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触觉表情符号：在社交媒体沟通期间，用手动和机器人触觉反馈传达社交情绪和意图
Touch为社会影响沟通提供了重要的非语言可能性。但大多数数字通信都缺乏交换情感触觉信息（触觉表情符号）的能力。此外，先前对触觉表情符号的研究还没有利用有关人类皮肤某些机械感受器的情感影响的知识，例如C型肌（CT）系统。在这里，我们检查了以最佳激活CT系统（定义为“触觉表情符号”）的速度中轻柔的手动抚摸是否可以在实验室模拟的社交媒体沟通过程中传达出更多的社交支持感觉和其他亲社会意图的感觉，而（1）与（1）在CT亚波特速度上相比，与（1）触摸相比，要么在ct sub-opoptimal velocimal Velocal veloctimal veloctimal veloctimal vivations（或2）标准（2）标准（2）。参与者（n = 36）与次级最佳速度或视觉表情符相比，CT最佳意图具有更大的社会意图。在第二次预先进行的研究（n = 52）中，我们调查了将视觉表情符和触觉表情符号结合在一起，这次是通过软机器人设备以CT最佳速度传递的，可以增强亲社会意图的感知并影响参与者的生理度量，例如，比较的电导率（例如，相对的电导率）。Visuotac-瓷砖表情符号总体上传达了更多的社会意图，而在焦虑的参与者中，对物理学措施比视觉情绪更大。结果表明，情感社交媒体沟通可以通过触觉表情符号有意义地增强。
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2024年5月2日发布的透射12606正在被撤销并由2024年5月24日的Transmittal 12657取代，以添加业务需求13613.3和13613.4。所有其他信息保持不变。主题：临床实验室费用时间表（CLFS）和实验室服务的季度更新。变更摘要：此重复更新通知的目的（运行）是为临床实验室费用时间表的季度更新提供说明。此运行适用于第16章，第20节。生效日期：2024年7月1日 *，除非另有说明，否则生效日期是服务日期。实施日期：2024年7月1日，仅对手动更改的免责声明：修订日期和传输号仅适用于红色斜体材料。任何其他材料先前已发表，并且保持不变。但是，如果此修订包含内容表，则您将仅收到新的/修订的信息，而不是整个目录。II。 手动指令的更改：（n/a未更新手动）r =修订，n = new，d =已删除 - 每行只有一个。II。手动指令的更改：（n/a未更新手动）r =修订，n = new，d =已删除 - 每行只有一个。
ye - a-4 – 手动重新分类应收账款
应收账款项目处理器将在序列 2 的待定项目 1 选项卡中建立重新分类的应收账款项目。要创建序列 2：1 – 单击 + 添加新序列 2 – 项目 ID：[来自原始应收账款]3 – 行：输入 1 作为行，以将此项目与原始项目区分开来。注意：如果行 1 用于原始项目，则输入 2 作为重新分类的应收账款 4 – 客户 ID：[来自原始应收账款]5 – 金额：输入项目余额 6 – 输入类型：DR（用于正应收账款）7 – 原因：[使用与序列 1 相同的原因]8 – 应收账款分配默认为基于原因字段的帐户。通过单击放大镜图标，选择与序列 1 相同的应收账款分配。这应该与原始应收账款项目相匹配。9 – 单击保存。系统将分配一个组 ID。请记下源文档/内部日志中的组 ID 以供参考。
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有各种程序，技术，工具和零件，为车辆提供服务，以及从事工作的人的技能。由于可以使用此设备进行测试的产品的大量测试应用程序和变化，因此我们不可能预料或提供建议或安全消息来涵盖每种情况。了解经过测试的系统是汽车技术员的责任。使用适当的服务方法和测试程序至关重要。必须以适当且可接受的方式进行测试，不会危害您的安全，工作区域中其他人的安全，所使用的设备或正在测试的车辆。
使用基于两个SEMG电极信号的机器学习评估手动分类性能
