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3D-MVP：机器人操纵的3D多视图
最近的作品表明，使用蒙版自动编码器（MAE）在以自我为中心数据集上进行视觉预测可以改善下游机器人技术任务的概括[40，29]。但是，这些方法仅在2D图像上预处理，而许多机器人应用程序需要3D场景的理解。在这项工作中，我们提出了3D-MVP，这是一种使用蒙版自动编码器进行3D多视图预处理的新方法。我们利用机器人视图变压器（RVT），该变压器（RVT）使用多视图变压器来理解3D场景并预测抓地力姿势动作。我们将RVT的多视图变压器拆分为视觉编码器和动作解码器，并在大规模3D数据集（例如Objaverse）上使用蒙版自动编码预处理其视觉编码器。我们在一组虚拟机器人操纵任务上评估了3D-MVP，并证明了基准的性能提高。我们还在真正的机器人平台上显示出令人鼓舞的结果，并具有最小的填充。我们的结果表明，3D感知预处理是提高样品效率和基于视觉机器人操纵策略的概括的有前途的方法。我们将发布3D-MVP的代码和预估计的模型，以促进未来的研究。
MARK ORTIZ CHASSIS 新闻通讯 - Zonagravedad
2000.5 – 后防倾杆；车轮和车轴偏移的影响；使操纵更一致；齿轮比和 RPM 的关系 2000.6 – 后弹簧分割的影响；使用制动浮子 2000.7 – 后期车型在路面上的刹车失灵；极惯性矩（偏航惯性） 2000.8 – 冲击动力学 – 冲击测功机能告诉您和不能告诉您什么；气压的影响；控制比；固有频率、阻尼强度和抓地力 2000.9 – 如何为四轮定位对汽车进行拉线；主销后倾角的影响 2000.10 – 检查后轴的直线度；扭矩臂与拉杆 2000.11 – 建议的淡季阅读材料 2000.12 – 弹簧、滚动和转弯平衡；短潘哈德杆与长潘哈德杆 2001.1 – 短道车的风洞测试；后脚轮；堆叠式螺旋弹簧 2001.2 – 所需框架刚度；制作压载物 2001.3 – 安全问题 – HANS 装置；软壁设计要求 2001.4 – 第 5 个线圈的位置和速率；软壁更新；汽车上的软鼻子 2001.5 – 普通汽车中的铬钼；后交错与交叉
Snekkersten Research Retreat 2024
礼堂摘要P7：Cecilie Moe Weinreich“年龄和肥胖对最大脂肪氧化和代谢灵活性的影响”摘要P20：Michelle Andersen“超法代谢和肌肉线粒体缺陷在具有致病性的线粒体DNA突变的个体中的个体中的个体中的机械性链接 - 在效果下的效果 - 效能 - 效能 - 效果 - 效果 - 效果 - 效果 - 效能 - 效果 - 效果 - 效果 - 效果效果吗？''摘要P21：Andreas Toft Mikkelsen“与健康匹配的对照相比，患有COPD的个体如何应对中等强度的氧动力学测试（VO2-Kinetic）？案件对照试验”摘要P11：Magnus Sundberg Heilmann-Clausen“急性运动，乳酸和认知”摘要p13：Eline Baad-Hansen“当前的抓地力与长期的记忆力与老年人的长期记忆力相关 - 老年人的长期记忆力 - 贝叶斯的方法”在舞台上进行3分钟的演示，最多可以使用两个PowerPoint幻灯片和随后的30分钟非正式海报椅子：JesperLøvindAndersen和Jonathan Jetsmark Bjerre-Bastos
人grasps Generation
在预测具有平行颚夹具的机器人抓地力已得到很好的研究并广泛应用于机器人操作任务中，但多手指手的自然人抓握生成研究的研究仍然是一个非常具有挑战性的问题。在本文中，我们建议在世界上给定3D对象产生人类的抓。我们的主要观察结果是，对手接触点和物体接触区域之间的一致性建模至关重要。也就是说，我们鼓励先前的手接触点靠近对象表面，并且对象共同的接触区域同时通过手接触。基于手动接触一致性，我们在训练人类掌握的一代模型中设计了新的目标，还设计了一个新的自我监督任务，该任务允许在测试时间之前调整掌握生成网络。我们的实验表明，人类掌握的产生显着改善，而对最先进的方法的差距很大。更有趣的是，通过在测试时间内使用自我监督的任务来优化模型，它可以帮助您在看不见和室外对象上获得更大的收益。
纹状体驱动咖啡因的细生作用
摘要咖啡因是运动和运动中使用的主要细胞生成资源之一。以前，我们报道了中枢神经系统中通过神经元A 2a r拮抗作用的咖啡因的细胞生成机制[1]。现在，我们证明纹状体通过神经塑性变化来统治咖啡因的细胞生成作用。三十四个瑞士（8-10周，47±1.5 g）和二十四个C57BL/6J（8-10周，23.9±0.4 g）成年雄性小鼠在行为和电生理学上使用咖啡因和能量生理学研究，并在SH-Sy5y细胞中研究了咖啡因和能量代谢。全身（15 mg/kg，i.p.）或纹状体（双侧，15μg）咖啡因在开放场中是psy-刺激剂（p <0.05）和提高的抓地力效率（p <0.05）。咖啡因还将长期抑郁症（LTD）转移到纹状体切片中的增强（LTP），并增加了线粒体质量（P <0.05）和膜电位（P <0.05）（p <0.05）。我们的结果证明了纹状体在咖啡因的细胞生成作用中的作用，随着神经可塑性和线粒体代谢的变化。
