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机器人远程操作与增强现实整合
随着机器人技术的不断发展，增强现实（AR）与机器人远距离的整合正在成为一种变革性的方法，从而增强了人类与各个领域的互动和控制机器人的互动方式。机器人现在正在使用更复杂的情况。将AR纳入远距离工作为提高这些机器人应用的准确性，安全性和效率开辟了新的途径。本期本期旨在展示将AR与Telecorerated机器人系统融合到界限的研究量身定制，可通过使用增强现实来增强机器人的远程操作。感兴趣的主题包括但不限于AR界面设计，感觉反馈增强，适应AR的控制系统以及评估AR对Teleperation功效的影响的经验研究。
lammps 29aug2024
如果启用了英特尔软件包，请在没有英特尔软件包的情况下检查速度增加约20％（Rhodo类型），看来GCC版本略快。 GUI被放弃了，因为由于依赖关系而需要太多包裹。 ML-IAP避免了，因为发生了汇编误差。即使尝试GCC12，测试结果或速度也没有特殊差异。 N2P2是手动完成的，因为如果您在lammps中使用CMAKE指定自动构建，则会发生错误。在LAMMPS CMAKE的情况下，使用Python2是因为Python_executable等不会通过。因此，避免手动。
通过更强的指导增强了语义分割的生成数据增强
摘要：数据增强对于像素的注释任务（如语义分割）至关重要，在语义分段中，标签会重大努力和大量劳动。传统方法，涉及简单的转换，例如旋转和翻转，创建新图像，但通常沿关键语义维度缺乏多样性，并且无法改变高级语义属性。为了解决这个问题，生成模型已成为通过生成合成图像来增强数据的有效解决方案。可控的生成模型通过使用提示和来自原始图像的视觉引用为语义分割任务提供数据增强方法。但是，这些模型在生成合成图像时面临挑战，这些图像由于难以创建有效的提示和视觉参考而准确地反映原始图像的内容和结构。在这项工作中，我们引入了使用可控差异模型进行语义分割的有效数据增强管道。我们提出的方法包括使用类别附加和视觉事先融合的类别添加的有效及时生成，以增强对真实图像中标记的类的关注，从而使管道能够生成精确数量的增强图像，同时保留分割标记的类的结构。此外，我们在合成和原始图像合并时实现了平衡算法的类平衡算法。对Pascal VOC数据集的评估，我们的管道证明了其在生成语义分割的高质量合成图像方面的有效性。我们的代码可在此HTTPS URL上找到。
通过语音帮助增强情报和行业的自动化机器学习5.0
增强智能将人类和人造代理人汇集在一起，以创建一个社会技术系统，以便它们通过学习和优化直觉接口（例如对话，启用语音的接口）来共同发展和优化决策。但是，关于语音助手的现有研究工作依赖于知识管理和仿真方法，而不是数据驱动的算法。此外，在现实生活中的实际应用和评估稀缺，范围有限。在本文中，我们建议将语音援助技术与自动化机器学习（AUTOML）集成，以便在行业5.0的背景下实现增强情报范式。以这种方式，用户能够通过语音到文本（STT）和文本对语音（TTS）技术与助手进行交互，因此，通过语音自动创建的机器学习（ML）管道来通过语音自动创建的管道，以便在执行任务的同时获得立即的见解。在实际制造环境中评估了所提出的方法。我们遵循一种结构化的评估方法，并分析了结果，这证明了我们提出的方法的有效性。
使用3D/2D皮质血管的3D/2D非刚性登记的颅骨切开术的变形
摘要。术中脑移位是一种众所周知的现象，它描述了由于重力和脑脊液的丧失而在其他现象中描述了脑组织的非刚性变形。这对手术结果具有负面影响，这通常是基于不考虑大脑转移的术前计划。我们提出了一种新型的大脑意识到的增强现实方法，将术前3D数据与通过手术显微镜观察的变形大脑表面相结合。我们将非刚性登记作为形状结构化问题提出。术前3D线状可变形模型被注册到皮质容器的Single 2D图像上，该模型自动分割。此3D/2D登记驱动肿瘤等潜在的大脑结构，并弥补了亚皮质区域的大脑转移。我们评估了由6名材料组成的模拟和真实数据的方法。它实现了良好的定量和定性结果，使其适合神经外科指导。
使用内镜外科导航晚期术中术中增强现实的可视化术中型型型肿瘤切除术。
内窥镜型型方法（ETSA）是一种常用的技术，可以微创地去除卖出和羊角菌病变。假设 ETSA中的增强现实（AR）应用是通过将3D重建模型集成到手术领域中来增强术中可视化的。 本研究描述了与内窥镜外科导航高级平台（EndoSNAP，手术剧院，俄亥俄州克利夫兰，俄亥俄州，俄亥俄州，俄亥俄州，美国）相关的工作流程和手术结果，这是一个用于手术规划和销售术中术中导航的AR平台。 我们分析了使用内核NAP进行ETSA肿瘤切除的患者队列。 术前MRI和CT扫描被重建，并使用手术排练平台软件合并为单个360°AR模型。 然后将模型导入到内osnap中，该模型与内窥镜和神经验证系统集成在一起，以实时术中使用。 记录了患者人口统计学，肿瘤特征，切除程度（EOR）以及内分泌和神经系统结局。 包括新诊断的18名成年患者（83％），复发性（17％）肿瘤包括在内。 