本文介绍了CAIR的设计和实施：为社会机器人和其他对话代理而设计的基于知识的自主互动的云系统。该系统对于低成本机器人和设备特别方便。为开发人员提供了一种可持续的解决方案，可以通过网络连接来管理口头和非语言互动，约有3,000个对话主题可以进行“闲聊”，并提供了一个预先煮熟的计划库，只需要将其接地到机器人的库中物理能力。该系统的结构为一组REST API端点，因此可以通过添加新的API来轻松扩展它，以提高连接到云的客户端的功能。该系统的另一个关键功能是它旨在使客户的开发变得直接：这样，可以轻松地赋予多个设备与用户自主交互的能力，了解何时执行特定的操作并利用云服务提供的所有信息。文章概述并讨论了为评估系统响应时间的性能而执行的实验结果，为研究和市场解决方案铺平了道路。提供了与ROS的客户的存储库的链接，并提供了诸如Pepper和Nao之类的流行机器人的链接。

通过智能连接设备，技术正在逐步重塑国内环境，提高家庭安全和整体环境质量。然而，人口转移和流行病最近展示导致他们房屋中的老年人隔离，产生了可靠的辅助人物的需求。机器人助理是国内福利创新的新前沿。老年人监测只是一个可能的服务应用之一，智能机器人平台可以处理集体福祉。在本文中，我们展示了一个新的辅助机器人，我们通过模块化的基于层的架构开发，使灵活的机械设计与最先进的人工智能进行了灵活的人工智能，以便感知和声音控制。关于以前的机器人助手的作品，我们提出了一个设置有四个麦粉轮的全向平台，这使得自主导航与杂乱环境中的有效障碍物避免。此外，我们设计可控定位装置，以扩展传感器的视觉范围，并改善对用户界面的访问以进行远程呈现和连接。轻量级深度学习解决方案，用于视觉感知，人员姿势分类和声乐命令完全运行机器人的嵌入式硬件，避免了云服务私有数据收集产生的隐私问题。

目前，大多数社会机器人通过传感器与周围环境和人类相互作用，这些传感器是机器人的组成部分，这限制了传感器，人机相互作用和互换性的可用性。在许多应用中需要一种适合许多机器人的可穿戴传感器衣服。本文介绍了一个经济实惠的可穿戴传感器背心，以及带有物联网（物联网）的开源软件架构，用于社会人形机器人。背心由触摸，温度，手势，距离，视觉传感器和无线通信模块组成。 IOT功能允许机器人与人类和互联网一起与人类交互。设计的体系结构适用于任何具有通用图形处理单元（GPGPU），I2C / SPI总线，Internet连接和机器人操作系统（ROS）的任何社交机器人。此架构的模块化设计使开发人员能够轻松地添加/删除/更新复杂行为。所提出的软件架构提供IOT技术，GPGPU节点，I2C和SPI总线管理器，视听交互节点（语音到文本，文本到语音和图像理解），以及行为节点和其他节点之间的隔离。所提出的IOT解决方案包括机器人中的相关节点，RESTful Web服务和用户界面。我们使用HTTP协议作为与Internet的社会机器人双向通信的手段。开发人员可以在C，C ++和Python编程语言中轻松编辑或添加节点。我们的架构可用于为社会人形机器人设计更复杂的行为。

近年来，物联网设备的数量越来越快，这导致了用于管理，存储，分析和从不同物联网设备的原始数据做出决定的具有挑战性的任务，尤其是对于延时敏感的应用程序。在车辆网络（VANET）环境中，由于常见的拓扑变化，车辆的动态性质使当前的开放研究发出更具挑战性，这可能导致车辆之间断开连接。为此，已经在5G基础设施上计算了云和雾化的背景下提出了许多研究工作。另一方面，有多种研究提案旨在延长车辆之间的连接时间。已经定义了车辆社交网络（VSN）以减少车辆之间的连接时间的负担。本调查纸首先提供了关于雾，云和相关范例，如5G和SDN的必要背景信息和定义。然后，它将读者介绍给车辆社交网络，不同的指标和VSN和在线社交网络之间的主要差异。最后，本调查调查了在展示不同架构的VANET背景下的相关工作，以解决雾计算中的不同问题。此外，它提供了不同方法的分类，并在雾和云的上下文中讨论所需的指标，并将其与车辆社交网络进行比较。与VSN和雾计算领域的新研究挑战和趋势一起讨论了相关相关工程的比较。

