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World File Search System多任务处理
基于点云处理的仿人机器人楼梯障碍物识别与剔除方法
引用本文: 于乃功, 谢秋生, 李洪政.基于点云处理的仿人机器人楼梯障碍物识别与剔除方法[J].北科大：工程科学学报 , 2025, 47(2): 339-350. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2024.05.10.001 YU Naigong, XIE Qiusheng, LI Hongzheng.Obstacle recognition and elimination method for humanoid robots based on point cloud processing[J].Chinese Journal of Engineering , 2025, 47(2): 339-350. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2024.05.10.001
低水平和高水平脑力负荷之间的转换可以提高多任务处理能力
职业应用 复杂而动态的环境包括军事行动、医疗保健、航空和驾驶，要求操作员在不同程度的心理工作负荷之间无缝转换。然而，人们对工作负荷增加的速度如何影响多任务处理性能知之甚少，尤其是在现实任务中。我们评估了无人机 (UAV) 指挥和控制试验台的动态多任务环境中工作负荷的逐渐增加和突然增加，并将其与恒定工作负荷进行了比较。与工作负荷保持在低或高水平时相比，发现工作负荷转换可以提高响应时间和准确性。这些结果表明，工作负荷转换可以让操作员更好地调节心理资源。这些发现还可以为操作和技术的设计提供信息，以协助操作员管理认知资源，包括消除低工作负荷期间警惕性下降和高工作负荷期间数据过载的不利影响。
大学课堂中媒体多任务处理的行为经济需求分析：集群分析
Marshall Digital Scholar的心理学将为您提供免费和公开访问。它已被马歇尔数字学者的授权管理员所接受，以纳入心理学教师研究。有关更多信息，请联系zhangj@marshall.edu，beachgr@marshall.edu。
Lyo-Ready 可冻干唾液直扩DNA qPCR预混液产品处理指南
可冻干唾液直扩 DNA qPCR 预混液采用干冰 / 蓝冰运输。到货后储存于 -20 °C 下，以获得 最佳稳定性。应避免反复冻融循环。运输过程中解冻不影响产品性能。每次解冻后应混合 / 平衡溶液 以避免分相。 有效期： 在外包装盒标签上的有效期内，在推荐条件下储存并正确处理时，试剂盒可保持完整活性。 安全预防措施： 处理试剂前请阅读并理解 SDS （安全数据表）。首次发货时提供 SDS 的纸质版文件，此后可应要求提 供。 质量控制： Meridian 遵守 ISO 13485 质量管理体系运行。 Lyo-Ready
Air-Dryable 可风干粪便直扩DNA qPCR预混液产品处理指南
可风干粪便直扩 DNA qPCR 预混液采用干冰 / 蓝冰运输。到货后储存于 -20°C 下，以获得 最佳稳定性。应避免反复冻融循环。运输过程中解冻不影响产品性能。每次解冻后应混合 / 平衡溶液 以避免分相。 有效期： 在外包装盒标签上的有效期内，在推荐条件下储存并正确处理时，试剂盒可保持完整活性。 安全预防措施： 处理试剂前请阅读并理解 SDS （安全数据表）。首次发货时提供 SDS 的纸质版文件，此后可应要求提 供。 质量控制： Meridian 遵守 ISO 13485 质量管理体系运行。 Air-Dryable
多任务护卫舰（FREMM）
特点 • 2 个版本：反潜（ASM）和防空（AD） • 技术 - 排水量：6,000 吨 - 最大速度：27 节 - 航程：6,000 海里 - 自主性：45 天 • 多用途武器 - ASTER 导弹（防空） - 76 毫米炮，Exocet MM40 Block 3（反舰） - Mu90 轻型鱼雷（反潜） - 反导和反鱼雷诱饵发射器（自卫） - MdCN 海军巡航导弹（自卫） • 多个传感器 - 多功能雷达（空中和水面监视、导弹火力控制） - 红外全景监视系统 - 船体和拖曳式声纳 - 机载直升机的实现：Caïman Marine 优势 • 模块化允许船舶在其生命周期内进行升级• 下一代作战系统：根据任务具有适应性和可重构性 • 高度自动化 • 国际联盟行动的互操作性
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
监视雷达 多模式多任务雷达
PicoSAR 提供高分辨率合成孔径雷达 (SAR) 成像和地面移动目标指示 (GMTI) 功能，使新旧平台能够轻松获得真正的全天候地面测绘和监视能力。其体积小、重量轻、功耗低，即使在有效载荷有限的平台上也可以与电光/红外传感器并行安装。
NMDA驱动的树突状调制可以在层次感觉处理途径中学习多任务表示
虽然大脑中的感觉表示取决于上下文，但尚不清楚如何在生物物理级别实现此类调制，以及如何在层次结构中进一步处理层可以为每个可能的contex-tum-tual状态提取有用的功能。在这里，我们证明了树突状n-甲基-D-天冬氨酸尖峰可以在生理约束中实施对馈送处理的上下文调节。这种神经元特定的调制措施利用了以稳定的馈电权重编码的先验知识，以实现跨环境的转移学习。在具有上下文独立的进发pefferward权重的生物物理逼真的神经元网络中，我们表明对树突分支的调节输入可以通过HEBBIAN，错误调查的学习规则解决线性不可分割的学习问题。我们还证明了表示表示的局部预测是源于不同输入的，还是来自相同输入的不同上下文调制，导致表示跨处理层的分层馈电权量的表示，以适应多种环境。