Humanoid robots deployed in industrial environments are required to perform load-carrying transportation tasks that tightly couple locomotion and manipulation. However, achieving stable and robust locomotion under varying payloads and upper-body motions is challenging due to dynamic coupling and partial observability. This paper presents a load-aware locomotion framework for industrial humanoids based on a decoupled yet coordinated loco-manipulation architecture. Lower-body locomotion is controlled via a reinforcement learning policy producing residual joint actions on kinematically derived nominal configurations. A kinematics-based locomotion reference with a height-conditioned joint-space offset guides learning, while a history-based state estimator infers base linear velocity and height and encodes residual load- and manipulation-induced disturbances in a compact latent representation. The framework is trained entirely in simulation and deployed on a full-size humanoid robot without fine-tuning. Simulation and real-world experiments demonstrate faster training, accurate height tracking, and stable loco-manipulation. Project page: https://lequn-f.github.io/LALO/
Kateryna Hutchenko , Vyacheslav Kozachuk, Oleh Hutchenko
et al.
Одним із проблемних питань, що набуло актуальності під час російсько-української війни перед Збройними Силами України, є підвищення ефективності функціонування системи реабілітації військовослужбовців Збройних Сил України. Така система має відповідати науково обґрунтованим вимогам. Тому виникла необхідність вирішити завдання, що пов’язане з побудовою відповідної математичної моделі.
Мета статті. Розроблення методичного підходу до побудови моделі системи реабілітації військовослужбовців Збройних Сил України.
Методи дослідження. Для безпосереднього моделювання системи реабілітації військовослужбовців застосовано математичні апарати теорії масового обслуговування, зокрема, мова йде про апарати систем масового обслуговування і мереж масового обслуговування.
Отримані результати дослідження. Результати аналізу досліджень і публікацій дають змогу стверджувати, що моделям, які стосуються реабілітації військовослужбовців Збройних Сил України надається достатньо уваги. Загалом ці моделі містять показники виконання одного із завдань, а безпосередньо призначених для характеристики параметрів системи реабілітації особового складу та її продуктивності, немає. Зважаючи на викладене, постає нагальне проблемне питання, в побудові моделі системи реабілітації військовослужбовців, удосконаленні її показників, які б враховували продуктивність надання медичної допомоги і можливості підрозділів із реабілітації військовослужбовців Збройних Сил України. Для безпосереднього моделювання системи реабілітації військовослужбовців застосовано математичні апарати теорії масового обслуговування. Зокрема, мова йде про апарати систем масового обслуговування і мереж масового обслуговування. Ґрунтом для моделювання слугували прийняті зараз у Збройних Силах України порядок, способи та підходи до побудови системи реабілітації військовослужбовців, а також алгоритми її дії. Сучасну систему реабілітації (медичну, фізичну та психологічну реабілітації) військовослужбовців можна уявити як мережу масового обслуговування, яка має низку особливостей і для розгляду якої зроблені деякі припущення. У цій науковій роботі, використовуючи вищенаведені методи дослідження, були розраховані параметри системи реабілітації військовослужбовців, яка діє в Збройних Силах України сьогодні.
Елементами наукової новизини є комплексне рішення завдання формування системи реабілітації, застосовуючи модель системи реабілітації, створеної на основі підходів теорії мереж масового обслуговування.
Теоретична й практична значущість викладеного зводиться до створення моделі багаторівневої системи, яка дає можливість розраховувати систему в цілому та її фрагменти. Перспектива подальших досліджень: застосування запропонованого підходу для визначення можливості використання розімкнутої мережі масового обслуговування у випадках, коли тривалість обслуговування заявок у всіх вузлах являє собою випадкові величини, які розподілені не за експоненціальним, а за іншими законами.
Sergio López-García, Brais Ruibal-Lista, Alba González-Palomares
et al.
