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World File Search System脑臂
基于数字孪生的折臂起重机状态监测
本文介绍了一种用于小型折臂起重机状态监测的数字孪生实现新方法。起重机的数字孪生在非线性有限元 (FE) 程序中实时模拟，其中估计的有效载荷重量用作输入。我们实施了一种基于物理应变计测量的重量及其力矢量方向估计的逆方法。使用额外的应变计来验证数字孪生和逆方法的准确性。基于一些物理传感器输出，数字孪生可以实时确定无限数量的热点处的应力、应变和负载。因此，数字孪生可以成为预测性维护和产品生命周期管理的有效工具。此外，在重物作业期间对起重机的状态进行监测可以提高安全性和可靠性。所提出的方法以通用方式描述，适用于行业中使用的各种机器人操纵器。
基于颜色和形状的物体排序的机器人臂
对象分类机器人臂正在彻底改变我们的流程，使它们更有效，并为未来的自动化奠定了基础。它正在开辟我们处理和分类材料的新时代，尤其是随着技术的不断发展。但是，它确实有挑战。机器人臂必须适应不同类型的对象和现实世界环境，这可能很棘手。研究人员一直在努力提高其功能，以确保其顺利集成到各种环境中。随着技术的进步，该机器人部门的潜在应用正在扩大。它可用于详细的装配线，甚至用于个性化的物流。这项技术的持续发展强调了其在转型行业中的重要性。我们正在走向智能机器人系统将播放
机器人臂角电动机的实施论文
“机器人臂角电动机应用”代表了机器人和自动化最前沿的开拓性项目。在当今动态的工业景观中，机器人武器在从制造业到医疗保健的各个领域都起着关键作用。但是，编程和协调这些机器人武器的复杂性经常提出挑战。该项目介绍了专门为机器人武器设计的创新软件应用程序。主要目标是创建一个用户友好的界面，该界面简化了机器人臂的编程和控制，使用户能够轻松地定义，管理和优化操作序列。高级控制算法确保实时监控和协调，增强各种应用程序中的精度和适应性。预期的结果包括一个强大的工具，可以改变机器人武器的操作方式。制造业，物流，医疗保健和农业等行业将受益于提高效率，降低复杂性和改善自动化。随着机器人技术的不断发展，机器人序列的机器人序列应用程序的应用是变革性变化的催化剂，并有望在各个域中更容易访问，多功能和必不可少的机器人臂。
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
补充材料脑脑内脑内...
图S10。 建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞（PMCAO）模型。 PMCAO手术程序。 CCA，ICA和ECA暴露了，将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA（有关详细信息的材料和方法）。 用biorender.com创建的数字。 b TTC染色大脑的代表性照片。 白色区域代表PMCAO的梗塞区域。 PMCAO后1、3和6小时，缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。 数据表示为折叠变化，相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。 误差条表示平均值±S.D. （n = 3）（每组n = 10只小鼠， * p <0.05，*** p <0.001对假手术）。 缩写：CCA，常见的颈动脉； ICA，颈内动脉； ECA，外部颈动脉； MCA，中大脑中动脉； TTC，2,3,5-三苯基四唑氯化物。图S10。建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞（PMCAO）模型。PMCAO手术程序。CCA，ICA和ECA暴露了，将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA（有关详细信息的材料和方法）。用biorender.com创建的数字。b TTC染色大脑的代表性照片。白色区域代表PMCAO的梗塞区域。PMCAO后1、3和6小时，缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。数据表示为折叠变化，相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。误差条表示平均值±S.D.（n = 3）（每组n = 10只小鼠， * p <0.05，*** p <0.001对假手术）。缩写：CCA，常见的颈动脉； ICA，颈内动脉； ECA，外部颈动脉； MCA，中大脑中动脉； TTC，2,3,5-三苯基四唑氯化物。
外部控制臂在营销应用中的使用......
