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端到端的基于深度学习的路径计划和碰撞检查框架：bin选择应用程序
抽象的实时和效率路径计划对于所有机器人系统至关重要。，对于工业机器人而言，这更为重要，因为总体计划和执行时间直接影响生产线中的周期时间和自动化经济学。尽管在静态环境中问题可能并不复杂，但在计划时间和最佳性方面，经典方法在高维环境中是不可能的。碰撞检查在获得复杂环境中的路径计划的实时解决方案方面提出了另一个挑战。为了解决这些问题，我们提出了一个基于端到端的学习框架，即路径计划和碰撞检查网络（PPCNET）。PPCNET通过使用两个网络顺序计算航路点来生成路径：第一个网络生成了路点，第二个网络确定路径是否在路径的无碰撞段上。端到端培训过程基于模仿学习，该学习使用来自专家规划师的经验的数据聚合来同时培训两个网络。我们利用两种方法来训练一个有效近似确切几何碰撞检查功能的网络。最后，在两个不同的仿真环境中评估了PPCNET，并在用于BIN采摘应用程序的机器人臂上进行了实际实现。与最先进的路径规划方法相比，我们的结果通过以可比的成功率和路径长度大大减少了计划时间，显示出绩效的显着改善。
气候变化引起的世界最北端的卵子蛇的生存和大小的转变：一项68年的研究
信念和态度构成了关于气候变化的公众舆论的核心。网络分析可以揭示这些信念和态度的结构配置。在这项研究中，我们取代了一个信念系统框架，以确定关键的心理因素，跟踪这些信仰体系的密度随着时间的流逝和整个政治群体的密度变化，并分析美国政治群体内部和政治群体之间信仰体系的结构异质性。从2010年到2021年（n = 16,742）的15个国家代表性调查数据浪潮，我们的发现表明，担心气候变化是最中心的媒介元素。有趣的是，我们发现，在政治上没有亲属的人中，心理因素之间的联系随着时间的推移而加强，这意味着该群体中信仰体系的一致性增加了。尽管对共和党人和民主党人之间气候变化的信念具有政治极化，但我们的发现表明，与其他群体相比，这两个群体组织和构造气候变化信念的方式并没有明显不同。这些发现为气候变化专家和传播者提供了理论和实用的见解。
自动移动系统的基于端到端的深钢筋学习基于模块化的任务分配框架
摘要 - 可以解决任务分配问题的智能决策系统对于多机器人系统以协作和自动化的方式进行工业应用至关重要，例如使用移动机器人使用移动机器人，使用无人体表面工具进行的水力调查等仓库检查等。因此，本文旨在解决多代理自动移动系统的任务分配问题，以自主，智能地将多个任务分配给机器人机器人。这种问题通常被视为与成员机器人以下任务计划分离的独立决策过程。为了避免由脱钩引起的亚最佳分配，提出了一个端到端任务分配框架，以解决此组合优化问题，同时在优化过程中考虑了后续的任务计划。该问题被称为多人多epter travely Salesmen问题（MTSP）的特殊变体。提议的端到端任务分配框架采用了深厚的强化学习方法来代替以前工作中使用的手工启发式方法。所提出的框架具有加固学习代理的模块化设计，可以针对各种应用程序进行自定义。此外，提出了基于机器人操作系统2的实体机器人实现设置，以实现仿真到现实差距。执行了仓库检查任务，以验证拟议框架的训练结果。该框架已通过模拟和实体机器人测试与各种参数设置进行了交叉验证，其中适应性和性能得到了很好的证明。
基于端到端的基于学习的视觉大满贯
1）Zhu，Zihan等。“ Nice-Slam：神经隐式可扩展编码的猛击。”IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录。2022。尼斯 - 萨克1）
1个不同能源存储替代端的碳益处...