Video, as a key driver in the global explosion of digital information, can create tremendous benefits for human society. Governments and enterprises are deploying innumerable cameras for a variety of applications, e.g., law enforcement, emergency management, traffic control, and security surveillance, all facilitated by video analytics (VA). This trend is spurred by the rapid advancement of deep learning (DL), which enables more precise models for object classification, detection, and tracking. Meanwhile, with the proliferation of Internet-connected devices, massive amounts of data are generated daily, overwhelming the cloud. Edge computing, an emerging paradigm that moves workloads and services from the network core to the network edge, has been widely recognized as a promising solution. The resulting new intersection, edge video analytics (EVA), begins to attract widespread attention. Nevertheless, only a few loosely-related surveys exist on this topic. A dedicated venue for collecting and summarizing the latest advances of EVA is highly desired by the community. Besides, the basic concepts of EVA (e.g., definition, architectures, etc.) are ambiguous and neglected by these surveys due to the rapid development of this domain. A thorough clarification is needed to facilitate a consensus on these concepts. To fill in these gaps, we conduct a comprehensive survey of the recent efforts on EVA. In this paper, we first review the fundamentals of edge computing, followed by an overview of VA. The EVA system and its enabling techniques are discussed next. In addition, we introduce prevalent frameworks and datasets to aid future researchers in the development of EVA systems. Finally, we discuss existing challenges and foresee future research directions. We believe this survey will help readers comprehend the relationship between VA and edge computing, and spark new ideas on EVA.

问答系统被认为是流行且经常有效的信息在网络上寻求信息的手段。在这样的系统中，寻求信息者可以通过自然语言提出问题来获得对他们的查询的简短回应。交互式问题回答是一种最近提出且日益流行的解决方案，它位于问答和对话系统的交集。一方面，用户可以以普通语言提出问题，并找到对她的询问的实际回答；另一方面，如果在初始请求中有多个可能的答复，很少或歧义，则系统可以将问题交通会话延长到对话中。通过允许用户提出更多问题，交互式问题回答使用户能够与系统动态互动并获得更精确的结果。这项调查提供了有关当前文献中普遍存在的交互式提问方法的详细概述。它首先要解释提问系统的基本原理，从而定义新的符号和分类法，以将所有已确定的作品结合在统一框架内。然后，根据提出的方法，评估方法和数据集/应用程序域来介绍和检查有关交互式问题解答系统的审查已发表的工作。我们还描述了围绕社区提出的特定任务和问题的趋势，从而阐明了学者的未来利益。 GitHub页面的综合综合了本文献研究中涵盖的所有主要主题，我们的工作得到了进一步的支持。 https://sisinflab.github.io/interactive-question-answering-systems-survey/

边缘计算是一项有前途的技术，可以在需要瞬时数据处理的技术领域提供新功能。机器和深度学习等领域的研究人员对其应用程序进行了广泛的边缘和云计算，这主要是由于他们提供的大量计算和存储资源。目前，机器人技术也正在寻求利用这些功能，并且随着5G网络的开发，可以克服该领域的一些现有限制。在这种情况下，重要的是要知道如何利用新兴的边缘体系结构，当今存在哪些类型的边缘体系结构和平台，以及哪些可以并且应该基于每个机器人应用程序使用。一般而言，边缘平台可以以不同的方式实现和使用，尤其是因为有几个提供商提供或多或少提供的一组服务以及一些基本差异。因此，本研究针对那些从事下一代机器人系统开发的人解决了这些讨论，并将有助于理解每个边缘计算体系结构的优势和缺点，以便明智地选择适合每个应用程序的功能。

