1.这就是我所有的快乐，也是我所有的成长，这就是机器人的趣味，我觉得我深深地享受到其中！
2.我想让自己享受到所有的快乐，这就是机器人的趣味，我觉得只有与他陪伴，让我才能收获颇丰！
3.要是能相信自己的能力，相信自己的无所不能，机器人的趣味需要自己去打造，给自己一份完美的交代！
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在当今科技发展迅猛的时代，机器人工业正迎来高速增长的时期。从简单的机械臂到智能化的服务机器人，机器人已经广泛应用于制造业、医疗保健、农业等领域。因此，机器人工业的研究成为了很多毕业论文的热门选择。
机器人工业的迅猛发展主要得益于科技的进步和工业的需求。随着自动化技术的不断突破和人们对效率的追求，机器人在工业生产中的应用越来越广泛。工业机器人通过智能化的操作，能够实现高精度的工作，提高生产效率，降低人力成本。在一些需要高强度、重复性的作业中，机器人甚至可以完全取代人类，成为生产线上的得力助手。
机器人在工业领域的应用非常广泛。首先，制造业是机器人应用最为集中的行业之一。从汽车制造到电子产品组装，机械臂等各类机器人已经成为了必不可少的工具。其次，医疗保健领域也是机器人应用的重要领域之一。手术机器人能够通过精确的操作提高手术的安全性和效果。而在高龄化社会，服务机器人也发挥着越来越重要的作用。此外，农业领域也开始引入机器人技术，用于种植、采摘等工作，提高农业生产的效益。
机器人工业的研究方向包括但不限于以下几个方面：
机器人工业的发展前景非常广阔。随着科技的不断进步和机器人技术的不断创新，机器人的应用领域将会进一步扩大。特别是在人工智能技术的赋能下，机器人的智能化程度将会大大提高，为更多行业带来颠覆性的改变。例如，智能工厂将会成为未来工业的主要发展方向，机器人将在工厂中发挥更加重要的作用。
然而，机器人工业也面临一些挑战。首先，机器人技术的成本仍然较高，限制了其在某些领域的应用。其次，与机器人相关的法律法规和伦理道德问题也需要人们进行深入的思考和探讨。此外，人们对机器人替代人工的担忧也需要引起足够的重视，需要找到人机合作的最佳模式。
机器人工业是一个充满机遇和挑战的领域。它既是科技进步的产物，也是推动工业发展的重要力量。毕业论文如果选择了机器人工业这个研究方向，将给学生带来很多的机会和可能性。
，我推荐《汽车工业机器人技术与应用》这本书。《汽车工业机器人技术与应用》是一本关于汽车工业机器人的好书。这本书详细介绍了汽车工业机器人的技术和应用，涵盖了从基础知识到实际应用的内容，对于想要了解汽车工业机器人的人来说非常有帮助。它包括了机器人的基本原理、控制系统、传感器技术、路径规划等方面的知识，同时还介绍了汽车工业中机器人的应用场景和案例分析。这本书内容丰富、权威性高，能够帮助读者全面了解汽车工业机器人的发展和应用。除了《汽车工业机器人技术与应用》，还有其他一些籍可以供读者选择。例如《汽车制造工程与机器人技术》、《汽车工业机器人应用技术》等。读者可以根据自己的需求和兴趣选择适合自己的书籍，进一步深入学习和了解汽车工业机器人的相关知识。
1、含义上的区别
工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它能自动执行工作，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。
工业机器人技术就是工业生产中的各种参数为控制目的，实现各种过程控制，在整个工业生产中，尽量减少人力的操作，而能充分利用动物以外的能源与各种资讯来进行生产工作，即称为工业自动化生产，而使工业能进行自动生产之过程称为工业机器人技术
2、特性上的区别
工业机器人的特性是可编程。生产自动化的进一步发展是柔性启动化；拟人化。工业机器人在机械结构上有类似人的部分，在控制上有电脑；工业机器人在执行不同的作业任务时具有较好的通用性。工业机器技术涉及的学科相当广泛，归纳起来是机械学和微电子学的结合-机电一体化技术。
工业机器人技术的特性是高度的自动化程序，无需人工操作；工作效率高，提高企业生产效率；整个工艺的生产流程稳定，提高产品的一致性；适合大批量生产，降低了企业生产成本。
3、用途上的区别
工业机器人的典型应用包括焊接、刷漆、组装、采集和放置（例如包装、码垛和 SMT）、产品检测和测试等; 所有的工作的完成都具有高效性、持久性、速度和准确性。
工业机器人技术在制造业、食品生产线、电子电器包装生产线上有广泛应用，同时在农业、物流等行业都有重要作用。
工业机器人一直是制造业领域中不可或缺的重要设备，它们通过精密的控制系统和各种传感器实现自动化生产，提高生产效率和产品质量。在工业机器人的运作过程中，传感器扮演着至关重要的角色，能够感知周围环境的信息并将其转化为可用数据，为机器人的精准操作提供支持。
近年来，随着传感器技术的不断创新和进步，工业机器人传感器应用方面取得了重大突破。本篇论文将重点探讨工业机器人传感器在制造业中的应用现状和发展趋势，希望能为相关领域的研究人员和从业者提供一定的参考和借鉴。
传感器是工业机器人的“感觉器官”，主要用于获取外部环境的信息并将其转化为电信号，从而实现对机器人运动和操作的实时监测和控制。常见的工业机器人传感器包括视觉传感器、力传感器、位置传感器、温度传感器等，它们各司其职，在机器人的运行中发挥着重要作用。
例如，视觉传感器能够实时捕捉物体的位置和形状信息，帮助机器人进行视觉识别和定位；力传感器可以感知机器人对物体的施加力度，保证操作的稳定性和精准度；位置传感器能够准确记录机器人的位置信息，确保其在工作空间内快速准确地定位。
工业机器人传感器应用广泛，在诸多领域都有着重要作用。以下列举几个典型的应用案例，展示传感器在工业机器人中的价值和意义。
传感器与工业机器人的结合，可以实现智能制造，通过实时数据监测和分析，提高生产效率和质量，降低成本，实现定制化生产。例如，在汽车制造过程中，传感器能够监测零部件的精确位置，实现自动化组装，提高生产速度和一致性。
工业机器人在医疗领域中的应用日益广泛，传感器的使用使得机器人能够实现高精度的手术操作和医疗设备制造。比如，在微创手术中，视觉传感器能够帮助机器人精准定位手术部位，确保手术的安全和效果。
随着电子商务的飞速发展，智能仓储系统成为行业热点。工业机器人搭载传感器可以实现仓库自动化管理，实时监测货物的存放和取出，提高物流效率和准确性，减少人力成本。
工业机器人传感器作为制造业的重要组成部分，其发展方向和趋势备受关注。未来，传感器在工业机器人中的应用将呈现以下几个发展趋势：
通过对工业机器人传感器应用的深入研究和探讨，我们可以更好地把握传感器技术的发展方向，为制造业的智能化转型提供有力支持，在未来的工业生产中发挥更大的作用。
希望通过本篇论文的介绍，读者能够对工业机器人传感器应用有更深入的了解，为相关研究和实践工作提供有益参考，共同推动工业领域的发展和进步。
人工智能相关论文
【1】 Rollout Algorithms and Approximate Dynamic Programming for Bayesian Optimization and Sequential Estimation
标题：用于贝叶斯优化和序列估计的滚动算法和近似动态编程
作者：Dimitri Bertsekas链接：https://arxiv.org/abs/2212.07998摘要：We provide a unifying approximate dynamic programming framework that applies to a broad variety of problems involving sequential estimation. We consider first the construction of surrogate cost functions for the purposes of optimization, and we focus on the special case of Bayesian optimization, using the rollout algorithm and some of its variations. We then discuss the more general case of sequential estimation of a random vector using optimal measurement selection, and its application to problems of stochastic and adaptive control. We finally consider related search and sequential decoding problems, and a rollout algorithm for the approximate solution of the Wordle and Mastermind puzzles, recently developed in the paper [BBB22].我们提供了一个统一的近似动态编程框架，适用于涉及序列估计的各种问题。我们首先考虑为优化目的而构建代用成本函数，我们重点讨论贝叶斯优化的特殊情况，使用推出算法及其一些变化。然后，我们讨论了使用最优测量选择对随机矢量进行顺序估计的更一般的情况，以及它对随机和适应性控制问题的应用。最后，我们考虑了相关的搜索和顺序解码问题，以及最近在论文[BBB22]中开发的用于近似解决Wordle和Mastermind谜题的滚屏算法。