1. Kim C, Prasad V. JAMA Int Med. 2015 年 12 月 1 日；175(12):1992-4。2. Davis C 等人。BMJ。2017 年 10 月 4 日；359。3. Hatswell AJ 等人。BMJ Open。2016 年 6 月 1 日；6(6):e011666。4. Salcher-Konrad MA 等人。Milbank Quart。2020 年 12 月；98(4):1219-56。5. Flynn R 等人。Clin Pharmacol Ther。2022 年 1 月；111(1):90-7。6. Wang X 等人。J Cancer Policy。2023 年 1 月 14 日：100403。7. Naumann-Winter F 等人。Frontiers Pharmacol。 2022 年 8 月 11 日；13：920336。
副臂至下丘脑通路介导防御行为
摘要 防御行为对动物的生存至关重要。下丘脑室旁核 (PVN) 和副臂核 (PBN) 均已被证明参与防御行为。然而，它们之间是否存在直接联系来介导防御行为仍不清楚。在这里，通过逆行和顺行追踪，我们发现侧 PBN (LPB CCK) 中表达胆囊收缩素 (CCK) 的神经元直接投射到 PVN。通过在体光纤光度记录，我们发现 LPB CCK 神经元对各种威胁刺激作出积极反应。LPB CCK 神经元的选择性光激活会促进厌恶和防御行为。相反，LPB CCK 神经元的光抑制会减弱大鼠或隐约可见刺激引起的逃跑反应。 PVN 或 PVN 谷氨酸能神经元内的 LPB CCK 轴突末端的光遗传激活可促进防御行为。而局部 PVN 神经元的化学遗传和药理抑制可阻止 LPB CCK -PVN 通路激活驱动的逃跑反应。这些数据表明 LPB CCK 神经元会招募下游 PVN 神经元来积极参与逃跑反应。我们的研究确定了 LPB CCK -PVN 通路在控制防御行为方面以前未被认识到的作用。
全脑脑
全脑脑是复杂的大脑畸形，这是由于早期胎儿发育过程中大脑不完全的裂解而导致的。这种情况的特征在于普罗德龙（胚胎的前脑）的失败，以正确分成大脑半球的双叶，导致影响大脑和面部特征的异常。根据大脑分裂的严重程度，全脑脑分为四种类型：Alobar Holoporsencephaly：最严重的形式，其中没有脑半球分离，导致单个脑室心室和一个单裂脑。半月骨全脑脑：大脑半球部分分离，大脑的结构在某种程度上介于Alobar和Lobar之间。Lobar Holoporsencephaly：最少的严重形式，具有更好的脑半球分离和更正常的大脑结构。中半球间变体（syntelcephaly）：半球在大脑中间没有分离，但可能在前和后方面更正常地分裂。是什么导致全脑脑？
绝缘玻璃纤维臂无线电控制系统钢铁人...
标准IWP设备•篮子控件•500kV锋利的电击环•测试带和盾牌•密封的玻璃纤维夹具组装•两人，36'x 72''（914 x 1829 mm）篮子•1,000 lb（454 mm）容量（454 mm）容量充电器•工厂安装•侧架，绝缘的臂臂选项•765kV•单人或定制篮•液压发音•900-1,200 lb（408-544 kg）旋转篮•45°JIB电源
使用 EMG 臂带的用户界面 - TUM Wiki-System
我要感谢所有促成这个项目的人。首先，我要感谢 Gudrun Klinker 教授和计算机辅助医疗程序与增强现实系主任为我提供这篇论文。其次，我要感谢我的导师 Sandro Weber 愿意提供这样一个项目并在我的整个工作过程中给予支持。最后，我要感谢 Thalmic Labs 提供 Myo 软件的源代码和易于阅读的 Unity3D API。我还要感谢以下所有参与用户研究并在四个月内为我的工作提供各方面帮助的人（按字母顺序排列）：Okan Agca Larissa Akcetin Alp Danisman Clemens Fromm Onur Kilimci Özge Kilimci Konstantin Kirilov Waltentin Lamonos Kivanc Mertek Alex Müller Felix Novoa Ozan Pekmezci Daniel Schroter Berkay Soykan Kagan Tunca Oktay Turan Katarina Weber Baris Yolsal