Drowning is considered a global public health problem, and rip currents are responsible for numerous emergencies on beaches worldwide. The literature indicates a significant lack of knowledge and training among the population regarding rip currents and aquatic safety. The purpose of this study was to examine whether a training program on aquatic safety education can help prevent drownings and enhance knowledge about rip currents. A total of 93 university students completed a 60 min training program led by lifeguard instructors. A questionnaire focused on sea safety content, specifically on rip currents, was administered in three different phases: before the educational session (PT), one week after (T1), and eight weeks after the training (T2). Before the training, 34.4% of the participants had difficulties identifying the correct swimming zone (zones 1, 7, and 8). However, after the training, this percentage significantly increased to 84.9% at T1 and 79.6% at T2. Significant differences were also observed in the four variables analyzed: selection of the swimming zone (x<sup>2</sup> = 24.143; <i>p</i> < 0.001), definition (x<sup>2</sup> = 47.643; <i>p</i> < 0.001), identification (x<sup>2</sup> = 95.051; <i>p</i> < 0.001), and response to a rip current (x<sup>2</sup> = 21.918; <i>p</i> < 0.001). A 60 min training session can have a positive effect and significantly increase knowledge on how to define, identify, and respond to a situation involving rip currents. These findings reinforce the value of training, providing a solid foundation for drowning prevention.
Industrial safety. Industrial accident prevention, Medicine (General)
Anomaly detection plays a vital role in the inspection of industrial images. Most existing methods require separate models for each category, resulting in multiplied deployment costs. This highlights the challenge of developing a unified model for multi-class anomaly detection. However, the significant increase in inter-class interference leads to severe missed detections. Furthermore, the intra-class overlap between normal and abnormal samples, particularly in synthesis-based methods, cannot be ignored and may lead to over-detection. To tackle these issues, we propose a novel Center-aware Residual Anomaly Synthesis (CRAS) method for multi-class anomaly detection. CRAS leverages center-aware residual learning to couple samples from different categories into a unified center, mitigating the effects of inter-class interference. To further reduce intra-class overlap, CRAS introduces distance-guided anomaly synthesis that adaptively adjusts noise variance based on normal data distribution. Experimental results on diverse datasets and real-world industrial applications demonstrate the superior detection accuracy and competitive inference speed of CRAS. The source code and the newly constructed dataset are publicly available at https://github.com/cqylunlun/CRAS.
The application of artificial intelligence (AI) in industry is accelerating the shift from traditional automation to intelligent systems with perception and cognition. Vision language-action (VLA) models have been a key paradigm in AI to unify perception, reasoning, and control. Has the performance of the VLA models met the industrial requirements? In this paper, from the perspective of industrial deployment, we compare the performance of existing state-of-the-art VLA models in industrial scenarios and analyze the limitations of VLA models for real-world industrial deployment from the perspectives of data collection and model architecture. The results show that the VLA models retain their ability to perform simple grasping tasks even in industrial settings after fine-tuning. However, there is much room for performance improvement in complex industrial environments, diverse object categories, and high precision placing tasks. Our findings provide practical insight into the adaptability of VLA models for industrial use and highlight the need for task-specific enhancements to improve their robustness, generalization, and precision.