【2】 Intensional First Order Logic for Strong-AI Generation of Robots
标题：用于强人工智能机器人生成的扩展性一阶逻辑作者：Zoran Majkic链接：https://arxiv.org/abs/2212.07935摘要：Neuro-symbolic AI attempts to integrate neural and symbolic architectures in a manner that addresses strengths and weaknesses of each, in a complementary fashion, in order to support robust strong AI capable of reasoning, learning, and cognitive modeling. In this paper we consider the intensional First Order Logic (IFOL) as a symbolic architecture of modern robots, able to use natural languages to communicate with humans and to reason about their own knowledge with self-reference and abstraction language property. We intend to obtain the grounding of robot's language by experience of how it uses its neuronal architectures and hence by associating this experience with the mining (sense) of non-defined language concepts (particulars/individuals and universals) in PRP (Properties/Relations/propositions) theory of IFOL. We consider three natural language levels: The syntax of particular natural language (Italian, French, etc..), and two universal language properties: its semantic logic structure (based on virtual predicates of FOL and logic connectives), and its corresponding conceptual PRP structure which universally represents the composite mining of FOL formulae grounded on the robot's neuro system.神经符号人工智能试图以一种互补的方式整合神经和符号架构，解决各自的优势和劣势，以支持能够推理、学习和认知建模的强大人工智能。在本文中，我们考虑将广义一阶逻辑（IFOL）作为现代机器人的符号架构，能够使用自然语言与人类交流，并通过自我参照和抽象语言属性对自己的知识进行推理。我们打算通过机器人如何使用其神经元架构的经验来获得机器人语言的基础，从而将这种经验与IFOL的PRP（属性/关系/命题）理论中的非定义语言概念（特殊/个体和普遍）的挖掘（意义）联系起来。我们考虑三个自然语言层面。特定自然语言（意大利语、法语等）的语法，以及两个普遍的语言属性：其语义逻辑结构（基于FOL的虚拟谓词和逻辑连接词），以及其相应的概念性PRP结构，该结构普遍代表了基于机器人神经系统的FOL公式的复合挖掘。
【3】 Multi-Agent Reinforcement Learning with Shared Resources for Inventory Management
标题：带有共享资源的库存管理的多代理强化学习作者：Yuandong Ding, Mingxiao Feng, Guozi Liu, Wei Jiang, Chuheng Zhang, Li Zhao, Lei Song, Houqiang Li, Yan Jin, Jiang Bian链接：https://arxiv.org/abs/2212.07684摘要：In this paper, we consider the inventory management (IM) problem where we need to make replenishment decisions for a large number of stock keeping units (SKUs) to balance their supply and demand. In our setting, the constraint on the shared resources (such as the inventory capacity) couples the otherwise independent control for each SKU. We formulate the problem with this structure as Shared-Resource Stochastic Game (SRSG)and propose an efficient algorithm called Context-aware Decentralized PPO (CD-PPO). Through extensive experiments, we demonstrate that CD-PPO can accelerate the learning procedure compared with standard MARL algorithms.在本文中，我们考虑了库存管理（IM）问题，即我们需要对大量的库存单位（SKU）进行补货决策，以平衡它们的供应和需求。在我们的设定中，对共享资源（如库存容量）的约束使每个SKU的独立控制成为可能。我们将这种结构的问题表述为共享资源随机博弈（SRSG），并提出了一种高效的算法，称为上下文感知的分散式PPO（CD-PPO）。通过广泛的实验，我们证明CD-PPO与标准的MARL算法相比，可以加速学习过程。
【4】 Many-valued Argumentation, Conditionals and a Probabilistic Semantics for Gradual Argumentation
标题：多值论证、条件论和渐进论证的概率语义学作者：Mario Alviano, Laura Giordano, Daniele Theseider Dupré链接：https://arxiv.org/abs/2212.07523摘要：In this paper we propose a general approach to define a many-valued preferential interpretation of gradual argumentation semantics. The approach allows for conditional reasoning over arguments and boolean combination of arguments, with respect to a class of gradual semantics, through the verification of graded (strict or defeasible) implications over a preferential interpretation. As a proof of concept, in the finitely-valued case, an Answer set Programming approach is proposed for conditional reasoning in a many-valued argumentation semantics of weighted argumentation graphs. The paper also develops and discusses a probabilistic semantics for gradual argumentation, which builds on the many-valued conditional semantics.在本文中，我们提出了一种定义渐进式论证语义的多值优先解释的一般方法。该方法允许对论据和论据的布尔组合进行条件推理，就一类渐变语义而言，通过对优先解释的分级（严格或可忽略）含义的验证。作为概念的证明，在有限值的情况下，为加权论证图的多值论证语义中的条件推理提出了一种答案集编程方法。本文还发展并讨论了渐进式论证的概率语义，它建立在多值条件语义的基础上。
