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会中英翻译检查的 不过检查是机器翻译检查 如果你找翻译公司或者自己翻译查出来的几率很低的
这个不太清楚，如果是商业文件建议找专业的翻译公司进行翻译，翻译公司会跟你签保密协议
暂时没听说过有道翻译泄露论文。影响论文查重最重要的比对数据库，及时泄露了，也不一定在你查重的比对数据库中，建议你使用Paperfree论文查重，不用担心论文泄露的问题。
感觉这些比较正规的服务商应该都有自己默认的数据保密协议，就像支付宝、微信，个人信息数据都是保密的，不然也做不到现在的影响力和规模。说到文档翻译，更推荐qtrans文档快翻。价格更便宜，根据本文类型会适配最优的翻译引擎，当然也可以自己选择，格式保留地还很好。我反正用着挺不错的。
多次查重比例短时间是不会变高的，一年后就不一定了，因为会收录做比对数据库。论文重复率太高需要掌握好一定论文降重方法，可以快速降低重复率，事半功倍。论文降重分为机器降重和人工降重，各有特点，机器降重速度快，但是效果不完美，人工降重速度慢，但是质量有保障。机器降重软件是辅助，不要太依靠软件。以人工降重效果才有保障。人工降重的方法有多种，常用的不过那几个，实际改多了，直接复述就行了。(1)、人工论文降重方法论文查重后的论文降重方法很多，但是有个宗旨就是：遵循原意，语句通顺。这个是基本原则，根本的方法就是理解原意，用自己的话表达出来，这种表达就需要很多技巧，这些技巧就是论文降重方法。1、句式变换通过变换表达方式，改变句子结构；比如“把”字句换成“被”字句，"我把他打了”，改成“他被我打了”。2、图片法就是把一些表格，数据或不好修改的部分等适量做成图片，现在好多查重系统不识别图片，目前也只有知网查重可以查图片，公式，表格等，这种方法可以适当在其他的查重软件进行使用。3、翻译法通过把原文翻译成其他小语种，比如泰语，韩语，然后在翻译成英语，再翻译成汉语，这样有一定效果，但是效果没有想象的好，可以作为参考，自己酌情使用。4、同义词替换这种可以把近义词，时间等用另一种表达同义词方式进行表达，比如2003年，可以写成“二十一世纪初”。这些方法是常有的方法，不拘泥于这些，自己可以根据情况可以大胆发挥，在遵循原意的基础上，随便怎么改都行，自己发挥的空间很大，自己改改就会有体会。(2)、机器论文降重方法论文降重软件只是辅助手段，最后还得人工润色一下，完全降重有效的没有。机器降重软件可以作为你查重后修改参考的一种辅助手段。Paperbye论文查重软件网站，选择机器降重页面，如果在网站已经查重好，可以直接的查看报告里直接一键降重。
会。
每个人使用语言的习惯不一样，使用的措辞、语序都会略有些不同，所以即使是一段相同的文字，不同的人在进行翻译后，译文必然会有不同。也可以适当的翻译与选题有关的相关外文文献，并进行整体的润色，避免口语化的叙述，使之有条理、有逻辑，再写入论文中。
查重也是有方向可寻的，因为每个检测系统的数据库不一样，查重结果也会存在差异。一查改更快捷一查改更快捷这一点需要弄明白，不然检测的时候就是一头雾水。查重重复率过高，进行修改即可，都是反复进过修改才合格的。
扩展资料：
注意事项：
使用字符串资源的主要原因之一是简化软件转换，绝对应该使用字符串资源表。应从资源字符串表中检索显示给用户的所有字符串，包括格式字符串。这将减少翻译公司在测试目标语言软件版本之前执行必要的翻译测试所需的时间。
翻译成另一种语言的英语将增加或扩大字符数超过50％。对话框应允许额外的文本扩展空间。虽然可以在重建已翻译的应用程序之前在软件转换之前调整对话框的大小，但如果大多数对话框和控件在转换之前具有足够的大小，则该过程将更加高效。
参考资料来源：百度百科-翻译软件
参考资料来源：百度百科-批改网
外文翻译查重。
知网查重系统含有中英文互译功能，若用户将英文翻译成中文，知网查重系统仍可以识别出翻译的内容，会将翻译后的中文转换成英文，再将英文内容和外文数据库进行比对。
如若发现重复部分，知网查重系统就会按照连续出现13个字符类似就会判为重复的标准计算论文重复率，建议用户不可直接将英文内容翻译成中文。论文查重只是一个辅助工具，因为后面导师会对论文进行审阅，而机器翻译的文章是不能保证文章质量的，上下文和语义可能是产生变化。
如果单单从查重来说，由中文翻译成外文的论文，其实就相当于自己新写的一篇外文论文，目前还没有哪个系统能做到外文互译查重，包括大家熟悉的知网，也只能中英互译查重，也做不到外文互译查重。
