在《智能体、机器人与我们：AI时代的技能协作》一书中，麦肯锡深入探讨了人工智能如何改变人类工作和生活的方式。书中详细描述了人工智能技术的发展历程，特别是智能体和机器人技术的进步如何影响未来的工作环境。 书中指出，随着计算能力的增强和数据量的增长，人工智能开始展现出在识别模式、解决问题和执行复杂任务上的潜力。智能体和机器人作为AI时代的代表，不仅能够在传统制造业领域替代重复性劳动，还在医疗、金融、教育等多个行业中发挥着重要作用。例如，机器人可以协助完成手术，智能分析软件能够为金融市场提供交易建议，而教育机器人则能根据学生的需要提供个性化的教学服务。 作者强调，人工智能技术的进步带来了技能协作的新模式。人类与智能体和机器人的协作将不再是简单的替代关系，而是一种互补关系。在某些领域，智能体和机器人将承担基础工作，而人类则可以将更多精力投入到创新、设计和人际交流等需要高度创造力和情感智慧的活动中。 为了适应这种变化，书中提出了“技能升级”的概念。强调个人和组织都需要通过学习新技能、更新知识体系和思维方式来适应AI时代的变化。教育系统也需要重新设计课程内容，加强在创新思维、问题解决和人际沟通等方面的培训。 此外，麦肯锡还关注了人工智能带来的伦理和社会问题。书中提出了对于智能体和机器人的伦理使用准则，强调在设计和应用这些技术时，需要考虑到对人类社会的影响。人工智能的发展不应该以牺牲人类利益为代价，而是应该促进人类的福祉，提高生活的质量。 书中还探讨了与人工智能协作中可能产生的就业问题。作者指出，虽然某些工作可能会被自动化取代，但同时也会有新的工作机会产生。社会和政府机构需要为此做好准备，帮助劳动力进行转型，确保能够顺利过渡到新的就业市场。 《智能体、机器人与我们：AI时代的技能协作》不仅是对技术发展的概述，更是一本关于人类如何适应技术变革、利用技术推动社会进步的指南。它为读者展示了人工智能如何与人类的技能结合，共创美好未来。

SVN版本控制实战项目

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路径映射器 PathwayMapper是一个基于网络的途径管理工具，用于交互式创建，编辑和共享癌症途径。 该工具支持远程用户使用进行协作并同时修改路径， 具有作为组件实现的内置冲突解决方案。 构建了特殊的ViewwayMapper查看器版本，以在cBioPortal中使用（ ，）。 以下是有关PathwayMapper基础的视频教程： 如何引用用法 Bahceci等。 （2017）“ ”，生物信息学。 反馈 请将任何反馈和错误报告发送至 。 软件 PathwayMapper是根据。 可以在此处找到示例部署。 运行本地实例 为了部署和运行该工具的本地实例，请按照以下步骤操作： 首先，将PathwayMapper克隆到本地计算机，然后导航到本地存储库： 安装 git clone https://github.com/iVis-at-Bilkent/pathway-mapper.gi

内容概要：本文档《联想Filez开放平台配置手册》详细介绍了如何配置Filez开放平台与多种第三方系统的集成方法，包括钉钉、企业微信、泛微、金蝶云之家、CAS、中间表、SUN LDAP、OAuth2、飞书、Okta、Welink等。每种集成方式涵盖了组织机构导入、扫码登录、单点登录等具体配置步骤。文档详细描述了所需参数、限制条件、配置准备以及对接模块配置的具体操作，旨在帮助企业IT管理员快速实现与Filez平台的无缝对接。 适用人群：具备一定IT运维经验的企业IT管理员或技术工程师，特别是负责企业内部系统集成和管理的人员。 使用场景及目标：①实现企业内部系统与Filez云盘平台的组织机构同步，确保用户信息一致性；②通过扫码登录、单点登录等方式提升用户体验，减少重复登录操作；③利用OAuth2、CAS等协议实现安全的身份验证和访问控制；④通过中间表、LDAP等方式实现用户数据的高效管理和同步。 其他说明：文档提供了详细的配置指南，确保每一步骤都有明确的操作指引，帮助用户顺利完成集成配置。同时，文档还提供了相关技术支持热线400-898-7968，以便在遇到问题时及时获得帮助。此外，文档强调了在配置过程中需要注意的安全性和权限管理，确保数据的安全传输和存储。