Метою статті є розроблення методу оцінювання ефективності функціонування системи кадрових органів Збройних Сил України для подальшого прийняття управлінських рішень щодо її удосконалення. Метод розроблений на підставі аналізу структури і змісту роботи підрозділів системи кадрових органів Збройних Сил України й самої системи загалом на етапі її функціонування та планування розвитку як у мирний, так і у воєнний час. Під час написання статті застосовано метод аналізу ієрархій. Зазначений методологічний підхід дав змогу вирішити завдання щодо оцінювання ефективності функціонування системи кадрових органів Збройних Сил України. Він базується на розгляді процесу функціонування системи кадрових органів Збройних Сил України як багатопараметричного процесу, що описується десятьма параметрами (показниками) та передбачає виконання дев’яти завдань, а також структурувати інформацію для визначення ступеня важливості показників. Для оцінювання ефективності функціонування системи кадрових органів Збройних Сил України застосовано комплекс математичних моделей, який складається з: марковської моделі системи кадрових органів; математичної моделі обґрунтування складу системи кадрових органів; математичної моделі оптимального розподілу людського ресурсу за періодами комплектування та математичної моделі оцінювання ефективності функціонування системи кадрових органів. Метод оцінювання ефективності функціонування системи кадрових органів Збройних Сил України передбачає: оцінювання показників ефективності системи кадрових органів; аналіз і комплексування показників оцінювання ефективності системи кадрових органів для різних варіантів її побудови; їх перевірку за відповідними критеріями; вироблення пропозицій щодо вибору раціональної структури системи кадрових органів на підставі аналізу значень вказаних показників; перевірки критеріїв для різних варіантів формування системи кадрових органів. Оцінювання ефективності функціонування як існуючої, так і перспективної системи кадрових органів Збройних Сил України базується на оцінюванні ефективності виконання завдань з реалізації військової кадрової політики, залучення персоналу на військову службу, кадрового менеджменту та підготовки кадрів. Показником ефективності у цьому методі є показник W (загальний показник ефективності функціонування системи кадрових органів Збройних Сил України), який формується з часткових показників ефективності. Для кожного показника часткової ефективності визначені критерії. Якщо часткові показники відповідають цим критеріям ефективності, то робиться висновок про те, що система кадрових органів відповідає вимогам. Наукова новизна розробленого методу полягає у тому, що він розроблений вперше та дозволяє оцінити ефективність функціонування системи кадрових органів Збройних Сил України щодо виконання дев’яти основних завдань за десятьма показниками та критеріями з урахуванням інтенсивності надходження кадрових завдань та раціонального складу кадрових органів для подальшого прийняття управлінських рішень щодо її удосконалення. З теоретичної точки зору цінність статті полягає у тому, що за відсутності методології оцінювання ефективності функціонування системи кадрових органів щодо комплектування особовим складом Збройних Сил України як у мирний, так і у воєнний час та методичного апарата, розроблений новий метод дає змогу комплексно оцінити ефективність функціонування системи кадрових органів щодо комплектування Збройних Сил України особовим складом. Практична значущість запропонованого методу надає можливість науково обґрунтувати відповідні положення керівних документів комплектування особовим складом і визначити оптимальні структуру та склад системи кадрових органів Збройних Сил України, а також пропозиції командуванню щодо укомплектованості військ (сил) під час як підготовки та планування операції (бойових дій), розгляду варіантів замислу операції, розрахунку потрібного складу чисельності військ (сил) Збройних Сил України, підготовки необхідних даних для директивних і планових документів та можливості роботи системи кадрових органів з перерозподілу наявних людських ресурсів. Розроблений метод доцільно використовувати в управліннях персоналу органів військового управління Збройних Сил України, вищих військових навчальних закладах у навчальному процесі підготовки слухачів стратегічного і оперативного рівня з кадрового менеджменту у військах (силах).
Introduction: The 2022 National Occupational Health and Safety (OHS) Profile in Indonesia shows that the human factor in safety is a factor that influences the risk of workplace accidents. The mining accidents statistical data in Indonesia, in which there was a 100% increase of workplace accidents in 2022, have given this industry an urgency to get a special attention to study risk-taking behavior at the workplace. At the organizational level, PT. XYZ (a mining contractor company in Indonesia) has internally measured its safety maturity level and is currently in calculative level, which indicates that the OHS management system has been implemented but the number of unsafe behaviors and unsafe conditions on site is still high. This paper explores quantitative results from research which aims to obtain an overview of employees’ internal factors leading to rule-breaking acts at the workplace. Methods: This paper uses cross-sectional design research with quantitative approach. Using stratified random sampling, a sample of 283 employees of PT. XYZ Site A participated in this study, ranging from managers, supervisors, and workers. Data were collected through a questionnaire with open-ended questions referring to a study from Safe Work Australia and analyzed quantitatively using statistical Chi-Square statistical test. Results: From the results of the Chi-Square test, the independent variables that have a value of Asymp. Sig. (2-sided) below 0.05 (95% CI) and lead to rule-breaking act at workplace are risk-taking behavior acceptance (0.018), normalizing minor accidents (0.002), and decision to take risk (0.000). Conclusion: Employees’ internal factors of risk-taking behavior acceptance, normalizing minor accidents, and decision to take risk have positive and significant effect on rule-breaking acts at the workplace. It is recommended that organizations implement a proper risk management with ALARP principle, safety empowering leadership, and safe behavior trainings to minimize rule-breaking acts at the workplace
Mykhailo Koshil, Tilman Wegener, Detlef Mentrup
et al.
