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终端管制技术交流会议
壹、目的 ............................................................................................................................... 3
基于近端策略优化算法及视觉感知的机械臂导纳控制研究
在现代操纵器交互任务中，由于环境的复杂性和不确定性，准确的对象表面建模通常很难实现。因此，改善操纵器与环境之间相互作用的适应性和稳定性已成为相互作用任务的重点之一。针对操纵器的互动任务，本文旨在在视觉指导下实现良好的力量控制。因此，基于Mujoco（带有触点的多关节动力学）物理引擎，我们为操纵器构建了交互式仿真环境，并创新地集成了基于位置的视觉伺服控制和录取控制。通过深度强化学习（DRL）中的近端策略优化（PPO）算法，有效地集成了视觉信息和力量信息，并提出了结合视觉感知的接收性控制策略。通过比较实验，将允许控制与视觉感知相结合，并将力控制的整体性能提高了68.75％。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。 实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。在精确组装，医疗援助和服务操纵器的领域中，它可以提高操纵器在复杂和不确定的环境中的适应能力和稳定性，从而促进智能操纵器的自主操作的发展。
基于点云处理的仿人机器人楼梯障碍物识别与剔除方法
引用本文: 于乃功, 谢秋生, 李洪政.基于点云处理的仿人机器人楼梯障碍物识别与剔除方法[J].北科大：工程科学学报 , 2025, 47(2): 339-350. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2024.05.10.001 YU Naigong, XIE Qiusheng, LI Hongzheng.Obstacle recognition and elimination method for humanoid robots based on point cloud processing[J].Chinese Journal of Engineering , 2025, 47(2): 339-350. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2024.05.10.001
强于大市AI 端侧深度报告之AI 手机
智能手机是最适合承载端侧 AI 的载体， AI 手机可提供差异化的用户价 值与品牌价值。智能手机具有保有量大、使用便携、使用场景多、使用 时长久、应用生态系统强大等优势，可创造众多的 AI 使用场景，并加速 第三方 AI 应用成熟，我们认为智能手机将是生成式 AI 最佳的应用载体 之一。 AI 手机的定义具有三个典型特征：①能够在手机端侧运行大模型； ② SoC 中包含 NPU 算力；③达到一定参数要求的性能指标。 AI 手机可提 供差异化的用户价值与品牌价值。对用户而言， AI 手机将是自在交互、 智能随心、专属陪伴、安全可信的个人化助理，使用体验较目前阶段智 能手机大幅提升。对于手机厂商而言，可提供品牌形象与用户粘性。
讯飞AI 考试系统学生手机端使用说明
1.下载 ............................................................................................................................................... 3
面向人工智能的云/边/端分层计算医疗负荷分配
摘要 — 在分层结构的云/边缘/设备计算环境中，工作负载分配会极大地影响整个系统的性能。本文讨论了大都市地区急诊室 (ER) 或重症监护室 (ICU) 产生的面向 AI 的医疗工作负载。目标是优化 AI 工作负载到云集群、边缘服务器和终端设备的分配，以便在救生紧急应用中实现最短的响应时间。特别是，我们为分布式云/边缘/设备计算系统中的 AI 工作负载开发了一种新的工作负载分配方法。开发了一种高效的调度和分配策略，以减少总体响应时间以满足多患者的需求。我们从综合边缘计算基准 Edge AIBench 中应用了几个 ICU AI 工作负载。涉及的医疗保健 AI 应用包括呼吸急促警报、患者表型分类和生死威胁。我们的实验结果证明了现实生活中的医疗保健和紧急应用中的高效率和有效性。
端到...
从外部知识库中检索适当的记录以产生信息的响应是端到端面向任务对话系统（ETODS）的核心capabil。大多数现有方法还训练检索模型或使用内存网络来检索知识基础，该基础将知识检索任务与响应生成任务取消，因此很难共同优化并且无法捕获两个任务之间的内部关系。在本文中，我们为任务为导向的对话系统提出了一个简单而统一的生成模型，该模型将ETODS任务重新铸造为单个序列生成任务，并使用最大的似然培训以统一的方式训练这两个任务。为了防止生成不存在的记录，我们设计了前缀Trie来限制模型生成，从而确保生成的记录与知识基础中的现有记录之间的一致性。三个公共基准数据集的实验结果表明，我们的方法在生成系统响应并胜过基线系统方面实现了强大的表现。为了促进该领域的未来研究，可以在https://github.com/dzy1011/uni-tod上获得该代码。
开发 N 端到 C 端优化...
肽是治疗诊断开发的理想选择，因为它们能够快速在目标组织中积累、快速从背景组织中清除，并表现出良好的组织穿透性。之前，我们开发了一系列表现出谨慎折叠倾向的新型肽，从而获得了最佳候选物 [ 68 Ga]Ga-DOTA- GA1 ([D-Glu] 6 -Ala-Tyr- N MeGly-Trp- N MeNle-Asp-Nal-NH 2 )，其对胆囊收缩素 2 受体 (CCK 2 R) 的结合亲和力为 50 pM。然而，我们面临着肾脏摄取率过高的挑战。方法：对主要的治疗诊断候选物进行了构效关系研究。对肽支架进行了审慎的结构修饰，以评估特定 N 端残基对整体生物活性的贡献。然后在带有转染的 A431-CCK 2 肿瘤的裸鼠中评估最佳候选药物，并体外定量它们的生物分布。结果：我们鉴定并证实 D-Glu 3 替换为 D-Ala 3 产生了 2 个最佳候选药物，[ 68 Ga]Ga-DOTA- GA12 和 [ 68 Ga]Ga-DOTA- GA13 。这些放射性肽表现出高靶标/背景比、增强的肿瘤保留、血浆和小鼠器官匀浆中的优异代谢稳定性以及肾脏摄取降低 4 倍，明显优于非丙氨酸对应物。结论：我们的研究确定了针对 CCK 2 R 的新型放射性药物候选药物。它们的高肿瘤摄取和减少的肾脏蓄积值得临床转化。
云边端协作网络中 AI 驱动的节能内容任务卸载
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