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对建筑行业的市售自主绘画机器人的审查
在建筑业中的绘画是一种危险活动，为工人带来了许多建筑风险，例如从高处掉下来，笨拙的位置肌肉骨骼疾病以及暴露于有毒物质，尤其是在狭窄的空间中。大多数建筑项目都包括绘画活动和绘画活动的重复性质，导致了几个绘画机器人的提议，目前很少有商业上可用。这些机器人在目前的状态下有一定的局限性，影响了机器人的最终生产力及其在建筑工作地点的实施。本文解决的问题是缺乏对自主绘画机器人（APR）必要要素的研究，以有效，安全地执行施工绘画活动。这表明需要评估可用绘画机器人的当前局限性，以生成可以作为提高APR效率的方法进一步研究的基础的信息。因此，这项研究的目的是确定有效的APR的特性，并将其与市售APR的特性进行比较。对Scopus数据库和Google Scholar库的相关文献进行了全面研究，介绍了定义APR性能的主要参数。该研究强调了评估APR性能以及可用机器人的当前局限性的主要特性。这项研究的结果有望为对提高APR生产率提高的研究人员提供进一步的研究领域。关键词：绘画机器人，自动移动机器人，建筑自动化，建筑安全
使用光绘画和深度学习预测心血管疾病的风险
心血管疾病（CVD）负责低收入和中等收入国家的过早死亡。早期的CVD检测和干预在这些人群中至关重要，但是许多现有的CVD风险评分需要进行体格检查或实验室测量，这在此类卫生系统中可能具有挑战性。在这里，我们调查了使用光摄影学（PPG）的潜力，这是一种在大多数智能手机上可用的传感技术，可以潜在地以低成本启用大规模筛查，以进行CVD风险预测。我们开发了一个基于PPG的CVD风险评分（DLS），以预测十岁内发生重大不良心血管事件（MACE：非致命性心肌梗死，中风和心血管死亡）的可能性，仅鉴于年龄，性别，性别，吸烟状态和PPG作为预测者，只有年龄，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别。我们将DLS与基于办公室的Refit Who-Who分数进行了比较，该分数采用了WHO和Globorisk分数（年龄，性别，吸烟状况，身高，体重和收缩压）的共享预测指标，但在UK Biobank（UKB）同胞上进行了改装。在UKB队列中，DLS的C统计效果（71.1％，95％CI 69.9-72.4）与基于办公室的Refit-Who得分（70.9％，95％CI 69.7-72.2;非内野利率2.5％，p <0.01）。DLS的校准令人满意，平均绝对校准误差为1.8％。在基于办公室的分数中添加DLS功能将C统计量提高了1.0％（95％CI 0.6-1.4）。dls预测，十年的MACE风险与基于办公室的Refit-Who得分相当。它提供了概念验证，并提出了基于PPG的方法在资源有限地区基于社区的初级预防的潜力。
机器人绘画的神经形态电子艺术家
摘要 - 计算机视觉和深度学习方面的进步导致人们对Ai-Art的领域的兴趣激增，包括数字图像创建和机器人辅助绘画。传统的绘画机依靠静态图像和offl ine处理来将视觉反馈纳入其绘画过程中。但是，这种方法并未考虑绘画的动态性质，并且无法将复杂的重叠模式分解为单个笔触。作为基于框架的RGB摄像机的替代方法，神经形态摄像机通过异步事件流捕获场景中光强度的变化，有望克服传统计算机视觉技术的某些固有局限性。在此项目中，提出了一种用于物理绘画的机器人系统，该系统利用了动态视觉传感器（DVS）摄像机的基于事件的视觉输入。为了利用摄像机的超低潜伏期和稀疏编码，该建议的系统还采用了基于事件的信息处理，并在神经形态Dynapse-1处理器上使用尖峰神经网络实现。机器人系统接收DVS感官数据，它代表了笔触的轨迹，并计算了所需的关节速度，以闭环方式用6多F的机器人臂重新创建中风。控制器还将触觉反馈从力量扭转传感器集成在一起，以动态调整末端exector的距离，这取决于刷子的变形。在项目范围内，进一步证明了如何从DVS数据中提取有关感知的笔触中风的速度信息。该系统在现实世界中进行了测试，并成功生成了物理笔触的集合。提出的网络是迈向完全尖峰的机器人控制器的第一步，能够无缝融合基于事件的感觉反馈，从而提供超低潜伏期响应能力。除了在机器人辅助绘画中的实用性之外，开发的网络还适用于需要实时自适应控制的任何机器人任务。
消失的点，分析绘画的计算机愿景...