Visual inspection, or industrial anomaly detection, is one of the most common quality control types in manufacturing. The task is to identify the presence of an anomaly given an image, e.g., a missing component on an image of a circuit board, for subsequent manual inspection. While industrial anomaly detection has seen a surge in recent years, most anomaly detection methods still utilize knowledge only from normal samples, failing to leverage the information from the frequently available anomalous samples. Additionally, they heavily rely on very general feature extractors pre-trained on common image classification datasets. In this paper, we address these shortcomings and propose the new anomaly detection system AnomalousPatchCore~(APC) based on a feature extractor fine-tuned with normal and anomalous in-domain samples and a subsequent memory bank for identifying unusual features. To fine-tune the feature extractor in APC, we propose three auxiliary tasks that address the different aspects of anomaly detection~(classification vs. localization) and mitigate the effect of the imbalance between normal and anomalous samples. Our extensive evaluation on the MVTec dataset shows that APC outperforms state-of-the-art systems in detecting anomalies, which is especially important in industrial anomaly detection given the subsequent manual inspection. In detailed ablation studies, we further investigate the properties of our APC.
In recent years, the upstream of Large Language Models (LLM) has also encouraged the computer vision community to work on substantial multimodal datasets and train models on a scale in a self-/semi-supervised manner, resulting in Vision Foundation Models (VFM), as, e.g., Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP). The models generalize well and perform outstandingly on everyday objects or scenes, even on downstream tasks, tasks the model has not been trained on, while the application in specialized domains, as in an industrial context, is still an open research question. Here, fine-tuning the models or transfer learning on domain-specific data is unavoidable when objecting to adequate performance. In this work, we, on the one hand, introduce a pipeline to generate the Industrial Language-Image Dataset (ILID) based on web-crawled data; on the other hand, we demonstrate effective self-supervised transfer learning and discussing downstream tasks after training on the cheaply acquired ILID, which does not necessitate human labeling or intervention. With the proposed approach, we contribute by transferring approaches from state-of-the-art research around foundation models, transfer learning strategies, and applications to the industrial domain.
Scientific Machine Learning is transforming traditional engineering industries by enhancing the efficiency of existing technologies and accelerating innovation, particularly in modeling chemical reactions. Despite recent advancements, the issue of solving stiff chemically reacting problems within computational fluid dynamics remains a significant issue. In this study we propose a novel approach utilizing a multi-layer-perceptron mixer architecture (MLP-Mixer) to model the time-series of stiff chemical kinetics. We evaluate this method using the ROBER system, a benchmark model in chemical kinetics, to compare its performance with traditional numerical techniques. This study provides insight into the industrial utility of the recently developed MLP-Mixer architecture to model chemical kinetics and provides motivation for such neural architecture to be used as a base for time-series foundation models.
Інформаційно-телекомунікаційна мережа військового призначення має великий обсяг наборів даних, а забезпечення захищеності такої мережі від кібератак, є працеємним процесом. Дані мережевого трафіку мають складні нелінійні зв’язки, що змінюються в часі. Існуючі моделі забезпечення кіберзахищеності базуються на моделях кореляції даних про трафік і вимагають значних обчислювальних витрат та не дають змоги здійснювати обробку мережевого трафіку в реальному часі. Крім того, вони не враховують просторово-часові кореляції даних. Метою статті є розроблення математичної моделі системи виявлення вторгнень на основі мережі автоенкодерів для забезпечення кіберзахищеності інформаційно-телекомунікаційної мережі військового призначення. Запропоновано розроблену математичну модель системи виявлення вторгнень на основі нейронної мережі, яка базується на поєднанні багатошарової згорткової нейронної мережі на основі автоенкодерів з використанням довгострокової короткочасної пам’яті. Розроблена модель системи виявлення вторгнень спочатку використовує багатошарову згорткову нейронну мережу на основі автоенкодерів для аналізу просторових особливостей набору даних, які потім обробляються автоенкодерами з використанням довгострокової короткочасної пам’яті для виявлення аномалій у мережевому трафіку. Для підвищення точності виявлення вторгнень запропоновано застосовувати два алгоритми Isolation Forest, що виправляють помилки, виявляють хибнопозитивні та хибнонегативні результати. Тренування моделі системи виявлення вторгнень на основі нейронної мережі проводилось з використанням набору даних NSL-KDD та показало високу точність реконструкції даних та її працездатність.