翻译过来的外文论文，在查重系统判断中，其实就是一篇全新的外文论文，但是，这并不能保证查重一定过关，要知道其他专业的学生很多自己写的论文也会查重不通过，毕竟查重系统收录的文献资源都十分丰富，说不定就跟某几篇匹配上了。
不过值得注意的是，如果对一段文章逐句翻译的话，可能会造成上下文的语句不通顺，因为机器检测的话只会根据固定程序编码来检测同学们的论文，关于词不达意、语句不通顺是检测不出来的。
论文查重原则：
论文上传完以后，系统会根据上传的文字生成目录，自动检测出论文章节信息。每一章的副本都可以和同一目录中的灰色内容进行比较，如果连续13个字相似或相似，就会被标记为红色。那么，您的这个段落是严重重复的，如果您有参考，您需要设置好格式。
并对参考文献进行排版、插入注释和引用。查重时，您的这个段落不会被标红。根据这些原则，我们可以有针对性地在论文写作过程中进行预防和修改，有效地避免这些论文查重雷区。
来来来~小可爱，我来拯救你，先来免费版自我降重法
一、论文降重“三大准则”
方法：以句子或段落为单位，在理解原文意思和逻辑的基础上，复述一遍。
精髓：结合使用各种降重技巧，尽可能改得和原文不同，逃过系统查重。
原则：保持原意，质量第一，降重第二。别过分苛求重复率，别为了降重而降重！
二、最基础又有效的降重技巧
① 同义词替换（专业词保留，其它词改掉）
如：损坏=破坏，渠道=途径，降低=减少，第一第二第三=首先其次最后
如：人们俗称的女神通常都十分漂亮→ 普通人眼中的女神往往都面貌姣好
② 改变表述方式（“变换主被动语态”“使用反义词”等把原文换一种方式来表达）
如：成功率很高=失败率很低，我打了他=他被我揍了
③ 打乱顺序（多个词语、短句或段落在并列的情况下，尽量打乱顺序）
如：我喜欢的水果有苹果、梨子和香蕉=我爱吃香蕉、梨子及苹果这三种水果
④ 拆分合并法：长句分成短句，短句合并为长句
⑤ 适当增词（实在无计可施的情况下，可适当增词来避免句子和原文过于相似）
⑥ 做表格：不仅数据可以做表格，只要分类表述的内容都可以做表格，例如各公司的激励政策对比，做表可以一定程度避免重复，更妙的是，维普不查表格。
⑦ 翻译法的正确使用姿势：读外文文献并人工翻译，重复的几率很低，慎用机器翻译。
⑧中英文人名互换（汤姆=Tom）
⑨中文数字和阿拉伯数字互换（“一”=1、①，19世纪80年代=十九世纪八十年代）
⑩专业词多到崩溃：有把握的前提下可替换，如“CO2”→“二氧化碳”，“降维攻击”→“降维打击”；可使用代词，他、她、它、其、这、那、前者、后者、该物质等等，如“A在燃烧后产生B，A的特点是……，B的特点是……”可改为“B是A的燃烧产物，前者具有……特征，后者具有……特征”，这不就消灭俩关键词。
⑪能写中文尽量不写英文。查重系统是按字符数算的，“皇帝”算2个字符，“Emperor”算7个字符，当然更容易重复了。
⑫英文摘要重复：改英文太难，那就把中文句先改得彻底一些，拗口也没关系，然后用谷歌翻译差不多就能搞定。学校要求高的话需人工翻译。
······
以上方式如能交替、并行且应用自如的话，方可重拳出击 高幅度重复率这个大BOSS！ 再来，实惠降重轻松法学校建议我们前期用PaperAsk(有免费版)和PaperCool查，给了我们网址： 和这个感觉靠谱，跟知网差不多，而且比知网的重复率还高几个点，维普也跟这个数据库相似，可以实时查重，边修改边查重（这个功能真是太赞了，不用全部改完提交，你改的时候重复率就出来了，我一晚上就把重复率从七十多降到百分之十以内），而且英文也能查，真的很准，我们学校都推荐使用这个。毕竟知网查一次要300多大洋，一篇论文修改好起码要查三四次，学生党还是伤不起啊！
分享给大家，查重过了记得赞我哦（笑
面对疾风吧 勇敢的面对它 加油！祝好运吖~
尽管经过翻译后能把文章语序打乱，那对文章再次翻译时在语序与同义词上都会发生改变，的确能降低论文的查重率，但要注意的是学术水平，因为一般翻译的文章内容在语句上会不清楚，尤其是部分法律条文以及引用的古诗，翻译过后质量是会有所下降的。那么，有没有相对靠谱的改卷技巧可以有效减少改卷的重复性呢？回答当然是肯定的。降低论文查重率的办法有哪些？首先如今人工智能技术也可以发达，机器重置目前也已出现，那么该功能对翻译发而言，可以说是特意为论文重置而开发的智能降重系统，可以很快速的时间李有效降低查重率，但由此项技术还处于早期的发展阶段，不是很完善，机器重视对部分专业术语来讲还无法实现识别。还有就是我们在时间充裕的情况下，也能试试自己去进行修改，对原文表达的意思进行理解，再使用自己的方式表述出来，知网查重的算法是连续13个字以上相似的会被判定抄袭，那么当自己能力以及时间有限时，也能请教下在线客服或请教下导师帮助下进行修改，既能确保论文能快速的降低查重率，学生水平也不会下降。最后我们清楚降重修改技巧翻译法实际上并不靠谱，尽管能短时间内降低论文查重率，也会使论文质量下降，我们在降低论文重复率时，千万不要为了追求查重率的快速降低而忽略论文本身的学术水平。希望大家很快掌握改卷技巧，顺利毕业。