【5】 FlexiViT: One Model for All Patch Sizes
标题：FlexiViT: 一个模型适用于所有补丁尺寸作者：Lucas Beyer, Pavel Izmailov, Alexander Kolesnikov, Mathilde Caron, Simon Kornblith, Xiaohua Zhai, Matthias Minderer, Michael Tschannen, Ibrahim Alabdulmohsin, Filip Pavetic链接：https://arxiv.org/abs/2212.08013摘要：Vision Transformers convert images to sequences by slicing them into patches. The size of these patches controls a speed/accuracy tradeoff, with smaller patches leading to higher accuracy at greater computational cost, but changing the patch size typically requires retraining the model. In this paper, we demonstrate that simply randomizing the patch size at training time leads to a single set of weights that performs well across a wide range of patch sizes, making it possible to tailor the model to different compute budgets at deployment time. We extensively evaluate the resulting model, which we call FlexiViT, on a wide range of tasks, including classification, image-text retrieval, open-world detection, panoptic segmentation, and semantic segmentation, concluding that it usually matches, and sometimes outperforms, standard ViT models trained at a single patch size in an otherwise identical setup. Hence, FlexiViT training is a simple drop-in improvement for ViT that makes it easy to add compute-adaptive capabilities to most models relying on a ViT backbone architecture. 视觉变换器通过将图像切成斑块将其转换为序列。这些斑块的大小控制着速度/准确度的权衡，较小的斑块导致较高的准确度，但计算成本较高，但改变斑块大小通常需要重新训练模型。在本文中，我们证明了在训练时简单地随机化补丁大小会导致一组权重在广泛的补丁大小范围内表现良好，使得在部署时根据不同的计算预算定制模型成为可能。我们对所产生的模型进行了广泛的评估，我们称之为FlexiViT，其任务包括分类、图像-文本检索、开放世界检测、全景分割和语义分割，结论是它通常与在其他相同的设置中以单一补丁大小训练的标准ViT模型相匹配，有时甚至优于后者。因此，FlexiViT训练是对ViT的一个简单的改进，可以很容易地将计算适应能力添加到大多数依赖于ViT骨干结构的模型中。
【6】 Zero-Shot Learning for Joint Intent and Slot Labeling标题：用于联合意图和槽位标签的零样本学习作者：Rashmi Gangadharaiah, Balakrishnan Narayanaswamy链接：https://arxiv.org/abs/2212.07922摘要：It is expensive and difficult to obtain the large number of sentence-level intent and token-level slot label annotations required to train neural network (NN)-based Natural Language Understanding (NLU) components of task-oriented dialog systems, especially for the many real world tasks that have a large and growing number of intents and slot types. While zero shot learning approaches that require no labeled examples -- only features and auxiliary information -- have been proposed only for slot labeling, we show that one can profitably perform joint zero-shot intent classification and slot labeling. We demonstrate the value of capturing dependencies between intents and slots, and between different slots in an utterance in the zero shot setting. We describe NN architectures that translate between word and sentence embedding spaces, and demonstrate that these modifications are required to enable zero shot learning for this task. We show a substantial improvement over strong baselines and explain the intuition behind each architectural modification through visualizations and ablation studies.要获得大量的句子级别的意图和标记级别的槽位标签注释来训练基于神经网络（NN）的面向任务的对话系统的自然语言理解（NLU）组件是非常昂贵和困难的，特别是对于许多具有大量且不断增长的意图和槽位类型的现实世界任务。虽然不需要标记的例子--只有特征和辅助信息--的零点学习方法只被提出来用于槽的标记，但我们表明可以有利地进行零点意图分类和槽的联合标记。我们证明了捕捉意图和槽之间的依赖关系的价值，以及在零次拍摄的语篇中不同槽之间的依赖关系。我们描述了在词和句子嵌入空间之间转换的NN架构，并证明这些修改是实现这一任务的零点学习所必需的。我们展示了对强基线的实质性改进，并通过可视化和消减研究解释了每个架构修改背后的直觉。
【7】 Manifestations of Xenophobia in AI Systems标题：人工智能系统中的仇外心理表现作者：Nenad Tomasev, Jonathan Leader Maynard, Iason Gabriel链接：https://arxiv.org/abs/2212.07877摘要：Xenophobia is one of the key drivers of marginalisation, discrimination, and conflict, yet many prominent machine learning (ML) fairness frameworks fail to comprehensively measure or mitigate the resulting xenophobic harms. Here we aim to bridge this conceptual gap and help facilitate safe and ethical design of artificial intelligence (AI) solutions. We ground our analysis of the impact of xenophobia by first identifying distinct types of xenophobic harms, and then applying this framework across a number of prominent AI application domains, reviewing the potential interplay between AI and xenophobia on social media and recommendation systems, healthcare, immigration, employment, as well as biases in large pre-trained models. These help inform our recommendations towards an inclusive, xenophilic design of future AI systems.