The article develops an insufficiently studied socio-religious aspect of the history of industry and transport in Russia. The authors investigate the participation of the Zlatoust Roman Catholic Church's parishioners in the work of mining, metallurgical and railway industries in the South Ural region and assess the involvement of Catholics in the processes of industrial development this region in the late 19th and early 20th centuries. The article recreates the Roman Catholic segment of the local labor market and traces the professional biographies of many Catholic specialists on the basis of reference publications (directories) and church documents (parish registers).
Currently, we have entered the industrial era 4.0 where technology and information are developing very quickly so that a lot of data can be obtained easily by the public, but the credibility of this information cannot be accounted for because the source of information is unclear. It is known, with these problems and supported by sophisticated technology, a new search medium has emerged which is called an online directory. The contents of online directories include important information such as names of organizations, institutions, or individuals, addresses, telephone numbers, as well as credible sources. Many people, especially high school graduates, and the equivalent want to continue their education in tertiary institutions, one of which is an Islamic university. Thus the online directory of Islamic universities in Java made by this author can be used as a reference for people who wish to continue their education at Islamic universities in Java but users also need to find further information through the website link that is already listed in the directory because the information is in the directory is not 100% complete.
The accelerated implementation of digital technologies in the economy and social sphere is one of the national priorities in the Russian Federation. One of the components of this stage of industrial development is the creation of a comprehensive cloud platform for the complete automation of metrological centers and the implementation of the strategy for ensuring the uniformity of measurements ≪Metrology 4.0≫. Considering the numerous advantages of implementing digital systems and services, the integration of digital systems into life is associated with a number of difficulties, such as the lack of a single API protocol in the exchange of databases, the lack of unified standardized directories, etc.The purpose of this study is compilation of information about existing foreign and national cloud-based solutions in the field of ensuring the uniformity of measurements, identification of their shortcomings and finding solutions to emerging problems, taking into account the conditions of modern technologies.The main research methods were an analysis of the current situation in terms of metrological digital services in the Russian Federation, as well as in Germany, India in the USA and other countries. A comparison of approaches to the construction and prospects of the metrological cloud is carried out. The problems of introducing innovative technologies are described. The study using the example of FSIS ≪ARSHIN≫ showed that this digital service used in the Russian Federation does not have comprehensive functionality for organizing the metrological activities of enterprises and has limitations that do not allow moving to a new stage of digitalization. The main disadvantages of FSIS ≪ARSHIN≫ include the following: insufficient expansion of the coverage of measuring instruments, the impossibility of automatic processing of information about measuring instruments, as well as the lack of infrastructure for obtaining direct measuring information through cloudbased technologies.As part of solving the problem, the author proposed a scheme for improving the FSIS ≪ARSHIN≫ system which includes: an algorithm for creating a uniform standard for the formation of systems for processing, storing and analyzing data of measuring instruments and reference materials; the creation of universal digital directories that allow describing measuring instruments for the formation of the scope of accreditation in the configurator of the Federal Accreditation Service; the creation of a unique identification number for the measuring instrument and reference material; the implementation of a secure mechanism for unique identification, verification and transmission of data on a measuring instrument based on blockchain technologies.This scheme can be integrated into the FSIS ≪ARSHIN≫ and undergo trial operation without additional financial costs from the budget of the Russian Federation. This approach of gradually increasing the digital capabilities of the state, as well as ensuring safe work with large amounts of data, makes it possible for further digitalization and the prospect of developing a system for ensuring the uniformity of measurements in the Russian Federation.
