应用海绵控制的困难之一是实现其三个主要组件时存在的复杂性，这必须在另一个之后一起工作。为了促进海上的力控制，在本文中，开发了气动力传感器。气动力传感器与其他力传感器的不同之处在于它可以用作力传感器和弹性元件。这些功能可促进海上的力控制，通过减少所需的组件数量。另一方面，气动力传感器减少了比例，以便于其在机械手机器人和生物技术假体中的安装。用于开发气动力传感器的第一步是对传感器的数学模型构建，以后使用Matlab / Simulink软件来模拟它。利用从数学模型的仿真获得的数据，CAD模型和传感器平面是在SolidWorks软件中开发的。随后，基于SolidWorks软件中的计划构建了气动力传感器的原型。一旦完成了气动力传感器的构造阶段，就基于UNE-en ISO 376标准进行了力传感器的校准和分类，并进行了实验测试以验证传感器。一旦获得了气动力传感器的分类，将数学模型的模拟结果与实验试验结果进行了比较。 VI在比较中，可以在获得的结果中显示图形一致性，验证气动力传感器系统。

我们希望在数据结构和算法的主题项目中解决的问题是破译某些图像，这些图像具有更具特异性的牛动物;其中有必要识别动物是否健康，也就是说，如果它在选择牛的过程中要考虑到良好的条件，或者如果它生病，以知道它是否被丢弃。通过这种压缩算法，这允许拍摄图像并将它们带到这些代码中的检查，并不总是结果将是百分之百精确，但允许此代码是什么允许的高效，它是它适用于机器学习，这意味着它需要的信息越多，结果就越精确，结果将越高，而不会带来一般的兴趣。所提出的算法是NN和双线性插值，其中在执行速度上获得了显着的结果。它的结论是，可以做得更好的工作，但随着交付的事情，据信这是工作的好结果。

简介：通过人工视觉，移动应用能够实时识别蔬菜物种。然而，现有物种识别应用程序不考虑各种流行和本地（智利）物种，这导致错误的物种预测。本研究介绍了智利物种数据集的开发和实现给移动应用的优化分类模型。方法：通过将捕获的若干物种的图片放在一起，并通过在在线可用的其他数据集中选择可获得的一些图片来构建数据集。使用卷积神经网络以开发图像预测模型。通过执行敏感性分析，通过k折交叉验证和使用不同的超参数，优化器，卷积层和学习率进行验证，验证网络，以便识别和选择最佳模型，然后将它们放在一起分类模型。结果：最终数据集比46种，包括智利的本土物种，流行和异国情调，6120次训练图片和655次检测照片。最好的模型在移动应用程序上实现，获得了相对于该组测试的95％的正确预测率。结论：本研究开发的应用程序能够通过高度准确度进行分类物种，具体取决于人工视野的领域，它还可以显示与分类物种相关的相关信息。

人工智能使在各个领域的问题上实施了更准确，更有效的解决方案。在农业部门，主要需求之一是在始终了解农作物所占据或不占领的土地，以提高生产和盈利能力。传统的计算方法需要手动收集数据，并在现场亲自收集，从而导致较高的人工成本，执行时间和结果不准确。目前的工作提出了一种基于深度学习技术的新方法，该技术与常规编程相辅相成，以确定人口稠密和人口不足的作物区域的面积。我们认为作为案例研究是厄瓜多尔种植和收获甘蔗中最知名的公司之一。该策略结合了生成的对抗神经网络（GAN），该网络在天然和城市景观的航空照片数据集上进行了训练，以改善图像分辨率；卷积神经网络（CNN）在甘蔗地块的航空照片数据集上训练，以区分人口稠密的农作物区域；以及以百分比方式计算区域的标准图像处理模块。进行的实验表明，航空照片的质量有显着改善，以及人口稠密的农作物区域和未吞噬的作物区域之间的显着差异，因此，耕种和未经耕种的地区更准确。所提出的方法可以扩展到可能的害虫，杂草植被，动态作物发展以及定性和定量质量控制的检测。

由于他们提供的即时和社交交互，社交网络已成为人类的主要信息渠道之一，允许在某些情况下发布每个用户认为相关的内容。这带来了虚假新闻或假新闻的产生，只会寻求产生不确定性，错误信息或歪曲读者的意见。已经表明，人类无法充分识别文章是否真的是一个事实或假新闻，因为这是由于模型而旨在基于数据挖掘和机器学习来表征和识别文章。本文提出了一个三层框架，主要目标是，它是表征假新闻中存在的情绪，并成为未来工作的工具，以确定公众的情绪状态和故意状态。

这项工作提出了一种新的动力学的新运动学，该动力学与单个执行器有关，可以实现三方握力，也可以实现侧向握力。受三位生假体的启发，比多物质假体更简单，更健壮和便宜，这种新的运动学旨在提出可访问的假体（负担得起的，易于使用，易于使用，健壮，易于修复）。使用电缆代替刚性杆来传递上指和拇指的动作。本文详细介绍了方法和设计选择。总而言之，通过实验用户对原型的评估导致对结果的首次讨论。

