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Proprioceptive learning with soft polyhedral networks
抽象的本体感受是检测运动神经元的肢体姿势的“第六含义”。它需要在肌肉骨骼系统和感觉受体之间进行自然整合，这在现代机器人中具有挑战性，旨在以低成本的机械设计和算法计算，以轻巧，适应性和敏感设计。在这里，我们介绍了软性多面体网络，具有对物理相互作用的嵌入式视觉，能够通过学习动力学特征来适应性动力学和粘弹性本体感受。此设计使被动适应全态相互作用，这是通过嵌入内部的微型高速运动跟踪系统在视觉上捕获的。结果表明，软网络可以在动态相互作用中推断出具有0.25/0.24/0.35 N和0.025/0.025/0.025/0.025/0.025/0.034/0.006 nm的实时6D力和扭矩。我们还通过添加蠕变和放松修饰者来鉴定预测结果，在静态适应过程中将粘弹性纳入静态适应性。提出的软网络结合了设计，全型适应性和本体感受的简单性，具有高精度，使其成为机器人技术的多功能解决方案，以低材料成本，超过一百万个用于敏感和竞争性的和触摸基于触摸的几何形状重构等任务的循环超过一百万个。这项研究为自适应抓握，软操纵和人类机器人相互作用的软机器人提供了新的见解。
在925 K的表面温度下，H2在Cu上的量子动力学：将最新理论与最新实验进行比较2
分析了使用静态波纹模型在热扭曲的Cu（111）表面上进行H 2解离化学吸附的最新的6D量子动力学模拟，分析了静态波纹模型，以产生多种（实验可用的）可观察结果。在几个不同的网格上使用波袋以及两种不同的分析方法，在实验表明慢速反应通道占主导地位的区域中，使用波袋以及两种不同的分析方法来定量预期误差，尤其是对较低反应概率的重要误差。显示出不同热扭曲的表面板的最低反应屏障位点不仅在能量上是在能量上，而且在几何学上是在表面构型之间不同的，这些反应板在表面构型之间也有所不同，这些反应表面构型在包括表面温度效应时可用于解释几种动态效应。直接组合模拟的飞行时间光谱与从最先进的解吸实验获得的光谱与完美的晶格老板方法相比，一致性大大改善。与实验旋转和振动效率的一致性一致，当在理论模型中包括热激发表面时，也有所提高。最后，我们介绍了针对较低旋转激发态的旋转四极比对参数中明显的量子效应，这强调了该系统的仔细量子动力学分析的重要性。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Tekden，A.，Erdem，A.，Erdem，E。等（2024）。对象和关系中心代表
推动是一项必不可少的非划算操作技能，用于任务，从预抓操作到场景重新排列，关于场景中的对象关系的推理，因此在机器人技术中广泛研究了推动动作。有效使用推动动作通常需要了解受操纵对象的动态并适应预测与现实之间的差异。出于这个原因，在文献中对推动作用进行了效果预测和参数估计。但是，当前方法受到限制，因为它们要么建模具有固定数量对象的系统，要么使用基于图像的表示，其输出不是很容易解释并迅速累积错误。在本文中，我们提出了一个基于图神经网络的框架，以根据触点或关节对对象关系进行建模，以效应预测和参数估计推动操作。我们的框架在真实和模拟环境中都得到了验证，这些环境包含不同形状的多部分对象，这些对象通过不同类型的关节和具有不同质量的对象连接，并且在物理预测上的表现优于基于图像的表示。我们的方法使机器人能够预测并适应其观察场景时推动动作的效果。它也可用于使用从未看过的工具进行工具操作。此外，我们在基于机器人的硬盘拆卸的背景下证明了杠杆起作的6D效应预测。
颞叶癫痫大鼠模型中的脑浸润的单核细胞巨噬细胞：重新审视促疾病范式
图1 - 周围单核细胞在 +7h至+6天之间浸润海马，并分化为脑单核细胞巨噬细胞。a-d。将氟YG羧酸羧酸盐微球（FYG，0.5μm）注射到SE后尾静脉6H。除非循环单核细胞用克罗膦酸盐脂质体（1 ml/100g; i.p.）在SE之前进行管理。大鼠被牺牲1D，3D和6D。检测CD11b（红色，CBL1512Z，Millipore）和FYG（绿色）在1天（b，cap =毛细血管），脑单核细胞 - 摩托噬细胞浸润单核细胞中，在-Se后3天（C）和细胞在细胞中延伸，并在hilus in-hilus in-hilus in-se（c）和细胞中延长。比例：20 µm。e-n。