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Enregistrement W2046796338 · doi:10.1121/1.4788448

Design of a 6 degree of freedom anthropomorphic robotic jaw

2005· article· en· W2046796338 sur OpenAlexaff
Edgar Alfredo Portilla-Flores, Sidney Fels

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCraniofacial Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBacklashMandible (arthropod mouthpart)SoftwareArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have created a 6 DOF robotic jaw capable of producing, in real-time, the complex set of motions described by the human jaw during speech or mastication. The jaw is designed to fit within a larger robotic human figure such as the head, neck and torso of the 25 DOF Infanoid. [Kozima, Hideki: Infanoid: A Babybot that Explores the Social Environment, K. Dautenhahn et al. (eds.), Socially Intelligent Agents: Creating Relationships with Computers and Robots, Kluwer Academic Publishers, pp. 157–164, 2002]. The produced mechanical prototype has been designed to accommodate a prosthesis mandible with dentures. The mechanism could fit within the skull of the average man; where it would occupy less than 1/3 of the skull cavity. Two TMJs (temporomandibular joints) support the prosthesis, where each is driven by a 3 DOF parallel manipulator. In order to combine the motion of both manipulators each TMJ is capable of 3 DOF. The system is controlled via a USB port using software that models the human skull including collision detection mechanisms. The jaw allows for linear control, zero-backlash, and up to three times exaggerated mobility ranges making it also suitable for speech research, facial gesture affect research and dentistry applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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