会。
每个人使用语言的习惯不一样，使用的措辞、语序都会略有些不同，所以即使是一段相同的文字，不同的人在进行翻译后，译文必然会有不同。也可以适当的翻译与选题有关的相关外文文献，并进行整体的润色，避免口语化的叙述，使之有条理、有逻辑，再写入论文中。
查重也是有方向可寻的，因为每个检测系统的数据库不一样，查重结果也会存在差异。一查改更快捷一查改更快捷这一点需要弄明白，不然检测的时候就是一头雾水。查重重复率过高，进行修改即可，都是反复进过修改才合格的。
扩展资料：
注意事项：
使用字符串资源的主要原因之一是简化软件转换，绝对应该使用字符串资源表。应从资源字符串表中检索显示给用户的所有字符串，包括格式字符串。这将减少翻译公司在测试目标语言软件版本之前执行必要的翻译测试所需的时间。
翻译成另一种语言的英语将增加或扩大字符数超过50％。对话框应允许额外的文本扩展空间。虽然可以在重建已翻译的应用程序之前在软件转换之前调整对话框的大小，但如果大多数对话框和控件在转换之前具有足够的大小，则该过程将更加高效。
参考资料来源：百度百科-翻译软件
参考资料来源：百度百科-批改网
会查到，即使将英文文献翻译为中文，只要文献翻译部分在论文内容中，查重系统就会按照连续出现13个字符类似就会判为重复的标准计算文献重复率。
因为查重系统在识别引用参考文献时是根据文献内容是否和自己的数据库一致作为判断标准，如果将原文献进行翻译后，那么翻译后的内容和知网收录的文献内容不一致，因此查重系统不能判断这部分内容为引用文献部分，从而计算其重复率。
英文论文翻译成中文顺利通过论文查重方法？（拓展资料）
1、坚持原创性为原则。尽量多地参考外文文献，通过翻译的方式增加论文的“原创性”，另外在参考中文文献时，要注重对文章内容的理解，引用时用自己的语言表达出来。切记不要直接引用原文，那样查重会标红的。
另外，选择网络资源要慎重，知网查重系统也会进行网络搜索，特别是一些网络学术资料比较多的网站，在搜索资料时不要直接引用。
2、修改重合部分最好用的修改方法就是把内容转化成自己的语言表述出来。例如把关键词变换成同义词，长句变成短句，短句变成长句，改变下描述的方式，打乱抄袭的段落的顺序，多找些资料，
把英文翻译成中文，再翻译成英文，一定要英语专业性较好的才能用这个方法，语句不通顺就不好了。
3、修改时多加引号，尤其是真的要引用一些句子的时候一定要加citation，这样可以很好的帮你解决这一关句子被判为抄袭的好方法，所以记得要加citation。
4、关于引用，即使有时候做了正确的标注，也有可能计入重复率的，所以我们在引用的时候最好把引用部分转换成自己的语言去重新描述。
5、如果论文里的字数比学校的要求的字数多，那么可以适当的删除一些重复率过高的句子，这是直接降低重复率最好的方法。
Abstract With the social development needs, the robot has infiltrated our lives, work and economic aspects, and has played a significant role. Robotics research and development of our economic development have a lot of impact. This piece of paper mainly expounds the welding robot in the construction machinery industry, the importance of robots in various countries on the development of some of the overview for readers to understand the future development of robots the importance of social