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基于高斯混合模型和K值选择算法的机器人臂的新型轨迹学习方法
在机器人臂轨迹模仿学习领域，高斯混合模型被广泛用于捕获复杂轨迹特征的能力。但是，利用这些模型的一个主要挑战在于初始化过程，尤其是在确定高斯核的数量或K值时。K-Value的选择显着影响模型的性能，而传统方法（例如基于经验知识的随机选择或选择）通常会导致次优结果。为了应对这一挑战，本文提出了一种用于机器人臂的新型轨迹学习方法，该方法将高斯混合模型与K值选择算法相结合。所提出的方法利用肘法的原理以及指数函数，校正项和权重调整的特性，以确定最佳的K值。接下来，使用最佳的K值应用K-均值聚类来初始化高斯混合模型的参数，然后通过预期最大化算法进行完善和训练。然后将所得的模型参数eTers用于高斯混合物回归中，以生成机器人的臂轨迹。通过使用二维理论非线性动态系统和使用实际机器人臂数据的物理实验的模拟实验来验证所提出方法的有效性。这些结果表明，所提出的方法显着提高了机器人臂轨迹产生的准确性和效率，从而为改善机器人操纵任务提供了有希望的解决方案。实验结果表明，COM占据传统的高斯混合模型方法，所提出的方法将轨迹精度提高了15％以上，如降低平均绝对误差和根平方误差所示。
3D臂目光：3D ARM的公共数据集到达虚拟现实中的注视信息
3D武器凝视是一个公共数据集，旨在从精确控制的，舒适的姿势到达宽的可触及空间中的物体时提供自然的手臂运动以及视觉和凝视信息。参与者参与了在虚拟环境中挑选和将物体放置在各种位置和方向上，从而使工作空间最大化了探索工作区，同时通过指导参与者通过躯干和肩部来确保参与者通过视觉反馈来确保一致的坐姿姿势。这些实验设置允许以高成功率（> 98％的物体）和最小的补偿性运动捕获自然手臂运动。数据集重组超过250万个样本，这些样本从20位健康参与者中记录，他们执行14,000个单次选拔运动（每位参与者700个）。最初旨在探索基于自然眼睛和手臂协调的新型假体控制策略，但该数据集也将对对核心感觉运动控制，人形机器人机器人，人类机器人相互作用以及在注视指导计算机视觉中相关解决方案的开发和测试的研究人员也很有用。
气候调节过程与欧洲森林，灌木丛和草原植物群落的功能组成有关
注意：数字显示了由森林，灌木丛和草原内前八个ravimax旋转的主成分轴捕获的个体和求和变异（请参阅表S5 – S7）。轴命名是基于最密切相关的性状。主要成分分析中包含的植被特征：叶干物质含量，叶氮同位素特征*（叶子三角洲15 n），叶面积*，叶碳含量，叶碳与氮的比例，叶质量干质量，叶干质量，新鲜质量，新鲜质量，叶子氮含量，叶子氮含量，叶片含量，叶子厚度，叶子厚度，叶子厚度，植物丛，植物丛，根部*密度*，茎管直径*，茎特异性密度和茎直径。“*”表示补充分析中包括对单个CWM（图S8A – D）和CWV（图S9A – D）的影响的特征。
气候调节过程与欧洲森林，灌木丛和草原植物群落的功能组成有关
注意：数字显示了由森林，灌木丛和草原内前八个ravimax旋转的主成分轴捕获的个体和求和变异（请参阅表S5 – S7）。轴命名是基于最密切相关的性状。主要成分分析中包含的植被特征：叶干物质含量，叶氮同位素特征*（叶子三角洲15 n），叶面积*，叶碳含量，叶碳与氮的比例，叶质量干质量，叶干质量，新鲜质量，新鲜质量，叶子氮含量，叶子氮含量，叶片含量，叶子厚度，叶子厚度，叶子厚度，植物丛，植物丛，根部*密度*，茎管直径*，茎特异性密度和茎直径。“*”表示补充分析中包括对单个CWM（图S8A – D）和CWV（图S9A – D）的影响的特征。
机器人组的设计，分析和实施
摘要：今天，技术正在沿着同一方向发展，以迅速增加的人类需求。为满足这些需求所做的工作使生活每天更轻松。机器人武器与外部用户或执行预定的命令一起工作。如今，每个领域的机器人武器领域最发达的领域是行业和医学领域。该项目的主要重点是设计和开发机器人臂的机制，以供采摘和位置。机器人臂的设计具有5度的自由度，并编程为准确地完成简单的轻型材料挑选，并放置任务以协助任何行业的生产线。3D打印方法用于制造项目的机器人臂组件。因此，它在此方法中提供了更精确的维度以及巨大的时间和节省成本。机器人臂配备了6台伺服电动机，可连接零件并带动臂移动。arduino，一种开源计算机硬件和软件可通过驾驶伺服电动机来修改位置来控制机器人臂。无线控制是通过通过蓝牙模块与Android操作系统一起使用智能手机来完成的。机器人臂正在测试和验证其性能，结果表明它可以正确执行选拔任务。为了建立一个良好的仿真环境，我们使用Fusion 360软件。关键字：机器人臂，轴心，自由度，工作信封和工作量，空间，运动学，有效载荷，拾取和位置机器人，机器人臂，机器人 - 阿杜诺。
