03 2021 档案
摘要：http://www.sigverse.org/wiki/en/ What is SIGVerse 了解人类和动物的智能机制是开发智能机器人系统的最重要方法之一。由于这种现实生活中的智能系统的机制非常复杂，例如代理与环境之间的物理相互作用以及代理与社会之间的相互作用，认知科学，发展心理学，脑科学，进
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摘要：https://blog.csdn.net/weixin_30907523/article/details/94914714
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摘要：标题：Automated acquisition of structured, semantic models of manipulation activities from human VR demonstration 作者：Andrei Haidu and Michael Beetz {haid
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摘要：https://blog.csdn.net/a2824256/article/details/112982333
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摘要：https://blog.csdn.net/mdllll/article/details/109099386
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摘要：sudo apt-get remove --purge python-pip sudo apt-get autoremove rm -r /home/xxx/.local/bin/pip rm -r /usr/local/bin/pip sudo apt update curl https://bo
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摘要：https://blog.csdn.net/weixin_40799950/article/details/82594537?spm=1001.2014.3001.5501 https://blog.csdn.net/weixin_40799950/article/details/82594537
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摘要：https://www.itread01.com/content/1550148155.html https://www.google.com/search?channel=fs&client=ubuntu&q=weka+c4.5
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摘要：决策树（DT）是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。 目的是创建一个模型，该模型通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。 一棵树可以看作是分段常数近似。 例如，在下面的示例中，决策树从数据中学习，以使用一组if-then-else决策规则来近似正弦曲线。 树越深，决策规则越复杂
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摘要：http://art.uniroma2.it/basili/MLWM09/002_DecTree_Weka.pdf
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摘要：https://sefiks.com/2018/05/13/a-step-by-step-c4-5-decision-tree-example/
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摘要：https://waikato.github.io/weka-wiki/downloading_weka/#windows
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摘要：https://blog.csdn.net/zouxu634866/article/details/104100533
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_30460905/article/details/107301868?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-5.control&dist_reque
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摘要：https://www.pianshen.com/article/7368148345/
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摘要：https://www.cnblogs.com/nku-wangfeng/p/8988163.html
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摘要：标题：Robust Semantic Representations for Inferring Human Co-manipulation Activities even with Different Demonstration Styles 0. 摘要 在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法，该
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摘要：标题：Automatic Segmentation and Recognition of Human Activities from Observation based on Semantic Reasoning 演示视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=liYp
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摘要：https://blog.csdn.net/dwmsyu/article/details/111152156 https://www.baidu.com/s?ie=UTF-8&wd=windows%E4%B8%8B%E9%85%8D%E7%BD%AEpytorch%E5%8A%A0RTX3070%E
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摘要：标题：提取一般任务结构以加速对新任务的学习 Extracting general task structures to accelerate the learning of new tasks 0. 摘要 通过动觉演示向机器人教授新任务可能是一个漫长而复杂的过程。例如，每当对象或目标位置发生变化时，
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摘要：标题：Transferring skills to humanoid robots by extracting semantic representations from observations of human activities 作者：Karinne Ramirez-Amaro a,∗, M
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摘要：标题：Fast Robot Learning using Prospection and Experimental Knowledge 作者：(Asil Kaan Bozcuoglu), PhD thesis, Universität Bremen, 2019. 2. 本章首先通过揭示其组件级设计来
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摘要：Inferring Human Activities from Observation via Semantic Reasoning: A novel method for transferring skills to robots 0. 摘要 任务域中的自主机器人的一个基本问题是其学习新技能并在不
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摘要：标题：A Semantic‑Based Method for Teaching Industrial Robots New Tasks 作者：下载链接：https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs13218-019-00582-5 0. 摘要 本文介绍了
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摘要：标题：Bootstrapping Humanoid Robot Skills by Extracting Semantic Representations of Human-like Activities from Virtual Reality 通过从虚拟现实中提取类人活动的语义表示来引导类人机器
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摘要：标题：A survey on semantic-based methods for the understanding of human movements 作者： 下载链接：https://pdf.sciencedirectassets.com/271599/1-s2.0-S0921889019X
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摘要：标题：Purposive learning: Robot reasoning about the meanings of human activities 目的学习：关于人类活动含义的机器人推理 作者：Gordon Cheng1*, Karinne Ramirez-Amaro1, Michael B
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摘要：https://blog.csdn.net/Jenny_oxaza/article/details/83148300
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摘要：标题：From ROS to Unity: leveraging robot and virtual environment middleware for immersive teleoperation 0. 摘要 通常提出虚拟现实系统作为用于开发用于自治和半自治系统的远程操作接口的适当技术。 过去
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摘要：https://www.hanspub.org/journal/paperinformation.aspx?paperid=37940 https://blog.csdn.net/weixin_45843236/article/details/105698299
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摘要：ROS连接ABB机械臂调试详细教程-ROS(indigo)和ABB RobotStudio 6.03.02- https://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/52687545
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摘要：https://zhangrelay.blog.csdn.net/article/details/79008366 https://github.com/siemens/ros-sharp/wiki
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摘要：标题：A review and comparison of ontology-based approaches to robot autonomy ALBERTO 下载地址：https://www.cambridge.org/core/journals/knowledge-engineering-r
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摘要：商业RDF三元组数据库AllegroGraph AllegroGraph是Franz公司开发的RDF三元组数据库。由于Franz公司有着深厚的人工智能背景，早期一直开发 Common Lisp 和 Prolog 语言的实现工具，这使得AllegroGraph 对语义推理功能具有较为完善的支持。All
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