ACM TCPS的文章涵盖了以下主要研究偏向：
? 系统设计与建模：探讨网络物理系统的设计原则、建模要领以及系统架构，，，，，，，，资助构建高效、可靠和可扩展的CPS。。。。。。。 。
? 剖析与验证：研究CPS的性能剖析、验证和测试手艺，，，，，，，，确保系统的清静性和可靠性。。。。。。。 。
? 控制与优化：探索在CPS中实现最优控制和资源治理的要领，，，，，，，，提高系统的效率和性能。。。。。。。 。
? 网络与通讯：研究CPS中的通讯协媾和网络架构，，，，，，，，支持系统内外部的高效信息交流。。。。。。。 。
? 应用与实践：展示CPS在各个行业中的现实应用案例和实践履历，，，，，，，，推动理论与实践的团结。。。。。。。 。
ACM Transactions on Cyber Physical Systems
Special Issue on Embodied Artificial Intelligence in Cyber-Physical Systems: Algorithms, Computing Systems, Applications, and Trustworthiness
具身智能特刊：算法、盘算系统、应用和可信性
https://dl.acm.org/journal/tcps/calls-for-papers
客座编辑:
? 刘少山 博士, 优德官网
? Prof. Vijay Janapa Reddi, 美国哈佛大学
? 刘学 教授，，，，，，，，加拿大工程院院士，，，，，，，，IEEE Fellow, 加拿大麦吉尔大学
? Prof. Arijit Raychowdhury, IEEE Fellow, 美国乔治亚理工
? Prof. Jean-Luc Gaudiot, IEEE/AAAS Fellow, 美国加州大学欧文分校
具身智能系统集成了盘算算法和物理组件。。。。。。。 。这些系统通过传感器和执行器能够感知和与情形互动，，，，，，，，从而实现实时的、情境感知的决议。。。。。。。 。通过整合这些元素，，，，，，，，EAI系统可以在多样化的情形中执行重大使命，，，，，，，，将盘算模子与物理天下的动态相团结。。。。。。。 。这种集成关于开发和运行机械人、自动驾驶车辆和其他在物理空间内操作的AI驱下手艺至关主要。。。。。。。 。EAI系统的一个主要应用是机械人手艺，，，，，，，，由于EAI涉及将人工智能嵌入物理实体，，，，，，，，特殊是机械人，，，，，，，，使这些物理实体具备感知、学习和动态互动的能力。。。。。。。 。这种要领使机械人能够随着情形的转变而进化和顺应。。。。。。。 。一个显著的实例是Figure AI仿人机械人，，，，，，，，它使用了OpenAI的尖端手艺。。。。。。。 。该机械人展示了其先进的情形明确能力，，，，，，，，并能够适外地响应种种刺激，，，，，，，，这标记着智能、互念头械的生长迈出了主要一步。。。。。。。 。
欲相识更多关于EAI配景的信息，，，，，，，，请参考以下文档：
https://cacm.acm.org/article/shaping-the-outlook-for-the-autonomy-economy/
https://cacm.acm.org/blogcacm/a-brief-history-of-embodied-artificial-intelligence-and-its-future-outlook/
https://cacm.acm.org/blogcacm/building-foundation-models-for-embodied-artificial-intelligence/
https://cacm.acm.org/blogcacm/building-computing-systems-for-embodied-artificial-intelligence/
https://cacm.acm.org/blogcacm/the-value-of-data-in-embodied-artificial-intelligence/
https://cacm.acm.org/blogcacm/building-foundation-models-for-embodied-artificial-intelligence/