development, the article I also wrote to the China Machine were a number of investigations and understanding of the status quo views of the robot in the Development of a number of factors, there are a number of field of use of robots (关键词）: Robot; welding robot; construction machinery; Prospect
wangbadan
注意力机制是神经网络中的一个重要概念，当前研究人员已经在各种应用领域中对其进行了研究。本文将全面介绍注意力机制模型的结构以及当前的发展状况；并依据逻辑范畴对注意力机制模型进行了分类。
注意力模型/Attention Model（AM）首先是在机器翻译中引入的，但是当前已经成为神经网络结中的一个重要概念。 作为在自然语言处理、统计学习、语音和计算机视觉中大量应用的神经体系结构的重要组成部分，注意力机制在人工智能（AI）社区中已变得极为流行。注意力原理可以使用人类生物系统进行解释。例如，我们的视觉处理系统倾向于有选择地将注意力集中在图像的某些部分，而忽略其它不相关的信息，从而有助于感知。同样，在涉及语言，言语或视觉的几个问题中，输入的某些部分与其他部分相比可能更相关。例如，在翻译和摘要任务中，只有输入序列中的某些单词可能与预测下一个单词相关。同样，在图像字幕问题中，输入图像的某些区域可能与在字幕中生成下一个单词更相关。 AM通过允许模型动态地关注输入中有助于有效执行手头任务的某些部分，从而融入了关联的概念。 注意力机制在神经网络建模中迅速发展的原因主要有三个。第一，现在这些模型已经成为机器翻译、问答、情感分析、词性标注、选区解析和对话系统等多项任务的最新技术。第二，除了在主要任务上提高性能之外，它们还提供了其它一些优势。它们被广泛用于提高神经网络的可解释性（神经网络又被认为是黑箱模型），主要是因为人们对影响人类生活的应用程序中机器学习模型的公平性、问责制和透明度越来越感兴趣。第三，它们有助于克服递归神经网络（RNN）存在的一些问题，例如随着输入长度增加导致性能下降，以及输入的顺序处理导致计算效率降低。
序列到序列的模型结构主要由编码器和解码器组成。
为解决以上两个问题，AM允许解码器访问整个编码的输入序列 。其核心思想是在输入序列上引入注意权重α，以对存在相关信息位置集进行优先排序，从而生成下一个输出令牌 。
本文将Attention Model共计分为四类： 基于多输入输出序列的分类、基于抽象层的分类、基于计算位置分类、基于多表示分类 。
到目前为止，我们只考虑了涉及单个输入和相应输出序列的情况。当候选状态和查询状态分别属于两个不同的输入和输出序列时，这就需要使用一种不同的注意力模型。这种注意力模型大多数用于翻译、摘要、图像字幕和语音识别等。 一个共同注意模型同时处理多个输入序列，共同学习它们的注意权重，以捕捉这些输入之间的相互作用。例如采用共同注意模型进行视觉问答，除了在输入图像上建立视觉注意模型外，建立问题注意模型也很重要，因为问题文本中的所有单词对问题的答案并不同等重要。此外，基于注意的图像表示用于引导问题注意，反之亦然，这本质上有助于同时检测问题中的关键短语和答案相关的图像的相应区域。对于文本分类和推荐等任务，输入是一个序列，而输出不是一个序列。在这个场景中，注意可以用于学习相同输入序列中每个令牌的输入序列中的相关令牌。换句话说，对于这类注意，查询和候选状态属于同一序列。 参考文献 ： [1]Jiasen Lu, Jianwei Yang, Dhruv Batra, and Devi Parikh. Hierarchical question-image co-attention for visual question answering. In NIPS, pages 289–297, 2016 [2] Zichao Yang, Diyi Yang, Chris Dyer, Xiaodong He, Alexander J. Smola, and Eduard H. Hovy. Hierarchical attention networks for document classification. In HLT-NAACL, 2016.