可变可再生技术的特征是由于其自然变异性，其自然变异性具有很大程度的间歇性，因此需要利用一系列来源。在这种情况下，经常提出储能系统的使用。有不同的方法来存储和使用这些技术过多的电力。本文旨在评估通过在西班牙市场中存储可变可再生技术的盈余电力而获得的全球变暖排放，并随后在当今的不同最终用途应用中使用它。首先，对科学文献中发表的不同能源存储技术的生命周期评估进行了回顾。然后，此评论中的选定值适用于西班牙存储的可变可再生电力的发射强度，用于计算存储中的GHG节省，并将其用于不同的最终用途。结果表明，在运输应用和电力部门中，将获得最高的避免温室气体排放量的好处。但是，随着电混合物的脱碳化，电池后面的电池使用将不会导致温室气体排放量。使用电力产生热量会导致避免温室发射较低的避免益处，这会随着时间的流逝而降低。的福利将在化学领域的及时提高，因为很少有脱碳化该部门的替代品。必须针对每种特定情况制定特定的存储策略。
DNA聚合酶i Deinococcus radiodurans的大片段，尖端的室温灯
摘要：近年来，为微生物病原体检测而设计的环路介导的等温扩增（LAMP）技术已获得了生物医学领域的基本重要性，提供了快速而精确的反应。但是，它仍然存在一些缺点，这主要是由于需要达到63℃的恒温块，这是BSTI DNA聚合酶工作温度。在这里，我们报告了DNA聚合酶I大片段的鉴定和表征，该碎片来自deinococcus radiodurans（Dralf-Poli），该片段在室温下起作用，并且对各种环境应力条件有抵抗力。我们证明，Dralf-Poli在广泛的温度和pH值中显示出有效的催化活性，即使在各种应力条件下（包括干燥）存储后，仍保持其活性，并保留其等温扩增技术所需的链排化活性。所有这些特征使Dralf-Poli成为尖端室温灯的绝佳候选者，该灯有望在护理点快速而简单地检测病原体非常有用。
普利贝塞克部长关于维多利亚州可再生能源终端的决定
• 永久改变海岸线和水深（海底地貌的深度和轮廓），从而造成死区并永久改变下游的沉积和水交换。这些变化将对构成整个拉姆萨尔湿地生态特征的关键过程和组成部分产生不利影响，并且无法缓解或抵消； • 直接导致潮间带泥滩和迁徙物种觅食区的消失； • 增加整个拉姆萨尔湿地的沉积和浊度； • 增加污染物和外来物种；以及 • 对潮汐制度造成不利影响，潮间带泥滩、海草和其他植被（例如红树林）赖以生存的潮汐制度为迁徙物种和其他受保护动物提供了合适的觅食栖息地和食物网。
云端的 BES 操作
免责声明 可靠性指南、安全指南、白皮书和技术参考文档旨在为提高可靠性而针对特定技术领域提出方法或行为。白皮书并非强制性要求或约束性规范。相反，它们探讨主题的技术方面，并不创建强制性的可靠性标准。本白皮书中对云计算用例的探讨不应被解释为 NERC 或可靠性和安全技术委员会 (RSTC) 对任何特定云计算用例的认可，也不应被解释为对提供与此类用例相关的服务或解决方案的任何供应商的认可。本白皮书和此处的建议并不反映 RSTC 对任何 SAR 的认可，这些 SAR 可能由非 RSTC 实体制定。评估云计算用例和做出将任何运营或支持功能转移到基于云的解决方案的业务决策的选择完全取决于每个实体。本白皮书不构成对该决定的立场。安全集成和技术支持小组委员会 (SITES) 认可行业在探索云计算技术为支持大容量电力系统 (BES) 的各种应用所带来的价值方面的创新精神。电力行业供应商提供的创新产品正在稳步包括虚拟化和云解决方案。但是，公用事业公司应仔细评估将与 BES 可靠性运营服务 (BROS) 相关的系统和应用程序迁移到云的安全性和可靠性风险，尤其是那些具有高可用性要求的关键系统。SITES 认为 BES 运营范围很广，并且有很多机会使大型数据分析和非实时系统受益于云服务。SITES 打算为注册实体提供使用云的机会，但承认最终由各个实体决定其业务目标以及运营和技术要求，以确定可能适合他们的任何用例。SITES 强烈建议注册实体采取循序渐进的方式进行云迁移，从信息技术 (IT) 和非监管工作负载开始。实体应谨慎对待实时和关键 BES 现场和运营应用程序的云迁移，并确保实体在云技术方面的知识和能力已经成熟，能够验证云和应用程序架构以满足该实体对可靠性和安全性的要求，并确保实体已做好准备并了解应对合规性挑战的信息。此外，SITES 认识到，在云服务提供商 (CSP) 环境中托管的 BES 操作需要满足 NERC 关键基础设施保护 (CIP) 可靠性标准，而解决这些标准合规性问题会面临诸多挑战，这也是行业内采用云技术的一大障碍。SITES 已确定需要增强 ERO 企业审计师的基础和能力，让他们接受其他人的工作，包括第三方认证 CSP 是否符合云安全框架，以及来自注册实体的独立云风险评估，最终目标是帮助证明托管在 CSP 云中的 BES 操作符合 NERC CIP 标准。
未活化末端的对映选择性氮杂环丙烷化...
