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被动重荷载连接臂的透明度分析
摘要 - 用于协作机器人技术应用程序，许多系统已经解决了近年来的一般处理问题。根据工业环境，这些系统带来了身体和认知的感觉，从而导致用户接受。透明度合格机器人遵循操作员施加的运动的能力，而无需注意任何抵抗力。本文的理论是开发一种方法，该方法将强调人为因素的方法及其与机器人标准的相关性混合在一起，而在被动操纵臂则与新尼奥德基公司产生的六个自由度。然后进行了一项探索性研究，以测量操纵过程中的时间，速度和努力以及基于技术层面，人格和技术ACCEPTACTACTACTACTACTACTACTACTACTACTACTAD模型方法调查表的标准。从那里，我们发现了用户的个性，尤其是他们缺乏神经质的性格与通过机械行为的有用性，舒适性和指标来评估设备的手段之间的相关性。这项研究是对用户行为和特征的初步分析，这些特征是在处理熟练臂时接受技术接受的。这项工作为将来的分析提供了一个框架，并建议对ARM进行机械调整以增加用户接受。
陆地巡检机器人关键技术及其在水产养殖中的应用前景
陆地巡检机器人在执行各种任务时，需要感知周围 环境、定位自身位置、识别目标对象等，这些功能的实 现都依赖于传感器为机器人提供与外部环境交互的 “ 感 知器官 ” 。传感器是陆地巡检机器人的重要组成部分， 能够感知周围环境并获取相关信息，帮助机器人感进行 自主导航、避障、监测、抓取等工作。曹现刚等 [ 13 ] 设计 一种固定柔性轨道式悬挂巡检机器人平台，以解决煤矿 井下特种巡检机器人在三维环境重建和非结构环境运动 轨迹规划等关键技术，利用轨道，降低轨道铺设，为煤 矿环境巡检提供新的特种巡检平台。张书亮等 [ 14 ] 研究了 室内移动机器人的定位问题，提出融合轮式里程计、惯 性测量单元 IMU(inertial measurement unit) 、超宽带 UWB(ultra wide band) 和激光雷达定位数据的方法，依次 对不同传感器的定位数据进行融合，提高室内移动机器 人的定位精度。梁莉娟等 [ 15 ] 建立场景环境坐标系，利用 传感器探测出障碍物信息，对探测到的障碍物进行定位， 制定激光近场探测传感器的动态避障行为。李琳等 [ 16 ] 提 出基于条纹式激光传感器的机器人焊缝跟踪系统，采用 机器人末端安装条纹激光传感器，通过小波变换模极大 值理论分析焊缝轮廓，确定焊缝特征点。王正家等 [ 17 ] 提 出一种基于多传感器的机器人夹取系统，融合机器人内 置传感器所测量的位置、速度和角度等信息，利用外置 传感器完成对目标物的自动识别与定位。 2.1.1 传感器的使用场景及应用分类
底盘设计中的减重策略无需...
在汽车行业，减轻汽车底盘重量是提高燃油效率、增强性能和满足严格排放法规的关键目标。但是，这必须在不损害车辆安全性和结构完整性的情况下实现。材料科学的进步、创新的设计技术和先进的制造工艺为大幅减轻重量铺平了道路，同时保持甚至提高了安全标准。本文介绍了底盘设计中采用的各种策略，以在不损害安全性的情况下减轻重量。
飞行路径背景重要吗？对工人的影响...
自然灾害每年造成数十亿美元的损失，社区在应对和恢复的艰巨任务中苦苦挣扎。为此，小型私人飞机和无人机已被部署在受灾地区的航线上收集图像，以便通过众包分析航空摄影。然而，由于原始数据量大，这些图像的背景和顺序在到达工人手中时往往会丢失。在这项工作中，我们探索了在 Amazon Mechanical Turk 上对标记任务进行情境化的影响，通过按飞行收集的顺序为工人提供图像，并向他们显示当前图像在地图上的位置。我们没有发现丢失背景信息会产生负面影响，并发现地图背景对工人的表现有负面影响。这可能表明根据其他标准对图像进行排序可能更有效。
点状缺陷下重介子的量子信息熵
塞阿拉联邦大学 (UFC)，物理系，Pici 校区，福塔莱萨-CE，60455-760，巴西。 b 马来西亚玻璃市大学工程数学研究所，02600 Arau，玻璃市，马来西亚。 c 马来西亚玻璃市大学电子工程技术学院，马来西亚。 d 尼日利亚卡拉巴尔十字河科技大学物理系。 e 先进通信工程 (ACE) 卓越中心，马来西亚玻璃市大学，01000 Kangar，玻璃市，马来西亚。 f 哈利法大学数学系，阿布扎比 127788，阿拉伯联合酋长国。
神经网络的非微扰重正化-...
在最近的一项工作 [ 1 ] 中，Halverson、Maiti 和 Stoner 提出了一种用威尔逊有效场论来描述神经网络的方法。无限宽度极限被映射到自由场论，而有限 N 个校正则由相互作用（作用中的非高斯项）考虑。在本文中，我们研究了这种对应的两个相关方面。首先，我们在这种情况下评论了局部性和幂计数的概念。事实上，这些通常的时空概念可能不适用于神经网络（因为输入可以是任意的），然而，重正化群提供了局部性和缩放的自然概念。此外，我们还评论了几个微妙之处，例如数据分量可能不具有置换对称性：在这种情况下，我们认为随机张量场论可以提供自然的概括。其次，我们通过使用 Wetterich-Morris 方程提供非微扰重正化群的分析，改进了 [1] 中的微扰威尔逊重正化。与通常的非微扰 RG 分析的一个重要区别是，只知道有效 (IR) 2 点函数，这需要谨慎设定问题。我们的目标是提供一种有用的形式化方法，以非微扰方式研究超越大宽度极限（即远离高斯极限）的神经网络行为。我们分析的一个主要结果是，改变神经网络权重分布的标准差可以解释为网络空间中的重正化流。我们专注于平移不变核并提供初步的数值结果。
重建在量子理论阐明中的作用
∗ 出现在《现象学和 QBism：量子力学的新方法》中，由 Philipp Berghofer 和 Harald A. Wiltsche 编辑（劳特利奇数学和物理哲学研究）。基于 2022 年 6 月在瑞典林雪平举行的“物理学现象学方法”会议上的演讲。演讲视频可在作者的网站上找到。† 电子邮箱：pgoyal@albany.edu ‡ 主页：https://www.philipgoyal.org 1 这些要求实际上被坚持的程度，或者确实被认为是适当的程度，随着时间和相关的物理学子社区（或物理学家）而变化。例如，马赫认为理论仅仅是（或主要）感觉数据的经济编码，这似乎淡化了第一个要求，而某些现代研究项目（如弦理论项目）似乎也淡化了第二个要求。