在最一般的情况下，注意力权重只针对原始输入序列计算。这种类型的注意可以称为单水平。另一方面，注意力可以按顺序应用于输入序列的多个抽象层次。较低抽象级别的输出（上下文向量）成为较高抽象级别的查询状态。此外，基于权值是自上而下学习还是自下而上学习的，可以对使用多层次注意的模型做进一步的分类。我们举例说明了这一类别中的一个关键示例，该示例在两个不同的抽象层次（即单词级和句子级）使用注意模型进行文档分类任务。这个模型被称为“层次注意模型”（HAM），因为它捕捉了文档的自然层次结构，即文档由句子组成，句子由单词组成。多层次注意允许HAM提取句子中重要的单词和文档中重要的句子，如下所示。首先建立了一种基于注意的句子表示方法，并将一级注意应用于嵌入向量序列，然后它使用第二级注意来聚合这些句子表示形式，以形成文档的表示形式，这个文档的最终表示用作分类的特征向量任务。 参考文献 ： [1]Shenjian Zhao and Zhihua Zhang. Attention-via-attention neural machine translation. In AAAI, 2018
在第三类中，差异来自于输入序列计算注意力权值的位置。Bahdanau等人引入的注意，也被称为软关注。顾名思义，它使用输入序列所有隐藏状态的加权平均值来构建上下文向量。软权值方法的使用使得神经网络能够通过反向传播进行有效的学习，但也会导致二次计算代价。Xu等人提出了一个硬注意模型，其中上下文向量是根据输入序列中随机采样的隐藏状态计算的。这是通过注意权重参数化的多努利分布来实现的。硬注意模型有利于降低计算成本，但在输入的每个位置进行硬决策，使得得到的框架不可微，难以优化。因此，为了克服这一局限性，文献中提出了变分学习方法和策略梯度方法。 参考文献 ： [1] Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho, and Yoshua Bengio. Neural machine translation by jointly learning to align and translate. arXiv preprint arXiv:, 2014. [2] Kelvin Xu, Jimmy Ba, Ryan Kiros, Kyunghyun Cho, Aaron Courville, Ruslan Salakhudinov, Rich Zemel, and Yoshua Bengio. Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention. In ICML, pages 2048–2057, 2015. [3] Thang Luong, Hieu Pham, and Christopher D. Manning. Effective approaches to attention-based neural machine translation. In EMNLP, pages 1412–1421, Lisbon, Portugal, September 2015. ACL.
