾驶机器人操作的安全性和可靠性增强。这项研究旨在证明强化学习和数字双技术在转变工业机器人技术方面的潜力,从而为机器人应用提供了更具灵活,高效和智能的开发过程。本文对工业自动化的未来具有重要意义,为更适应性,高效和智能机器人系统提供了一种途径。通过利用AI和模拟技术的最新进步,它旨在为工业机器人技术的发展做出贡献,为更先进的工业解决方案铺平道路。
摘要 受控量子机已经成熟。下一步自然是赋予它们越来越多的自主权,使它们摆脱时间相关的外部控制。例如,自主性可以减少加热和退相干量子电路的经典控制线;自主量子制冷机最近将超导量子比特重置到接近其基态,这是计算前的必要条件。实现有用的自主量子机需要哪些基本条件?受最近量子热力学和化学的启发,我们提出了类似于 DiVincenzo 量子计算标准的条件。此外,我们用多个自主量子机(制冷机、电路、时钟等)和多个候选平台(中性原子、分子、超导量子比特等)来说明该标准。我们的标准旨在促进和指导有用的自主量子机的发展。
摘要目的:抗精神病药仍然是对被诊断患有精神病患者的一线治疗方法,尽管有吸引力的作用导致许多人阻止其药物。许多人在没有处方者的支持的情况下停下来,他们可能会害怕复发。这项研究的目的是从接受抗精神病药的角度更好地了解从抗精神病药中退出的过程。设计:在线调查。方法:一项国际在线调查引起了有关抽奖前计划(560)的定量反应,以及从撤回抗精神病药(443)时对什么有用和无情的定性回答(443)。回答来自29个国家 /地区的抗精神病药用户。结果:中断之前,百分之四十七没有咨询他们的精神病患者。只有40%的准备工作,最常见的是制定计划,收集信息并告知家人。最常见的有用的方面的重点是放弃药物的好处(包括结束不良反应和更活跃),有关戒断症状的信息以及如何安全地吸引,缓慢退出以及从心理学家,辅导员,辅导员,心理治疗师那里得到支持。最常见的无助因素是精神科医生/医生,主要是因为他们缺乏知识,拒绝支持患者的意愿以及威胁或使用胁迫。结论:基于证据的,尊重的,协作的要求,对患者对不良影响和撤回的担忧可能会降低复发率,
一旦被诊断出患有糖尿病等慢性病,人们就面临着需要调整的新生活。正如 De Ridder 及其同事 (1) 所描述的,调整是指人们对新环境的健康重新平衡,涉及身体、心理和社会领域 (2)。糖尿病调整的例子包括管理日常习惯,例如全天监测血糖水平、调节饮食和注射胰岛素,以及应对与糖尿病相关的情绪挑战、处理人际关系和寻求支持。与糖尿病共存的要求会造成沉重的负担,并转化为情绪困扰 (3)。大约 30% 的糖尿病成年人报告有糖尿病患者的情绪困扰,也称为糖尿病困扰 (4-6)。糖尿病困扰加剧与饮食、运动和药物依从性方面的自我管理不善有关,会对血糖结果产生负面影响 (7-10)。较低水平的糖尿病困扰与更好的糖尿病自我管理和血糖结果相关 (11),但其中的因果关系很难辨别。健康应对在适应糖尿病等慢性病的生活需求方面发挥着重要作用。多年来,大量研究检验了包括糖尿病在内的慢性病 (1、12、13) 的应对策略。特别是在糖尿病方面,研究表明,健康应对与较低水平的困扰 (14)、增强的糖尿病自我护理 (15) 和改善的血糖结果 (16) 相关。糖尿病护理和教育专家协会 (ADCES) 将健康应对定义为“对糖尿病和自我管理的积极态度、与他人的积极关系和生活质量”(11)。他们提出了有效自我管理所必需的七个关键自我护理行为。 ADCES 强调健康应对是掌握其他六种行为(健康饮食、积极活动、服药、监测、降低风险和解决问题)的基石。Lazarus 和 Folkman 的压力应对理论提供了一个框架来理解慢性病适应结果的差异(17)。Lazarus 和 Folkman 认为,个人对压力的体验因他们对事件的解释方式而异。根据这一框架,当某一事件被视为威胁或有害时就会产生压力,而应对是指个人如何管理压力源带来的威胁。应对被认为是压力源感知(评估)和适应之间的中介变量(18)。Lazarus 和 Folkman 区分了应对的两个主要维度。以问题为中心的应对包括直接积极应对压力源,例如在糖尿病的情况下,重点是管理血糖调节(监测血糖水平、注射胰岛素),或寻求有关糖尿病的信息,并获得医疗保健专业人员的支持。以情绪为中心的应对旨在解决压力事件造成的情绪困扰。这种方法需要广泛的策略,包括抑制策略,如抑制情绪或接受,以及
