此情况说明书中的建议是基于2020-2023的Robo-Golf项目的结果,其中Husqvarna 550机器人割草机在边界电缆内随机工作,与传统的球道和五个北欧高尔夫球场的粗糙割草机进行了比较(Jönköping,瑞典,瑞典;挪威的尼比奥·兰德维克(Nibio Landvik)。的主要结论表明,机器人的割草质量与卷轴或有时甚至更好,并且在机器人割草的球道上发现了较少宽阔的杂草(白色三叶草)和疾病。
作者:约翰·W·班德勒教授 摘要 空间映射技术现已进入其开发和利用的第 20 个年头,它是一种充分利用工程师传统的“准全局”直觉的工程设计技术。通过适当的基于物理的替代方法,空间映射技术可以实现高保真或“精细模型”模拟精度但“粗糙模型”模拟速度的设计优化。它实现了从粗糙模型的简单映射中得到的替代方法的迭代增强,以实现相应精细模型的高精度替代方法。重要的是,空间映射技术为工程师对问题的神秘“感觉”提供了定量解释。由于其特征与当代理解的大脑执行某些任务的方式相似,我们断言空间映射技术模仿了“常识”。在这里,我们介绍了这一概念,回顾了重要的进展,将其与日常人类经验进行比较,指出了当前的技术水平,并提供了来自各种工程学科的说明,包括基于电磁学的微波设备建模和设计优化。积极空间映射是最广泛使用的技术,它有效地调用了传统优化的内循环——工作中的常识——通常在可接受的两到三次迭代中产生出色的结果。设计示例包括涉及 140 个优化变量的 10 通道输出多路复用器的优化、使用隐式空间映射的微波发夹滤波器的优化以及开环环形谐振器带通滤波器的调谐空间映射。
虽然机器学习受到了生物学和热力学等多个领域的影响,但它与教育和人类学领域的联系却尚未得到充分探索。在人类世界中,我们知道个人的智力能力不能存在于真空中。相反,它们建立在精炼知识的转移以及我们与其他个体的关系之上,这些个体帮助我们观察世界并反思我们在其中的行为。在机器世界中,我们塑造学习者体验的工具仍然非常粗糙。在本文中,我们将教学和课程设计视为创造性行为,这对于人工智能的发展以及人机之间创造性伙伴关系的进一步发展至关重要。
摘要我们研究了在野外尺度上逼真的粗糙裂缝的正常刚度和渗透性如何在其闭合期间与渗透阈值相连和进化。我们将方法基于裂缝粗糙度的良好建立的自我植入几何模型,事实证明,这是从实验室到多公斤级尺度的相关代理。我们探索了它对储层尺度开放渠道中断裂孔的影响。我们使用驼鹿/魔像框架在有限元模型上建立了方法,并在256×256×256 m 3的数值流通实验中进行数值直通实验,3花岗岩储层在可变的正常载荷条件下,在可变的正常载荷条件下,该储存在单个,部分密封的裂缝下。Navier -Stokes流动在嵌入的3二维粗断裂中求解,而Darcy流则在周围的毛弹性基质中求解。我们研究裂缝闭合过程中断裂岩系统的机械刚度和流体通透性的演变,包括影响接触表面几何形状(如浅薄的产量)和沉积在粗糙片段开放空间中的裂缝填充物质的机制。在很大程度上观察到的刚度特征与裂缝表面的自我伴侣特性有关。当施加压力梯度的两个正交方向上超过两个正交方向时,可以证明断裂通透性的强各向异性。,我们提出了一项基于物理的定律,以随着渗透性的降低而以指数呈刚度的指数增加形式的僵硬和渗透性的演变。
我们为整个宇宙绘制一个量子力学框架。在该框架内,我们提出了一个程序,以描述熟悉经验的“准经验领域”的量子宇宙学中的最终起源,并描述了测量过程。量子力学中的预测是由替代历史集的概率做出的。概率(大约遵守概率规则 - ory)只能分配给大约破裂的历史集。的变形是定义的,并且审查了变形的机理。的变形需要对宇宙替代历史的良好粗糙粒度描述。一个准经典结构域由一组替代的破裂历史集组成,这些替代的脱糖历史是由粗糙的碎片描述的,从适当的意义上讲,它与脱碳相一致,其单个分支在时间上表现出很高的经典相关性。我们提出了使这些概念精确和定量的问题。由于初始条件和基本粒子的作用函数,宇宙中出现了一个准经典域。这是一个重要的问题,是否所有的准经典作品都大致相等,或者本质上是否存在各种不相等的问题。测量是与准经典域中变量的相关性。“观察者”(或信息收集和利用系统)是一个复杂的自适应系统,它已演变为利用准经典域的相对可预测性,或者是一组此类域,因为它自身非常粗糙,因此无法区分它。我们建议,要解决量子力学提出的许多解释问题,而不是通过对受试者的进一步审查来实现,因为它适用于可重复的实验室情况,而是通过对宇宙替代历史的检查,源于其初始状况,以及对准经典域问题的研究。
17.3 应采取缓解措施,以应对飞机在被归类为粗糙表面的跑道上飞行的影响。型号合格证持有人、任何适用的 STC 持有人和 APU ETSO/TSO 持有人的持续适航指示(例如服务信函和维护要求)应适当纳入维护计划。典型的缓解措施是增加起落架部件和配件的润滑频率,因为轴承表面的润滑迁移可能会增加。如果没有公布的数据,应向型号合格证持有人、任何适用的 STC 持有人和 APU ETSO/TSO 持有人寻求指导。
在纺织品排序中,服装的分离,粗糙分类和扁平化至关重要。该博士学位论文旨在开发工业规模的扁平化过程。使用新颖的仪器工具,精确记录了人类对此过程的演示。可以使用集成的力/扭矩传感器记录触觉方面,并且可以使用集成的摄像头记录纺织品上的实际抓地点。因此,一个非常通用的数据集由人类专家生成,使得为各种服装,材料,印刷图案和尺寸的动作,相互作用力和抓地点创建和学习成为可能。