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悬浮石墨烯中自旋松弛的上限
先前的工作估计了基于平面瓦楞纸烯的μs到MS的自旋寿命，其长度尺度约为25 nm [5]。同时，我们的模拟表明，尽管悬浮样品的高度轮廓在数十nm上有所不同，但类似于实验，但局部曲率显示了〜1 nm的尺度上的变化（请参阅下面的图1）。我们的结果表明，曲率上的这些超短距离变化可能是对原本无缺陷石墨烯中自旋传输的限制。
基于VFH+算法的未知环境中自主水下直升机的完整覆盖路径规划方法
摘要：一架自主水下直升机（AUH）是磁盘形的多型Au suplopellosus au popelly ossopous水下车辆（AUV），旨在在水下环境中自动起作用。在未知环境中近底面积扫描是典型的应用程序，其中完整的覆盖路径计划（CCPP）对于AUH至关重要。提出了一种完整的覆盖路径计划方法，其中提出了带有单个梁回声声音的AUH，包括最初的路径计划和在线本地碰撞策略。首先，初始路径是使用boutrophedon运动计划的。基于其移动性，一种多维障碍物传感方法的设计，其单个光束范围安装在AUH上。VFH+算法是根据固定位置处的范围信息在遇到障碍物之前为标题决策过程配置的。在线局部避免程序进行了模拟和分析，并通过所需的标题方向和相应的极性直方图进行了分析。最后，通过分析不同障碍局情况下的标题决策来设置，模拟和比较几个模拟情况。模拟结果证明了提出的完整覆盖路径计划方法的可行性，这证明在没有单束声纳的未知环境中完成全面覆盖面积扫描是可行的。
Amazon Web Services中自动驾驶的深度强化学习Deepracer
摘要：通过加强学习的自主驾驶模型的发展已获得了重大的吸引力。但是，开发避免障碍系统仍然是一个挑战。具体来说，在导航障碍物的同时优化路径完成时间是一个未经证实的重新搜索区域。Amazon Web Services（AWS）Deepracer成为一种强大的基础架构，用于工程和分析自主模型，为解决这些复杂性提供了强大的基础。这项研究调查了训练端到端自动驾驶模型的可行性，该模型专注于使用AWS Deepracer自动赛车平台上的强化学习避免障碍。对自主驾驶方法和机器学习模型体系结构进行了全面的文献综述，特别关注对象避免对象，然后进行动手实验和培训数据的分析。此外，比较了传感器选择，奖励功能，动作空间和训练时间对自主障碍避免任务的影响。最佳配置实验的结果表明，与基线配置相比，障碍物避免性能的显着改善，碰撞率降低了95.8％，而完成试验电路的时间则减少了约79％。
ACAV：自动驾驶事故记录中自动因果关系分析的框架
自动驾驶汽车（AV）的快速进步使无人驾驶未来的前景比以往任何时候都更加接近。最近的死亡人士通过大规模测试强调了安全验证的重要性。多种方法使用高保真模拟器（即通过生成多种驾驶场景并评估自动驾驶系统（ADSS）（ADSS）来完全自动实现此目的，以实现这一目标。虽然有效地发现违规行为，但这些方法并未确定导致它们的决定和措施，这对于改善ADS的安全至关重要。为了应对这一挑战，我们提出了ACAV，这是一个自动框架，旨在在两个阶段进行AV事故记录进行因果关系分析。首先，我们根据ADS模块之间交换的消息应用功能提取模式，并使用加权投票方法丢弃与事故无关的录音框架。第二，我们使用安全规范来确定安全 - 关键框架并通过将CAT（我们的因果分析工具）应用于站时间图来推断因果事件。我们在阿波罗广告上评估了ACAV，发现它可以识别出五种不同类型的因果事件，其中93.64％是通过AV测试引擎生成的事故记录中的93.64％。我们进一步评估了从注射特定故障的阿波罗（Apollo）收集的1206个事故记录上的ACAV，发现它可以正确识别96.44％由预测错误触发的事故中的因果事件，以及由计划错误触发的事故的85.73％。
基于深层确定性政策梯度在动态环境中自动驾驶移动机器人的自主驾驶：奖励成型和事后的经验重播
摘要：在本文中，我们提出了一种基于增强学习的端到端学习方法，用于在有障碍的动态环境中自动驾驶移动机器人。应用两种附加技术来加固学习同时帮助移动机器人找到最佳政策，以无需碰撞而到达目的地。首先，多功能奖励整形技术通过利用有关目的地和障碍的信息来指导代理商实现目标。接下来，采用事后的经验重播技术来解决由稀疏奖励问题引起的经验不平衡，可以帮助代理商找到最佳政策。我们在模拟和现实世界环境中验证了所提出的技术。为了评估所提出方法的有效性，我们比较了五种不同情况的实验。
开发用于鞋类制造中自动键合的集成机器人工作栏