仇外心理是边缘化、歧视和冲突的主要驱动因素之一，但许多著名的机器学习（ML）公平性框架未能全面衡量或减轻由此产生的仇外心理伤害。在这里，我们旨在弥补这一概念上的差距，帮助促进人工智能（AI）解决方案的安全和道德设计。我们对仇外心理的影响进行了分析，首先确定了不同类型的仇外伤害，然后将这一框架应用于一些著名的人工智能应用领域，回顾了人工智能和仇外心理在社交媒体和推荐系统、医疗、移民、就业以及大型预训练模型中的潜在相互作用。这些都有助于为我们对未来人工智能系统的包容性、排外性的设计提供建议。
【8】 Population Template-Based Brain Graph Augmentation for Improving One-Shot Learning Classification标题：基于群体模板的脑图增强，提高单次学习分类能力作者：Oben Özgür, Arwa Rekik, Islem Rekik链接：https://arxiv.org/abs/2212.07790摘要：The challenges of collecting medical data on neurological disorder diagnosis problems paved the way for learning methods with scarce number of samples. Due to this reason, one-shot learning still remains one of the most challenging and trending concepts of deep learning as it proposes to simulate the human-like learning approach in classification problems. Previous studies have focused on generating more accurate fingerprints of the population using graph neural networks (GNNs) with connectomic brain graph data. Thereby, generated population fingerprints named connectional brain template (CBTs) enabled detecting discriminative bio-markers of the population on classification tasks. However, the reverse problem of data augmentation from single graph data representing brain connectivity has never been tackled before. In this paper, we propose an augmentation pipeline in order to provide improved metrics on our binary classification problem. Divergently from the previous studies, we examine augmentation from a single population template by utilizing graph-based generative adversarial network (gGAN) architecture for a classification problem. We benchmarked our proposed solution on AD/LMCI dataset consisting of brain connectomes with Alzheimer's Disease (AD) and Late Mild Cognitive Impairment (LMCI). In order to evaluate our model's generalizability, we used cross-validation strategy and randomly sampled the folds multiple times. Our results on classification not only provided better accuracy when augmented data generated from one sample is introduced, but yields more balanced results on other metrics as well.收集神经系统疾病诊断问题的医疗数据所面临的挑战，为具有稀缺样本数量的学习方法铺平了道路。由于这个原因，一次性学习仍然是深度学习中最具挑战性和趋势性的概念之一，因为它提议在分类问题中模拟类似人类的学习方法。以前的研究集中在使用图神经网络（GNN）与连接体脑图数据生成更准确的群体指纹。因此，生成的人群指纹被命名为连接脑模板（CBTs），能够在分类任务中检测出人群的鉴别性生物标记。然而，从代表大脑连接的单一图数据中进行数据增强的反向问题以前从未被解决过。在本文中，我们提出了一个扩增管道，以便为我们的二元分类问题提供更好的指标。与之前的研究不同，我们通过利用基于图的生成对抗网络（gGAN）架构，对单一群体模板的分类问题进行增强。我们在由阿尔茨海默病（AD）和晚期轻度认知障碍（LMCI）的大脑连接体组成的AD/LMCI数据集上对我们提出的解决方案进行了基准测试。为了评估我们模型的普适性，我们使用了交叉验证策略，并对褶皱进行了多次随机采样。我们的分类结果不仅在引入由一个样本产生的增强数据时提供了更好的准确性，而且在其他指标上也产生了更均衡的结果。
【9】 A New Deep Boosted CNN and Ensemble Learning based IoT Malware Detection
标题：一种新的基于深度提升的CNN和集合学习的物联网恶意软件检测方法作者：Saddam Hussain Khan, Wasi Ullah (Department of Computer Systems Engineering, University of Engineering and Applied Science, Swat, Pakistan)链接：https://arxiv.org/abs/2212.08008摘要：Security issues are threatened in various types of networks, especially in the Internet of Things (IoT) environment that requires early detection. IoT is the network of real-time devices like home automation systems and can be controlled by open-source android devices, which can be an open ground for attackers. Attackers can access the network, initiate a different kind of security breach, and compromises network control. Therefore, timely detecting the increasing number of sophisticated malware attacks is the challenge to ensure the credibility of network protection. In this regard, we have developed a new malware detection framework, Deep Squeezed-Boosted and Ensemble Learning (DSBEL), comprised of novel Squeezed-Boosted Boundary-Region Split-Transform-Merge (SB-BR-STM) CNN and ensemble learning. The proposed S.T.M. block employs multi-path dilated convolutional, Boundary, and regional operations to capture the homogenous and heterogeneous global malicious patterns. Moreover, diverse feature maps are achieved using transfer learning and multi-path-based squeezing and boosting at initial and final levels to learn minute pattern variations. Finally, the boosted discriminative features are extracted from the developed deep SB-BR-STM CNN and provided to the ensemble classifiers (SVM, M.L.P., and AdaboostM1) to improve the hybrid learning generalization. The performance analysis of the proposed DSBEL framework and SB-BR-STM CNN against the existing techniques have been evaluated by the IOT_Malware dataset on standard performance measures. Evaluation results show progressive performance as 98.50% accuracy, 97.12% F1-Score, 91.91% MCC, 95.97 % Recall, and 98.42 % Precision. The proposed malware analysis framework is helpful for the timely detection of malicious activity and suggests future strategies.安全问题在各种类型的网络中都受到威胁，特别是在物联网（IoT）环境中，需要早期检测。物联网是由家庭自动化系统等实时设备组成的网络，可以由开源的安卓设备控制，这对攻击者来说是一个开放的场所。攻击者可以访问网络，启动不同的安全漏洞，并破坏网络控制。因此，及时发现越来越多的复杂恶意软件攻击是确保网络保护可信度的挑战。在这方面，我们开发了一个新的恶意软件检测框架，即深度挤压提升和集合学习（DSBEL），由新颖的挤压提升边界-区域分割-变换-合并（SB-BR-STM）CNN和集合学习组成。拟议的S.T.M.块采用多路径扩张卷积、边界和区域操作来捕捉同质和异质的全球恶意模式。此外，利用转移学习和基于多路径的挤压和提升，在初始和最终层面实现多样化的特征图，以学习微小的模式变化。最后，从开发的深度SB-BR-STM CNN中提取提升的判别特征，并提供给集合分类器（SVM、M.L.P.和AdaboostM1）以提高混合学习的通用性。拟议的DSBEL框架和SB-BR-STM CNN相对于现有技术的性能分析已经通过IOT_Malware数据集的标准性能指标进行了评估。评估结果显示，准确率为98.50%，F1分数为97.12%，MCC为91.91%，召回率为95.97%，精确度为98.42%。拟议的恶意软件分析框架有助于及时检测恶意活动，并提出了未来的策略。
人机交互相关论文
【1】 DOPAMINE: Doppler frequency and Angle of arrival MINimization of tracking Error for extended reality标题：DOPAMINE: 多普勒频率和到达角 延伸现实的跟踪误差最小化作者：Andrea Bedin, Alexander Marinšek, Shaghayegh Shahcheraghi, Nairy Moghadas Gholian, Liesbet Van der Perre链接：https://arxiv.org/abs/2212.07764摘要：In this paper, we investigate how Joint Communication And Sensing (JCAS) can be used to improve the Inertial Measurement Unit (IMU)- based tracking accuracy of eXtended Reality (XR) Head-Mounted Displays (HMDs). Such tracking is used when optical and InfraRed (IR) tracking is lost, and its lack of accuracy can lead to disruption of the user experience. In particular, we analyze the impact of using doppler-based speed estimation to aid the accelerometer-based position estimation, and Angle of Arrival (AoA) estimation to aid the gyroscope-based orientation estimation. Although less accurate than IMUs for short times in fact, the JCAS based methods require one fewer integration step, making the tracking more sustainable over time. Based on the proposed model, we conclude that at least in the case of the position estimate, introducing JCAS can make long lasting optical/IR tracking losses more sustainable.在本文中，我们研究了如何利用联合通信和传感（JCAS）来改善基于惯性测量单元（IMU）的扩展现实（XR）头戴式显示器（HMD）的跟踪精度。当光学和红外（IR）跟踪丢失时，就会使用这种跟踪，而其缺乏准确性会导致用户体验的中断。特别是，我们分析了使用基于多普勒的速度估计来帮助基于加速度计的位置估计，以及使用到达角（AoA）估计来帮助基于陀螺仪的方向估计的影响。虽然在短时间内的准确度不如IMU，但基于JCAS的方法需要较少的整合步骤，使跟踪随着时间的推移更加持久。基于所提出的模型，我们得出结论，至少在位置估计的情况下，引入JCAS可以使长期的光学/红外跟踪损失更加持续。
【2】 Improving Developers' Understanding of Regex Denial of Service Tools through Anti-Patterns and Fix Strategies标题：通过反模式和修复策略提高开发人员对拒绝服务工具的认识作者：Sk Adnan Hassan, Zainab Aamir, Dongyoon Lee, James C. Davis, Francisco Servant链接：https://arxiv.org/abs/2212.07979摘要：Regular expressions are used for diverse purposes, including input validation and firewalls. Unfortunately, they can also lead to a security vulnerability called ReDoS (Regular Expression Denial of Service), caused by a super-linear worst-case execution time during regex matching. Due to the severity and prevalence of ReDoS, past work proposed automatic tools to detect and fix regexes. Although these tools were evaluated in automatic experiments, their usability has not yet been studied; usability has not been a focus of prior work. Our insight is that the usability of existing tools to