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在一个科学进步塑造我们日常生活的世界中,有效传达这些发现至关重要。我们的培训计划“掌握TED谈话的艺术”,旨在使参与者具有将复杂的科学概念转化为引人入胜的叙事的技能,这些叙述引起了不同的观众的共鸣。在一个快速的科学创新和发现时代,有效地传达科学进步的意义的能力是必不可少的。通过弥合复杂的科学术语与日常理解之间的鸿沟,我们使个人不仅欣赏科学本身的重要性,而且还要意识到其对社会的深远影响。通过TED谈话,我们有机会扩大突破性的思想并激发积极的变化。
摘要:由于对肩膀,手臂和前臂中肌肉和感觉的神经网络的损害,臂丛神经损伤(BPI)可显着降低受影响者的生活功能和质量。根据世界卫生组织(WHO)的说法,全球残疾调整的生命年(DALYS)的相当一部分可归因于包括BPI在内的上肢伤害。远程医疗可以改善BPI患者的访问问题,尤其是在中低收入的国家。这项研究使用了深入的加固学习(DRL)辅助的远程机器人,特别是深层确定性策略梯度(DDPG)算法,为BPI患者提供肘部弯曲运动,为肘部恢复。使用远程机器人在六个月的部署期间使用,DDPG驱动了DRL体系结构,以使用其机器人臂最大程度地以患者为中心的运动。与常规的康复技术相比,在远程掌握机器人ARM的辅助下,患者的力量劳累平均增加了4.7%,运动范围(ROM)提高了5.2%。根据这项研究的发现,远程敏感机器人是BPI患者在家康复的宝贵且实用的方法。这项技术为远程居民的进一步研究和发展铺平了道路,对于应对更广泛的身体康复挑战至关重要。
摘要:机器人抓握构成实现先进工业运营复杂性的重要能力。该领域已进行了广泛的研究,以解决一系列实际应用。然而,稳定的掌握的产生仍然具有挑战性,这主要是由于对象几何形状和任务的多种目标所施加的限制。在这项工作中,我们提出了一种从基于演示的Grasp计划框架中进行的新颖学习。该框架旨在从单个演示中提取至关重要的人类掌握技能,即接触区域和接近方向。然后,它提出了一个优化问题,该问题集成了提取的技能以产生稳定的掌握。与传统方法不同,这些方法依赖于通过人类演示来学习隐式协同作用,或绘制人手和机器人抓手之间的不同运动学,我们的方法着重于学习涉及潜在接触区域和握把方法方向的直觉人类意图。此外,我们的优化公式能够通过最大程度地减少对象和握把手指表面所示的接触区域之间的表面拟合误差来识别最佳掌握,并对所证明的抓手和接近方法指示之间的任何不对对准施加惩罚。进行了一系列实验,以通过模拟和现实世界情景来验证所提出的算法的有效性。
“零信任(ZT)是不断发展的网络安全范式的术语,这些网络安全范式将防御措施从静态的,基于网络的周围转移到专注于用户,资产和资源上…零信任假设没有授予资产或用户帐户的隐性信任,仅基于其本地网络或本地网络(即互联网)或Enterny forsive(即iNSPRISE)extry(即iNSPRINES)evelly(即iNSPRINES) 身份验证和授权(主题和设备)是在与企业资源的会话之前执行的离散功能。” -NIST 800-207零信任体系结构身份验证和授权(主题和设备)是在与企业资源的会话之前执行的离散功能。” -NIST 800-207零信任体系结构
国际武器贸易条例 (ITAR) 规定的出口管制信息、隐私法所涵盖且有特定处理控制的信息,或健康保险流通与责任法案 (HIPAA) 所管辖的健康信息。
应用型课程,例如电路技术、微电子学、通信工程、电力工程、计算机工程或医学工程领域/ 应用型课程,例如电路技术、微电子学、通信工程、电力工程、计算机工程或医学工程领域