摘要：手性氮杂环丙烷是天然产物和各种重要靶分子中发现的重要结构基序。它们是合成手性胺的多功能构建块。虽然催化剂设计的进步使得对映选择性氮杂环丙烷活化烯烃的方法成为可能，但简单且丰富的烷基取代烯烃带来了重大挑战。在这项工作中，我们介绍了一种利用平面手性铑茚基催化剂促进未活化烯烃对映选择性氮杂环丙烷化的新方法。这种转化表现出显着程度的功能基团耐受性，并显示出优于活化烯烃的优异化学选择性，从而提供了多种对映体富集的高价值手性氮杂环丙烷。计算研究揭示了一种逐步氮杂环丙烷化机制，其中烯烃迁移插入起着核心作用。该过程形成了有张力的四元金属环，并作为整个反应中的对映体和速率决定步骤。
成本效益分析，对个性化的，端的...
AI，机器人技术和自动化正在重塑许多行业，包括建筑，工程和建筑（AEC）行业。对于旨在进入这些不断发展的领域的学生来说，高科技角色的全面且易于获得的培训变得越来越重要。传统的机器人教育虽然通常有效，但通常需要小型班级和专业设备。在职培训引入了安全风险，特别是对于缺乏经验的人。培训高级技术的整合提出了一种替代方案，可减少对大量物理资源的需求并最大程度地减少安全问题。本文介绍了用于机器人技术操作的智能学习平台（IL-PRO），这是一个创新的项目，该计划整合了人工智能（AI），虚拟现实（VR）和游戏辅助学习机器人武器操作的学习。该项目的目标是通过实施自适应学习系统（ALS）支持的个性化学习策略来解决传统培训的局限性。这些系统通过自定义内容来迎合各种理解，首选的学习方式，过去的经验以及多样化的语言和社会文化背景来改变教育。IL-Pro的中心是其ALS的开发，它使用学生进度变量和多模式的机器学习来推断学生的理解水平，并自动化任务和反馈交付。课程被组织成模块，从基本的机器人概念开始，并前进到复杂的运动计划和编程。课程由学习模型指导，该模型通过数据收集不断完善。此外，该项目还将游戏元素纳入其VR学习方法中，以创建引人入胜的教育环境。因此，学习内容旨在吸引学生使用模拟的机器人和输入设备来解决基于游戏的挑战的序列。挑战序列的设计与游戏中的水平相似，每个序列都具有越来越复杂的性能，以系统地逐步建立学生对机器人操作的知识，技能和信心。该项目由佛罗里达国际大学（FIU），加利福尼亚大学欧文分校（UCI），夏威夷大学（UH）和堪萨斯 - 米苏里大学（UKM）的跨学科教师团队进行。这些机构之间的协作使资源和专业知识共享这对于开发这个全面的学习平台至关重要。