初级运动皮层手部区域 (M1 HAND) 和相邻的背侧运动前皮层 (PMd) 形成中央前回中的所谓运动手旋钮。M1 HAND 和 PMd 对于灵巧的手部使用至关重要,它们通过皮质皮层轴突紧密相连,缺乏清晰的分界线。在 24 名年轻的右利手志愿者中,我们进行了多模态映射,以描绘右侧运动手旋钮的结构和功能之间的关系。3 特斯拉的定量结构磁共振成像 (MRI) 产生了区域 R1 图,可作为皮质髓鞘含量的代理。参与者还接受了功能性磁共振成像 (fMRI)。我们绘制了与任务相关的激活和时间精度,同时他们执行一项视觉运动同步任务,该任务需要用左手食指或小指进行视觉提示的外展运动。我们还对运动手柄进行了脑沟对准经颅磁刺激,以确定在两个内在手部肌肉中诱发运动诱发电位 (MEP) 的最佳位置 (热点)。各个运动热点位置沿喙尾轴有所不同。中央前区冠部中的运动热点位置越靠喙,皮质运动 MEP 延迟越长。“热点喙部性”与中央前区冠部的区域髓鞘含量有关。皮质髓鞘含量还与视觉运动同步任务期间的中央前区冠部任务相关激活和时间精确度呈正相关。总之,我们的结果表明皮质髓鞘形成、皮质空间表征和手指运动的时间精确度之间存在联系。我们假设皮质轴突的髓鞘形成促进了 PMd 和 M1 HAND 中的神经元整合,从而促进了运动的精确时间。
数据驱动的机器人技术在过去十年中一直是非常有效的范式。今天,我们可以自主执行灵巧的任务,例如折叠布,在避免碰撞的同时导航走廊,并控制复杂的动态系统,例如使用板载观测的四足动物机器人在挑战性的地形上行走。但它们经常构成基本的限制,以阻止它们在开放世界环境中部署,要么是因为他们对环境的结构做出了强烈的假设,需要大量的机器人数据收集,或者无法说明对周围环境的语义理解。由于这些局限性,数据驱动的机器人技术方法仍然仅限于简单的限制设置,而大多数从业者和潜在的应用程序都无法访问。在特定环境中,他们仍然需要为每个单独的机器人进行手工设计,以解决特定的任务。本论文提出了对未来智能机器人的替代愿景,在那里我们可以拥有一般的机器学习模型,可以控制任何机器人,以便在挑战性的开放世界环境中执行合理的行为。受到语言和视觉基础模型的启发,我们从大量数据中提出了培训机器人基础模型(RFM)的食谱,这些数据仅依靠以Egipentric的视力来控制各种不同的移动机器人。这使机器人系统能够利用互联网基础模型的实力,同时也以现实世界的负担并在现实世界中采取行动。我们还展示了这样的RFM如何用作构建功能强大的机器人系统的骨干,从而可以探索茂密的森林,或在其环境中与人类互动,或者利用卫星图像或自然语言等侧面信息来源。最后,我们提出了一种结合RFM,他们对物理世界的知识,语言和愿景的互联网基础模型,以及使用新颖的计划框架,将RFMS及其对物理世界的知识以及其图像水平的语义理解和基于文本的推理结合在一起。我们希望这是迈向这种通用机器人系统的一步,可以在广泛的机器人上部署,利用预先训练的模型来利用互联网规模的知识,并为多样化的移动机器人应用提供基础。
机器人和人工智能(AI)的融合正在彻底改变音乐和娱乐领域。机器人正在从执行以服务为导向的任务到具有潜在的情感参与的先进人类机器人互动(HRI)。对机器人表现力的追求在音乐和娱乐机器人的建模,设计和控制中提出了新的挑战和机遇。当前的研究主要是针对能够操纵各种乐器的机器人的设计和物理实施(Wang等,2022; Lim等,2012),而实时HRI的社会智能机器人的开发仍未被倍增。随着AI的进步,机器人现在可以组成和即兴创作,并在HRI期间解释和应对人类情感状态(McColl等,2016; Wang等,2024)。该研究主题始于介绍AI驱动的音乐和娱乐机器人的最新发展。由于电话的结果,本研究主题已接受和收集了六篇论文。这些文章对各种艺术形式进行了全面的探索,包括在钢琴,小提琴,吉他,鼓和马里姆巴等乐器上唱歌,舞蹈和音乐表演。图1显示了这些研究中研究的音乐机器人的概述。在贡献的作品中,两篇文章着重于灵巧的操纵和感觉运动协调。