MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2912123949 · doi:10.1109/tcds.2019.2897618

Combined Sensing, Cognition, Learning, and Control for Developing Future Neuro-Robotics Systems: A Survey

2019· article· en· W2912123949 sur OpenAlexaff
Junjun Li, Zhijun Li, Fei Chen, Antonio Bicchi, Yu Sun, Toshio Fukuda

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRoboticsArtificial intelligenceCognitive roboticsComputer scienceRobotEmbodied cognitionCognitionPerceptionDevelopmental roboticsCognitive neuroscienceHuman–computer interactionCognitive scienceNeurosciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuro-robotics systems (NRSs) is the current state-of-the-art research with the strategic alliance of neuroscience and robotics. It endows the next generation of robots with embodied intelligence to identify themselves and interact with humans and environments naturally. Therefore, it needs to study the interaction of recent breakthroughs in brain neuroscience, robotics, and artificial intelligence where smarter robots could be developed by employing neural mechanisms and understanding brain functions. Recently, more sophisticated neural mechanisms of perception, cognition, learning, and control have been decoded, which investigate how to define and develop the “brain” for future robots. In this paper, a comprehensive survey is summarized by recent achievements in neuro-robotics, and some potential directions for the development of future neuro-robotics are discussed.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations40
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Cognitive and Developmental SystemsMême sujetEEG and Brain-Computer InterfacesTravaux en français237 207