单点透视：当图像平面平行于两个世界坐标轴时，与该图像平面切割的轴平行的线将具有在单个消失点相遇的图像。线平行于其他两个轴线不会形成消失点，因为它们是平行于图像平面的。
分散的细胞形态绘画 - morphodiff
在岛上（env a -env d）和高度的三维表示，并标有El Teide Stratovolcano的峰值。G。G的近似分布。 Eisentrauti和G. G。与红线一起用黑线和系统发育进化枝分开（Thorpe等人1993; Richard＆Thorpe 2001；布朗等人。 2006）。 G. G。 Insulanagae仅发生在近海胰岛Roque de Fuera de Anaga上。 采样区域显示了黑色圆圈，用于基因型环境协会（GEA）的南北采样区域以蓝色为彩色。1993; Richard＆Thorpe 2001；布朗等人。2006）。G. G。 Insulanagae仅发生在近海胰岛Roque de Fuera de Anaga上。 采样区域显示了黑色圆圈，用于基因型环境协会（GEA）的南北采样区域以蓝色为彩色。G. G。 Insulanagae仅发生在近海胰岛Roque de Fuera de Anaga上。采样区域显示了黑色圆圈，用于基因型环境协会（GEA）的南北采样区域以蓝色为彩色。
用眼睛绘画的机器人体系结构的性能评估
基于非遗迹技术和视觉反馈。Song等人给出了进一步的例子。[6]，他为任意表面设计了一种艺术笔绘图系统，并由Karimov等人设计。[7]，他实施了一个笛卡尔机器人，能够用类似人类的运动学创建全彩色图像。最新的艺术机器人示例包括[8]中显示的交互式绘画系统，[9]中介绍的喷枪机器人建筑，采用移动机器人作为艺术绘画的采用，如[10,11]中，以及[12]中描述的调色刀绘画技术的自动化。在大多数情况下，机器人系统与人类艺术家之间的相互作用仅限于软件和硬件参数的选择，并且绘画过程主要由算法和基于启动输入图像处理。在文献中只能找到由人类遥控控制的机器人绘画系统的示例。这些主要与机器人远程注射有关，例如在[13]中，基于功能 - 基于力的vision界面允许操作员制作远程机器人绘制。此外，在[14]中，基于脑部计算机界面和用于神经机构绘画的机器人结构开发了人机界面。系统测量用户的大脑活动，并将记录的大脑信号关联到操纵器的简化运动中。更多
文字画布：用单词绘画绘画
项目图像处理应用程序的重点是创建一个集成了基于AI的图像处理功能的用户友好平台。该应用程序具有两个主要模块：文本到图像生成和背景删除。文本到图像模块利用稳定的扩散模型根据文本描述生成高质量的图像，从而促进创意工作流程。背景删除模块利用remove.bg API有效地细分并从现有图像中删除背景。使用Python和Pyqt5开发，该应用程序旨在简化技术和非技术用户的复杂图像处理任务。测试结果表明性能强劲，高质量的产出和用户满意度，证明了AI驱动工具在增强图形设计，营销和社交媒体等行业之间提高生产力和创造力方面的潜力。
“大脑绘画”能帮助多动症患者吗？研究寻找答案
2020 年，美国国家科学基金会为安杜哈尔的大脑绘画研究提供了 8 万美元的资助。此后，他和他的实验室收集了 8 名南佛罗里达大学学生的数据，每人使用了大脑绘画技术六次。其中两名参与者患有多动症。其余人表示，他们的注意力存在问题。
建筑系统中的建筑绘画和设计建模策略
建筑信息建模的概念是在1970年代中期开发的，被称为建筑描述系统。今天，这一过程已成为建筑行业中广泛知识领域的关注点，并已实施以应对某些项目的整合需求，改善沟通和信息的需求。此概念是指创建用于管理项目生命周期信息的方法的一组策略，过程和技术。这项技术是使用新旧设备以及程序和潜力的建筑信息建模与计划，设计，构建，操作和管理相关的高级过程。换句话说，该技术被定义为所有施工过程的完全相关集，包括：生产，沟通和分析施工模型。根据此标准，通过实施此概念，所有项目生命周期信息都存储在共同的数据环境中。换句话说，构建信息建模是一个基于3D模型的智能过程，该过程为建筑，工程和建筑专业人员提供了洞察力和洞察力和工具，用于规划，设计，建造和管理建筑物。新的建筑技术从根本上改变了进行建设和项目管理的方式。这些技术通过提高施工过程的速度，准确性和效率来使高质量结构以较低的成本构建。另一方面，这些技术还有助于提高可持续性并减少建筑项目的环境影响。在不久的将来，这些技术有望成为建筑行业的标准，并对传统方法产生重大影响。因此，熟悉这些技术及其使用可以帮助该领域的公司和专业人员在未来的比赛中更加成功。
使用现象细胞绘画和多机械染色试剂盒的表型歧视。
我们的hostDetect CHO（DXMDX-RGT-1003），HEK293（DXMDX-RGT-1004）和E.COLI（DXMDX-RGT-1005）PCR DNA量化集成了Chemagic™DNA DNA DNA提取和实时PCR技术，可从示例中提供无缝的工作流程，而不是3小时。受益于简化的检测过程，该过程有助于加速生物制剂或CGT产品开发和纯化时间表，并增强纯度和安全性。