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人工智能，新闻和撒哈拉以南非洲的Ubuntu机器人：迈向规范
摘要这项研究调查了Ubuntu哲学与撒哈拉亚州非洲的AI驱动新闻实践的融合。特别关注其挑战，机遇和对提高包容性的影响，该研究描述了实际的询问行为，包括优先考虑多样化的数据源，建立道德准则，促进AI素养，确保透明度和问责制，并分配公平的资源。借鉴了刚果DRC，肯尼亚，坦桑尼亚，乌干达和赞比亚的记者的观点，发现非洲记者在与人工智能工具的互动中遇到了各种经验，从热情的拥抱到对他们的重视能力和代表性和代表性。在背景下，该研究提出了一种受Ubuntu哲学启发的规范视角，强调了关系，社会进步，社会和谐和人类尊严，是负责在新闻业中使用AI的指导框架。通过在Ubuntu哲学中重新构想AI新闻业，该研究强调了创造一种技术性景观的潜力，在该景观中，所有个人和社区都得到公平地对待，与相互联系的NESS，社区责任和集体福祉的原则保持一致。
课程大纲EEL 4930：自动机器人弹簧...
本课程的主要目的是学习参与自主机器人和/或智能代理的设计和操作的理论和实验基础。介绍性讨论涵盖了机器人感知，计划和控制的子主题。其他主要主题包括机器人零件设计，感官集成，运动运动学，仿真测试（ROS/ROS2），未建模的环境/社会因素以及现场部署方面。除了标准的地面机器人系统外，我们还将涵盖水下机器人技术和空中机器人技术的类似主题和设计选择。本课程的所有材料和家庭作业都是根据现代机器人技术广泛接受的实践开发的。本课程的预期副作用是增强您的专业知识：
教师的TPACK-R与机器人的教学信念之间的关系
摘要：这项研究开发了两份问卷，称为技术教学知识知识 - 机器人（TPACK-R）和关于机器人教育（RTBS）的教学信念，以调查94位教师的TPACK-R，并评估他们对机器人教育的态度，信念和动机。这项研究的目的是探索TPACK-R与RTB之间的关系。通过探索性因素分析确定了TPACK-R量表和RTBS量表的因子。 TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。 此外，这项研究还发现，教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是，教师的RPK只能预测RPCK。因子。TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。此外，这项研究还发现，教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是，教师的RPK只能预测RPCK。
教育机器人 - 平台 - 竞争与预期 - ...
摘要是由于最近对教育机器人技术的兴趣爆炸（ER）的爆炸，本文试图通过提出新的思考和探索相关概念的新方法来探讨这一领域。本文的贡献是四倍。首先，未来的读者可以将本文用作探索教育机器人技术的预期学习成果的参考点。从详尽的潜在学习收益列表中，我们提出了一组六个学习成果，可以为机器人活动设计的可行模型提供一个起点。第二，本文的目的是作为最近的ER平台的调查。在越来越多的可用机器人平台的驱动下，我们收集了最新的ER套件。我们还提出了一种对平台进行分类的新方法，该平台没有制造商的模糊年龄范围。所提出的类别（包括无代码，基本代码和高级代码）源自学生需要有效地使用它们的先验知识和编程技能。第三，随着ER竞赛的数量和比赛与ER平台的增加同时增加，该论文介绍并分析了最受欢迎的机器人事件。机器人竞赛鼓励参与者在促进特定学习成果的同时发展和展示自己的技能。本文旨在提供这些结构的概述并讨论其效率。最后，本文探讨了提出的ER竞争的教育方面及其与六个拟议的学习成果的相关性。这提出了一个主要特征组成竞争并实现其教学目标的问题。本文是第一项研究，将潜在的学习收益与我们的竞争与我们的最佳知识相关联。
自主机器人技术中的探索性实验