Gilday等。引入了一个通用系统,该系统具有一个能够弹钢琴和表演吉他弹奏的参数手。与现有的定制机器人音乐系统不同,该提议的手被设计为单件3D打印结构,通过调制机械性能和驱动模式,证明了在娱乐应用中增强表现力的潜力。这项研究强调,利用系统 - 环境相互作用可以实现具有简化控制的多种多样的,多功能的功能和可变播放样式。而不是乐器弹奏,而是Twomey等。使用手臂上的可穿戴软传感器研究了舞蹈性能,以探索这种设备是否可以增强艺术表达。舞蹈运动是在虚拟质量弹簧阻尼器系统中以山液的形式建模的,并在本地框架中分析了肢体,以避免通常与IMUS相关的漂移问题。作者提出了一种并行算法来检测
在轨服务(IOS)可以延长卫星的使用寿命,而实施主动碎片清除(ADR)以有效解决空间碎片问题的必要性已在航天界广为人知。在新一代传感器和控制系统的发展的推动下,实现此类任务的技术解决方案研究正在蓬勃发展。除了私营公司、航天机构和大学之外,欧洲航天局(ESA)几十年来一直在开发该领域的技术。多年来,人们提出了多种安全捕获轨道物体的解决方案,其中大多数依赖于机器人系统。一个有前途的选择是使用配备高度灵巧的机械臂的自主航天器(追逐者),该机械臂能够与驻留的空间物体对接。这一操作在接近阶段和接触后都带来了复杂的技术挑战。在这方面,设计一个有效、可靠、稳健的制导、导航和控制 (GNC) 系统对于确保安全执行任务起着关键作用,该系统可以实现多种算法架构和硬件配置。这项工作展示了由与 ESA 签订合同的大学联盟开展的研究活动的成果,该研究旨在开发 GNC 系统的导航和控制子系统,用于控制配备冗余机械手的追赶者。研究中考虑了捕获前的最终接近阶段和捕获后的目标稳定阶段。提出的解决方案旨在实施联合控制策略。采用稳健控制方法来设计控制律,以应对追赶者的不确定、非线性动力学以及捕获后完整的追赶者-目标堆栈。选择基于视觉的解决方案,即依靠主动/被动光电传感器,进行相对导航。用于相对和绝对导航的完整传感器套件是 GNC 系统的一部分,包括用于机器人关节测量的传感器。为了正确验证提出的解决方案,已经开发了一个完整的数值模拟器。该软件工具可以全面评估系统性能,考虑所有相关的外部干扰和误差源。真实的合成图像生成器也用于相对导航性能评估。本文介绍了设计解决方案和初步数值测试的结果,考虑了三种任务场景,以证明该解决方案的灵活性及其对各种操作情况的适用性。
摘要 目的。碳纤维电极可以实现更好的长期脑植入,最大限度地减少硅基电极常见的组织反应。小直径的纤维可以实现高通道数的脑机接口,能够重现灵巧的动作。过去的碳纤维电极既表现出高保真度的单个单元记录,又表现出紧邻记录点的健康神经元群。然而,由于以前未知的原因,长期植入大脑的碳纤维阵列的记录产量通常徘徊在 30% 左右。在本文中,我们研究了旨在提高记录产量和寿命的制造工艺改进。方法。我们测试了一种使用 532nm 激光与传统剪刀方法相比的新切割方法,以创建电极记录点。我们通过阻抗测量和体内阵列记录产量验证了改进记录点的有效性。此外,我们还测试了可能更持久的 PEDOT:pTS 涂层替代品,包括 PtIr 和氧等离子蚀刻。通过加速浸泡测试和急性记录对新涂层进行了评估。主要结果。我们发现,激光产生了一致、可持续的 257 ± 13.8 µ m 2 电极,其 1 kHz 阻抗低(PEDOT:pTS 为 19 ± 4 k Ω),光纤间差异小。研究发现,PEDOT:pTS 涂层的激光切割光纤在急性(97% > 100 µ V pp,N = 34 根光纤)和慢性(84% > 100 µ V pp,第 7 天;71% > 100 µ V pp,第 63 天,N = 45 根光纤)设置下均具有高记录产量。激光切割记录部位是 PtIr 涂层和氧等离子蚀刻的良好平台,在加速浸泡测试中与 PEDOT:pTS 相比,它减缓了 1 kHz 阻抗的增加。意义。我们发现激光切割的碳纤维具有高记录产量,可以在体内维持两个多月,并且替代涂层在加速老化测试中的表现优于 PEDOT:pTS。这项工作提供了证据,支持碳纤维阵列作为高密度、临床可行的脑机接口的可行方法。
