5.前沿|雾机器人：悉尼科技大学提出名为雾机器人（FR）的新机器人架构
悉尼科技大学创新与企业研究实验室（魔术实验室）的研究人员提出了一种名为雾机器人（FR）的新机器人架构。他们在arXiv上发表的一篇论文中概述了他们的方法，它充分利用了雾计算的优势，雾计算是一种分散的计算结构，其中资源和数据放置在源和云之间。云机器人（CR）允许机器人通过在线共享地图，图像，数据，活动，处理能力和其他资源在云中执行大量计算。但是，由于其庞大的数据和流量需求，CR有严重的延迟问题，特别是在机器人与人的交互中。为了解决与CR相关的问题，研究人员提出并定义了一种新的机器人架构，称为雾机器人（FR），包括存储，网络功能和更靠近机器人的分散计算。FR有三个主要组件：子雾机器人服务器，雾机器人服务器和云。机器人向FR系统发送信息请求，最初请求切换到子雾机器人服务器。如果此服务器可以有效地处理请求，它会将请求的信息传递给机器人; 如果它不能，它寻求雾机器人服务器的帮助。如果此服务器也无法处理请求，它会向云请求帮助，这通常会解决请求并将信息传递给机器人。
6.业界|智能制造：一种名为Structure Core的传感器将满足空间感知需求
对于那些想要使用深度感应相机的人来说有个好消息。Occipital宣布推出结构核心传感器 ，这是 一种3-D感知系统，将于明年上市销售。目标用户将是机器人开发人员，硬件黑客，研发人员。Structure Core被引入深度传感器，用于需要空间感知的设备：机器人，无人机，AR/ VR耳机 - 以及 “尚未发明的新设备”。该公司称其Structure Core是他们最先进的深度传感器。Structure Core具有双全局快门红外摄像机，高对比度激光投影仪，内置IMU以及165°宽视觉可见光谱相机或85°彩色相机之间的选择。
7.业界|智能制造：亚马逊推出用于开发关键医疗信息的服务
有消息称，亚马逊已宣布拥有能够以可帮助医生，医疗团队和医院的方式开采医疗记录的软件。周二的新闻报道称亚马逊拥有可以挖掘患者病历的软件。该软件可以帮助理解信息，以便医疗专业人员可以做出更好的决策。因此，该概念下的关键数据是通过其“读取”处方，笔记，音频访谈和测试报告等项目从患者记录中提取的。所有这些都被上传到了理解医疗中心。亚马逊正在将机器学习服务称为“Amazon Comprehend Medical”。所谓的理解医疗服务，使用自然语言处理来解码非结构化写作中的信息，例如医疗记录或医生的笔记。谈到后者，雅各布巴纳斯在未来主义中说，“最值得注意的是，该软件转录了手写笔记，包括医学术语和缩写，为医生节省了手动重新录制笔记所需的时间。”该服务于周二在Amazon Web Services的re：Invent会议期间公布。“Amazon Comprehend Medical已经与包括西雅图Fred Hutchinson癌症研究中心和制药巨头罗氏在内的合作伙伴进行了测试。”