动态运动原语（DMP）为编码，生成和调整复杂的最终效应轨迹提供了极大的多功能性。 DMP也非常适合从人类演示中学习操纵技巧。但是，DMP的反应性质限制了其用于工具使用和对象操纵任务的适用性，这些任务涉及非全面约束，例如切割手术刀切割或导管转向。在这项工作中，我们通过添加一个耦合项来扩展笛卡尔空间DMP公式，该耦合术语强制执行一组预定义的非独立约束。我们使用udwadia-kalaba方法获得约束强迫项的闭合形式表达式。这种方法提供了一种干净，实用的解决方案，以确保运行时的限制满意度。此外，约束强迫项的提议的分析形式可实现有效的轨迹优化，但受约束。我们通过展示如何从人类示范中学习机器人切割技能来证明这种方法的有用性。
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目的：将人工智能（AI）作为第二读者比较胸部X射线（CXR）与两个双性机构的放射科医生的第二读者，并在使用两种不同的模式时评估AI性能：审查）。方法：分析了日本放射科学学会的CXR公共数据库（n = 247），具有各种类型和大小的肺结节。八位放射科医生评估了CXR图像关于肺结节和结节象征的存在。在放射科医生审查之后，AI软件以最高的结节可能性处理并标记了CXR。计算出的精度指标是曲线下的面积（AUC），灵敏度，特异性，F1分数，虚假案例数（FN）以及不同AI模式（自动/辅助）对结节检测准确性的影响。结果：对于放射科医生而言，平均AUC值为0.77 $ \ pm $ 0.07，而平均FN为52.63 $ \ pm $ 17.53（所有研究）和32 $ \ pm $ 11.59（研究包含一个恶性病理的研究= 32％错过的恶性结节的速率）。 AI模式（自动化和辅助）均可平均提高灵敏度（提高14％和12％）和F1得分（5％和6％）和特异性的降低（分别为10％和3％） ）。结论：两种AI模式都标记了放射科医生在大量病例中错过的肺结节。 AI作为第二读者具有提高诊断准确性和放射学工作流程的高潜力。 AI可能比放射科医生早期检测到某些肺结核，对患者预后产生了潜在的显着影响。
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