https://cacm.acm.org/blogcacm/establishing-standards-for-embodied-ai/
EAI 系统对盘算的要求极高，，，，，，，，以实现无邪性、盘算效率和可扩展性。。。。。。。 。我们总结了构建EAI 系统的目今手艺挑战：
? 重大的软件客栈挑战：重大性会导致缺乏无邪性。。。。。。。 。EAI 系统必需整合多种功效，，，，，，，，从情形感知和物理交互到执行重大使命。。。。。。。 。这种整合需要协调各个组件，，，，，，，，如传感器数据剖析、重大的算法处置惩罚以及对执行器的准确控制。。。。。。。 。别的，，，，，，，，为了顺应种种形式的机械人及其相关使命，，，，，，，，需要一个多功效的EAI 系统软件客栈。。。。。。。 。在简单软件架构内实现这些多样元素的协同操作引入了显著的重大性，，，，，，，，增添了建设无缝高效软件生态系统的挑战。。。。。。。 。
? 不适用的盘算架构：现有的盘算框架缺乏以应对EAI的重大需求。。。。。。。 。对大数据流的实时处置惩罚要求，，，，，，，，加上高并发、不中止的可靠性和能效需求，，，，，，，，组成了重大挑战。。。。。。。 。这些限制阻碍了机械人在重大和动态情形中最佳功效的施展，，，，，，，，突显出急需立异的盘算架构，，，，，，，，以顺应EAI的细微要求。。。。。。。 。
? 数据瓶颈障碍：数据缺乏限制了可扩展性。。。。。。。 。EAI 系统的演进和刷新严重依赖于普遍、高质量数据集的获取和使用。。。。。。。 。然而，，，，，，，，从机械人与其操作情形的互动中获取数据是一项难题的使命。。。。。。。 。这主要是由于这些情形的多样性和重大性，，，，，，，，加之捕获多样化、现实天下数据的后勤和手艺难题。。。。。。。 。数据瓶颈不但阻碍了开发历程，，，，，，，，还限制了具身AI机械人学习、顺应和进化以响应其周围情形的潜力。。。。。。。 。
为应对这些手艺挑战，，，，，，，，本期特刊旨在探索EAI 系统研究的前沿，，，，，，，，重点关注立异算法、系统软件、盘算机架构、数据天生、剖析以及EAI 系统在现实场景中的现实应用。。。。。。。 。
本期特刊约请原创研究论文、综合谈论和案例研究，，，，，，，，涵盖但不限于以下主题：
? EAI算法：新颖的算法，，，，，，，，使AI系统能够自主决媾和举行感受-运动协调。。。。。。。 。为物理系统内实时处置惩罚和集成量身定制的机械学习模子。。。。。。。 。
? EAI的系统软件：增进EAI 系统开发和安排的软件平台和框架。。。。。。。 。优化EAI 系统应用的中心件和通讯协议。。。。。。。 。
? EAI的盘算机架构：支持EAI 系统应用奇异需求的硬件架构立异。。。。。。。 。用于疏散式AI操作的节能盘算解决计划。。。。。。。 。
? EAI的数据天生与剖析：用于合成EAI 系统特定训练数据的手艺和工具。。。。。。。 。从EAI 系统中的传感器数据中提取可操作看法的剖析要领。。。。。。。 。
? EAI 系统的可靠性和可展望性：可靠性问题通常源于传感器精度的转变，，，，，，，，因此确保EAI系统在现真相形中一致性、可靠性和可展望性运行的手艺和工具是必不可少的。。。。。。。 。这通常需要健全的传感器校准要领、容错算法和能够实时检测和纠正异常的监控系统。。。。。。。 。别的，，，，，，，，实验能够预见潜在故障并自动调解系统行为的机械学习手艺也是至关主要的。。。。。。。 。
? EAI 系统的清静性、隐私和包管：清静性包括通过严酷的测试、容错和故障清静机制来避免事故和故障。。。。。。。 。隐私涉及实验强盛的数据加密、匿名化手艺和严酷的会见控制来；；；；；び没畔ⅰ！。。。。。 。清静性包括普遍的步伐，，，，，，，，如网络清静、入侵检测系统、对集中式和漫衍式多署理系统的按期清静审计，，，，，，，，以及遵守清静最佳实践以避免、检测和应对威胁。。。。。。。 。
? EAI 系统的应用：来自EAI 系统在机械人、自动驾驶车辆、智能医疗和情形监测等领域安排的案例研究和实验效果。。。。。。。 。安排EAI 系统在各个领域的社会经济影响。。。。。。。 。