Chatbots已经彻底改变了人类与计算机系统互动的方式，他们替代了服务代理，呼叫中心代表等。健身行业一直是一种不断增长的行业，尽管它还没有适应AI，ML和云计算等最新技术。在本文中，我们建议使用IBM Watson开发适合健身管理的聊天栏，并将其与Web应用程序集成。我们建议使用自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）以及为Chatbot Assistant提供的IBM Cloud Watson框架。该软件采用无服务器架构，通过提供饮食计划，家庭练习，互动咨询会，健身建议，将专业的服务结合起来。

社交机器人是一种自主机器人，通过参与其协作角色附带的社会情感行为，技能，能力和规则，与人们互动。为了实现这些目标，我们认为建模与用户的互动并将机器人行为调整为用户本人对其社会角色至关重要。本文提出了我们首次尝试将用户建模功能集成到社交和情感机器人中。我们提出了一种基于云的体系结构，用于建模用户机器人交互，以便使用不同类型的社交机器人重复使用该方法。

Any organization needs to improve their products, services, and processes. In this context, engaging with customers and understanding their journey is essential. Organizations have leveraged various techniques and technologies to support customer engagement, from call centres to chatbots and virtual agents. Recently, these systems have used Machine Learning (ML) and Natural Language Processing (NLP) to analyze large volumes of customer feedback and engagement data. The goal is to understand customers in context and provide meaningful answers across various channels. Despite multiple advances in Conversational Artificial Intelligence (AI) and Recommender Systems (RS), it is still challenging to understand the intent behind customer questions during the customer journey. To address this challenge, in this paper, we study and analyze the recent work in Conversational Recommender Systems (CRS) in general and, more specifically, in chatbot-based CRS. We introduce a pipeline to contextualize the input utterances in conversations. We then take the next step towards leveraging reverse feature engineering to link the contextualized input and learning model to support intent recognition. Since performance evaluation is achieved based on different ML models, we use transformer base models to evaluate the proposed approach using a labelled dialogue dataset (MSDialogue) of question-answering interactions between information seekers and answer providers.

研究过程自动化 - 对科学仪器，计算机，数据存储和其他资源的可靠，高效和可重复执行的可靠，高效和可重复执行，这是现代科学的基本要素。我们在此处报告Globus研究数据管理平台内的新服务，该服务可以将各种研究过程的规范作为可重复使用的动作集，流量以及在异质研究环境中执行此类流动的集合。为了以广泛的空间范围（例如，从科学仪器到远程数据中心）和时间范围（从几秒钟到几周），这些Globus自动化服务功能：1）云托管以可靠地执行长期持久的流量，尽管零星的失败，但这些Globus自动化服务功能：1） ; 2）声明性符号和可扩展的异步行动提供商API，用于定义和执行涉及任意资源的各种行动和流动规范； 3）授权授权机制，用于安全调用动作。这些服务允许研究人员将广泛的研究任务的管理外包和自动化为可靠，可扩展和安全的云平台。我们向Globus自动化服务提供用例

即将开发我们呼叫所体现的系统的新一代越来越自主和自学习系统。在将这些系统部署到真实上下文中，我们面临各种工程挑战，因为它以有益的方式协调所体现的系统的行为至关重要，确保他们与我们以人为本的社会价值观的兼容性，并且设计可验证安全可靠的人类-Machine互动。我们正在争辩说，引发系统工程将来自嵌入到体现系统的温室，并确保动态联合的可信度，这种情况意识到的情境意识，意图，探索，探险，不断发展，主要是不可预测的，越来越自主的体现系统在不确定，复杂和不可预测的现实世界环境中。我们还识别了许多迫切性的系统挑战，包括可信赖的体现系统，包括强大而人为的AI，认知架构，不确定性量化，值得信赖的自融化以及持续的分析和保证。

