Multi-lateral Nonlinear Time-Delayed Teleoperation in a Multi-agent Systems Framework
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the issue of non-linear multi-lateral teleoperation has been considered. The multifaceted nature of controller designation for multi-lateral teleoperation frameworks increment by increasing the quantity of operators. The multiagent System (MAS) based structure is presented as a solution to this issue. The MAS-based framework focuses in light of structures that many intelligent and smart agent interact with each other. A sort of self-intelligence exists inside every agents; implying that each of them knows how different agents are working in the system. Along these lines, the strategy in this paper has some preferences over multi-lateral structure in conventional teleoperation frameworks. In light of the MAS structure, a brought together structure will deal with the overall system. Thusly, there is no compelling reason to upgrade the controller while exchanging the topography of multi-lateral framework. Besides, there is no constraint in the quantity of operators. Moreover, the structure of the proposed controller is to such an extent that some scenarios about the behavior of the operators can be characterized and used in practical manners. At long last, this paper presents a structure for concurrent training and therapy in multi-lateral rehabilitation frameworks as a case study. In this framework, a specialist therapist, various understudy learners and a patient interact with each other to perform both patient recovery and student training. Experiments are done to affirm the performance in presence of stability of the proposed system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».