在无线通信领域，基站协作预编码与接收天线选择是提升系统性能和效率的关键技术。本文主要探讨了一种结合这两种策略的方法，旨在在有效消除小区间干扰的同时，减少移动设备的射频开销。 基站协作预编码是解决多小区系统中小区间干扰问题的一种重要手段。通过协调不同基站的发射信号，可以实现对干扰的有效抑制，从而提高整个系统的频谱效率。预编码技术如零强迫(ZF)和最小均方误差(MMSE)预编码在多输入多输出(MIMO)系统中广泛应用。然而，这些方法通常假设所有基站都有足够的发射功率和接收天线，以充分利用空间自由度。在实际应用中，这样的要求可能导致硬件复杂度和成本过高。 文献中的研究对比了不同的预编码策略，如DPC、ZF和MMSE。尽管DPC在理论上的性能最优，但其实施难度大，因此更实际的选择是次优的预编码技术，如ZF和MMSE。其中，块对角化(BD)预编码被证明在某些情况下能够接近DPC的性能，尤其是在每基站功率受限的情况下。 接收天线选择是一种降低硬件复杂度和成本的有效方法。通过对接收天线进行精心选择，可以在保持系统性能的同时，减少每个移动设备所需的射频链路数量。研究显示，即使只有部分天线参与接收，也能实现与全天线接收相当的频谱效率，特别是在中低信噪比环境下，甚至可能优于全天线接收。 此外，文献还强调了宏分集(macro diversity)在提升系统性能中的作用。宏分集通过利用空间距离带来的信号衰落差异，可以增强信号的稳定性和用户之间的公平性。天线选择结构通过充分利用宏分集，能够使累积分布函数(CDF)曲线更陡峭，从而提高用户服务的公平性，尤其是在中低信噪比条件下。 总结起来，基站协作预编码结合接收天线选择的方法，能够在有效抑制小区间干扰、提高频谱效率的同时，减轻了移动设备的射频开销。这种策略不仅优化了系统性能，还降低了硬件复杂度，对于实现大规模MIMO网络的高效运行具有重要意义。未来的研究方向可能包括如何更智能地选择天线，以及如何在更复杂的网络环境中优化基站协作策略。

内容概要：本文档全面介绍了从新手入门到高级功能的GitHub使用技巧，涵盖账户注册、项目仓库创建、本地仓库同步、分支操作、代码协作等多个方面。同时探讨了如何有效利用GitHub提供的各项工具增强代码质量管理、团队合作效率及开源贡献能力。 适合人群：对于初次接触或已具有一定使用经验的开发者来说都极具参考价值。 使用场景及目标：适用于日常软件开发活动，帮助开发者熟练掌握Git与GitHub的基本命令及进阶特性，优化编程环境，加速代码迭代周期。 其他说明：文档深入浅出地讲解了GitHub的各种实用功能，不仅有利于提升技术水平，也有助于扩大职业社交圈。尤其适合那些希望通过参与开放源码项目来积累经验的技术爱好者。