Explainable Artificial Intelligence (XAI) is transforming the field of Artificial Intelligence (AI) by enhancing the trust of end-users in machines. As the number of connected devices keeps on growing, the Internet of Things (IoT) market needs to be trustworthy for the end-users. However, existing literature still lacks a systematic and comprehensive survey work on the use of XAI for IoT. To bridge this lacking, in this paper, we address the XAI frameworks with a focus on their characteristics and support for IoT. We illustrate the widely-used XAI services for IoT applications, such as security enhancement, Internet of Medical Things (IoMT), Industrial IoT (IIoT), and Internet of City Things (IoCT). We also suggest the implementation choice of XAI models over IoT systems in these applications with appropriate examples and summarize the key inferences for future works. Moreover, we present the cutting-edge development in edge XAI structures and the support of sixth-generation (6G) communication services for IoT applications, along with key inferences. In a nutshell, this paper constitutes the first holistic compilation on the development of XAI-based frameworks tailored for the demands of future IoT use cases.

我们展示了一个讲故事机器人，通过ACT-R认知架构控制，能够采用不同的说服技术和道德阶段，同时对关于Covid-19的一些主题进行交谈。论文的主要贡献包括在对话期间，在代理程序内记忆中可用的有说服力技术的使用（如果有）使用（如果有的话）的需求驱动模型的提议。在这种模型中测试的说服技术组合从使用讲故事，以绘制技术和基于修辞的参数。据我们所知，这代表了建立一个有说服力的代理商，能够整合关于对话管理，讲故事和说服技术以及道德态度的明确接地的认知假设的混合。本文介绍了63名参与者对系统的探索性评估结果

我们将存储系统视为任何技术认知系统的关键组成部分，这些系统可以在弥合用于推理，计划和语义场景的高级符号离散表示之间弥合差距，以了解用于控制，用于控制。在这项工作中，我们描述了概念和技术特征，其中的内存系统必须与基础数据表示一起实现。我们根据我们在开发ARMAR类人体机器人系统中获得的经验来确定这些特征，并讨论实践示例，这些例子证明了在以人为中心的环境中执行任务的类人生物机器人的记忆系统应支持，例如多模式，内态性，异性恋，Hetero关联性，可预测性或固有的发作结构。基于这些特征，我们将机器人软件框架ARMARX扩展到了统一的认知架构，该架构用于Armar Humanoid Robot家族的机器人。此外，我们描述了机器人软件的开发如何导致我们采用这种新颖的启用内存的认知体系结构，并展示了机器人如何使用内存来实现内存驱动的行为。

数字化和自动化方面的快速进步导致医疗保健的加速增长，从而产生了新型模型，这些模型正在创造新的渠道，以降低成本。 Metaverse是一项在数字空间中的新兴技术，在医疗保健方面具有巨大的潜力，为患者和医生带来了现实的经验。荟萃分析是多种促成技术的汇合，例如人工智能，虚拟现实，增强现实，医疗设备，机器人技术，量子计算等。通过哪些方向可以探索提供优质医疗保健治疗和服务的新方向。这些技术的合并确保了身临其境，亲密和个性化的患者护理。它还提供自适应智能解决方案，以消除医疗保健提供者和接收器之间的障碍。本文对医疗保健的荟萃分析提供了全面的综述，强调了最新技术的状态，即采用医疗保健元元的能力技术，潜在的应用程序和相关项目。还确定了用于医疗保健应用的元元改编的问题，并强调了合理的解决方案作为未来研究方向的一部分。

