关于机器人的论文新上映_《智能机器人》作文(2024年12月抢先看)
顶会顶刊黑话,你get了吗? ICRA/IROS: 我们引用了30篇非常相关的论文,都是我们的论文。 我们研究了人与机器人的交互,但可能没人用得上。 我们将机器学习应用到了已经解决的问题中,发现效果相似。 我们也做了SLAM,但比其他论文好2%。 我们的传感器很创新,但你们可能买不起。 我们又一次在模拟器中取得了完美的效果! EMNLP: 我们在某个特定任务上取得了提升,但可能在你的数据上不起作用。 你只需要这个简单的技巧即可。 我们的神经网络模拟了人脑思考的过程,可能对你的任务有一丢丢帮助。 预训练加BERT真的很有效。 我们在大规模数据集上验证了结果,但你想要复现,可能还需要一些运气。
机器人服务:成本节约还是顾客体验? 今天要分享的是一篇来自营销领域的顶级期刊《Journal of Consumer Research》的论文!如果你还不太清楚哪些是营销顶刊,可以看看之前的介绍笔记哦 好了,开始今天的分享吧 主要结论: 当企业使用机器人来为顾客提供服务时,顾客往往会认为企业是为了节省成本(Cost-cutting attribution),这会导致他们对机器人服务的评价降低。 理论背景: 顾客对企业行为的感知意图(Firms‘ perceived intentions)会影响他们对这些行为的评价。例如,企业的营利行为会影响顾客对其社会公益行为的看法。 顾客通常认为企业的意图是自利的(Self-interested),而非善良的、利他的。例如,有研究发现在大众眼中,营利性企业具有较高的能力和较低的热情。 当机器人能够提供显著好于人类的服务时,顾客就不会再推断企业用机器人是为了节约成本,从而不再对机器人服务给出低分评价。 ⭐ 未来方向: 随着机器人在各行各业的应用越来越广泛,其性能也会不断提升——这是否会使得顾客对“企业使用机器人服务”产生更正面的推断? 本研究只考察了“节约成本”这一归因,那是否会存在其他类型的推断呢?例如,顾客是否会推断企业是为了提高竞争优势? 如果你对这篇论文感兴趣,可以在评论里找到文献名称、作者信息和期刊名称等,复制到Google Scholar里就可以找到啦!
精读SEM+ANN论文,干货满满! 嘿,大家好!今天我们来聊聊如何精读一篇关于SEM(结构方程模型)和ANN(人工神经网络)的论文。这篇文章的重点是解读方法,具体的SPSS设置和ANN报告可以参考之前的帖子哦。 背景 随着机器人在各个行业的应用越来越广泛,教育领域的机器人采用也逐渐成为关注点。然而,关于机器人如何在高等教育中广泛推广以及影响其使用的具体因素,尤其是在发展中国家,仍然缺乏深入研究。 研究目的 本文旨在探索影响学生在高等教育中采用机器人的因素。通过整合“统一技术接受与使用理论(UTAUT2)”和“任务技术匹配(TTF)”模型,创建了一个新的理论框架。核心目标是揭示机器人功能与教育任务之间的匹配程度,分析哪些因素最能影响学生的使用意图。 研究对象劧 究对象为阿联酋高等教育机构的大学生,共收集了177份问卷。样本包含本科生和研究生,男女比例相当。问卷调查涵盖了与机器人使用体验、技术适配度、学习动机等相关的变量。 研究方法슦𐦍𖩛方法:研究采用了在线问卷调查,利用Google Forms向高等教育学生分发了调查链接。问卷分为两部分:第一部分收集学生的基本信息(如性别、年龄、教育背景、机器人使用经验等),第二部分则包含衡量八个变量的量表题目。 理论模型与假设:研究结合UTAUT2模型(包括绩效期望、努力期望、社会影响、促进条件和享乐动机)和TTF模型(个人技术匹配和任务技术匹配),提出了9个假设,并去除了与学生个人支出或习惯相关的变量(如价格价值和习惯)。 数据分析方法: SEM-ANN混合模型: 效度和信度检验:通过构造信度(CR)、Cronbach’s Alpha和平均方差抽取量(AVE)评估模型的信度和效度。 具体操作流程: 问卷设计:基于UTAUT2和TTF的理论模型,设计量表题目,采用五级Likert量表(从1到5,表示“非常不同意”到“非常同意”)。 数据收集与整理:通过便利抽样法收集177份有效问卷。 SEM模型验证:使用PLS-SEM(偏最小二乘法结构方程模型)评估模型的路径系数、方差解释力(Rⲯ变量间的因果关系。 ANN模型分析:使用多层感知器神经网络(MLP),利用两层隐藏层分别对行为意图和努力期望进行建模。利用交叉验证法(10折交叉验证)计算均方根误差(RMSE),并通过敏感性分析确定影响行为意图的关键因素。 总结 这篇文章真的是干货满满,从背景到研究目的、研究对象和方法,每一个环节都做得非常细致。特别是数据分析部分,结合了SEM和ANN两种模型,真的是既有深度又有广度。希望这篇精读能帮到大家,让我们一起在学术的道路上不断进步吧!