通常，在大多数应用中使用输入序列的单一特征表示。但是，在某些情况下，使用输入的一个特征表示可能不足以完成下游任务。在这种情况下，一种方法是通过多个特征表示捕获输入的不同方面。注意可以用来给这些不同的表示分配重要性权重，这些表示可以确定最相关的方面，而忽略输入中的噪声和冗余。我们将此模型称为多表示AM，因为它可以确定下游应用程序输入的多个表示的相关性。最终表示是这些多重表示及其注意力的加权组合重量。注意的好处是通过检查权重，直接评估哪些嵌入是特定下游任务的首选。 参考文献 ： [1]Douwe Kiela, Changhan Wang, and Kyunghyun Cho. Dynamic meta-embeddings for improved sentence representations. In EMNLP, pages 1466–1477, 2018. [2]Suraj Maharjan, Manuel Montes, Fabio A Gonzalez, and Thamar ´ Solorio. A genre-aware attention model to improve the likability prediction of books. In EMNLP, pages 3381–3391, 2018. [3]Zhouhan Lin, Minwei Feng, Cicero Nogueira dos Santos, Mo Yu, Bing Xiang, Bowen Zhou, and Yoshua Bengio. A structured selfattentive sentence embedding. arXiv preprint arXiv:, 2017. [4]Tao Shen, Tianyi Zhou, Guodong Long, Jing Jiang, Shirui Pan, and Chengqi Zhang. Disan: Directional self-attention network for rnn/cnn-free language understanding. In AAAI, 2018
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Before the mathematics education of students in the receiving system has been consistent or inconsistent concepts before and mathematical concepts, before these concepts or to promote or hamper the formation of mathematical concepts. However, the current situation of mathematics teaching is teachers ' understanding of the concept before enough, lack of relevant theoretical and practical basis. Therefore, reveal students ' mathematical concepts before and its change rule is the key to improve the teaching of mathematical concepts. Literature analysis of first made to the current situation of research on the subject of this article, found the current lack of research. Through questionnaires, individual interviews to understand students ' heads before the relevant mathematical concepts in information on this basis, analysis of factors influencing the formation of mathematical concepts before, with a view to provide a valuable basis of this curriculum reform, to provide teacher education and teaching practice of reference. Therefore, this study mainly for the following several points: first, using results of a literature review and data analysis, background of the study and research, determining research direction and focus of this article. Second, comprehensive analysis of the concepts and theories before, give the meaning of the mathematical concepts and conceptual change before, and pointed out that the mathematical concept before features: generalized and concealment, diversity and unity, development, and concealment. Then, through questionnaires and individual interviews, concrete analysis of students ' scores and probabilistic knowledge before the mathematical concepts, which proposed and expounded the important factors affecting the formation of students ' mathematical concepts before: daily life experiences, knowledge, knowledge of a similar system of spiral. Again, study the feasibility of mathematical concepts