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用于估计 iCub 机器人头部姿势的片上脉冲神经网络
在这项工作中，我们提出了一种用于人形 iCub 机器人头部姿势估计和场景表示的神经形态架构。脉冲神经网络在英特尔的神经形态研究芯片 Loihi 中完全实现，并精确整合发出的运动命令，以在神经路径整合过程中估计 iCub 的头部姿势。iCub 的神经形态视觉系统用于校正姿势估计中的漂移。机器人前方物体的位置使用片上突触可塑性来记忆。我们使用机器人头部的 2 个自由度 (DoF) 进行实时机器人实验，并展示精确的路径整合、视觉重置和片上物体位置学习。我们讨论了将机器人系统和神经形态硬件与当前技术集成的要求。
作为 Pradhan Mantri Matsya Sampada Yojana (PMMSY) 计划的一部分，在全国范围内为 10 万艘海洋渔船推出船舶通信和支持系统
班加罗尔，9 月 3 日：全国范围内的船舶通信和支持系统推广工作正在顺利推进，该系统旨在分阶段在机械化和机动化渔船上安装近 10 万台 MSS 终端 (Xponder)。NewSpace India Limited (NSIL) 是印度政府 (GoI) 太空部 (DoS) 下属的一家公司，也是印度空间研究组织 (ISRO) 的商业部门，该公司代表印度政府渔业部 (DoF)、渔业、畜牧业和奶业部牵头开展这一雄心勃勃的项目。该计划的重点是建立一个专用的移动卫星服务 (MSS) 网络，用于监测、控制和监视 (MCS) 9 个沿海州和 4 个联邦属地的近 10 万艘渔船。
CARSIM新功能
在此版本中，支持了X和Y自由度的动态悬架依从性，支持了一个新的独立悬架模块，这可以同时赋予X和Y自由度（DOFS）的动态依从性。可以通过新的VS命令Define_susp_xy_dof激活此模块。请注意，Carsim GUI屏幕中目前没有相应的复选框来激活该模块，并且用户必须在其他黄色字段中指定VS命令；请参阅悬架系统帮助手册以获取使用的详细信息。回想一下，从2024.2版本开始，CARSIM独立悬架仅支持X DOF上的动态符合性，并使用VS命令Define_susp_x_dof，并且GUI屏幕悬架上存在相应的复选框：合规性（非线性）。这些功能仍然像以前一样保留，使继续的用户能够继续使用仅X-Dof的动态合规性。
用于软执行器的液晶弹性体 - 材料实验室
软执行器是软机器人系统中的关键部件，将输入能量转换成力，驱动机器人系统。[1,2]与传统的刚性电机相比，软执行器具有柔顺性、可拉伸性，并表现出具有大量自由度（DOF）的连续变形。[3]它们在与环境相互作用时表现出多种变形模式，例如弯曲、扭曲或在密闭空间内调整形状。最近，研究人员利用聚合物材料开发了许多类型的软执行器，例如气动执行器[4,5]、介电弹性体执行器（DEA）、[6,7]响应凝胶[8,9]液晶聚合物[10,11]等。在这些智能材料和结构中，液晶弹性体（LCE）因其巨大的可逆驱动应变和应力而引起了广泛的兴趣。
可旋转的天线启用了带视觉识别的无线通信系统：原型实现
摘要 - 可润滑的天线（RA）是一种具有巨大潜力来利用额外空间自由度（DOF）的新兴技术，它通过灵活地改变每个天线的三维（3D）方向/无视。在此演示中，我们开发了具有RA支持的无线通信系统的原型，该原型具有视觉识别模块，以评估RA在实用环境中提供的绩效增长。尤其是通过对数字伺服电机，定向天线和微控制器进行机械驱动的RA的开发，该电动机能够动态调整RA方向。此外，RA的方向调整是由目标识别模块提供的目标的方向指导的，从而显着提高了系统响应速度和定向精度。实验结果表明，与常规的基于固定天线的系统相比，基于RA的通信系统在通信覆盖效果方面取得了出色的改进。索引术语 - 可润滑的天线，视觉识别，3d orimitation。
触觉简介
触觉是指触摸和相关感觉反馈的形式。该领域的研究人员致力于开发、测试和改进触觉和力反馈设备及支持软件，使用户能够感知（“感觉”）和操纵三维虚拟物体的形状、重量、表面纹理和温度等特征。除了对人类触觉的基本心理物理研究以及机器触觉问题（如碰撞检测、力反馈和触觉数据压缩）之外，研究人员还在应用领域开展研究，如手术模拟、医疗培训、科学可视化以及盲人和视障人士的辅助技术。设备如何模拟触觉？我们来考虑一下 SensAble Technologies 的一种设备。3 DOF（自由度）PHANToM 是一个小型机械臂，带有三个旋转关节，每个关节都连接到计算机控制的直流电动机。该设备的尖端连接到用户握住的触控笔上。通过发送适当的电压 -