新市场进入者(Bican 和 Brem,2020;Khanagha、Volberda 和 Oshri,2014;Li,2020)。鉴于这些发展,双手灵巧的概念引起了越来越多的研究兴趣(例如,Cenamor、Parida 和 Wincent,2019;Markides,2013;Montealegre、Iyengar 和 Sweeney,2019)。双手灵巧是指将渐进的、更注重效率的创新与激进的、以新颖为导向的创新实践(例如,开发和探索)相结合,以取得短期成功和长期生存(例如,March,1991;Jurksiene 和 Pundziene,2016)。尽管实施探索或开发方法可能会对企业的竞争优势产生积极影响(O'Cass、Heirati & Ngo,2014),但这些取向很容易导致陷阱(Liu,2006)。虽然学者们已经分析了二元性对组织绩效(Menguc & Auh,2008;Sarkees、Hulland & Prescott,2010;Severgnini、Vieira & Galdamez,2018)和竞争优势(Jurksiene & Pundziene,2016)的影响,但结果在大小和方向上差异很大(Junni、Sarala、Taras & Tarba,2013),而且二元性是否会增加企业的竞争优势的问题仍未解决(O'Reilly & Tushman,2013)。学者们强调与双元化取向相关的问题,因为探索和利用的内在矛盾性质带来了相当大的管理问题(Lavie、Stettner 和 Tushman,2010;Raisch、Birkinshaw、Probst 和 Tushman,2009),进而对组织结果产生负面影响(Parida、Lahti 和 Wincent,2016;Vorhies、Orr 和 Bush,2011)。这对于初创企业尤其重要,因为企业家在极端环境中面临着这种双元化问题(Brem,2017)。我们的研究通过为传统的探索和利用模型引入新的概念,为正在进行的组织双元化讨论做出了贡献。战略敏捷性“被定义为企业不断更新自身并在不影响效率的情况下保持灵活性的能力”(Clauss、Abebe、Tangpong 和 Hock,2019 年,第 3 页),可以补充传统模型,因为它增加了对组织更新相关能力的视角,而不仅仅是关注战略导向(Klammer、Gueldenberg、Kraus 和 O'Dwyer,2017 年)。战略敏捷性描述了组织快速响应不断变化的需求的能力,最终目的是提高竞争优势(Brand、Tiberius、Bican 和 Brem,2019 ; Shin, Lee, Kim, & Rhim, 2015 )。实证研究表明,战略敏捷性提高了现有企业的商业模式创新能力( Arbussa、Bikfalvi 和 Marquès,2017; Clauss 等,2019; Doz 和 Kosonen,2010; Hock、Clauss 和 Schulz,2016),因此可能提供一种机制,可以在开发策略下促进更大的创新性。基于上述内容,本研究探讨了战略敏捷性是否
● CNN:谷歌展示远大的 AI 研究项目。2020 年 1 月 ● VentureBeat:谷歌的机械手 AI 可以用最少的训练数据学会旋转保定球。2019 年 9 月 ● 纽约时报:谷歌重启机器人计划内幕。2019 年 3 月 ● 专栏:发明未来:计算机科学和工程的“新里程碑”。2019 年 2 月 ● NeuroHive:像人类一样使用手指的机器人2019 年 10 月 ● 纽约时报:机械手如何进化来做我们手上的事情。2018 年 7 月 ● New Atlas:弥合科学与虚构之间的差距。2016 年 12 月 ● ACM 通讯:Hand Jive:机械手学会旋转。2016 年 8 月 ● 路透社:机械手获得人类的触感。