我们的食品偏好指导我们的食物选择，反过来影响我们的个人健康和社交生活。在本文中，我们采用了一种方法，使用OWL2中表达的域本体进行支持，以支持正规主义CP-Net中的偏好的获取和表示。具体而言，我们展示了域本体论的构建和问卷设计来获取和代表偏好。偏好的收购和代表在大学食堂的领域实施。我们在这项初步工作中的主要贡献是获取偏好，并优选地通过本体中所代表的域知识来获取偏好。

本文显示编辑和在线发布的边界正在失去其实力。在这种情况下，只会有意义地续签WayhyPertexts，尤其面对Web的演变。我们尤其是特殊的棘手的学者超文本文件流程 - 具体而是文化背景。本文的目的是证明，考虑到网络的众多分支机构，只有通过作者，编辑和广播公司之间的适当对话，才能通过适当的对话来提高质量文档的超文本。它将满足读者，因为他们可以达到适当的信息。还将表明，这种扫描中的集电运营者是纳税人。实际上，定性的形式化工作将与强大的广播范围相结合。最后，我们将指出，调解的这项方式必须由信息通信的演员领导，使人类和机器的教材。这种冥想的行为在这里被指定为序列课程的序列。

如今，有了大数据和数据湖泊，我们面临着大量数据，这些数据很难手动管理。在这种情况下，对个人数据的保护需要自动分析数据发现。存储在知识库中已经分析的属性名称可以优化此自动发现。要拥有更好的知识库，我们不应存储任何名称没有意义的属性。在本文中，要检查属性的名称是否具有含义，我们提出了一个解决方案来计算此名称和字典中的单词之间的距离。我们对距离的研究诸如N-gram，Jaro-Winkler和Levenshtein的功能，显示了在知识库中设定属性的接受阈值的限制。为了克服这些局限性，我们的解决方案旨在通过基于最长序列使用指数函数来增强得分计算。此外，还提出了词典中的双扫描，以处理具有复合名称的属性。

该手稿概述了我在Besan \ c {C} Institute内部进行的研究工作，尤其是在自动和微型技术系统（AS2M）部门中。最重要的是我（CO）实习生，博士学位学生和博士后的所有结果。我想向他们致敬，以便他们在这里和其他地方为科学研究做出了重大贡献。

口语理解的最新进展受益于接受大型语音语料库训练的自制模型。对于法国人来说，Lebenchmark项目已经提供了此类模型，并在包括口语理解在内的几项任务上取得了令人印象深刻的进步。这些进步在计算时间和能耗方面具有不可忽略的成本。在本文中，我们比较了几种旨在降低这种成本同时保持竞争性能的学习策略。实验是在媒体语料库上进行的，并表明可以在保持最先进的表演的同时降低学习成本。

深层网络的解释性正在成为深度学习社区中的一个核心问题。在图形上学习是相同的，这是许多现实世界中存在的数据结构。在本文中，我们提出了一种比最新方法更优化，更轻，一致和更好利用评估图的拓扑的方法。

本文提出了一种自动创建变量（在回归的情况下）的方法，该方法补充了初始输入向量中包含的信息。该方法是一个预处理步骤，其中将要回归的变量的连续值离散为一组间隔，然后将其用于定义值阈值。然后，对分类器进行训练，以预测要回归的值小于或等于这些阈值中的每个阈值。然后，将分类器的不同输出以额外的变量向量的形式串联，以丰富回归问题的初始向量。因此，实施的系统可以被视为通用预处理工具。我们用5种类型的回归器测试了提出的富集方法，并在33个回归数据集中对其进行了评估。我们的实验结果证实了该方法的兴趣。

明天的数据中心是由异构系统组成的数据中心，这将运行异构工作负载。系统将尽可能接近数据。异质系统将配备二进制，生物启发和量子促进剂。这些架构将成为解决挑战的基础。像管弦乐队指挥一样，混合云将使这些系统可以将这些系统设置为音乐，并且通过一层安全性和智能自动化。

生成用户活动是评估安全监控工具的关键能力，以及提高攻击者分析平台的可信度（例如，蜜涅斯）。在本文中，为了产生此活动，我们通过外部代理仪器仪器。该代理结合了基于确定性和深度学习的方法，以适应不同的环境（例如，多个操作系统，软件版本等），同时保持高性能。我们还提出了有条件的文本生成模型，以方便创建对话和文档来加速相干，系统范围的生活场景的定义。

In Novel Class Discovery (NCD), the goal is to find new classes in an unlabeled set given a labeled set of known but different classes. While NCD has recently gained attention from the community, no framework has yet been proposed for heterogeneous tabular data, despite being a very common representation of data. In this paper, we propose TabularNCD, a new method for discovering novel classes in tabular data. We show a way to extract knowledge from already known classes to guide the discovery process of novel classes in the context of tabular data which contains heterogeneous variables. A part of this process is done by a new method for defining pseudo labels, and we follow recent findings in Multi-Task Learning to optimize a joint objective function. Our method demonstrates that NCD is not only applicable to images but also to heterogeneous tabular data.