CD11b（E-I，Cyan，CBL1512Z，Millipore）和CD68（J-N，Green，MCA341GA，Bio-Rad）在SE之后的齿状回中进行了免疫（Ctrl，n = 6; SE+7H，se+7H，n = 4; se+1d，n = 4; se+1d，n = 5; se+1d; se+1d; se+1d; se+1d; se+1d; se+1d; se+1d; se+1d; se+1d; se+1d; se+1d; se+1d;比例：50µm。圆形的CD11b-POSI] VE细胞（J）和CD68-POSI] VE细胞（N）在齿状回中被量化。单向方差分析后，通过Tukey的测试对数据进行分析。数据表示为平均值 + SEM。*：vs. Ctrl。***，p <0.001; ****，p <0.0001。
使用机器学习的Cislunar初始轨道测定的一种自适应方法
初始轨道测定（IOD）是Cislunar制度中日益相关的问题，在该制度中，混乱的动力学会降低经典IOD方法的性能。在这项调查中，提出了一个端到端Cislunar IOD过程的框架，其中包含了仅角度的观察，该观察值模拟了机会检测方案。列表机器学习技术以帮助复杂的Cislunar IOD过程，这项工作为Cislunar Orbit确定（MCCLOD）模型提供了机器分类器，该模型采用神经网络，将有关循环限制性三体性问题（CRTBP）的神经网络注入有关已知的多体动态结构的信息。在高保真动力学环境中，新型的mcClod iod工艺直接与Earth-moon L 1和L 2 Halo Orbit示例的经典两体IOD方法（Gooding）进行了比较。通过回归和轨道分类实施两个神经网络（NN）模型，以识别仅角度的仅角度测量的6D状态。结果模拟表明精度的急剧提高（McClod最多证明位置误差性能的两个数量级提高）和批处理最小二乘的收敛一致性。尽管“与回归的分类” NN降低了整体McClod iod性能，但模拟表明混合分类NN随后是回归NN框架在经过测试的Cislunar IOD问题中产生较低的位置误差。
国家心理健康行动计划 2020-2030。......
附件1：NMHAP中所含相关国际和国家战略材料的具体领域和目标清单。附件 2：NMHAP 的分析部分 附件 3：对精神病患者区域护理网络当前管理状况的一般组织经济和法律参数的分析、可能目标状态的变体描述以及实现这些目标的预期组织和法律程序的关键点 附件 4：NMHAP 的成本模型 - 残疾养老金 附件 5：NMHAP 的成本模型 - 护理津贴 附件 6：精神病学中的限制措施 - 总结报告 6a：关于使用限制措施的法律观点 6b：定性研究报告 6c：限制措施定性研究的事实探索 6d：限制措施登记册数据总结 附件 7：精神卫生领域的医疗费用 附件 9：捷克共和国精神卫生保健系统现行立法分析 附件 10：捷克共和国精神病护理资金现状分析附件 11：保护性治疗网络的现状和进一步发展的建议附件 12：精神科医生教育现状报告和系统措施建议附件 3 至 12 是专家准备的支持材料，旨在更好地了解问题，以及筹资模式建议。这些不是具有约束力的文件；它们提交给捷克共和国政府仅供参考，并不旨在作为修改法律或实施条例的依据。在部际层面准备的分析报告，经捷克共和国政府或负责实施该措施的实体批准，将用于此目的。附件 8 已在部际评论程序中删除。
使用云台机制进行自主无人机应用的主动对象检测和跟踪
摘要：对象识别，本地化和跟踪在计算机视觉应用中起着原始重要性的作用。但是，这仍然是一项极其艰巨的任务，尤其是在需要使用快速移动的无人机需要实时操作的对象的情况下。通常，这些基于视觉的系统的性能受到运动模糊和几何扭曲的影响，仅举两个问题。gimbal系统对于补偿运动模糊并确保视觉流稳定至关重要。在这项工作中，我们使用安装在无人机上的三级式（DOF）gimbal系统研究了主动跟踪方法的优势。提出了一种利用关节运动和视觉信息实时跟踪球形和平面对象的方法。跟踪方法在两个不同的逼真的凉亭仿真环境中进行了测试和评估：3D位置跟踪（球形）的第一个，第二个是6D姿势（平面基准标记）的第二个。我们表明，主动对象跟踪对于无人机应用是有利的，首先是通过减少动作模糊，这是由快速摄像机运动和振动引起的，其次，通过将感兴趣的对象固定在视场的中心内，从而减少了由于外围畸变而引起的重新投射错误。与传统的被动方法相比，结果表明有效的物体估计精度提高了主动方法的精度。更具体地说，一组实验表明，在具有挑战性的运动模式的条件下，在图像失真的情况下，主动的万日跟踪可以提高已知大小移动对象的空间估计精度。
第 8 章 A 节 准尉科和 AOC ...