3D-MVP：3D Multiview for Anipulation
摘要：最近的作品表明，使用蒙版自动编码器（MAE）在以自我为中心的数据集上进行视觉预处理可以改善下游机器人技术任务的概括[1，2]。但是，这些方法仅在2D图像上预处理，而许多机器人应用程序需要3D场景的理解。在这项工作中，我们提出了3D-MVP，这是一种使用蒙版自动编码器进行3D多视图预处理的新方法。我们利用机器人视图变压器（RVT），该变压器（RVT）使用多视图变压器来理解3D场景并预测抓地力姿势动作。我们将RVT的多视图变压器拆分为视觉编码器和动作解码器，并在大规模3D数据集（例如Objaverse）上使用蒙版自动编码预处理其视觉编码器。我们在一组虚拟机器人操纵任务上评估了3D-MVP，并证明了基准的性能提高。我们还在真正的机器人平台上显示出令人鼓舞的结果，并具有最小的填充。我们的结果表明，3D感知预处理是提高样品效率和基于视力的机器人操纵策略的有前途的方法。我们将发布代码和验证模型，以促进未来的研究。
使用具有触觉传感的灵巧手指的可变形线性对象
摘要 - 关于可变形线性对象（DLO）操纵的大多数研究都假定刚性抓握。然而，除了刚性的抓握和重新抓紧之外，在掌握的范围之外，人类也是人类使用敏捷操纵DLOS的重要技能，它需要通过握住DLO来防止其掉落的同时通过手动滑动来连续更改抓握点。在没有使用专门设计但不是多功能的最终效果的情况下，实现这种技能对于机器人来说非常具有挑战性。以前的作品尝试使用通用的平行抓地力，但是由于关注和持有之间的冲突，它们的稳健性并不令人满意，这很难与一级自由的抓手保持平衡。在这项工作中，受到人类如何使用手指跟随DLOS的启发，我们探索了具有触觉感知的通用灵巧的手的用法，以模仿人类的技能并获得强大的DLO跟随。为了使硬件系统能够在现实世界中运行，我们开发了一个框架，其中包括笛卡尔空间手臂控制，基于触觉的In-Hand-hand 3-D DLO姿势估计以及特定于任务的运动设计。实验结果证明了我们方法比使用平行抓手的显着优势，以及它的稳健性，可推广性和效率。
设计和开发用于捕获的机器人抓手
Eross，Eross+，Eross IOD是一个项目，在欧盟委员会的主持下，旨在开发和演示欧洲的轨道服务（OOS）功能：在两个类似的惯性和随访机器人操作和随访机器人操作之间的两个航天器之间的近距离聚会，包括捕获，加油，可转移，包括轨道可替代的单位（Orbital of Orbital Ablect of Orbital Autits（ORBITAL））（ORBITAL）（ORUS）（ORUS）。在该计划中，越来越多的欧洲技术提供商（目前17个组织）构成了Thales Alenia Space France（TASF）的一个财团。TASF是服务器和客户端平台的集成商。DeutchesZentrumFürLuft-und Raumfahrt（DLR）负责整体机器人子系统的整合及其至关重要元素的发展 - Caesar机器人臂。piaps提供了终端效果（LAR抓紧器）和标准握把固定装置（SGF） - 在捕获准备的客户端的情况下，用于抓握的专用接口。当前的EROSS IOD项目的目标是确保到2026年的轨道示范任务。lar抓地力开发部分发生在内部PIAPS项目Orbita，该项目由波兰国家研究与开发中心建立。在这个项目中，Piaps也正在开发其他类型的机器人子系统，包括Vision
我们明天的声音
在命运的残酷手铸造的阴影中，一个故事的力量和站立了。一个二十二个梦想中的女孩无数，否认了机会，她的故事正在展开。没有学校，她的父母请求，贫穷的掌握，一项严厉的法令。一种令人发指的行为，不公正的摇摆，但她的精神韧性永远留下来。婚姻被迫在青年人的温柔盛开中，怀孕在黑暗的阴暗中丧生。并发症诞生了悲伤的潮流，但她以力量朝着。失业的抓地力，残酷的需求，财务困境，不屈不挠的股票。正义睡眠，不公正的社区，黑暗渗透。她质疑如何上升，被压迫，找不到平台，但她很幸运，女孩的契约，一个夜晚的灯塔，一项共同的努力，一场勇敢的战斗。在2054年，她梦想着看到她的孩子的世界，更加明亮。教育的门敞开，为每个女孩演唱的女孩。气候的故事，她渴望分享，一个唤醒的世界，表现出照顾。谈论心脏的未来。在她有韧性的声音的回声中，一种变革的交响曲，一个充满希望的选择，反对压迫，他们团结一致，他们在女童公正的拥抱中摇摆，这是美好的一天。
电容位置的概念上简单算法...
位置路由问题（LRP）共同优化了仓库的位置和车辆的路由。研究最多的LRP变体是电容的LRP（CLRP）。这些方法通常将问题分解为位置阶段，以确定有希望的仓库配置和路由阶段，在该阶段中，解决了车辆路线问题以评估先前确定的仓库配置的质量。不幸的是，CLRP文献并没有太多阐明算法特征对这种启发式方法的解决方案质量和运行时的影响最大的重要问题。本文的目的是为CLRP提出一种简单（但相当有效的）启发式启发式启发式方法，并就此问题的成功元启发式设计设计一些见解。我们的算法是一种混合组合（i）使用可变邻居下降的抓地力阶段，用于位置阶段的局部改进，（ii）在路由阶段进行可变的邻域搜索。我们分析了算法组件对溶液质量和运行时的影响。此外，我们发现，用于评估趋势中研究的仓库配置质量的次优路由解决方案导致与太多的开放仓库相结合。我们提出了一个减轻此缺点的仓库配置阶段，我们显示