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动态缩放对称性和时间依赖性标量场的渐近量子相关性
我们考虑具有较大n限制和半经典重力二重描述的6D超符号的理论（SCFTS）。使用6D SCFT的Quiver样结构，我们研究了一个免受大型操作员混合的操作员的子部门。这些操作员以一维自旋链中的自由度为特征，相关状态通常是高度纠缠的。这在强耦合的量子场理论中提供了量子样状态的具体实现。重新归一化组流量转化为这些一维自旋链的特定变形。我们还提出了一种猜想的自旋链哈密顿量，该链链条跟踪这些状态的演变是重新归一化组流的函数，并在这种情况下研究了量子操作。对没有广告双重的理论的类似考虑，例如从t 2上的部分张量分支理论获得的6D小字符串理论和4D SCFT。
Y. Celik，A。Stankovskiy，G。van den eynde -28/05/2024 Aleph2耗竭代码的高级特征应用于核设施的放射性保护
下一代加速器概念取决于光束分布的精确形状，要求同样精确的诊断方法，能够在6维相位空间内重建光束分布。然而，使用常规诊断技术在6维束分布中的复杂特征的表征需要数百次测量，使用许多小时的宝石时间。需要新颖的诊断技术，以大大减少重建详细的高维束特征所需的测量数量，作为精确光束塑造的反馈。在这项研究中，我们提出了一种使用6维光束分布和可区分束动力学模拟的生成机器学习模型来分析实验测量的方法。我们在模拟和实验中证明了使用分析技术，常规的光束操作和诊断可用于重建详细的6维相位空间分布，使用少于20个梁测量值，而没有事先培训或数据收集。这些开发实现了详细的高维相空间信息，作为在线反馈，以精确控制高级加速器应用中的光束分布，可用于提高我们对复杂加速器光束动力学的理解。
处理未来6G无线电访问网络中模块化医疗应用的优先级
在许多现实世界中，必须实时进行6D自我动作估计和映射。尤其是在机器人领域，低延迟和稳健的运动估计对于控制自动驾驶是必不可少的。动态生成的地图对于避免障碍物和路径计划也是必不可少的。迄今为止，实时融合各种传感器及其大量数据仍然是一项相当艰巨的任务。当传感器遭受外部诉讼和测量误差时，问题的复杂性就会增加。当自我运动估计和映射应在6D中进行，准确，稳健，低延迟且形状较小时，问题尤其困难。在本文中，我们建议通过以粗到精细的方式利用范围，磁性和内部感测来解决问题。这项工作的内容分为两个主要小节：使用多传感器融合方法在室内环境中进行稳健的态度和标题估计，以及使用基于激光拉尔达的系统的低延迟6D EGO-MOTION估计和映射技术。在第一部分中，我们提出了一种基于偏僻的二惯性和磁性传感器的新型多传感器融合。它的发展是为了进行稳健的态度和标题估计，并能够补偿外部磁场异常。我们制定了一个基于相关的滤波器模型，用于预处理术语数据，并采用了复发性神经网络（RNN）融合模型，以在室内环境中执行强大的估计。在第二部分中，我们提出了基于LiDAR扫描切片和并发匹配方法的低延迟大满贯框架。此框架 - 在并发的多线程匹配管道中使用切成薄片的点云数据，并利用态度和标题角度来实现高更新率和低延迟6D自我感动估计。将lissajous旋转模式应用于传感器的有限视场（FOV）。二维粗糙度模型被删除，以提取特征点，以进行点云的精细匹配和注册。此外，姿势估计器会参与时间运动预测变量，该预测器有助于在地图中找到特征对应关系，以便非线性优化器的快速收敛性。我们已经通过一系列广泛的实验验证了所提出的自我运动估计和映射方法，这些实验从远程诉讼，手工接种到无人机连接设置。在整个实验中，探索了不同的环境，例如室内实验室，办公室，家庭和工业地点以及各种混合条件。表明，这些方法能够进行高精度，低延迟估计以及快速运动和环境退化方面的鲁棒性。
单眼6D对象的挑战机器人