before changing the policy. Combined with Chapter III of the survey results, this article teaching of mathematics concepts to scientific concepts before changes can be divided into two stages. First stage: multiple methods and multiple angle probes before the students ' mathematics concepts; second stage: by providing in the positive and negative, contrast, concept maps, and other means to stimulate students ' cognitive conflict, promoting the transformation of concepts to scientific concepts before. Final study was further reflection on mathematical concept before, from the teacher's teaching, teaching material compilation, three aspects of education and research has made relevant recommendations.
摘要- Cobots是一类机器人的使用不断 无级变速发展高保真可编程 约束的表面。 Cobots消耗很少的电力 即使在提供高输出部队，其传输效率高众多的 传动比。 Cobotic变速箱也有能力 采取行动作为一个制动器或将成为完全免费。设计 和性能Cobotic手控制器，最近 发达国家六自由度触觉显示器，是审查。 这个装置表明，高动态范围和低功耗 消费实现的cobots 。彻底的比较 电源效率cobotic系统与传统的 机电系统提供。 三个关键要求机器人技术用于 假肢和康复是低体重，低功耗 消费和安全性。我们建议cobotic技术作为 传输架构，可以处理这些问题。 Cobots是机器人利用非完整约束 的指导车轮的相对速度有关的 机制的联系。阿cobotic传播是一个不断 无级变速器（无级变速器）之间的积极和消极 比率，可以涉及两个平移速度，两个 旋转速度，或旋转速度为平移 速度[ 1 ] 。我们最近推出了Cobotic手 控制器（图1 ） ，六自由度动力 合作机器人，并阐述其能力作为触觉界面[ 2 ， 3 ] 。通过本论文中，我们表明， 机械结构和传输中使用 Cobotic手控制器处理所有三个以上 上述要求的假肢和机器人 康复。
数字化家庭是未来智能小区系统的基本单元。所谓“数字化家庭”就是基于家庭内部提供覆盖整个家庭的智能化服务，包括数据通信、家庭娱乐和信息家电控制功能。 数字化家庭设计的一项主要内容是通信功能的实现，包括家庭与外界的通信及家庭内部相关设施之间的通信。从现在的发展来看，外部的通信主要通过宽带接入。intenet，而家庭内部的通信，笔者采用目前比较具有竞争力的蓝牙(bluetootlh)无线接入技术。 传统的数字化家庭采用pc进行总体控制，缺乏人性化。笔者根据人工情感的思想设计一种配备多种外部传感器的智能机器人，将此智能机器人视作家庭成员，通过它实现对数字化家庭的控制。 本文主要就智能机器人在数字化家庭医疗保健方面的应用进行模型设计，在智能机器人与医疗仪器和控制pc的通信采用蓝牙技术。整个系统的成本较低，功能较为全面，扩展应用非常广阔，具有极大的市场潜力。2 智能机器人的总体设计 2．1 智能机器人的多传感器系统 机器人智能技术中最为重要的相关领域是机器人的多感觉系统和多传感信息的集成与融合[1]，统称为智能系统的硬件和软件部分。视觉、听觉、力觉、触觉等外部传感器和机器人各关节的内部传感器信息融合使用，可使机器人完成实时图像传输、语音识别、景物辨别、定位、自动避障、目标物探测等重要功能；给机器人加上相关的医疗模块(ccd、camera、立体麦克风、图像采集卡等)和专用医疗传感器部件，再加上医疗专家系统就可以实现医疗保健和远程医疗监护功能。智能机器人的多传感器系统框图如图1所示。 2．2 智能机器人控制系统 机器人控制系统包含2部分：一是上位机，一般采用pc，它完成机器人的运动轨迹规划、传感器信息融合控制算法、视觉处理、人机接口及远程处理等任务；二是下位机，一般采用多单片机系统或dsp等作为控制器的核心部件，完成电机伺服控制、反馈处理、图像处理、语音识别和通信接口等功能。 如果采用多单片机系统作为下位机，每个处理器完成单一任务，通过信息交换和相互协调完成总体系统功能，但其在信号处理能力上明显有所欠缺。由于dsp擅长对信号的处理，而且对此智能机器人来说经常需要信号处理、图像处理和语音识别，所以采用dsp作为智能机器人控制系统的控制器[2]。 控制系统以dsp(tms320c54x)为核心部件，由蓝牙无线通信、gsm无线通信(支持gprs)、电机驱动、数字罗盘、感觉功能传感器(视觉和听觉等)、医疗传感器和多选一串口通信(rs-232)模块等组成，控制系统框图如图2所示。 (1)系统通过驱动电机和转向电机控制机器人的运动，转向电机利用数字罗盘的信息作为反馈量进行pid控制。 (2)采用爱立信(ericsson)公司的rokl01007型电路作为蓝牙无线通信模块，实现智能机器人与上位机pc的通信和与其他基于蓝牙模块的医疗保健仪器的通信。 (3)支持gprs的gsm无线通信模块支持数据、语音、短信息和传真服务，采用手机通信方式与远端医疗监控中心通信。 (4)由于tms320c54x只有1个串行口，而蓝牙模块、gsm无线模块、数字罗盘和视觉听觉等感觉功能传感器模块都是采用rs一232异步串行通信，所以必须设计1个多选一串口通信模块进行转换处理。当tms320c54x需要蓝牙无线通信模块的数据时通过电路选通；当t~ms320c54x需要某个传感器模块的数据时，关断上次无线通信模块的选通，同时选通该次传感器模块。这样，各个模块就完成了与1~ms320c54x的串口通信。3 主要医疗保健功能的实现 智能机器人对于数字化家庭的医疗保健可以提供如下的服务： (1)医疗监护 通过集成有蓝牙模块的医疗传感器对家庭成员的主要生理参数如心电、血压、体温、呼吸和血氧饱和度等进行实时检测，通过机器人的处理系统提供本地结果。 (2)远程诊断和会诊 通过机器人的视觉和听觉等感觉功能，将采集的视频、音频等数据结合各项生理参数数据传给远程医疗中心，由医疗中心的专家进行远程监控，结合医疗专家系统对家庭成员的健康状况进行会诊，即提供望(视频)、闻、问(音频)、切(各项生理参数)的服务[3]。麻烦采纳，谢谢!