摘要：近年来，基于分类的肌电控制引起了极大的兴趣，导致具有先进功能的假肢手，例如多围手。到目前为止，通过增加表面肌电图（SEMG）电极的数量或添加其他感应机制来实现高分类精度。尽管许多规定的肌电手仍然采用两电极SEMG系统，但仍缺乏有关信号处理和分类性能的详细研究。在这项研究中，招募了九名健全的参与者执行六种典型的手动动作，使用Delsys Trigno Research+ Acquisition System从两个电极中获取了来自两个电极的SEMG信号。信号处理和机器学习算法，特别是线性判别分析（LDA），K-Nearest邻居（KNN）和支持向量机（SVM），用于研究分类精度。总体分类精度为93±2％，动作特异性精度为97±2％，F1得分为87±7％，与多电极系统报道的总体精度为87±7％。与LDA和KNN算法相比，使用SVM算法实现了最高精度。揭示了分类精度与特征数量之间的对数关系，这在五个特征上平稳。这些全面的发现可能有可能有助于具有两个SEMG电极的通常开处方的肌电手部系统的信号处理和机器学习策略，以进一步提高功能。
低计算成本手动挥舞动作识别系统
这项研究提出了用于家庭服务机器人中非语言通信的低计算成本手动动作识别系统。该系统基于回声状态网络，该网络需要比深神经网络（DNNS）较低的计算成本，并处理人类骨骼坐标的时间序列数据以识别手持动作。此外，本研究提出并比较了骨骼坐标的两种类型的预处理方法，以确保人类位置在框架上的鲁棒性：一种方法提取肩部和手臂角度，无论人的位置以及其他均能使骨骼坐标归一化。实验结果表明，所提出的系统具有竞争精度，并且可以改变人类位置。
有关需要手动审查的服务计划元素的更新指南
正如该通信中概述的，FSSA正在努力通过加强与批准的定义相符的实践，并提高州工作人员的参与度，以确保以人为中心，周到和彻底的综合审查程序，以提高服务定义的符合服务的服务定义。为了确保可以及时审查计划，FSSA已建立了一个扩展的州工作人员网络来参与计划审查过程。这意味着，作为一名护理经理，您可能会从典型的护理经理顾问团队之外的人收到诸如信息请求（RFIS）之类的通信。这些沟通的目标是支持以人为中心的服务计划的制定，并符合Medicare和Medicaid服务中心（CMS）的所有要求。
模块手动供应链和操作管理
供应链和运营管理任务的范围在过去几年中发展了，这面临着科学家和经理面临稳步增长的挑战。减少了复杂的全球供应链中生产和服务资源和流程的生产深度，并具有相应的机会和风险，现代信息和通信技术到行业4.0或物流4.0和复杂网络的形成目前正在确保供应链机构中的公司以及运营管理中的公司的联系，即生产商品和服务的生产系统中的流程和资源的管理，都面临着根本变化。重点是发展可持续和弹性的供应链的发展，这些供应链考虑了可持续性的社会，生态和经济方面，并且它是适应不断变化的环境，以确保连续性和行动能力（即使有破坏性）。在研究计划供应链和运营管理中，这些发展在主题上和有条不紊的基础上得到了支持。
分析不同柑橘属的果皮结构。通过光学显微镜，SEM和μCT，用手动和自动分割
有助于更好地理解这种高度阻尼材料系统中的形式 - 结构 - 条件关系。首次使用了多种方法，使我们能够定量分析3D完整柑橘类果皮中细胞和血管bun的排列，这是成功仿生转移的先决条件。在宏观和显微镜水平上使用不同的成像技术（光学显微镜，SEM，M CT）检查果皮。因此，光和扫描电子显微镜（SEM）用于检查细胞组织和细胞排列。此外，小型计算断层扫描（M CT）用于可视化油腺的排列和血管束的方向。X射线计算的Tomo-Graphy扫描是一种以非或不足的方式呈现对象的3D可视化的方法。16,17也称为高分辨率X射线计算机断层扫描（HRXCT），因为它可以在亚微米水平（50 m m – 325 nm）下具有分辨率。16,17本研究中使用了一词微型层析成像或M CT。柑橘类物种之间存在的细胞间空间的不同强度已在及时消费的手动测量中确定。这是由于主要不均匀的生物组织以及细胞组织，液体和细胞间空间之间的弱对比度。手册，二维评估通常是主观的，并且很难再进行，但最重要的是很耗时。用于例如3维分析为18,22分类，Ilastik使用随机的森林分类器。22ct-scans软件morpho+使用流域算法，随后根据几乎分离的卷进行了颜色编码的分析。16,18还有多种其他用于二维和三维分割的软件工具，例如Fiji Weka，19 Survos，20或更快。21在这项研究中，细胞间空间不仅可以手动确定，还可以使用基于机器学习的图像分析软件Ilastik（开源项目）确定。ilastik是一个开源项目，允许用户在图像处理方面没有（很多）专业知识来执行细分和分类。23,24分类器从用户的输入中学习，该输入以类似于Microsoft Paint软件的接口进行训练。18，它提出了实时反馈和方便的接口。18个新标签用于交互作用地微调分类器。18,24一旦培训了分类器，就可以使用它来处理整个数据集。18此外，Ilastik允许使用流域算法将体积分割为较大的体素。