LED Mask 7颜色的用户手册
卫生风险的分类是您所知道的，基于根据其健康风险水平对医疗设备进行分类的准则和标准，指定在医疗设备类别中，SP使用类别I.-医疗设备和VI.-卫生产品来处理其产品。 div>通过分类类别的分类 - 在医学实践中已知的输入，其安全性和效率得到了证明，并且通常不会引入身体。 div>在2014年12月22日的DOF中类似地在其498、908、909、1084、1085、1085、1096、1226、1269、1282、1282、1283、1319、1319、1321、1321、1328、1329、1330;由于健康的投入是为了获得健康登记册而被认为是低风险的，并且由于其性质，特征和使用，不被视为保健供应，并且不需要卫生记录。 div>
生物医学光学中的深度学习 - Muyinatu Bell
生物医学光学是研究生物光与物质相互作用的学科，其总体目标是开发可用于诊断、治疗和外科手术的传感平台 [1]。在这个庞大而活跃的研究领域中，新系统不断被开发出来，以利用独特的光与物质相互作用来提供临床有用的特征。这些系统在信噪比 (SNR)、采集速度、空间分辨率、视场 (FOV) 和景深 (DOF) 方面面临固有的权衡。这些权衡会影响临床系统的成本、性能、可行性和整体影响。生物医学光学开发人员的作用是设计优化或理想地克服这些权衡的系统，以适当地满足临床需求。在过去的几十年里，生物医学光学系统设计、图像形成和图像分析主要由经典的物理建模和信号处理方法指导。然而，最近，深度
使用学习的机器人 - 嵌入互动模型
摘要 - 在本文中，我们通过使用移动操纵器来解决可移动障碍（NAMO）问题之间的在线导航。与移动机器人不同，移动操纵器提供了有效地将障碍物从驾驶路径移出的优势，同时跟踪全球路径。但是，移动操纵器的高自由度（DOF）使全身控制复杂。为了应对这些挑战，我们提出了一个基于强化学习（RL）的模型预测路径积分（MPPI）框架。此策略包括识别从RL推动稳定的动作，从策略生成的数据中训练机器人 - 启动的Kinodynanic交互模型，以及在跟踪全球路径的同时，将MPPI中的该模型应用于MPPI进行操纵障碍。在我们的实验中，我们证明了我们的方法成功地将障碍物抛在一边，并在阻塞时坚持了全球路径。
基于学习的深度学习方法，用于解码从周围神经信号
上limb神经假体的最终目标是实现对单个纤维的灵巧和直观的控制。以前的文献表明，深度学习（DL）是从神经系统不同部分获得的神经信号中解码电动机的有效工具。但是，它仍然需要复杂的深层神经网络，这些神经网络是有效的，并且无法实时工作。在这里，我们研究了不同的方法，以提高基于DL的运动解码范式的效率。首先，应用了特征提取技术的全面集合来降低输入数据维度。接下来，我们研究了两种不同的DL模型策略：当可用大输入数据可用时，一步（1s）方法，当输入数据受到限制时两步（2s）。使用1S方法，一个单个回归阶段预测了所有纤维的轨迹。使用2S方法，一个分类阶段可以识别运动中的纤维，然后进行回归阶段，该回归阶段可以预测那些主动数字的轨迹。添加特征提取大大降低了电动机解码器的复杂性，使其可用于转换为实时范式。使用复发性神经网络（RNN）的1S方法通常比所有具有平均平方误差（MSE）范围的ML算法（MSE）范围在所有字符的范围为10-3到10-4的ML算法更好，而（VAF）分数（VAF）得分的范围为0.8，自由度（DOF）高于0.8（DOF）。此结果是DL比处理大数据集的经典ML方法更有优势。但是，当对较小的输入数据集进行训练如2S方法中时，ML技术可以实现更简单的实现，同时确保对DL的实现结果相似。在分类步骤中，机器学习（ML）或DL模型的准确性和F1得分为0.99。由于分类步骤，在回归步骤中，两种类型的模型都会使MSE和VAF分数与1S方法的分数相当。我们的研究概述了用于实施实时，低延迟和高精度DL基于DL的电机解码器的贸易交易。