病理学由垂体腺瘤（72％），颅咽管瘤（11％），脑膜瘤（11％）和脊全瘤（6％）组成。 56％的患者存在视觉压缩，其中70％的术前视觉缺陷。 在17％的肿瘤中观察到海绵窦侵袭。 分别在56％和28％的病例中注意到术前激素过量和不足。 平均EOR为93.6±3.6％。ETSA中的增强现实（AR）应用是通过将3D重建模型集成到手术领域中来增强术中可视化的。本研究描述了与内窥镜外科导航高级平台（EndoSNAP，手术剧院，俄亥俄州克利夫兰，俄亥俄州，俄亥俄州，俄亥俄州，美国）相关的工作流程和手术结果，这是一个用于手术规划和销售术中术中导航的AR平台。我们分析了使用内核NAP进行ETSA肿瘤切除的患者队列。术前MRI和CT扫描被重建，并使用手术排练平台软件合并为单个360°AR模型。然后将模型导入到内osnap中，该模型与内窥镜和神经验证系统集成在一起，以实时术中使用。记录了患者人口统计学，肿瘤特征，切除程度（EOR）以及内分泌和神经系统结局。包括新诊断的18名成年患者（83％），复发性（17％）肿瘤包括在内。病理学由垂体腺瘤（72％），颅咽管瘤（11％），脑膜瘤（11％）和脊全瘤（6％）组成。56％的患者存在视觉压缩，其中70％的术前视觉缺陷。海绵窦侵袭。分别在56％和28％的病例中注意到术前激素过量和不足。平均EOR为93.6±3.6％。平均术前肿瘤体积为21.4±17cm³，术后降至0.4±0.3cm³。术后并发症包括需要手术修复的CSF泄漏（17％），癫痫发作，与先前存在的半球外伤有关（6％），肺栓塞（6％），深静脉血栓形成（6％）和鼻窦炎（6％）。这些发现表明，通过内部NAP的AR-增强可视化是ETSA的可行且潜在的有益辅助功能，可用于Sellar和Parasellar肿瘤切除。
欧盟/EEA临时Covid -19疫苗接种覆盖范围的监视报告，2024年8月 - 2024年1月
•本报告在2024年8月1日至2025年1月17日之间介绍了欧盟/欧洲经济区（EU/EEA）疫苗覆盖范围的临时描述。预计在未来几周和几个月内将有更多的合并数据。•在报告期间，20/30 EU/EEA国家报告了至少一个目标群体（60岁及以上的人，80岁及80岁及以上的人，医护人员，患有慢性病的人，孕妇）的疫苗接种覆盖范围（孕妇）至少为至少一个目标群体。•在此期间，大约60岁及以上的1320万人接受了一种COVID-19-19疫苗剂量。，大约有390万人年龄80岁。•60岁及以上人群中的Covid-19-19疫苗接种覆盖率为7.4％（范围：<0.1-52.8％），国家之间的差异很大。对于80岁及以上的人来说，中位覆盖率为10.8％（范围：<0.1–83.5％），国家之间的差异很大。•在20个报告中，一个国家报告了60岁及以上年龄段的疫苗接种范围≥50％，而六个国家报告的疫苗接种覆盖率≥50％的80岁及以上年龄段。•在此期间，在欧盟/EEA中给予的约1500万个Covid-19-19疫苗剂量是辉瑞（Pfizer Biontech） - Comirnaty JN.1疫苗（约1060万剂量；总剂量的70.6％）。
使用增强和混合现实的子宫内膜癌中的哨兵淋巴结活检
前哨淋巴结活检提供了子宫内膜癌中全淋巴结清扫术的侵入性替代方案，从而减少并发症，同时保持诊断准确性。此病例报告强调了一名34岁的妇女接受机器人辅助手术的子宫内膜癌的妇女的整合和增强现实（AR）的整合。术前成像结合了单光子发射计算机断层扫描和计算机断层扫描确定的前哨淋巴结，使用混合现实（MR）技术可视化。这种方法使手术团队能够准确地了解淋巴结与周围临界结构之间的三维空间关系。全息投影在手术过程中提供了精确的指导，改善了淋巴结识别并最大程度地减少了侵入性。未检测到淋巴结转移，但是由于腹膜中肿瘤播种，证实了国际妇科和妇产科联合会（FIGO）的诊断。患者接受了成功的辅助化疗，未观察到复发。本报告证明了全息图和AR增强空间意识和手术精度的重要潜力。这些技术代表了患有妇科癌症患者的哨兵淋巴结活检的有希望的进步，这有助于降低手术侵入性和减轻外科医生的压力。
![arxiv：2408.05139v1 [cond-mat.str-el] 2024年8月9日](/simg/f/fca1bbeb0ed7d6f65a09e00985dcf9fb2efb9efe.webp)
arxiv：2408.05139v1 [cond-mat.str-el] 2024年8月9日
在存在强施加的位移场的情况下，我们研究了菱形多层石墨烯（RNG）中的分数量子异常大厅（FQAH）效应。我们首先引入了RNG的相互作用模型，其中包括非相互作用的连续体模型和多体库仑相互作用。然后，我们讨论RNG中的整数量子异常大厅（IQAH）效应以及Hartree-Fock方法在理解其外观中的作用。接下来，我们使用受约束的Hartree-fock和精确的对角线化方法的组合探索RNG中的FQAH效应。我们通过FQAH间隙的大小来表征FQAH相的稳定性，并发现RNG通常具有稳定的FQAH相，尽管所需的位移场在不同的N值之间差异很大。我们的工作确立了iqah和fqah在RNG中的理论普遍性。