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六足机器人模拟器中的倾斜幻觉导致错误...
目标：我们测试六足模拟器中的某个程序是否会导致航空公司飞行员对倾斜角（即“倾斜”）做出错误假设以及对姿态指示器 (AI) 做出错误解释。背景：倾斜对解释错误的影响此前已在非飞行员中得到证实。飞行中，由于误导性的滚转提示（空间定向障碍）可能会出现错误的假设。方法：飞行员（n = 18）进行了 36 次试验，要求他们仅使用 AI 滚转至机翼水平。在显示 AI 之前，他们会收到滚转提示，在大多数试验中，提示与 AI 倾斜角方向相匹配，但在倾斜相反条件下（四次试验），提示方向相反。在基线条件下（四次试验），他们没有收到滚转提示。为了测试飞行员是否对 AI 做出反应，AI 有时会在倾斜水平条件下（四次试验）按照滚转提示显示机翼水平。结果：总体而言，飞行员在倾斜-相反条件下（19.4%）犯的错误明显多于基线条件（6.9%）或倾斜-水平条件（0.0%）。倾斜-相反条件下的学习效果明显，因为 38.9% 的飞行员在第一次接触这种条件时犯了错误。经验（即飞行小时数）没有显著影响。结论：倾斜程序可有效诱导飞行员的 AI 误解和控制输入错误。应用：该程序可用于空间定向障碍演示。
grem：具有四足机器人的专家的通才机器人模型
摘要 - 多任务机器人学习在应对多样化和复杂方案方面具有重要的重要性。但是，在收集培训数据集的性能问题和困难中，当前的方法受到了阻碍。在本文中，我们提出了细菌（通才机器人模型）。我们利用离线加强学习来优化数据利用策略，以从演示和亚最佳数据中学习，从而超过了人类示范的局限性。此后，我们采用基于变压器的VLA网络来处理多模态输入和输出操作。通过引入Experts结构的混合物，细菌允许使用更高的整个模型容量的推理速度更快，从而解决了有限的RL参数的问题，从而在控制计算成本的同时增强了多任务学习中的模型性能。通过一系列实验，我们证明了细菌在所有任务中都优于其他方法，同时还验证了其在培训和推理过程中的效率。此外，我们发现了其获得新兴技能的潜力。此外，我们贡献了Quard-Auto数据集，该数据集自动收集以支持我们的培训方法并促进多任务四倍的机器人学习中的进步。这项工作提出了一种新的范式，用于降低收集机器人数据和推动多任务学习社区进度的成本。您可以通过链接：https：//songwxuan.github.io/germ/到达我们的项目和视频。
足细胞：先天和适应性免疫十字路口的肾小球前哨
1肾脏 - 胰腺移植，迈阿密移植学院，迈阿密米勒大学迈阿密米勒大学医学院，佛罗里达州迈阿密，佛罗里达州迈阿密，2研究，迈阿密米尔勒大学医学院，佛罗里达州迈阿密米尔勒学院，伊斯兰教派和医学院Katz家族肾脏科学和高血压部，美国佛罗里迈阿密移植研究所，迈阿密米勒大学医学院，美国迈阿密，美国迈阿密4号，迈阿密米勒大学迈阿密米勒大学医学院迈阿密米勒大学医学院手术系4个移植病理学，美国佛罗里达州迈阿密大学医学院，美国迈阿密大学，迈阿密肾科，迈阿密近米，迈阿密近米，迈阿密级别，迈阿密级别，迈阿密近科，迈阿密米勒大学医学院迈阿密迈阿密大学医学院迈阿密大学迈阿密大学医学院迈阿密移植学院移植，美国迈阿密米勒大学医学院，佛罗里达州迈阿密大学医学系7卡兹肾脏科和高血压家族分部
使用 Unitree A1 四足机器人构建基于视觉的 AI 演示器
展示人工智能 (AI) 能力的挑战之一是找到有效的方式来以切实的方式展示其能力。在本文中，我们使用 Unitree A1 四足机器人展示了一个基于视觉的 AI 演示器。该演示器旨在供苏黎世应用科技大学人工智能中心 (CAI) 使用，以在现实环境中展示 AI 的能力，例如展览。为了实现这一点，我们开发了一个应用程序，允许机器人响应四种特定的手势。该软件从机器人的集成摄像头接收实时图像，并利用 MediaPipe 框架进行手部跟踪和界标点生成，这些界标点实时显示在远程 PC 上。我们根据 3768 个手势记录训练的逻辑回归模型随后会检测站在机器人前面的用户做出的手势。该模型与机器人的系统进行通信，允许通过用户界面控制其检测和姿势。在我们的实验室测试中，机器人展示了每个手势的平均准确率为 91%。然而，我们发现在强光或弱光环境中，机器人的性能不太可靠，准确率仅为 70%。为了提高机器人在这些条件下的性能，我们建议实施额外的算法或微调 MediaPipe 管道。总的来说，我们的演示器为 CAI 部门提供了一个展示 AI 的宝贵工具，因为它允许观众使用直观的手势与机器人互动，并通过观察机器人的即时反应来亲身体验 AI。