2016 年 5 月 ● Wired:这个灵巧的机器人可以自学旋转一管咖啡豆。 2016 年 5 月 ● Business Insider:研究人员创造了一种与人类极为相似且能自主学习的机械手。2016 年 5 月 ● MIT Tech Review:ADROIT 登上 TR35。2016 ● UW360:能像人手一样移动的机械手,2016 年 8 月 ● ScienceDaily:这种 5 指机械手可自行学习抓握物体。2016 年 5 月 ● Engadget:机械手可自行学习旋转物体。2016 年 5 月 ● GeekWire:华盛顿大学团队创造了一种机械手,它可以比你的更灵巧。2016 年 5 月 ● Gizmodo:这个机器人可自行学习旋转棍子。2016 年 5 月 ● UWToday:这种 5 指机械手可自行学习抓握物体。2016 年 5 月 ● UW CSE 新闻:UW CSE 机械手可自行学习操纵物体。 2016 年 5 月 ● CNN:能够从错误中学习的超人机械手。2016 年 5 月 ● Tech Insider:研究人员创造了一种与人类极为相似且可以自行学习的机械手。2016 年 5 月 ● 印度快报:五指机械手学会自行抓握。2016 年 5 月 ● 英国每日镜报:令人难以置信的五指机械手能够从自身的经验中学习。2016 年 5 月 ● 经济时报:五指机械手学会自行抓握。2016 年 5 月 ● ZDNet:五指机械手有自己的想法。2016 年 5 月 ● Kurzweil:这种五指机械手的功能接近人类。2016 年 5 月 ● 最重要的一点:熟练:熟能生巧的机械手。UW-CSE,2016 年夏季 ● 未来主义:这种五指机械手比你自己的还要灵活。 2016 年 5 月 ● Hackaday:机器人啦啦队只需一只手就能学会基本技巧。2016 年 5 月 ● 设计:可以自行学习任务的五指机械手。2016 年 5 月 ● 有趣的工程:可以自学移动的机械手。2016 年 5 月 ● FoxNews:炫酷的机械手可以边走边学。2016 年 5 月 ● IEEE Spectrum:模拟和现实中的下一代假肢。2015 年 2 月 ● UW CSE 新闻:人民选择奖。2013 年 10 月 ● 纽约时报:触感细腻的机器人。2012 年 9 月 ● 每日新闻:华盛顿大学程序员为灾难响应机器人开发软件。2012 年 11 月
[1] GA Zsidisin,“管理者对供应风险的认知”,《供应链管理杂志》,第 39 卷,第 4 期,第 14-26 页,2006 年,doi:10.1111/j.1745-493X.2003.tb00146.x。[2] T. Moyaux、B. Chaib-draa 和 S. D'Amours,“信息共享对订购方法在减少牛鞭效应方面的效率的影响”,《IEEE 系统、人与控制论汇刊》,C 部分 (SMC-C),第 37 卷,第 3 期,第 396-409 页,2007 年,doi:10.1109/TSMCC.2006.887014。 [3] S. Fazli 和 A. Masoumi,“使用分析网络过程方法评估供应链的脆弱性”,《国际应用与基础科学研究杂志》,第 3 卷,第 13 期,第 2763-2771 页,2012 年。[4] M. Punniyamoorthy、N. Thamaraiselvan 和 L. Manikandan,“供应链风险评估:量表开发与验证”,《基准测试:国际杂志》,第 20 卷,第 1 期,第 79-105 页,2013 年,doi:10.1108/14635771311299506。[5] F. Aqlan 和 S. Lam,“供应链风险建模与缓解”,《国际生产研究杂志》,第 53 卷,第 13 期,第 2763-2771 页,2012 年。 18,第 5640-5656 页,2015 年,doi:10.1080/00207543.2015.1047975。