自主机器人结合了各种技能，形成越来越复杂的行为，称为任务。尽管这些技能通常以相对较低的抽象级别进行编程，但它们的协调是建筑分离的，并且经常以高级语言或框架表达。几十年来，州机器一直是首选的语言，但是最近，行为树的语言在机器人主义者中引起了人们的关注。行为树最初是为计算机游戏设计的，用于建模自主参与者，提供了基于树木的可扩展的使命表示，并受到支持支持模块化设计和代码的重复使用。但是，尽管使用了该语言的几种实现，但对现实世界中的用法和范围知之甚少。行为树提供的概念与传统语言（例如州机器）有何关系？应用程序中如何使用行为树和状态机概念？我们介绍了对行为树中关键语言概念的研究及其在现实世界机器人应用中的使用。我们识别行为树语言，并将其语义与机器人技术中最著名的行为建模语言进行比较。我们为使用这些语言的机器人应用程序挖掘开源存储库并分析此用法。我们发现两种行为建模语言在语言设计及其在开源项目中的用法之间的相似性方面，以满足机器人域的需求。我们为现实世界行为模型的数据集提供了贡献，希望激发社区使用和进一步开发这种语言，相关的工具和分析技术。
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由于需要确保安全可靠的人工智能（AI），因此在过去几年中，机器伦理学受到了越来越多的关注。这两种在机器伦理中使用的主要理论是道义和功利主义伦理。另一方面，美德伦理经常被称为另一种伦理理论。尽管这种有趣的方法比流行的道德理论具有一定的优势，但由于其形式化，编纂和解决道德困境以训练良性剂的挑战，工程人工贤惠的媒介几乎没有努力。我们建议通过使用充满道德困境的角色扮演游戏来弥合这一差距。有几种这样的游戏，例如论文，生活很奇怪，主要角色遇到的情况必须通过放弃对他们所珍视的其他东西来选择正确的行动方案。我们从此类游戏中汲取灵感，以展示如何设计系统的角色扮演游戏来发展人造代理中的美德。使用现代的AI技术，例如基于亲和力的强化学习和可解释的AI，我们激励了扮演这种角色扮演游戏的良性代理，以及通过美德道德镜头对他们的决策进行检查。这种代理和环境的发展是朝着实际上正式化和证明美德伦理在伦理代理发展的价值的第一步。
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机器学习方法实现文本识别的高精度，因此越来越多地用于手写历史来源的转录。然而，在生产中使用机器学习需要简化的端到端管道，该流程将扩展到数据集大小和模型，该模型具有几个手动转录的高精度。还必须验证模型结果的正确性。本文介绍了我们的经验教训，从挪威1950年人口普查中译码了开发，调整和使用互联端到端机器学习管道。我们为自动转录的代码达到97％的准确性，我们向3％的码发送了手动验证。我们核实我们的结果中发现的职业码分布与我们的培训数据中发现的分布相匹配，这应该是整个人口普查的代表。我们相信我们的方法和经验教训可能对计划在生产中使用机器学习的其他转录项目有用。源代码可用于：https://github.com/uit-hdl/rhd-codes
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