detect and fix regexes will improve if we complement them with anti-patterns and fix strategies of vulnerable regexes. We developed novel anti-patterns for vulnerable regexes, and a collection of fix strategies to fix them. We derived our anti-patterns and fix strategies from a novel theory of regex infinite ambiguity - a necessary condition for regexes vulnerable to ReDoS. We proved the soundness and completeness of our theory. We evaluated the effectiveness of our anti-patterns, both in an automatic experiment and when applied manually. Then, we evaluated how much our anti-patterns and fix strategies improve developers' understanding of the outcome of detection and fixing tools. Our evaluation found that our anti-patterns were effective over a large dataset of regexes (N=209,188): 100% precision and 99% recall, improving the state of the art 50% precision and 87% recall. Our anti-patterns were also more effective than the state of the art when applied manually (N=20): 100% developers applied them effectively vs. 50% for the state of the art. Finally, our anti-patterns and fix strategies increased developers' understanding using automatic tools (N=9): from median "Very weakly" to median "Strongly" when detecting vulnerabilities, and from median "Very weakly" to median "Very strongly" when fixing them.正则表达式被用于多种用途，包括输入验证和防火墙。不幸的是，它们也会导致一种叫做ReDoS（正则表达式拒绝服务）的安全漏洞，这种漏洞是由正则表达式匹配过程中的超线性最坏情况下的执行时间引起。由于ReDoS的严重性和普遍性，过去的工作提出了自动工具来检测和修复REGEXES。尽管这些工具在自动实验中得到了评估，但它们的可用性还没有被研究过；可用性还没有成为先前工作的重点。我们的见解是，如果我们用反模式和易受攻击的词组的修复策略来补充现有的检测和修复词组的工具，其可用性将会提高。我们开发了新的反模式，用于易受攻击的词组，并开发了一系列的修复策略来修复它们。我们的反模式和修复策略来自于一个新的关于词组无限模糊性的理论--这是一个容易受到ReDoS攻击的词组的必要条件。我们证明了我们理论的合理性和完整性。我们评估了我们的反模式的有效性，包括在自动实验和手动应用时。然后，我们评估了我们的反模式和修复策略在多大程度上改善了开发者对检测和修复工具结果的理解。我们的评估发现，我们的反模式对一个大型的词组数据集（N=209,188）是有效的。100%的精度和99%的召回率，提高了50%的精度和87%的召回率。我们的反模式在手动应用（N=20）时也比现有技术水平更有效：100%的开发者有效地应用它们，而现有技术水平只有50%。最后，我们的反模式和修复策略提高了开发者使用自动工具的理解能力（N=9）：在检测漏洞时，从中位数 "非常弱 "到中位数 "强"；在修复漏洞时，从中位数 "非常弱 "到中位数 "非常强"。
【3】 Beyond the Metaverse: XV (eXtended meta/uni/Verse)标题：元宇宙之外：XV（eXtended meta/omni/uni/Verse）作者：Steve Mann, Yu Yuan, Tom Furness, Joseph Paradiso, Thomas Coughlin链接：https://arxiv.org/abs/2212.07960摘要：We propose the term and concept XV (eXtended meta/omni/uni/Verse) as an alternative to, and generalization of, the shared/social virtual reality widely known as ``metaverse''. XV is shared/social XR. We, and many others, use XR (eXtended Reality) as a broad umbrella term and concept to encompass all the other realities, where X is an ``anything'' variable, like in mathematics, to denote any reality, X ∈ \{physical, virtual, augmented, \ldots \} reality. Therefore XV inherits this generality from XR. We begin with a very simple organized taxonomy of all these realities in terms of two simple building blocks: (1) physical reality (PR) as made of ``atoms'', and (2) virtual reality (VR) as made of ``bits''. Next we introduce XV as combining all these realities with extended society as a three-dimensional space and taxonomy of (1) ``atoms'' (physical reality), (2) ``bits'' (virtuality), and (3) ``genes'' (sociality). Thus those working in the liminal space between Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR), metaverse, and their various extensions, can describe their work and research as existing in the new field of XV. XV includes the metaverse along with extensions of reality itself like shared seeing in the infrared, ultraviolet, and shared seeing of electromagnetic radio waves, sound waves, and electric currents in motors. For example, workers in a mechanical room can look at a pump and see a superimposed time-varying waveform of the actual rotating magnetic field inside its motor, in real time, while sharing this vision across multiple sites.我们提出了XV（eXtended meta/omni/uni/Verse）这一术语和概念，作为广泛称为 "metaverse "的共享/社会虚拟现实的替代和概括。XV是共享/社会XR。我们和许多其他人使用XR（eXtended Reality）作为一个广泛的伞状术语和概念，以包括所有其他的现实，其中X是一个 "任何东西 "的变量，就像在数学中，表示任何现实，X∈{物理、虚拟、增强、ldots }现实。因此，XV从XR继承了这种一般性。我们以两个简单的构件开始对所有这些现实进行一个非常简单的有组织的分类：（1）由 "原子 "组成的物理现实（PR），以及（2）由 "比特 "组成的虚拟现实（VR）。接下来，我们介绍XV，将所有这些现实与扩展的社会结合起来，作为一个三维空间和分类法：（1）"原子"（物理现实），（2）"比特"（虚拟性），和（3）"基因"（社会性）。因此，那些在虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、元空间及其各种扩展之间的边缘空间工作的人，可以把他们的工作和研究描述为存在于XV这个新领域中。XV包括元空间以及现实本身的延伸，如在红外线、紫外线中的共享视觉，以及对电磁波、声波和电机中的电流的共享视觉。例如，机械室里的工人可以看一个泵，并实时看到其电机内实际旋转磁场的叠加时间变化波形，同时在多个地点共享这一视觉。