抽象的传统制造行业目前沉浸在自动化过程中，集成了新技术和工具，这是由生产商要求改善制造过程以及员工工作条件的需求所驱动的。对于鞋类行业来说，粘合是在制造过程中的关键操作，在该过程中，外底被组装到持久的鞋子上。但是，在此操作中，工人通常会受到危险物质（即有机溶剂）的危害，并执行具有有限附加值的重复任务。在这种背景下，本文描述了一个研究项目的结果，其目的是从分析的不同技术中获得最大收益，例如协作机器人技术，人造视觉和多机器人控制，以操纵灵活/可变形物体。该项目的主要结果是在生产线中引入的鞋子粘合机机器人工作栏，以完全自动化操作。此工作电池集成了三个协作机器人，一个用于（热融化）粘合剂应用，另外两个则与两指电动握把，以同步进行粘合。也已嵌入了不同的视力系统以进行所涉及的各种过程。整个操作通过ROS（机器人操作系统）进行控制和协调。这项研究的主要发现展示了人类传统上进行的过程的自动化。在这种新颖的方法中，两个机器人合作操纵灵活的物体，使操作员免于重复，非价值补充的任务和处理危险物质的处理。
范德华材料中自旋缺陷的同位素工程
范德华材料中的旋转缺陷为推进量子技术提供了有前途的平台。在这里，我们提出并演示了一种基于宿主材料的同位素工程的强大技术，以确切地提高嵌入式自旋缺陷的相干性能。专注于六角硼（HBN）中最近发现的负电荷硼空位中心（V B），我们在同位素上种植同位素纯化的H 10 B 15 N晶体。与HBN中的V b相比，同位素的自然分布与同位素的自然分布相比，我们观察到较窄且拥挤的V B旋转过渡以及延长的相干时间t 2和松弛时间t 1。对于量子传感，在我们的H 10 B 15 N样品中的V B中心在DC（AC）磁场敏感性中表现出4（2）个因子。对于其他量子资源，V B高级别水平的个体可寻址性实现了对三个最近的邻居15 N核自旋的动态极化和相干控制。我们的结果证明了同位素工程对增强HBN中量子自旋缺陷的特性的力量，并且可以很容易地扩展到改善广泛的范德华材料家族中的自旋Qub。
可重新配置的颗粒超材料中自适应力链的演变†
在外部施加的载荷下，颗粒包装形成了力链网络，这些网络取决于晶粒的接触网络和刚度。在这项工作中，我们研究了可变刚度颗粒的包装，我们可以通过更改包装中各个颗粒的刚度来指导力链。每个可变刚度颗粒都是由硅胶壳制成的，该壳封装了由低熔点金属合金（田间金属）制成的芯。通过通过共同设置的铜加热器发送电流，可以通过焦耳加热熔化每个粒子内部的金属，从而导致颗粒的软化。随着粒子冷却至室温，合金凝固，粒子恢复了其原始刚度。为了优化包含软颗粒和刚性颗粒的颗粒包装的机械响应，我们采用了一种进化算法，结合了离散元素方法模拟，以预测将在组装边界上产生特定力输出的刚度模式。使用可变刚度颗粒的2D组件在实验中构建了预测的刚度模式，并使用光弹性测量了组装边界不同点处的力输出。此结果是制造机器人颗粒超材料的第一步，可以动态地调整其机械性能，例如力传输，弹性模量和按需频率响应。
在评估策略中自信地理解并使用关键评估概念
•‘可靠性是关于一致性的，因此涉及评估过程中各个阶段的程度，即在评估重复时会复制结果。可靠性是有效性的必要条件，因为不可能证明评估过程的有效性是不可靠的。（Ofqual，一般条件）
医疗保健物联网中自适应多因素身份验证的数据分类法
过去十年，随着我们迈向按需提供服务和数据的数字化未来，医疗保健行业面临着各种挑战。互联设备、用户、数据和工作环境的系统被称为医疗保健物联网 (IoHT)。过去十年，IoHT 设备作为具有强大可扩展性的经济高效的解决方案应运而生，以解决有限资源的限制问题。这些设备满足了物理交互之外的远程医疗保健服务需求。然而，IoHT 安全性经常被忽视，因为这些设备被快速部署和配置为满足高度饱和的行业需求的解决方案。在 COVID-19 大流行期间，研究表明，网络犯罪分子正在利用医疗保健行业，数据泄露通过身份验证漏洞瞄准用户凭据。根据 IBM 报告，密码使用和管理不当以及 IoHT 中缺乏多因素身份验证安全态势导致数百万美元的损失。因此，医疗保健身份验证安全转向自适应多因素身份验证 (AMFA) 以取代传统的身份验证方法非常重要。我们发现，缺乏针对 IoHT 数据架构的数据模型分类法，以提高 AMFA 的可行性。该观点侧重于在总结 IoHT 数据主要组成部分的数据模型的理论框架中识别关键的网络安全挑战。这些数据将以适合现代 IoHT 环境中的医疗保健用户以及应对 COVID-19 大流行的方式使用。为了建立数据分类法，我们对最近的 IoHT 论文进行了审查，以讨论 IoHT 数据管理和在下一代身份验证系统中使用的相关工作。审查了与远程身份验证和用户管理系统的问题陈述相关的 IoHT 身份验证数据技术的报告、期刊文章、会议和白皮书。仅包括过去十年（2012-2022 年）用英文撰写的出版物，以确定当前医疗保健实践及其对 IoHT 设备的管理中的关键问题。我们从数据管理和敏感性的角度讨论了 IoHT 架构的组件，以确保所有用户的隐私。数据模型满足了 IoHT 用户、环境和设备对医疗保健领域 AMFA 自动化的安全要求。我们发现，在医疗保健身份验证中，发生的重大威胁与数据泄露有关，这是由于 IoHT 设备的安全选项薄弱和用户配置不佳造成的。本文讨论了 IoHT 数据架构的安全要求以及确定的针对医疗保健设备、数据及其各自攻击的有效网络安全方法。数据分类法提供了更好的理解、解决方案和并改进远程工作环境中的用户身份验证以确保安全。