摘要 - 基于学习的方法已经实现了四足动力的强大性能。然而,一些挑战阻止了四足动物学习需要与环境和人类互动的有用室内技能:缺乏操纵的最终效果,仅使用模拟数据使用有限的语义介绍,以及在室内环境中的较低的遍历性和可及性。我们提出了一个在室内环境中进行四足动物移动操作的系统。它使用前式握把进行对象操纵,这是一种低级控制器,在模拟中培训了以egile的深度进行训练,以攀登和全身倾斜等敏捷技能,以及预先训练的视觉语言模型(VLMS),并具有第三人称Fisheye和Egentric RGB摄像头,以探索fishereye和Egincentric RGB摄像头,以进行儿子理解和指挥生成。我们在两个看不见的环境中评估了我们的系统,而没有任何现实数据收集或培训。我们的系统可以零射对这些环境并完成任务,例如遵循用户的命令在攀登女王大小的床上,成功率为60%。
背景:家庭健康史(FHX)是对一个人遗传风险的重要预测指标,但在美国许多成年人并未收集。目的:本研究旨在测试和比较2种基于Web的方法的可用性,参与度和报告收集FHX的有用性。方法:此混合方法研究使用基于流的聊天机器人(套件;好奇的交互式测试)和基于表单的方法比较了FHX数据收集。套件的设计经过优化,以减轻用户负担。我们从2个众包平台招募和随机个人到2种FHX方法中的1种。所有参与者都被要求填写问卷,以评估该方法的可用性,报告的有用性,总结了他们的经验,用户呈现的聊天机器人增强功能以及一般用户体验。参与度。我们使用定性发现分析自由文本评论来补充主要定量结果。结果:随机分配到套件的参与者比随机分配到形式的参与者高,平均系统可用性量表得分分别为80.2对61.9(p <.001)。参与分析反映了入职过程中的设计差异。套件用户花费的时间少于输入FHX信息并报告的条件比表单用户多(平均5.90 vs 7.97 min; p = .04;和平均7.8 vs 10.1条件; p = .04)。套件和形式用户在某种程度上同意该报告很有用(李克特量表评级分别为4.08和4.29)。定性分析显示套件和基于表格的方法的正和负特征。在所需的增强功能中,个性化是最高的功能(188/205,91.7%的中等优先级至高优先级)。在随机分配给套件的受访者中,大多数表明它易于使用和导航,并且他们可以响应并了解用户提示。负面评论涉及套件的个性,对话节奏和管理错误的能力。对于套件和形式的受访者,定性结果揭示了共同的主题,包括希望更多有关条件的信息以及对多项选择按钮响应格式的相互欣赏。受访者还表示,他们想报告超出Kit提示(例如个人健康历史)的健康信息,并要求Kit提供更多个性化的答复。结论:我们表明套件提供了一种可用的收集FHX的方法。我们还确定了设计注意事项,以改善基于聊天机器人的FHX数据收集:首先,应增强FHX收集经验的最终报告,以为患者提供更多价值。第二,入职聊天机器人提示可能会影响数据质量,应仔细考虑。最后,我们强调了几个领域,可以通过从基于流的聊天机器人转变为大型语言模型实施策略来改善这些领域。
实践指南确保我们的患者和员工的安全和舒适性,我们感谢您在以下实践指南中的合作:取消和没有表演的约会:如果您无法预约,请向我们提供24小时的通知。非展示约会可能会缴纳50美元的未表演费。与您的医生联系:为了紧急电话,NYOH医生每天24小时在待命,包括周末和假期。护士将在24小时内回电。如果您的医师回电,请注意,办公时间后的下午或傍晚可能是在下午或傍晚。处方补充:我们需要48小时通知处方补充费。周末要求的例行补充,下班和假期后将在下一个工作日将48小时的加工队列放置。客人:患者可以预约一位客人。请注意,有一些治疗区域不允许客人。在治疗区域不允许16岁以下的儿童,必须始终参加。服务动物:仅在NYOH设施中允许与《美国残疾人法》(ADA)和纽约州卫生部一致的服务动物。手机:除非由医生批准,否则所有检查室禁止使用手机。我们还要求手机在等待或输液区域不使用,除了紧急情况。隐私:为了维持患者的机密性和隐私性,在NYOH实践中,严格禁止使用摄影或录制设备。这包括智能手机,平板电脑,笔记本电脑或任何其他设备。吸烟:所有NYOH地点都是无烟的设施,包括地面和停车场。这包括使用电子烟。