【4】 Synthesizing Research on Programmers' Mental Models of Programs, Tasks and Concepts -- a Systematic Literature Review标题：综合研究程序员对程序、任务和概念的心理模型--系统的文献回顾作者：Ava Heinonen, Bettina Lehtelä, Arto Hellas, Fabian Fagerholm链接：https://arxiv.org/abs/2212.07763摘要：Programmers' mental models represent their knowledge and understanding of programs, programming concepts, and programming in general. They guide programmers' work and influence their task performance. Understanding mental models is important for designing work systems and practices that support programmers. Although the importance of programmers' mental models is widely acknowledged, research on mental models has decreased over the years. The results are scattered and do not take into account recent developments in software engineering. We analyze the state of research into programmers' mental models and provide an overview of existing research. We connect results on mental models from different strands of research to form a more unified knowledge base on the topic. We conducted a systematic literature review on programmers' mental models. We analyzed literature addressing mental models in different contexts, including mental models of programs, programming tasks, and programming concepts. Using nine search engines, we found 3678 articles (excluding duplicates). 84 were selected for further analysis. Using the snowballing technique, we obtained a final result set containing 187 articles. We show that the literature shares a kernel of shared understanding of mental models. By collating and connecting results on mental models from different fields of research, we uncovered some well-researched aspects, which we argue are fundamental characteristics of programmers' mental models. This work provides a basis for future work on mental models. The research field on programmers' mental models still faces many challenges rising from a lack of a shared knowledge base and poorly defined constructs. We created a unified knowledge base on the topic. We also point to directions for future studies. In particular, we call for studies that examine programmers working with modern practices and tools.程序员的心理模型代表了他们对程序、编程概念和一般编程的知识和理解。它们指导程序员的工作，并影响他们的任务表现。理解心理模型对于设计支持程序员的工作系统和实践非常重要。尽管程序员心智模式的重要性被广泛认可，但多年来对心智模式的研究却在减少。这些研究结果是分散的，没有考虑到软件工程的最新发展。我们分析了对程序员心理模型的研究状况，并对现有的研究进行了概述。我们把来自不同研究领域的关于心理模型的结果联系起来，以形成一个关于该主题的更统一的知识库。我们对程序员的心理模型进行了系统的文献回顾。我们分析了不同背景下的心理模型的文献，包括程序的心理模型、编程任务和编程概念。使用九个搜索引擎，我们找到了3678篇文章（不包括重复的）。挑选了84篇进行进一步分析。使用滚雪球技术，我们得到了一个包含187篇文章的最终结果集。我们表明，这些文献分享了对心理模型的共同理解的内核。通过整理和连接来自不同研究领域的关于心理模型的结果，我们发现了一些经过充分研究的方面，我们认为这些是程序员心理模型的基本特征。这项工作为未来关于心理模型的工作提供了一个基础。关于程序员心理模型的研究领域仍然面临着许多挑战，这些挑战来自于缺乏一个共享的知识库和定义不清的结构。我们创建了一个关于这个主题的统一的知识库。我们还指出了未来研究的方向。特别是，我们呼吁对使用现代实践和工具的程序员的研究。
【5】 Tensions Between the Proxies of Human Values in AI标题：人工智能中人类价值的代名词之间的紧张关系作者：Teresa Datta, Daniel Nissani, Max Cembalest, Akash Khanna, Haley Massa, John P. Dickerson链接：https://arxiv.org/abs/2212.07508摘要：Motivated by mitigating potentially harmful impacts of technologies, the AI community has formulated and accepted mathematical definitions for certain pillars of accountability: e.g. privacy, fairness, and model transparency. Yet, we argue this is fundamentally misguided because these definitions are imperfect, siloed constructions of the human values they hope to proxy, while giving the guise that those values are sufficiently embedded in our technologies. Under popularized methods, tensions arise when practitioners attempt to achieve each pillar of fairness, privacy, and transparency in isolation or simultaneously. In this position paper, we push for redirection. We argue that the AI community needs to consider all the consequences of choosing certain formulations of these pillars -- not just the technical incompatibilities, but also the effects within the context of deployment. We point towards sociotechnical research for frameworks for the latter, but push for broader efforts into implementing these in practice.