vero：带有真空清洁剂的四足机器人，用于垃圾垃圾
摘要 - 如今，上线对许多生态系统的平衡构成了重大威胁。一个例子是大海，垃圾来自海岸和城市，通过排水沟，街道和水道，在分解过程中释放有毒的化学物质和微塑料。垃圾去除通常是由人手动执行的，这本质上会降低可以从环境中有效收集的废物量。在本文中，我们提出了一个新颖的四足机器人原型，由于其自然机动性，它能够自主收集烟头，这是全球第二常见的最常见的无垃圾废物，在很难触及轮式和追踪机器人的地形上。我们方法的核心是用于垃圾检测的卷积神经网络，其次是时间优化的计划者，用于减少收集所有目标对象所需的时间。精确的垃圾去除，该过程驱动了真空吸尘器的喷嘴，该清洁器连接到检测到的香烟屁股顶部的机器人腿上之一。由于喷嘴的这种特殊位置，我们能够执行收集任务，而无需停止机器人的运动，从而大大增加了整个过程的时间效率。在六个不同的室外场景中进行了广泛的测试，以显示我们的原型和方法的性能。对作者的最佳知识，这是第一次提出这种设计和方法并在腿部机器人上成功测试。
皇家足病学院对HEIW的AHP劳动力发展计划的评论
无缝的劳动力模型，包括公共卫生角色，我们不清楚“按AHP数字来绘制的“ heiw of to to Strategic of Strategic of to Strategic”计划”。皇家足病学院支持一种方法，该方法促进了在初级和社区护理中直接获得足病医生的机会，威尔士已经存在各种服务。因此，我们渴望了解该声明的含义 - 例如，它是否是指对于AHP的初级和社区护理中可以创建多少个新角色，这些角色可能是这些角色，这些角色可能是（例如，首先联系从业人员），已经在初级和社区护理中工作的AHP的数量，还是主要的护理护理和社区保健和社区保健和社区保健服务的整合。
使用进化机器人方法生成多足机器人群的集体行为
摘要 本文演示了如何基于进化机器人方法生成多足机器人群的集体行为。群体机器人领域的大多数研究都是使用轮式驱动的移动机器人进行的。本文重点研究如何使用多足机器人群生成集体行为。进化机器人方法用于设计机器人控制器。将基于直觉的约束因素纳入适应度函数，使机器人的步态与自然生物相似。使用 PyBullet 物理引擎在计算机模拟中进行了排队任务实验。机器人控制器由具有单个隐藏层的循环神经网络表示。实验结果表明，提出的约束因素成功地设计了与自然生物相似的机器人步态。结果还表明，进化机器人方法成功地设计了多足机器人群集体行为的机器人控制器。
预防患有溃疡风险的糖尿病患者的足溃疡：系统评价和荟萃分析
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耦合DNA条形码和外显子捕获量以解决Turridae（胃足，conoidea）的系统发育
图1无脊椎动物和水产养殖软体动物中受过比较训练的免疫反应模型。该图说明了在无脊椎动物和海洋软体动物中观察到的训练反应的多样性。训练诱导后的免疫反应（主要反应）和挑战（次要反应）。 文献中描述的不同响应模式由不同颜色的曲线表示。 传说指示观察到不同模式的物种：训练时诱导的持续反应，没有消光期，直到次级响应（深蓝色线）；免疫移位显示出定性不同的主要和次要反应，涉及不同的基因集（浅蓝色和深绿色线）；具有主要响应的公差响应，但没有次级响应（浅蓝色线）。 双相反应，命名为召回响应，其主要响应随后是灭绝阶段，以及对后续挑战（浅绿线）的相似或更强大，更快，更快的次要响应。训练诱导后的免疫反应（主要反应）和挑战（次要反应）。文献中描述的不同响应模式由不同颜色的曲线表示。传说指示观察到不同模式的物种：训练时诱导的持续反应，没有消光期，直到次级响应（深蓝色线）；免疫移位显示出定性不同的主要和次要反应，涉及不同的基因集（浅蓝色和深绿色线）；具有主要响应的公差响应，但没有次级响应（浅蓝色线）。双相反应，命名为召回响应，其主要响应随后是灭绝阶段，以及对后续挑战（浅绿线）的相似或更强大，更快，更快的次要响应。