The structural development in bridge engineering along with efficiency have got much attention in few decades. Leading to the development, Optimization of structure established on mathematical analysis emerged mostly employed strategies for productive and sustainable design in the bridge engineering. Despite the widespread knowledge, there has yet to be a rigorous examination of recent structural optimization exploration development. Thus, the primary objectives of this paper are to critically review previous structural optimization research, provide a detailed examination of optimization goals and outline recent research field limitations and provide guidelines for future research proposal in the field of bridge engineering structural optimization. This article begins by outlining the relevance of efficiency and sustainability in the bridge construction, as well as the work done required for this review. Suitable papers are gathered and followed by a statistical analysis of the selected publications. Following that, the selected papers are evaluated in terms of the optimization targets as well as their spatial patterns. Structure's optimization four key steps, including modeling, optimization techniques, formulation of optimization concerns and computational tools, are also researched and examined in depth. Finally, research gaps in contemporary works are identified, as well as suggested guidance for future works.
Judith Beestermöller, Costas Busch, Roger Wattenhofer
A distributed directory is an overlay data structure on a graph $G$ that helps to access a shared token $t$. The directory supports three operations: publish, to announce the token, lookup, to read the contents of the token, and move, to get exclusive update access to the token. The directory is built upon a hierarchical partition of the graph using either weak or strong clusters. The main mechanism is the maintenance of a directory path that starts at the root node in the hierarchy and points to the current owner of the token. In the literature, there are known directory algorithms based on hierarchical graph structures, but none of them have considered failures. Given a hierarchical partition, we consider the impact of $f$ edge failures on the functionality and performance of the distributed directory. The edge failures may result in the splitting of clusters into up to $f+1$ connected components and an increase in the number of levels in the hierarchy. To recover the hierarchical partition after failures, we maintain spanning trees in the clusters and their connected components. If $G$ remains connected, we show that each level of the directory path is dilated by only a factor $f$. We also show that the performance of the publish and lookup operations is affected in the worst case by a factor $f$ with respect to the message complexity. The message complexity of the move operation increases by an $f$ factor and the number of additional layers in the hierarchy.
In this work we briefly present a thermomechanical model that could serve as starting point for industrial applications. We address the non-linearity due to temperature dependence of material properties and heterogeneity due to presence of different materials. Finally a numerical example related to the simplified geometry of blast furnace hearth walls is shown with the aim of assessing the feasibility of the modelling framework. Keywords: nonlinear thermomechanical model, finite element method, heterogeneous material, blast furnace.
With the ongoing trend of smart and Internet-connected objects being deployed across a broad range of applications, there is also a corresponding increase in the amount of data movement across different geographical regions. This, in turn, poses a number of challenges with respect to big data storage across multiple locations, including cloud computing platform. For example, the underlying distributed file system has a large number of directories and files in the form of gigantic trees, which are difficult to parse in polynomial time. Moreover, with the exponential increase of big data streams (i.e., unbounded sets of continuous data flows), challenges associated with indexing and membership queries are compounded. The capability to process such significant amount of data with high accuracy can have significant impact on decision-making and formulation of business and risk-related strategies, particularly in our current Industrial Internet of Things environment (IIoT). However, existing storage solutions are deterministic in nature. In other words, they tend to consume considerable memory and CPU time to yield accurate results. This necessitates the design of efficient quality of service-aware IIoT applications that are able to deal with the challenges of data storage and retrieval in the cloud computing environment. In this paper, we present an effective space-effective strategy for massive data storage using bloom filter (BF). Specifically, in the proposed scheme, the standard BF is extended to incorporate fuzzy-enabled folding approach, hereafter referred to as fuzzy folded BF (FFBF). In FFBF, fuzzy operations are used to accommodate the hashed data of one BF into another to reduce storage requirements. Evaluations on UCI ML AReM and Facebook datasets demonstrate the efficacy of FFBF, in terms of dealing with approximately 1.9 times more data as compared to using the standard BF. This is also achieved without affecting the false positive rate and query time.