基于中间结构DNA纳米技术的设计范例
1丁华大学生活科学生命科学学院，合成与系统生物学中心，中国北京100084 Tsinghua大学合成与系统生物学中心。2纽约大学化学系，纽约，纽约10003，美国＃这些作者同样贡献。 †已故。 *通讯作者。 电子邮件：bw@tsinghua.edu.cn（B.W. ）; yoel.ohayon@nyu.edu（Y.P.O.）。 在结构DNA纳米技术的早期开发中，引入了抽象中界作为一种基本跨界构型的类型。 然而，与基于常规连接的对应物相比，从多个中型结构络合物中对自组装的调查被忽略了。 在这项工作中，我们设计了标准化的组件链，以构建复杂的中置晶格。 在1-，2和3维晶格的自组装中展示了三个带有三个和四个臂的典型介质结构，这些构造是由既有脚手架 - 脚手架 - 式瓷砖方法构建的，也是脚手架折纸方法。 引言在该领域已经确定了各种交叉和交叉基序，特别是在理论研究占主导地位的结构DNA纳米技术的早期发展期间。 到1990年代中期，基于3臂和4臂常规连接的体系结构在DNA纳米技术的发展中占主导地位2-13。 值得注意的是，在已经普遍存在的基于紧凑的螺旋，二维（2D）和三维（3D）折纸的设计中，所有交叉方案均来自4- ARM常规连接14-16。 1b）。 s1）。2纽约大学化学系，纽约，纽约10003，美国＃这些作者同样贡献。†已故。*通讯作者。电子邮件：bw@tsinghua.edu.cn（B.W.）; yoel.ohayon@nyu.edu（Y.P.O.）。在结构DNA纳米技术的早期开发中，引入了抽象中界作为一种基本跨界构型的类型。然而，与基于常规连接的对应物相比，从多个中型结构络合物中对自组装的调查被忽略了。在这项工作中，我们设计了标准化的组件链，以构建复杂的中置晶格。在1-，2和3维晶格的自组装中展示了三个带有三个和四个臂的典型介质结构，这些构造是由既有脚手架 - 脚手架 - 式瓷砖方法构建的，也是脚手架折纸方法。引言在该领域已经确定了各种交叉和交叉基序，特别是在理论研究占主导地位的结构DNA纳米技术的早期发展期间。到1990年代中期，基于3臂和4臂常规连接的体系结构在DNA纳米技术的发展中占主导地位2-13。值得注意的是，在已经普遍存在的基于紧凑的螺旋，二维（2D）和三维（3D）折纸的设计中，所有交叉方案均来自4- ARM常规连接14-16。1b）。s1）。最近，出现了几个用于设计和构建线框DNA纳米结构17-20的建筑框架，并且毫无例外地，它们都是基于使用不同数量的双螺旋臂的常规连接。根据早期报告21中使用的命名法，分支的DNA连接包含从中央连接点辐射的双链体（图。1a，左右）;相反，一个反该功能由指向圆周方向的双链体组成（图。1a，右）;介质结混合了径向双链体和圆周的双工，侧面是一个中心点（图。我们使用X y / z x y作为命名法来描述某个连接构型（例如，常规连接，反式函数和中间结），其中x代表所涉及的链总数，y径向双层双臂臂的数量，z索引数量的配置变体数量。3臂和4臂DNA连接分别称为3 3和4 4，因为所有三个或四个双链体均为径向21。同样，4臂的触及式被称为4 0，因为没有径向臂（即，所有四个臂都是圆周的）21。由于链极性施加的限制，无法构建具有三个臂的触及术（图。只能通过3臂连接设计3 1个中孔配置，由一个径向臂和两个圆周的臂组成（图。1b，左）21。可用于两个径向臂和两个圆周臂的4臂设计可用的两种不同的配置（图。我们成功的自我组装，导致了各种中间结构1b，中间和右） - 1 4 2中间结构，包括交替的径向臂和圆周臂，以及2 4 2中间结构，包括成对的径向臂和圆周的臂21。以前已经研究了21，22的基本多链中含中含量的复合物的形成，但是自引入23引入以来，多个中二结构络合物的自组装成周期性的晶格仍未实现。在这里，我们通过设计标准化的组件链来完成这项未完成的任务，以进行自组装研究中级晶格。我们首先使用三种典型的介质结构（3 1，1 4 4 2和2 4 2）基于3臂和4臂中界设计和构建一维（1D）周期性晶格。然后，我们在离散晶格的自组装中应用了中间结构。我们采用了1 4 2中间结，使用无脚手架的平铺方法以及脚手架的DNA折纸方法来构建定义尺寸的矩形。除了单双链臂外，我们还设计了两个捆绑的双工，作为一个复合臂，用于2D和3D中型晶格。
Kaplan医学课程地图MD临床前（Ondemand）
