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建筑自动化
BIM、游戏化和虚拟现实应用更常用于满足面向制造和装配的设计 (DfMA) 的利益。本文介绍了一项全面的研究，以利用这些技术的创新方法和功能。该研究专门用于实施预算和时间有限的中小型建筑和施工实践，用于可视化创建。收集到的证据证明，结合 BIM 的游戏式平台可以向客户提供简化的数据交付，从而提高客户满意度、信心和增加销售额。设计的工作流程和模板在一家小型自建建筑公司的案例研究中进行了测试。员工接受了正确提供 BIM 数据和使用提供的游戏模板的培训。案例研究表明，VR House Configurator 创建的自动化是可以实现的。研究的结果是一个集成解决方案，用于在游戏环境中重新生成 BIM 模型并利用房屋配置器的组织家具库和成本界面。此外，可用性测试证实了所开发的框架和工具的适用性、实用性和有效性，可以应对自建行业中发现的挑战。最后，该研究为该行业的公司提供了一种新方法、实施创新变革的分步指南以及方法和工作流程的详细描述
呼吁有关自动化自动化科学和工程专刊的论文IEEE交易，以优化自动化 - 以纪念
呼吁关于自动化自动化自动化科学和工程专刊的论文IEEE交易，以优化自动化 - 为了纪念Peter B. LuH优化决策的优化在自动化方面普遍存在。可以在运输中实时路由，在多能微网格中进行安排，自动驾驶中的路径查找以及供应需求在即时分布中匹配。仅举几例。这些优化和决策问题可以用数学形式为线性和非线性编程，马尔可夫决策过程以及变体。过去十年见证了机器学习如何在解决这些问题方面的理论和实践方面发展。目的是回顾该领域的最先进的现状，即在自动化中进行优化的机器学习以及讨论未来的研究方向。Peter B. Luh教授（1950-2022）是自动化领域的开创性数字，并在解决制造和电力系统中的优化问题方面是一个开创性的人物。他共同创立了IEEE T-ASE，并担任其首个主编。在他的整个职业生涯中，卢教授是该领域的活跃研究员和发起人。他于2022年去世时，他的最后一项举措是共同开发有关自动化机器学习的临时。在这项研究中，Luh教授致力于开发强大的算法，这些算法将机器学习和优化与电源系统和制造系统的应用相结合。解决这些优化问题的进步具有丰富的应用潜力。本期特刊是向卢教授致敬，他认识到他对自动化领域的重要贡献以及他在推进机器学习领域以优化自动化领域的远见领导。通过这个特刊，我们旨在尊重卢教授的遗产，并致力于推进这一领域。我们邀请了正在为该领域做出重大贡献的研究人员和从业人员的贡献，并分享了卢教授对自动化的机器学习愿景。本期特刊的潜在贡献者包括理论，方法，算法和机器学习应用以优化自动化的研究人员。特别是，将研究和讨论数学公式，例如线性和非线性编程，马尔可夫决策过程以及基于仿真的优化。具体来说，我们欢迎介绍自动化优化问题的某些结构性特性，以实现大规模问题的快速解决方案，并提供绩效保证。除了对相当一般的理论和方法的贡献外，本期特刊还将欢迎在制造，物流，运输，建筑物和电力系统等各种应用领域的作品。本期特刊旨在总结艺术的状态，讨论有希望的研究方向，并进一步促进机器学习研究以进行自动化的优化。重要的是要展示成功的故事，并在不同系统的一般理论和方法中分享进步。这个特刊既具有实际利益和理论利益。各种不同自动化系统中优化问题之间的关键连接位于共享的数学优化公式中，例如线性和非线性编程以及马尔可夫决策过程。通过本期特刊，我们希望在研究机器学习以优化自动化的研究人员和从业人员中促进合作和交流。我们还旨在提供一个平台，以突出案例研究和机器学习的创新应用，以在不同领域进行优化，从而鼓励在这个令人兴奋的领域进行进一步的研发。
脑机接口对刑法产生的挑战及其应对
① 参见王行愚 、 金晶 、 张宇等 :《 脑控 : 基于脑 — 机接口的人机融合控制 》, 载 《 自动化学报 》2013 年第 3 期 , 第 208-221 页 。
RPA：零售自动化的下一步RPA：零售自动化的下一步
这些机器人不是我们在亚马逊和奥卡多履行中心中看到的物理种类，它们是可以在虚拟环境中识别对象并适应更改的智能软件。“机器人”可以模仿和整合人类在数字系统中执行业务流程中交互的行为。软件机器人使用用户界面像人类一样捕获数据并操纵应用程序。他们与其他系统进行通信并触发响应，以便在各种重复的基于规则的任务上执行。只有很大的更好：RPA软件机器人永远不会睡觉，零错误和成本比员工少得多。