摘要 - 对象姿势估计是一项核心感知任务，可以使对象操纵和场景理解。允许快速推理的广泛可用，廉价和高分辨率的RGB传感器和CNN使单眼方法特别适合机器人应用。我们观察到，以前的调查是针对不同方式，单视图设置以及考虑多种应用程序的数据集和指标的建立最新技术的调查。但是，我们认为这些作品的广泛范围阻碍了对单眼方法的开放挑战的识别，并妨碍了对其在机器人技术中应用的有希望的未来挑战的推论。通过对机器人技术和计算机愿景的最新出版物提供统一的看法，我们发现遮挡处理，姿势表示以及正式化和改善类别级别的姿势估计仍然是与机器人技术高度相关的基本挑战。此外，为了进一步改善机器人性能，大物体集，新颖的对象，分裂材料和不确定性估计是中心的，在很大程度上尚未解决开放挑战。为了解决这些问题，需要改进算法的本体论推理，可变形性处理，场景级别的推理，现实数据集以及算法的生态足迹。
6D SLAM
科学研究有益于结果可重复且易于与替代溶液相媲美。例如，在计算机科学和机器人技术中，ImageNet [1]或MS-Coco [2]等计算机视觉基准取得了巨大进展。一个关键特征是，它们将视觉感知分解为从单一的，裁剪的框架标记到检测多个对象的困难的任务。这些基准肯定与（深）学习的复兴相吻合，并且可能在第一个位置启用了它[2]。机器人技术中存在多个基准的区域正在抓住和/或bin拾取[3] - [5]； [6，选项卡中讨论了更多内容。1]。尤其是DEX-NET [5]共同开发了用于掌握计划的新颖解决方案，并通过发布培训和评估数据集来改进它们。在运动计划社区中，仅建立了一些基准，例如，开放运动计划库（OMPL）[7]，[8] 1或Parasol 2的创建者。这些要么仅限于简单的点对点计划，要么仅包含没有特定应用程序的抽象计划问题。相比之下，专门用于特定用例的基准套件是自主驾驶[9]或MotionBenchmaker进行操作运动计划[6]的公共路。但是，对于给定任务评估最佳机器人或模块化机器人组件的基准套件不存在。我们提供第一个基准套件来比较不同现实世界环境中的机器人和模块化机器人组件的各种成本功能。示例解决方案
Matsya 6d的技术设计报告，自动水下车辆
摘要 - 对于RoboSub 2024，AUV-IITB团队正在采取行动Mastya 6d，具有新的驱动系统，可靠的电气堆栈和全新的代码库。考虑到要采摘的物体的多功能性，设计了一种使用软机器人技术的抓手。鱼雷射击器变得更简单，更容易重新加载。现有的Subconn连接器被我们的内部连接器代替，以便在测试和提高速度时易于使用。使功能板变小，并合并了高度的冗余，以确保运行平稳。更改了摄像头，以提供更广阔的视野，更明亮的进料和高数据传输速率。最重要的是，整个软件体系结构都经过改进以使用Python而不是C ++，从而利用其广泛的图书馆支持和提高可读性。最后，在车辆上进行了广泛而严格的测试，以确保所有功能都经过了良好的测试和能力。
生成媒体：签名，隐喻和经验
摘要 - 本文解决了在复杂制造环境中实施无标记的增强现实（AR）的挑战。使AR系统更加直观，健壮和适应性是使其在行业中成为可能的必需步骤。在不受控制的现实世界环境中遇到的硬约束中，我们显着面对生产线的动态性质以及在组装过程中对象的不断发展的外观。新兴深度学习（DL）方法启用了6D对象构成移动对象的AR注册的估计。但是，他们需要大量的6D对象构成地面真相数据。在现实世界的情况下，由于两个因素：建立精确的6D姿势标签程序的复杂性是在真实生产线中建立准确的6D姿势标签程序的复杂性，并且在整个组装线上遇到了各种各样的对象状态和外观。因此，有必要开发能够处理看不见的对象的替代6D构成估计技术。为此，本文介绍了一条新的管道，依靠HoloLens 2进行数据捕获，神经辐射场（NERF）进行3D模型生成，以及用于6D姿势估计的Megapose。所提出的方法可以实现6D姿势估计，而无需特定对象的训练或辛苦的姿势标签。