在当今的科技发展浪潮中，机器人技术已逐渐成为工业、科研甚至日常生活中不可或缺的一部分。特别是在智能制造、服务机器人和自动化领域，对机器人的控制技术提出了越来越高的要求。而机器人控制技术的核心之一，便是机械臂的精确操控。机械臂作为执行机器人任务的主要部件，其控制系统的开发一直是研究热点。 越疆机械臂作为市场上较为知名的品牌，提供了丰富的API接口，以支持用户进行二次开发，实现机械臂的多功能应用。在这一背景下，越疆机械臂的Python SDK（软件开发工具包）便显得尤为重要。Python因其简洁易读、功能强大、易于学习的特点，在机器人控制领域中广泛使用。越疆Dobot机械臂的Python SDK使得开发者可以在Python3环境下，充分利用机械臂的各项功能，并能进行更深入的定制化开发。 越疆机械臂Python SDK开发不仅仅是对单一机械臂的控制，它还提供了多线程通信以及多机械臂的协同控制功能。多线程通信能够使机械臂在执行任务时，能够更加高效地处理多个控制信号，提高任务执行的时效性。而多机械臂协同控制，则是通过协调多台机械臂共同完成复杂的任务，这对于需要同时操作多个机械臂的场景来说，如自动化生产线、多机器人协作系统等，具有十分重要的意义。 在越疆Dobot机械臂的二次开发工具包中，包含了对机械臂控制指令的完整API封装，这意味着开发者无需深入了解底层通信协议，就可以通过API进行编程控制机械臂的运动和功能。同时，工具包中还提供了底层协议的解析支持，这为高级开发者提供了探索更深层次控制机制的可能性。对于那些需要进行底层调整或开发特定控制算法的用户来说，这项功能无疑是十分宝贵的。 此外，多机械臂协同控制的基础在于机械臂之间的精确通信。在实际应用中，多机械臂系统需要通过网络进行通信，并同步各自的动作，以达到协同作业的目的。这一过程中，数据传输的实时性和准确性是决定系统性能的关键因素。因此，多线程通信机制在保证每个机械臂能够及时响应外部指令的同时，也能确保机械臂之间通信的效率。 从文件名称列表中可以看出，除了技术文档和说明文件外，还包含了一个名为"DobotSDK_Python-master"的文件夹。这表明开发工具包可能是一个完整的项目结构，其中包含了所有必要的源代码、示例脚本以及可能的编译说明等。用户可以通过这个项目来学习如何使用Python SDK控制Dobot机械臂，同时也可以在此基础上进行功能扩展或性能优化。 越疆机械臂Python SDK为开发者提供了一个强大且灵活的平台，使得控制机械臂成为一件既简单又高效的事情。无论是对于初学者还是高级用户，通过这个SDK，都可以快速上手并开发出具有丰富功能的机器人控制应用。

项目概述： 本项目致力于在Unity环境中实现多智能体协作SLAM（同步定位与地图构建）技术。主要采用C#编程语言，包含69个文件，具体文件类型分布如下： - Meta文件：24个，主要用于存储Unity项目的配置和状态信息。 - 资源文件（Asset）：18个，包含项目中使用的各类资源。 - C#脚本（.cs）：7个，实现多智能体协同建图的核心逻辑。 - Markdown文件：4个，提供项目说明及使用指南。 - 材质文件（.mat）：4个，定义项目中所使用的材质。 - JSON配置文件：2个，存储项目相关的配置信息。 - Git忽略文件：1个，定义版本控制时忽略的文件。 - 选择器文件：1个，用于项目资源的选择与管理。 - WKTREE文件：1个，可能与Unity编辑器中树状视图相关。 - 工作空间文件：1个，涉及项目工作区的配置。 综合描述： 本项目基于Unity引擎，实现了一种多智能体协同工作的SLAM建图技术。通过对多智能体的精确控制和协同算法的优化，可实现在虚拟环境中的高效建图。此源码库包含了丰富的文件类型，不仅为开发者提供了便捷的配置和管理工具，也为多智能体协作SLAM的研究与应用打下了坚实的基础。

内容概要：本文档详细阐述了6G网络协作通感一体化技术，旨在实现通信与感知的深度融合。文中首先分析了通信感知一体化的驱动力与应用场景，随后介绍了通感融合的工作模式和技术挑战。接着，文档深入探讨了网络协作通感的关键技术，包括系统模型、高精度同步、多节点协作机制、高精度感知算法和组网干扰管理。最后，展示了低频和高频网络协作通感的原型验证结果，并对未来发展趋势进行了展望。通过这些技术，6G网络将能够提供全域、全天候、低成本的泛在感知与连接能力，助力低空经济、智慧交通、智慧工厂等行业快速发展。 适合人群：从事通信、感知技术研发的专业人士，尤其是关注6G技术发展的研究人员和工程师。 使用场景及目标：① 提供全域、全天候、低成本的泛在感知与连接能力；② 支撑低空经济、智慧交通、智慧工厂等行业的数字化转型；③ 推动通信感知一体化技术的实际应用和发展。 其他说明：本文档由中国移动通信集团有限公司及相关企业联合发布，旨在推动6G技术的标准化、产业化及应用培育工作。