出于减轻技术潜在有害影响的动机，人工智能界已经制定并接受了某些责任制支柱的数学定义：如隐私、公平和模型透明度。然而，我们认为这从根本上来说是错误的，因为这些定义是不完善的，是他们希望代理的人类价值的孤立的构造，同时也给这些价值充分嵌入我们的技术打上了幌子。在流行的方法下，当从业者试图孤立地或同时实现公平、隐私和透明的每个支柱时，就会出现紧张。在这份立场文件中，我们推动了方向性的改变。我们认为，人工智能界需要考虑选择这些支柱的某些形式的所有后果--不仅仅是技术上的不相容性，还有在部署背景下的影响。我们指出，社会技术研究是为了建立后者的框架，但也要推动更广泛的努力在实践中实施这些框架。
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李清照是中国历史上著名的词人，她的词作以婉约细腻、深情动人的风格闻名。以下是一篇关于李清照的论文，主要从生平、词作风格和后世影响三个方面进行论述。
一、生平
李清照（1084-约1155），号易安居士，齐州章丘（今山东省济南市章丘区）人。她出生于一个书香门第，父亲李格非是当时著名的文学家、学者，母亲王氏也是名门之后，知书达理。李清照自幼聪慧过人，受家庭熏陶，对文学艺术产生了浓厚的兴趣。她少年时期便以诗文闻名，与太学生赵明诚结为夫妻后，共同致力于金石书画的收藏与整理，夫妻二人志同道合，感情深厚。然而，李清照的晚年生活孤苦无依，颠沛流离，这也在她的词作中留下了深刻的烙印。
二、词作风格
李清照的词作风格婉约、清新、优美，她的词语言简练、意境深远。她的作品多以个人生活为题材，抒发自己对爱情、自然和人生等方面的感悟。李清照的词在形式上讲究平仄和韵律，注重意境的创造和对自然景物的描绘。她的作品情感真挚，思想深邃，给人以美的享受和心灵的启迪。
三、后世影响
李清照作为中国文学史上的杰出女性代表，对中国文学的发展产生了深远的影响。她的词作成为了中国文学艺术宝库中的珍品，被历代文学家、读者所传颂和喜爱。在现代文学中，李清照的影响也无处不在，许多作家都受到她的启发和影响。她的生平事迹也被广泛传播，成为人们学习和敬仰的对象。
总之，李清照是中国文学史上的巨匠和杰出女性代表，她的生平、词作风格和后世影响都值得我们深入研究和探讨。通过学习和欣赏李清照的词作，我们可以更好地了解中国文学艺术的精髓和价值，更好地领略中国文化的博大精深。
工业机器人四大家族品牌分别为：FANUC（发那科）、ABB、YASKAWA（安川）、KUKA（库卡）；工业机器人通常由核心零部件、机械本体和系统集成三部分构成。核心零部件包括减速器、伺服系统和控制器，核心零部件是工业机器人产业的核心壁垒。工业机器人四大家族在各个技术领域内各有所长，发那科的核心是数控系统、ABB的核心领域是控制系统、安川电机的核心领域是伺服系统和运动控制器、库卡的核心是控制系统和机械本体。
发那科成立于1956年，是日本一家专门研究数控系统的公司，是世界上最大的专业数控系统生产厂家。1974年，发那科首台机器人问世；2008年，发那科机器人装机量突破20万台，居世界首位；2011年，发那科全球机器人已超25万台，市场份额稳居第一。现如今，发那科形成了工业自动化、机床和机器人三大业务协同发展的业务模式。
发那科的工业机器人精度很高，但是发那科在满负载运行的过程中，当速度达到80%的时候，发那科的机器人就会报警，这也说明了发那科机器人的过载能力并不是很好；所以发那科的优势在于轻负载、高精度的应用场合。
1988年创立于瑞士的ABB公司于1994年进入中国，1995年成立ABB中国有限公司。2005年起，ABB机器人的生产、研发、工程中心都开始转移到中国，可见国际机器人巨头对中国市场的重视。目前，中国已经成为ABB全球第一大市场。
ABB最早是从变频器开始起家，在中国，大部分的电力站和变频站都是ABB做的。ABB的产品优势在于运动控制和自动化的整合，ABB的机器人算法是四大主力品牌中最好的,不仅仅有全面的运动控制解决方案，ABB还讲究机器人的整体特性，在重视品质的同时也讲究机器人的设计，产品使用技术文档也相当专业和具体。众所周知的是，配备高标准控制系统的ABB机器人价格都很贵。
安川电机创立于1915年，是日本最大的工业机器人公司。安川电机以伺服电机起家，其AC伺服和变频器市场份额位居全球第一，以伺服电机为代表的工控产品是其核心优势。随着业务范围和企业规模的不断扩大，公司除上海总部外还在广州、北京、成都等地开设了分公司，并在中国各地区设立了代理店和经销商。
安川以伺服电机起家，因此它可以把电机的惯量做到最大化，所以安川的机器人最大的特点就是负载大，稳定性高，在满负载满速度运行的过程中不会报警，甚至能够过载运行。因此安川在重负载的的机器人应用领域，比如汽车行业，市场是相对较大的。
安川机器人稳定性好，精度没有那么高；但是安川机器人价格优势明显，是四大品牌中价格最低，性价比较高的。
德国库卡成立于1898年，最初主要专注于室内及城市照明，不久后开始涉足其他领域。1996年，库卡焊接设备和机器人有限公司分成两个在市场上独立运作的公司，即库卡机器人有限公司及库卡焊接设备有限公司。
库卡由焊接设备起家，库卡的优势在于对本体结构和易用性的创新。系统集成业务占比最高，并且操作简单。库卡在重负载机器人领域做的比较好，在120KG以上的机器人中，库卡和ABB的市场占有量居多，而在重载的400KG和600KG的机器人中，库卡的销量是最多的。但是库卡机器人的故障率比较高。
结语：工业机器人四大家族：发那科、ABB、安川、库卡起初是从事机器人产业链相关的业务，最终他们成为全球领先综合型工业自动化企业，他们的共同特点是掌握了机器人本体和机器人某种核心零部件的技术，最终实现一体化发展。
工业机器人，实际上只是一种叫法而已，严格来讲，和“人”相隔十万八千里，说是“手”还差不多，就是一种模仿人手的机械臂而已，应该要叫做”工业机械手“才是正确的。
人的手臂有7个自由度，可以满足生活和工作中的扭捏，抓取，传递，提升，下放等动作，因为有灵活的手臂和机灵的大脑，所以人类能在动手方面超过了其他动物，成为万物之首。从早期的打猎，种养，到后来的手工业和社会化分工生产，几乎都是靠人手来完成的，证明了人手是“上帝”赋给人类最重要的执行装置，能胜任这个世界上几乎任何复杂性的工作。
但是工业生产这种工作，的确是太累人了，工人对于这种重复性的动作很反感，因为枯燥无味，肌肉酸痛，如果不是为了养生糊口，还真没有人愿意在工厂里边上班。随着物质生产的丰富和社会生活改善进步，愿意从事重复性工作的人越来越少，企业出现了“用工荒”，老板只好让工程师们想办法设计出自动化水平高点的设备来替代工人，简单的变形，加热，加压，压膜等工艺传统的机器可以完成了，但是对于一些装配，堆垛，喷涂，打磨等工艺，靠以往的机器设备是满足不了要求的，所以工程师们模仿人手来设计了一种可以控制的机械手臂，就是工业机械手，也被普通人叫成工业机器人。
自由度，是机构在工作运动时候能独立运动的数目，上边说到了，人手有7个自由度，机械手要模仿人，理论上也应该需要有7个自由度。自由在工业控制上也称为“轴”，可以简单理解成一个独立的电机控制系统，不同的轴需要有不同的电机和控制系统。几个轴之间可以单独独立行动，也可以互相联合起来运动，一个快点，一个慢点。
因为考虑到成本问题，大部分机械手的自由度，都在4-6个左右，实际上除了站着不动拧钥匙这类动作需要7个自由度外，其他场合只要6个就绝对可以满足生产要求了，自由度多了，意味着机械手灵活程度高，能胜任复杂的生产要求，但是多了也会增加了成本，造成没有必要的浪费，而且对刚性要求高，上帝也只给我们7个自由度而已，太多了，一不留神就摔倒骨折了，“多手多脚”反而不是什么好事情，合适的才是最理想的。
从控制上来看，机械手和传统的多轴加工中心系统本质并没有太大的差异，基本上都是位置定位和同步控制而已，可以通过类似G代码这些指令来让现场的加工城市编写机械手的工作轨迹，也就是说这种所谓的机器人，还是非常低端的控制系统，因为它离人的智能是相差很远的，依然是一些简单的逻辑运算而已。
当然，因为工作频繁，面对的都是恶劣的环境，所以对工业机器人的设计要求比较高，定位精度当然需要精准，而且可靠性要好，目前国内市场，国产的工业机器人，大概只占有了2成市场，绝大多数还是靠进口，而且核心的减速机构，高端伺服电机和数控系统，还是洋人的东西。
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