[6] S. Ambulkar、J. Blackhurst 和 SJ Grawe,“企业对供应链中断的适应力:量表开发和实证检验”,运营管理杂志,第 33 卷,第 111-122 页,2015 年,doi:10.1016/J.JOM.2014.11.002。[7] A. Andjelkovic,“主动的供应链风险管理方法 - 塞尔维亚案例”,经济年鉴,第 62 卷,第 5640-5656 页,2015 年,doi:10.1080/00207543.2015.1047975。 214,第 121-137 页,2017 年,doi:10.2298/EKA1714121A。[8] T. Sawik,“供应链中断管理的投资组合方法”,《国际生产研究杂志》,第 55 卷,第 7 期,第 1970-1991 页,2017 年,doi:10.1080/00207543.2016.1249432。 [9] M. Pavlovi ć、U. Marjanovi ć、S. Raki ć、N. Tasi ć 和 B. Lali ć,“大数据在制造业的巨大潜力:来自新兴经济体的证据”,收录于:B. Lalic、V. Majstorovic、U. Marjanovic、G. von Cieminski 和 D. Romero(编),生产管理系统的发展。迈向智能数字化制造,2020 年,卷 AICT 592,第 100–107 页,doi:10.1007/978-3-030-57997-5_12。[10] J. Zhou、G. Bi、H. Liu、Y. Fang 和 Z. Hua,“理解员工能力、运营 IS 一致性和组织敏捷性——一种灵巧的视角”,信息与管理,卷55,第 6 期,第 695-708 页,2018 年,doi:10.1016/j. im.2018.02.002。[11] Y. Ju、H. Hou 和 J. Yang,“物流服务供应链中的整合质量、价值共创和弹性:数字技术的调节作用”,工业管理与数据系统,第 121 卷,第 2 期,第 364-380 页,2021 年,doi:10.1108/IMDS-08-2020-0445。[12] ZJH Tarigan、J. Mochtar、SR Basana 和 H. Siagian,“能力管理通过供应链整合和质量对组织绩效的影响”,不确定的供应链管理,第 9 卷,第 2 期,第 364-380 页,2021 年,doi:10.1108/IMDS-08-2020-0445。 2,第 283-294 页,2021 年,doi:10.5267/j.uscm.2021.3.004。[13] S. Chakraborty、S. Bhattacharya 和 DDDobrzykowski,“供应链协作对价值共创和公司绩效的影响:医疗服务业视角”,Procedia Economics and Finance,第 11 卷,第 676-694 页,2014 年,doi:10.1016/S2212-5671(14)00233-0。[14] B. Gaudenzi 和 A. Borghesi,“使用 AHP 方法管理供应链中的风险”,国际物流管理杂志,第 17 卷,第 1 期,第 114-136 页,2006 年,doi:10.1108/09574090610663464。[15] O. Khan 和 B. Burnes,“风险与供应链管理:制定研究议程”,国际物流管理杂志,第 18 卷,第 1 期,第 114-136 页,2006 年,doi:10.1108/09574090610663464。 2,第 197-216 页,2007 年,doi:10.1108/09574090710816931。[16] S. Jaffee、P. Siegel 和 C. Andrews,“快速农业供应链风险评估:概念框架”,世界银行,美国华盛顿特区:农业和农村发展部,2010 年。