Gonad Development Week 1: Beginning of Development Week 2: Formation of the Bilaminar Embryo Embryonic Period (Weeks 3-8) Histology: Epithelia Cytoskeletal and Cell Surface Elements Vertebral Column Spinal Nerves Autonomic Nervous System Sympathetic Nervous System Parasympathetic Nervous System Chest Wall Lungs Heart Development of Heart Development of Atrial Septums Atrial Septal Defect Ventricular Septum Fetal Heart Abnormalities Fetal Circulation and Shunts Adult Heart Cardiac Conduction Mediastinum Abdominal Wall Inguinal Hernia Descent of Testis and Femoral Hernia Embryology of Gut Tube Foregut development Pancreas and Duodenum Development Development of the Spleen Peritoneum and Rotation of the Gut Histology of the GI Tract Intestinal Histology Histology of Salivary Glands, Pancreas, and Liver Arterial胃肠道静脉排水的血液供应尿液系统骨盆和腹部成像的尿道尿液系统胚胎学上肢上肢臂丛神经损伤和肩cuff肩cuff下肢腰椎腰椎肿瘤的下肢腰椎供应下肢和脑颈部的脑部和脑颈部脑部和脑颈部的脑部和脑颈部脑部的脑部和颈部脑部的脑部和颈部脑颈部的促进，并促进脑颈部的脑颈部和颈部脑颈部和颈部颈部的脑部和颈部脑颈部和颈部脑颈部的脑部和发展衍生物：外胚层自主神经系统：神经系统轴突转运的脊髓组织学的一般组织副交感神经和交感神经流出横截面
量子最佳手臂识别-CUHK CSE
在不久的将来，建造量子计算机[1]的最新进展[1]在量子算法中广泛应用。有了量子计算机的优势，人们不仅可以加快基本算法，例如非结构化搜索[6]和分解[11]，而且还可以加快机器学习算法[3]。在本文中，我们研究了强化学习的规范任务的量子加速，这是多臂匪徒中最佳的手臂识别。多臂匪徒（MAB） - 从LAI和ROBBINS引起[8] - 是一个重要的顺序决策模型（参考，[9]）。在随机情况下，mAb由k臂组成，每个臂都与未知平均µ k的奖励分布相关。查询臂k∈K时：= {1，2，。。。，k}，一个人从其奖励分布中获得的奖励，即
利用 CRISPR 在人类诱导性多能干细胞中进行有效的双等位基因标记
注：同源臂位于敲入位点上游和下游约 500–1,000 bp 处。图 1 C 为 SIN3A 示例的供体载体示意图。为选取基因组区域作为同源臂，我们使用 Primer-BLAST ( https://www.ncbi.nlm.nih.gov/tools/primer-blast/ ) 设计了两对引物，分别位于 SIN3A 终止密码子上游 500–1,000 bp 处和下游 500–1,000 bp 处。也可以使用其他程序设计引物。正向和反向引物之间的区域用作同源臂。我们选择 SIN3A 终止密码子上游 501 bp 序列作为左同源臂（图 2 A 和 2B 中的 SIN3A 左），并选择 SIN3A 终止密码子下游 612 bp 序列作为右同源臂（图 2 A 和 2B 中的 SIN3A 右）。
保护微绿藻免受褶皱臂尾轮虫啃食的细菌的储存和藻类共生
摘要：藻类大规模培养系统崩溃导致藻类产量下降，这对经济地生产微藻基生物燃料构成了重大障碍。目前的崩溃预防策略成本过高，无法广泛用作预防措施。细菌在微藻大规模生产培养中无处不在，但很少有研究调查它们在这种特殊环境中的作用和可能的意义。之前，我们证明了选定的保护性细菌群落成功拯救了 Microchloropsis salina 培养物免受轮虫 Brachionus plicatilis 的啃食。在当前的研究中，这些保护性细菌群落进一步通过分为轮虫相关、藻类相关和自由漂浮的细菌部分来表征。小亚基核糖体 RNA 扩增子测序用于识别每个部分中存在的细菌属。在这里，我们表明，轮虫感染培养物中的藻类和轮虫部分中的 Marinobacter 、 Ruegeria 和 Boseongicola 可能在保护藻类免受轮虫侵害方面发挥关键作用。其他几种已鉴定的分类群可能在保护能力方面发挥较小的作用。鉴定出具有保护特性的细菌群落成员将有助于合理设计在大规模培养系统中与藻类生产菌株稳定共培养的微生物群落。这样的系统将减少培养崩溃的频率，并代表一种基本上零成本的藻类作物保护形式。