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第一步着眼于连接性和带宽，确定满足机构需求所需的带宽，以及机构是否与全球互联网建立了不间断的基于光纤的连接。最后，第四步处理计划和管理机构的IT基础结构的人力资源和技术支持要求。

希克森说：连通性是氧气组织的基础。Goldsmith，Hixson和Smith分别在加纳领先的研究站和SIL的密切合作伙伴萨凡纳农业研究所(SARI)进行了信息通信技术(ICT)基础设施的深入案例研究。戈德史密斯(Goldsmith)与UI的两名IT专家(前首席信息官PaulHixson以及研究IT和创新主管TracySmith)合作，调查了发展中国家机构所面临的技术挑战。无缝连接是我们经常理所当然的特权。基于这项研究，研究团队开发了ICT健康检查，这是一种评估程序，可供IT管理员有条不紊地评估其系统的当前状态，确定影响性能的差距并记录补救步骤。

ICT健康检查工具可以系统地评估ICT基础设施的四个关键要素。第三步着眼于为研究人员提供的Intranet服务产品，例如本地存储，数据备份过程，访问控制，安全过程，电子邮件服务和云访问。翻转对应于将魔方的另一面移动到顶部。

OpenAI的手凭借其灵巧的手指操作赢得了赏心悦目的外观，这是人的手将需要用来解决立方体的问题。我们甚至还不了解什么是智能，更不用说如何对其进行合成了。当 那些知道让机器人的手抓住，操纵和操纵有多么艰辛的人，不仅仅看一眼-而是凝视着-在最近的展示了OpenAIDactylRubik立方体的视频中。当挑战是证明人的手指灵巧性时，用四指拇指的机器人手工作绝非易事。

另一条评论是：这无非是聪明的编程根本没有智能。他们谈论了翻转和顶面旋转的组合。

那些熟悉OpenAI去年发布的其他视频的人已经知道了他们的进步，该视频称为学习敏捷12岁的人现在在NASA的艾姆斯研究中心工作，他领导ARMADAS项目设计可以用机器人组装建造的月球基地。但是，如果最后的装配是唯一的装配，而整个飞机是由一大堆相同的微小零件组成，并且全部由一群微型机器人组成的，那该怎么办呢?这就是研究生本杰明杰内特(BenjaminJenett)与麻省理工学院的位与原子中心(CBA)的尼尔格申菲尔德教授一起工作的愿景，是他的博士论文。如今，这类机器人的原型版本可以组装小型结构，甚至可以作为一个团队一起构建更大的组件。

他说：它结合了一流的机械设计，令人赞叹的演示，新的机器人硬件以及包含超过100,000个元素的仿真套件。休斯敦大学电气与计算机工程副教授亚伦贝克尔(AaronBecker)说：本文是一种享受。它们比前者要简单得多，但要比后者要强大得多，并且它们有可能彻底改变大型系统的生产，从飞机到桥梁再到整个建筑物。机器人每次踏入下一个体素时，都会相对于其当前站立的特定组件重新调整其位置感。

这的核心是一种新型的机器人技术，我们称之为相对机器人，格申菲尔德说。他说，有了这些新型的机器人，您无法将机器人与结构分开，它们可以作为一个系统协同工作。

例如，虽然大多数移动机器人都需要高度精确的导航系统来跟踪其位置，但新的组装机器人只需要跟踪它们与当前正在工作的小型子单元(体素)之间的位置。Jenett，Gershenfeld，研究生AmiraAbdel-Rahman和CBA校友KennethCheungSM'07博士在一篇论文中发表了这项新工作，该论文发表在10月出版的IEEERoboticsandAutomationLetters中。

他解释说，从历史上看，机器人技术有两大类：一类是由昂贵的定制组件制成的，这些组件经过精心优化以针对特定的应用(例如工厂组装)，而另一类则是由廉价且批量生产的，性能低得多的模块制成。但是，新的机器人可以替代这两种机器人。导读 如今的商用飞机通常是分节制造的，通常是在不同的位置制造ndash;一个工厂的机翼，另一个工厂的机身部分，其他地方的尾翼部件ndash;然后以 如今的商用飞机通常是分节制造的，通常是在不同的位置制造一个工厂的机翼，另一个工厂的机身部分，其他地方的尾翼部件然后以巨大的货机飞往中央工厂进行最终组装。根据Gershenfeld的说法，关键区别在于机器人设备与其所处理和操纵的材料之间的关系例如，占用检测是一种应用，其中RF感应可以是低成本，无基础架构的替代方案或对现有方法的补充。一段时间以来，Chen和他的同事试图开发一种可以感知室外环境中无人机存在的系统。

导读 纽约雪城大学的研究人员最近开发了一种系统，该系统可以通过分析环境射频(RF)信号来检测给定环境中人类的存在。不利的一面是，对培训数据(无论是数量还是质量)的需求都是压倒性的。

在arXiv上预先发表的一篇论 纽约雪城大学的研究人员最近开发了一种系统，该系统可以通过分析环境射频(RF)信号来检测给定环境中人类的存在。深度学习经常被吹捧为数据驱动，Chen说。

结果充其量是不均衡的-它可以在某些天收集到的测量结果上工作，但在其他日子可能会失败。在arXiv上预先发表的一篇论文中介绍了这个新系统，它使用了对大量RF数据进行训练的卷积神经网络(CNN)。

发现他们的系统几乎在所有情况下都能可靠地检测到人类的身影，其性能优于几个最新的无源红外传感器。但是，我们开发的学习系统可以轻松适应环境更易于控制和校准的室内应用。例如，它可用于检测限制区域或私人区域中人的存在。通过预处理射频通道测量，研究人员能够创建汇总信号的图像，然后可以对其进行分析以检测给定环境中人类的存在。

最初，我们试图通过深度学习使用无源RF信号在室外环境中检测无人机，进行这项研究的研究人员之一陈彪对TechXplore说。将来，由这组研究人员开发的系统可能会具有许多有用的应用程序。

Chen和他的同事们在实验室内部使用现成的WiFi设备进行了许多实验，评估了基于CNN的系统。随着时间的流逝，深度学习算法学会了通过分析所谓的通道状态信息(CSI)来区分何时有人居住的环境以及何时有人居住的环境。

人体在房间或其他室内环境中的存在可以几种方式改变RF信号的传播。在无人机实验中，我们永远无法获得一致的结果，Chen解释道。

，但也受到过往车辆，cars狗的人以及周围环境中移动的其他物体的影响。他们的系统旨在提取无人机在移动时改变传播通道而产生的RF信号。但是，他们很快意识到，通过分析无源RF信号来持续检测无人机几乎是不可能的，因为他们无法控制其所处的环境。因此，我们当前和将来的工作将尝试在无需收集运动数据的情况下实现可靠​​的存在检测。

然后，他们在包含幅度和相位信息(RF信号的两个关键特性)的大量数据上训练了CNN。Chen说：利用周围的RF信号(如WiFi，蓝牙或蜂窝信号)来获取态势感知信息，将为现有的RF基础设施提供增值。

这最终促使我们开发了一种使用环境WiFi信号的基于深度学习的状态检测系统。实时获得与占用率和人员状态有关的数据也可以帮助提高建筑智能并减少能耗(例如，用于HVAC和照明控制)。

要使该技术真正变为现实，最终用户不应负担数据收集和培训的负担他们的目的是研究如何定义面部识别方面的专业知识。