MetaVerse，巨大的虚拟物理网络空间，为艺术家带来了前所未有的机会，将我们的身体环境的每个角落与数字创造力混合。本文对计算艺术进行了全面的调查，其中七个关键主题与成权相关，描述了混合虚拟物理现实中的新颖艺术品。主题首先涵盖了MetaVerse的建筑元素，例如虚拟场景和字符，听觉，文本元素。接下来，已经反映了诸如沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户以其他用户的方法提供了沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户中心的若干非凡类型的新颖创作。最后，我们提出了几项研究议程：民主化的计算艺术，数字隐私和搬迁艺术家的安全性，为数字艺术品，技术挑战等等的所有权认可。该调查还担任艺术家和搬迁技术人员的介绍材料，以开始在超现实主义网络空间领域创造。

行为互联网（IOB）将人类行为放在工程智能连接系统的核心。 IOB将数字世界与人类行为联系起来建立人类驱动的设计，开发和适应过程。本文根据与软件工程师，人机互动科学家，社会科学家和认知科学社区互动的集体努力来定义IOB模型的新颖概念。基于IOB的模型，基于探索性研究，综合最先进的分析和专家访谈。真正的行业4.0制造基础设施的架构有助于解释IOB模型及其应用。概念模型用于成功为Uffizi画廊，意大利佛罗伦萨的人群监测和队列管理系统成功实施社会技术基础设施。该实验始于2016年秋季，并在2018年秋季进行运营，使用了一种数据驱动方法来使用实时感官数据来提供系统。它还在游客的移动行为上注入了预测模型。该系统的主要目标是捕捉人类行为，模型，并建立一种考虑变化，实时适应变化的机制，并不断从重复行为中学习。除了概念模型和现实生活评价外，本文还提供专家的建议，并为未来几年成为IOB成为一个重要的技术进步的未来指导。

最近的自主代理和机器人的应用，如自动驾驶汽车，情景的培训师，勘探机器人和服务机器人带来了关注与当前生成人工智能（AI）系统相关的至关重要的信任相关挑战。尽管取得了巨大的成功，基于连接主义深度学习神经网络方法的神经网络方法缺乏解释他们对他人的决策和行动的能力。没有符号解释能力，它们是黑色盒子，这使得他们的决定或行动不透明，这使得难以信任它们在安全关键的应用中。最近对AI系统解释性的立场目睹了可解释的人工智能（XAI）的几种方法;然而，大多数研究都专注于应用于计算科学中的数据驱动的XAI系统。解决越来越普遍的目标驱动器和机器人的研究仍然缺失。本文评论了可解释的目标驱动智能代理和机器人的方法，重点是解释和沟通代理人感知功能的技术（示例，感官和愿景）和认知推理（例如，信仰，欲望，意图，计划和目标）循环中的人类。审查强调了强调透明度，可辨与和持续学习以获得解释性的关键策略。最后，本文提出了解释性的要求，并提出了用于实现有效目标驱动可解释的代理和机器人的路线图。

本文介绍了FLSYS的设计，实施和评估，一种支持移动应用的深度学习模型的移动云联合学习（FL）系统。 Flsys是创建使用这些模型的FL模型和应用程序开放生态系统的关键组件。 FLSYS旨在使用在智能手机上收集的移动感应数据，平衡模型性能，在手机上使用资源消耗，容忍手机通信故障，并在云中实现可扩展性。在FLSYS中，可以通过不同的应用程序培训云中具有不同流量的不同DL模型，并通过不同的应用程序同时访问和访问。此外，Flsys为第三方应用程序开发人员提供了培训FL模型的共同API。 flsys是在Android和AWS云中实现的。我们在野生FL模型中与人类活动识别（HAR）共同设计了FLSYS。在五个月的时间内，在100+大学生手机的两个地区收集了掌握数据。我们实施了Har-Wild，一种针对移动设备定制的CNN模型，具有数据增强机制，以减轻非独立和相同分布的（非IID）数据的问题，这些数据影响野外的流动模型训练。情绪分析（SA）模型用于演示FLSYS如何有效地支持并发模型，并且它使用446个用户的DataSet具有46,000多个推文。我们对Android手机和仿真器进行了广泛的实验，表明Flsys实现了良好的模型实用性和实际系统性能。