精确和高保真力控制对于与人类和未知环境相互作用的新一代机器人至关重要。移动机器人（例如可穿戴设备和腿部机器人）也必须轻巧才能完成其功能。已经提出了静液压传输，作为满足这两个具有挑战性要求的有前途的策略。在以前的出版物中，结果表明，使用磁性执行器（MR）执行器与静水透射率相结合，可提供高功率密度和出色的开环人类机器人相互作用。尽管如此，传输动力学和非线性摩擦仍会降低低频和高频下的开环力保真度。这封信比较了MR-Hydrstortic执行器系统的控制策略，以增加其扭矩保真度，该扭矩屈服于带宽（测量得出的扭矩参考）和透明度（最小化在机器人背后反射到最终效应器的不需要的力）。开发了四种控制方法并通过实验进行比较：（1）具有摩擦补偿的开环控制； （2）非集中压力反馈； （3）压力反馈； （4）LQGI状态反馈。还实施了抖动策略来平滑球螺钉摩擦。结果表明，方法（1），（2）和（3）可以提高性能，但面临妥协，而方法（4）可以同时改善所有指标。这些结果表明，使用控制方案使用束缚架构来改善机器人的力控制性能的潜力，从而解决了传输动力学和摩擦等问题。

软机器人抓手具有许多优势，可以解决动态空中抓握方面的挑战。最近展示的用于空中抓握的典型多指的软握把高度依赖于成功抓握的目标对象的方向。这项研究通过开发一种用于自主空气操纵的全向系统来推动动态空中抓地力的边界。特别是，该论文研究了一种新型，高度集成，模块化，传感器富含通用的握把的设计，制造和实验验证，专为空中应用而设计。提出的抓手利用粒子堵塞和软颗粒材料的最新发展产生了强大的握持力，同时非常轻巧，节能，并且只需要低激活力。我们表明，通过在膜的硅硅混合物中添加添加剂，可以将持有力提高多达50％。实验表明，即使没有几何互锁，我们的轻质抓地力也可以以低至2.5n的激活力发育高达15n的持有力。最后，通过将抓地力安装到多旋风的情况下，在实际条件下执行了一个选择和释放任务。开发的空中抓握系统具有许多有用的属性，例如对碰撞的弹性和鲁棒性以及将无人机与环境脱离的固有的被动合规性。

As an effective method to deliver external materials into biological cells, microinjection has been widely applied in the biomedical field. However, the cognition of cell mechanical property is still inadequate, which greatly limits the efficiency and success rate of injection. Thus, a new rate-dependent mechanical model based on membrane theory is proposed for the first time. In this model, an analytical equilibrium equation between the injection force and cell deformation is established by considering the speed effect of microinjection. Different from the traditional membrane-theory-based model, the elastic coefficient of the constitutive material in the proposed model is modified as a function of the injection velocity and acceleration, effectively simulating the influence of speeds on the mechanical responses and providing a more generalized and practical model. Using this model, other mechanical responses at different speeds can be also accurately predicted, including the distribution of membrane tension and stress and the deformed shape. To verify the validity of the model, numerical simulations and experiments are carried out. The results show that the proposed model can match the real mechanical responses well at different injection speeds.

Everting, soft growing vine robots benefit from reduced friction with their environment, which allows them to navigate challenging terrain. Vine robots can use air pouches attached to their sides for lateral steering. However, when all pouches are serially connected, the whole robot can only perform one constant curvature in free space. It must contact the environment to navigate through obstacles along paths with multiple turns. This work presents a multi-segment vine robot that can navigate complex paths without interacting with its environment. This is achieved by a new steering method that selectively actuates each single pouch at the tip, providing high degrees of freedom with few control inputs. A small magnetic valve connects each pouch to a pressure supply line. A motorized tip mount uses an interlocking mechanism and motorized rollers on the outer material of the vine robot. As each valve passes through the tip mount, a permanent magnet inside the tip mount opens the valve so the corresponding pouch is connected to the pressure supply line at the same moment. Novel cylindrical pneumatic artificial muscles (cPAMs) are integrated into the vine robot and inflate to a cylindrical shape for improved bending characteristics compared to other state-of-the art vine robots. The motorized tip mount controls a continuous eversion speed and enables controlled retraction. A final prototype was able to repeatably grow into different shapes and hold these shapes. We predict the path using a model that assumes a piecewise constant curvature along the outside of the multi-segment vine robot. The proposed multi-segment steering method can be extended to other soft continuum robot designs.