摘要关于实验方法的辩论，其作用，限制以及其可能的应用程序最近在自主机器人技术中引起了人们的关注。，如果从一方面，诸如可重复性和重复性的经典实验原理，它是发展该研究领域良好实验实践的灵感，另一方面，一些最新的分析证明了严格的实验方法尚未完全是该社区研究习惯的全部。在本文中，为了给出一部分自主机器人技术中当前的体验实践的理由，这些实践在传统的受控实验概念下无法令人满意地容纳，我们将不再进行探索实验。在这种情况下进行的探索性实验应作为在没有适当理论或理论背景的情况下进行的一种调查形式，在这种情况下，从一开始就无法完全管理对实验因素的控制。我们表明，这一概念源于（并得到）对大量论文样本中报道的实验活动的分析，这些论文已在两个最大，最重要的机器人研究会议上获得了奖励。
欧洲机器人的统一愿景
该策略阐明了欧洲机器人界的集体愿景。它借鉴了来自欧洲境内的多种信息来源，来自欧洲主题小组，研讨会和市场研究，从跟踪全球机器人技术的进步以及与其他协会和组织的合作。它提出了一系列建议，内容涉及公共和私人组织应如何努力确保欧洲的机器人技术在中长期内具有经济和社会影响。这些关于使欧洲产品和服务能够创造附加值的中心，同时维持欧洲强大的机器人研究和创新基础。它列出了支持吸收的案例，长期关注研究并满足从机器人的角度来支持欧洲强大的创新基础设施的基本需求。它探讨了机器人创新的途径和创新增长的方向。
![[Roscon de 2023]使用ROS 2和Modern Gazebo学习机器人技术基础](/simg/a/af59caffa095f288f9d03f71229bacdcfb6e35d8.webp)
[Roscon de 2023]使用ROS 2和Modern Gazebo学习机器人技术基础
● gz-physics physics engines ( Bullet , DART , TPE ) ● gz-rendering rendering ( OGRE ) ● gz-sensors sensor simulation ● gz-gui GUI ● Many existing systems and example worlds ● Custom systems (plugins) ● Fuel simulation models
设计、建筑和施工中的机器人制造
您将能够培养以下技能： - 了解设计、建筑和施工领域制造过程数字化的不同机器人制造系统和计算机机器交互方法； - 使用编程技能来自动化产品和建筑元素的大规模定制流程； - 采用面向制造、装配和拆卸的设计 (DfMAD) 方法，在产品设计、建筑和施工领域推广脱碳和循环原则； - 支持以数字工具为媒介的设计流程的开发，鼓励开发在协作业务环境中实现可持续制造流程自动化的正式和材料解决方案。
认知灵感的反应性机器人的推理
摘要。在自然环境中具有综合性运作的情境意识到的人工药物面临着几个挑战：空间意识，对象效果检测，动态变化和不可预测性。一个关键的挑战是代理商识别和监视与其目标有关的环境要素的能力。我们的研究介绍了一种用于反应性机器人技术的神经符号模块化体系结构。我们的系统结合了在环境和图像处理技术（如光流）上执行对象识别的神经组件，以及符号表示和推理。通过将图像示意性知识整合在本体论结构中，推理系统基于体现认知范式的基础。该本体可用于创建有关感知系统的查询，决定符合的问题，并推断从感知数据中得出的实体功能。推理和图像处理的组合允许代理对正常操作的看法，并发现针对特定相互作用中涉及的对象的一部分的新概念。发现的概念允许机器人自主获取培训数据并只是其符号的感知来识别零件，并通过将搜索重点放在这些相关对象的零件上，从而为更复杂的任务进行计划。我们在模拟世界中演示了我们的方法，在模拟世界中，代理商学会了识别涉及支持关系的对象的一部分。虽然代理商最初没有概念，但通过观察从钩子上悬挂的支持对象的示例，但它学会了认识到建立支持所涉及的部分并能够计划支持关系的建立/破坏。这可以通过系统的方式通过观察来扩展其知识的能力，并说明了将深层推理与动态设置中的反应性机器人技术相结合的潜力。