A6 D1 D2 D6 E2 E4 E9 J1 J6 K9 P4 S8 T1 T6 T7 T8 T9 U1 U5 U9 V8 V9 X3 X4 X5 X6 Z1 Z2 Z3 1B 1E 1H 1Q 1R 1S 1T 1X 1Y 1Z 2B 2J 2K 2L 2U 2V 3C 3R 3Y 4P 4Q 4U 5C 5F 5G 5J 5L 5M 5N 5W 6D 6M 6P 6Q 6T 6Z 7G 7J 7Q 7Y 8J 8K 8L 8R ASI/ SI 定义 A1 区域支持单元 (RSE)（待批准）( ) A2 OH-58A/C 侦察机飞行员( ) A6妊娠产后体能训练 (P3T) 领导( ) B2 UH-60 飞行员( ) B3 UH-60M 飞行员( ) B4 UH-72A 飞行员( ) C3 CH-47F 飞行员( ) C8 AD 空域管理 (ADAM)/BDE AVN 分队 (BAE)( ) D1 反大规模杀伤性武器 (CWMD)( ) D2 军事骑兵( ) D4 传感器管理领导( ) D5 区域支援分队 (RSE)( (添加 2510) ) D5 区域支援分队 (RSE)( (添加 2410) ) D6 作战数据分析员（待定）（ ） D7 AH-64D 飞行员( ) D8 政府飞行代表( ) D9 AH-64E 飞行员( ) E1 UC-35 飞行员( ) E2 北极飞行员/操作员( ) E4 网络任务部队服务( ) E7 C-23 飞行员( ) E8 C-26 飞行员( ) E9 北极领导人( ) F3 RC-12D/G/H 飞行员( )
年度报告2023
现代网络物理系统（CPS）是下一代工程系统，其中计算，通信和控制技术紧密整合。应用程序包括系统自动化，物联网（IoT），智能建筑，智能制造，智能城市，数字农业，机器人技术和自动驾驶汽车。生产工程网络物理系统主席成立于2018年9月。In 2023, the research activities of the Chair focused on the following topics: a) design and implement novel resource management policies for embedded real-time systems running on high- performance heterogeneous platforms, b) develop new reinforcement learning architectures for CPS, c) design architectures for sandboxing controllers in CPS, and d) develop synthetic training paradigms for 6D pose recognition and policy learning in robotic manipulation.Members of the chair were involved in the peer review process of several international con- ferences/journals in real-time embedded systems and CPS, including RTSS 2023, RTAS 2024, ECRTS 2023, DAC 2024, DATE 2024, AAAI 2023, IROS 2023, ICRA 2023, ICCPS 2023, IEEE GLOBECOM 2023, ACC 2023, CDC 2023, ECC 2023, HSCC 2023, ICAR 2023, ITSC 2023, as well as Journal of Real-Time Systems, ACM Transaction on Embedded Computing Systems, IEEE Transactions on Automatic Control, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems, IEEE Transactions on Mobile Computing, IEEE Transactions on Wireless Communica- tions, IEEE Transactions on Intelligent车辆，IEEE机器人和自动化信，IEEE嵌入式系统字母，IEEE控制系统信件，国际数字地球杂志，IEEE访问和智能计算。
陪审团suh
1。NOWISIS数据如何影响学习的接触动态？H.J.Terry Suh，M。Simchowitz，T。Pang，R。Tedrake IROS 2023研讨会：学习符合基于模型的操纵方法，并掌握2。与梯度打击不确定性：通过扩散得分与H.J.Terry Suh，G。Chou，H。Dai，L。Yang，A。Gupta，R。Tedrake机器人学习会议（CORL），2023 3.种子：6D中的串联弹性末期效果用于Visuotactile工具使用H.J.Terry Suh，N。Kuppuswamy，T。Pang，P。Mitiguy，A。Alspach，R。Tedrake国际智能机器人和系统会议（IROS），2022年，4。可区分的模拟器会提供更好的政策梯度吗？H.J.Terry Suh，M。Simchowitz，K。Zhang，R。Tedrake国际机器学习会议（ICML），2022年，Long Talk，杰出纸张奖5.在策略优化中使用可区分的模拟器进行访问量填充的操作H.J.Terry Suh，M。Simchowitz，K。Zhang，T。Pang，R。Tedrake ICRA 2022车间：RL操纵6。线性模型在对象桩操纵中的线性模型的令人惊讶的有效性H.J.Terry Suh，R。Tedrake算法XIV（WAFR），347-363，2020 7。多模式混合运动H.J.Terry Suh，X。Xiong，A。Singletary，A.D。Ames，J.W。 Burdick IEEE国际智能机器人与系统会议（IROS），2020 8。 朝着面向人形的运动写作A. Stoica，H.J。 Terry Suh，S.M。Terry Suh，X。Xiong，A。Singletary，A.D。Ames，J.W。Burdick IEEE国际智能机器人与系统会议（IROS），2020 8。朝着面向人形的运动写作A. Stoica，H.J。Terry Suh，S.M。Terry Suh，S.M。Hewitt，S。Bechtle，A。Gruebler，Y。IwashitaIEEE国际系统，人与控制论的国际会议（SMC），2017年