The technocrat epoch is overflowing with new technologies and such cutting-edge facilities accompany the risks and pitfalls. Robotic process automation is another innovation that empowers the computerization of high-volume, manual, repeatable, everyday practice, rule-based, and unmotivating human errands. The principal objective of Robotic Process Automation is to supplant monotonous human errands with a virtual labor force or a computerized specialist playing out a similar work as the human laborer used to perform. This permits human laborers to zero in on troublesome undertakings and critical thinking. Robotic Process Automation instruments are viewed as straightforward and strong for explicit business process computerization. Robotic Process Automation comprises intelligence to decide if a process should occur. It has the capability to analyze the data presented and provide a decision based on the logic parameters set in place by the developer. Moreover, it does not demand for system integration, like other forms of automation. Be that as it may since the innovation is yet arising, the Robotic Process Automation faces a few difficulties during the execution.
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在动态地形和环境中，最佳的运动和有效遍历外星漫游器是行星科学和地球物理系统领域的重要问题陈述。为行星流浪者的悬架机理设计最高级有效的架构是迈向健壮的流浪者的关键步骤。本文重点介绍了摇杆转型机制，这是一种与外国地形相关的标准悬架方法。在审查了可用的先前文献并利用各种优化和全局最小化算法之后，本文提供了一项有关流浪者悬架机制的机械设计优化的新研究。本文对模拟退火，遗传算法，群智能技术，盆地希望和差异进化进行了广泛的测试，同时彻底评估了每个相关的超级参数，以找到效用驱动的解决方案。我们还评估了上述任务的双重退火和子公司算法，同时保持了道德研究的无偏测试角度。计算效率和整体适应性被认为是评估相关算法的关键磁性参数，还重点是可变输入种子，以找到最合适的效用驱动策略。在经验上获得了模拟退火，成为表现最佳的启发式策略，其适合度为760，其优于其他算法，并在各种输入种子和个体性能指标上提供了一致的性能。
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系统变化是代谢组学数据分析中的常见问题。因此，使用不同的缩放和归一化技术来预处理数据进行代谢组学数据分析。尽管文献中有几种缩放方法可用，但是缩放，转换和/或归一化技术的选择会影响进一步的统计分析。选择适当的缩放技术进行下游分析以获得准确的结果或做出正确的决定是一项挑战。此外，现有的缩放技术对离群值或极值敏感。为了填补空白，我们的目标是引入不受异常值影响的强大缩放方法，并为下游分析提供了更准确的结果。在这里，我们引入了一种新的加权缩放方法，该方法对异常值具有强大的功能，但是，在数据预处理中不需要其他异常检测/治疗步骤，并将其与通过人工和实际代谢组学数据集进行了比较与常规缩放和归一化技术。我们在不存在和存在不同百分比的异常值的情况下，使用代谢组学数据分析评估了所提出的方法的性能与其他现有的常规缩放技术相比。结果表明，在大多数情况下，在不存在和存在异常值的情况下，提出的缩放技术的性能比传统的缩放方法更好。提出的方法改善了进一步的下游代谢组学分析。提出的强大缩放方法的R函数可在https://github.com/nishithkumarpaul/robustscaling/blob/main/main/wscaling.r.r
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大多数Quadrupss开发的高度驱动，因此他们的控制是非常繁琐的。它们需要先进的电子设备连续解决复杂的逆运动型方程。此外，随着传统距离传感器通常由于机器人的运动而导致的连续扰动通常发生故障，它们要求特殊和昂贵的传感器自动导航环境。另一个挑战是在步行时保持机器人的连续动态稳定性，这需要复杂和最先进的控制算法。本文介绍了我们内部棱镜联合电池的硬件设计和控制架构的彻底描述，称为Prisma。我们的目标是伪造强大而温制性的稳定的四足机器人，可以使用基本控制算法并利用传统传感器来导航未知环境。我们讨论了机器人在其运动，不同脚轨迹，可制造性和控制方面的益处和限制。
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重新配置图中的两个最短路径意味着通过一次改变一个顶点来修改一个最短的路径，使得所有中间路径也是最短路径。这个问题有几个自然应用，即：（a）改造道路网络，（b）在同步多处理设置中重新排出数据包，（c）运输集装箱存货问题，以及（d）列车编组问题。在作为图形问题的建模时，（a）是最常规的情况而（b），（c）和（d）是对不同图形类的限制。我们表明（a）是棘手的，即使对于问题的轻松变体也是如此。对于（b），（c）和（d），我们提出了有效的算法来解决各自的问题。我们还将问题概括为当最多$ k $（对于固定整数$ k \ geq k \ ge $ k \ geq 2 $）一次连续的顶点一次可以一次更改。
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