米理vs新加坡:留学选择困惑? 大家好,我现在面临一个艰难的选择:是去米兰理工(MiP)还是新加坡的两所顶尖大学(NUS和NTU)?希望能得到一些建议和分享。 我的背景是这样的:国内985大学飞行器设计与工程专业,均分82,有几项国家级奖学金和专利,但没有论文。我对机器人、人工智能和自动驾驶方向特别感兴趣。目前我已经收到了米兰理工的offer,而新加坡的两所学校也几乎确定能拿到一个录取名额。 关于米兰理工(MiP): QS排名:120+ 工程类QS排名:非常高,和新加坡的两所学校差不多 学制:两年 费用:免学费,还有一年7000欧的奖助学金 博士申请:相对容易 留学体验:欧洲文化丰富,可以旅游多个国家 优点:课程难度较大,两年制硕士毕业后有更多时间准备博士申请。南欧的交换计划很多,可以换学分。 缺点:课程难度大,毕业需要2.5-3年,且挂科率高。南欧经济不太景气,毕业后工资较低,大约1800欧。回国认可度未知,听说华为等大厂初筛能过,但其他企业不清楚。 关于新加坡的两所学校: NUS Mechanical Engineering / Robotics NTU Computer Control & Automation / Signal Processing and Machine Learning QS排名:NUS 8,NTU 26 学制:一年制硕士 费用:大约25-30万人民币 回国认可度:高,听说大部分人都能拿到30-40万的工作offer(不确定真假) 优点:一年制硕士,回国认可度高。 缺点:一年时间紧凑,刚入学就要准备秋招。听说毕业后很难留下来工作,实习机会少。学费较贵,大部分学生是华人,交流可能不如欧洲丰富。 我真的不知道该怎么选择,希望大家能给我一些建议和分享你们的经验。谢谢大家!
【「“扭扭车”男孩」,传来好消息!】近日,一直潜心研究人工外骨骼产品的“扭扭车男孩”张亮,传来好消息。一边学习一边创业的张亮,在国际期刊发表了一篇基于深度学习优化机器人运动规划的算法研究的论文。另据他本人透露,11月19日,他与公司团队研发的新“产品”——人体外骨骼支架即将亮相,截至目前,这套研发的产品已被预定20多套。
机器人专业开奖后,未来之路如何选择?𛊥覜褺业开奖后,我感到既兴奋又迷茫。虽然机器人专业中奖了,但EE和CE的结果却迟迟未出,这让我感到非常纠结。 我的个人背景是211自动化专业,成绩优秀,有国家级大创项目和某研究院的实习经历。虽然缺乏论文,但在智能车等省级比赛中获得了一些奖项。 尽管机器人专业中奖了,但我觉得这更像是一次“彩票”般的运气。而且,我的毕设项目与机器人专业毫不相关,这让我感到有些不安。 相比之下,EE和CE似乎更符合我的背景和专业方向。然而,我对自己在这些领域的竞争力感到渺茫。 我还申请了NTU、CCA、EE和SPML等其他项目。现在,我希望能听到大家的意见,特别是关于EE和CE的录取概率。 如果放弃机器人专业,而其他申请全被拒绝,那将是一个不小的打击。但如果不放弃EE和CE,我又感到非常不甘心。튊希望各位能给我一些建议,帮助我做出更明智的选择。
一作论文发顶刊! 哇塞,太开心了!我的一作paper终于发表在Advanced Materials上了!这篇论文被很多视频公主号转载,大家都在关注,真是受宠若惊啊。希望大家都能多发几篇有影响力的paper,一起加油吧! 这篇论文是关于3D打印微型软体执行器的,能实现快速形变和形状锁定,特别适合用于形态变化和操作。论文里还提到了3D打印前沿技术,感觉特别酷。特别是我们团队能抓取活蚂蚁和人类头发,简直是软体抓手的非侵入性应用典范。 总之,这篇论文能发表在Advanced Materials上,真的是对我个人和团队的一种肯定。希望以后还能有更多好的工作,再接再厉!ꊊ如果你也对3D打印和软体机器人感兴趣,欢迎关注我们的研究哦!
港新工科offer难选?看这! 大家好,我是哈工深自动化的一名学生,均分82.6(算数),80.5(加权),雅思6.5(写作6)。虽然有两段实习和三段科研经历,但都没有产出成果。 我有读博士的打算,主要方向是AI和机器人,也在准备发表论文。不过,我想先通过硕士项目保一个硕士学位,然后再进行线下套磁。目前,我收到了HKUST ME(不去)、HKU ME(还没来)和CUHK BME的offer(即将截止)。最想去的是CUHK MAE,但他们说年底才出结果,我有点担心会不会被鸽。 12月20日就是CU BME的截止日期了,真的很着急。学长学姐们以及24fall的同学们,能不能帮我看看这些项目的录取希望大不大?如果能给出一些建议,那就太感谢了! 希望大家都能顺利拿到心仪的offer!
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我是一名传播学的研究生,正在为毕业论文寻找使用AI聊天机器人“复活”亲朋好友的用户,访谈有偿。「ai」「ai复活亲人会成一门好生意吗」「你愿意将来自己被ai复活吗」「ai复活产业的三种场景」
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