本文解决了任务执行过程中远程移动机器人中自动检测和量化性能退化的问题。在执行任务期间，机器人可能会遇到各种不确定性和逆境，这可能会损害其有效执行任务并导致其绩效降级的能力。可以通过及时的检测和干预来缓解或避免这种情况（例如，由远程人类主管接管在远程操作模式下的控制）。受到医院中患者分类系统的启发，我们介绍了“机器人生命力”的框架，以估算整体“机器人健康”。机器人的生命值是一组指标，可以估计机器人在给定时间点面临的性能降解程度。机器人健康是一种将机器人生命力结合到性能降解的单个标量值估计值中的度量。在模拟和实际移动机器人中，实验表明，可以有效地使用提出的机器人生命力和机器人健康来估计运行时机器人性能降解。
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本文报道了机器人研究人员的见解，该洞察力参加了由德国卡尔斯鲁赫（Karlsruhe）的Kerntechnische Hilfdienst GmbH（KHG）进行的为期5天的核灾难反应现场演习。德国核工业建立了KHG，为核事故提供了机器人辅助的紧急响应能力。我们对所使用的设备进行系统描述；机器人操作员的培训计划；现场锻炼和机器人任务；练习期间遵循的协议。此外，我们还提供了基于这些观察结果来推进灾难响应机器人技术的见解和建议。具体而言，性能的主要退化来自对操作员的认知和注意力需求。此外，除了易用性外，机器人平台和模块还应旨在保持健壮和可靠。最后，由于紧急响应利益相关者通常对使用自主系统持怀疑态度，因此我们建议采用可变的自主权范式将自主机器人的能力与人类的自主机器人能力逐渐融合在一起。远程操作和自主权之间的这种中间立场可以增加最终用户的接受，同时直接减轻操作员的机器人控制负担并保持人类陆路的弹性。
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虽然最近在许多科学领域都变得无处不在，但对其评估的关注较少。对于分子生成模型，最先进的是孤立或与其输入有关的输出。但是，它们的生物学和功能特性（例如配体 - 靶标相互作用）尚未得到解决。在这项研究中，提出了一种新型的生物学启发的基准，用于评估分子生成模型。具体而言，设计了三个不同的参考数据集，并引入了与药物发现过程直接相关的一组指标。特别是我们提出了一个娱乐指标，将药物目标亲和力预测和分子对接应用作为评估生成产量的互补技术。虽然所有三个指标均在测试的生成模型中均表现出一致的结果，但对药物目标亲和力结合和分子对接分数进行了更详细的比较，表明单峰预测器可能会导致关于目标结合在分子水平和多模式方法的错误结论，而多模式的方法是错误的结论。因此优选。该框架的关键优点是，它通过明确关注配体 - 靶标相互作用，将先前的物理化学域知识纳入基准测试过程，从而创建了一种高效的工具，不仅用于评估分子生成型输出，而且还用于丰富富含分子生成的输出。一般而言，药物发现过程。
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