对象6D姿势识别和基于机器学习的抓握
摘要 - 6D姿势估计方法的研究对于增强机器人感知和操纵能力至关重要，尤其是在复杂的环境中。最初，我们在凉亭仿真环境中采用了深对象姿势估计（DOPE）项目来识别和掌握对象。但是，在高度混乱或遮挡的场景中，涂料表现出差的性能。为了应对这些挑战，我们转向了一种更强大的方法，并彻底检查了其基本的纸张和代码。计算资源和时间的限制，我们专注于一个对象，并调整了参数以加快培训和评估过程。我们成功地训练了密集型模型，进行了评估，并可视化了结果。我们将修改模型的性能与官方密集型模型进行了比较，观察到，尽管我们的调整提高了速度和可行性，但官方模型在评估和可视化任务方面的准确性和鲁棒性方面的表现优于我们的表现。此比较强调了在实际应用中模型优化与性能之间的权衡。
回顾最先进的 6D 姿态估计及其在太空作战中的应用
现在，自主系统的增加要求这些系统能够在其环境中与其他物体近距离工作，并且需要在环境物体上完成许多任务，例如装配、运输、会合、对接或避开它们，如碰撞检测/避免、路径规划等。在这篇文献综述中，我们讨论了基于机器学习的算法，这些算法解决了基于视觉的自主系统的第一步，即基于视觉的姿势估计。本文对使用 2D 和 3D 输入数据的 6D 姿势估计的进展进行了批判性回顾，并比较了它们如何应对基于计算机视觉的定位问题所面临的挑战。我们还研究了算法及其在太空任务中的应用，如在轨对接、会合和空间视觉应用带来的挑战。在综述的最后，我们还强调了一些小问题和未来研究的可能途径。
Semaphorin 6D 调节杏仁核回路，以产生情绪、代谢和炎症输出
Yoshimitsu Nakanishi，1，2，3，4，18 Mayuko Izumi，1，2，2，3，4，18 Hiroaki Matsushita，3，5 Yoshihisa koyama，4，6，6，6 diego diez，7 dieoge diez，8 hyota takamatsu，8 hyota takamatsu，1，2 shohei koyama，1 shehei koyama，1 yumay 1，2 yumay 1，2 yum 1，2 Yumy 1，2 Yum.2 Yumiik，1，1，2 Yuta Yamaguchi，1，2 Tomoki Mae，1 Yu Noda，1 Kamon Nakaya，1 Satoshi Nojima，9 Fuminori Sugihara，10 Daisuke Okuzaki，4，11，11，12，12，15，15，15 Mashito，13 ，19， * 1呼吸医学和临床免疫学系，大阪大学，大阪大学565-0871，日本2号免疫病理学系，世界首要国际研究中心免疫研究中心倡议倡议中心研究中心（WPI-IFREC） Chugai Pharmaceutical Co. Ltd.研究部门有限公司，在247-8530，日本6神经科学与细胞生物学系，大阪大学医学研究生院，大阪565-0871，日本7成瘾研究单位，大阪精神病学研究中心，大阪医学中心，大阪大学，osaka apai Osaka 565-0871，日本10生物功能成像实验室，意愿单细胞基因组学），WPI-IFREC，大阪大学，大阪大学565-0871，日本12基因组信息研究中心，研究所研究所（RIMD），大阪565-0871，OSAKA 13 565-07，大阪大学565-0871，日本15号教育与研究中心（CIDER），大阪大学，大阪565-0871 NOLOGY（AMED- CRIEST），大阪大学，大阪大学565-0871，日本日本17号高级模态和DDS（CAMAD），Osaka 565 CORS