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采用非线性自回归外生模型的可穿戴 sEMG 传感器多自由度假手指关节控制器
摘要：手臂、手和指尖的活动功能和感觉信息的丧失妨碍了患者的日常生活活动 (ADL)。现代仿生假手可以弥补失去的功能并实现多自由度 (DoF) 运动。然而，由于传感器有限和缺乏稳定的分类算法，市售的假手通常具有有限的自由度。本研究旨在提出一种通过表面肌电图 (sEMG) 估计手指关节角度的控制器。用于训练的 sEMG 数据是使用商用 EMG 传感器 Myo 臂带收集的。提取时域中的两个特征并将其输入到具有外生输入的非线性自回归模型 (NARX) 中。使用 Levenberg-Marquardt 算法对 NARX 模型进行预选参数训练。与目标相比，模型输出的回归相关系数 (R) 在所有测试对象中均大于 0.982，信号范围为 [0, 255] 的任意单位时均方误差小于 10.02。研究还表明，所提出的模型可用于日常生活运动，具有良好的准确性和泛化能力。
运动分析核心设施
Grail Lab，BRB 103 VR实验室是一个1,462英尺2个空间，主要具有步态实时分析交互式实验室（Graiail）（Motek，Amsterdam，荷兰）。它与14个用于3D运动跟踪的摄像机集成在一起，高清摄像机（Vero/Bonita，Vicon，Vicon，Okford，UK，UK）和一个乐器跑步机（完全乐器的跑步机，Bertec Corp.，Columbus，Columbus，OH，OH，USA）。跑步机是一种分裂的设计，左右腿有轨道。力是用每条皮带下方的六个DOF力平台以及两个扶手测量的。虚拟环境是由前投影系统创建的，并显示在具有四个投影仪的180度屏幕和地板上（一个具有4000流明亮度的Optoma TX774和2500：1的对比度和3个Barco F50，具有5000流明和5000流明和5300：1的对比比）。可以使用计算机辅助设计（CAD）软件内部创建虚拟环境，也可以从Motek获得。该系统包括一个A/D板和机械继电器盒（Phidgets Inc，加拿大卡尔加里），以与其他系统连接大杯。
洞悉快速射击生长和压力反应
过敏（DIR）蛋白是木质素和木质蛋白生物合成的关键调节剂，在植物激素反应，非生物胁迫耐受性以及生长和发育中起关键作用。这项研究鉴定并表征了Moso Bamboo中的47个Pedir基因，将其分为三组。系统发育和比较分析显示出强烈的进化保守性，Moso Bamboo Pedir基因与水稻和玉米中的基因密切相关。dir蛋白在每个亚家族中均表现出较高的基序组成，结构域结构和3D配置。亚细胞定位和蛋白质相互作用研究进一步阐明了踏板基因的功能。特别是PEDIR02主要定位于细胞膜，被证明无法在酵母两杂交（Y2H）测定中形成同型二聚体。转录组和表达分析揭示了Pedir基因在快速芽生长中的参与，表明在木质素生物合成和细胞壁修饰中作用。转录组和QRT-PCR数据还证明了这些基因对激素和非生物胁迫（例如干旱和盐度）的反应性。这项研究构建了转录因子（TFS）和PEDIR基因之间的第一个全面的调节网络，将ERF，DOF和MYB TFS识别为PEDIR基因表达的关键协同调节剂。
失谐涡轮发动机压缩机的制造建模与实验方法的评估
AFRL 空军研究实验室 AMM 制造模型 B 叶片 BTT 叶尖正时 CAD 计算机辅助设计 CARL 压缩机航空研究实验室 CFD 计算流体动力学 CMM 坐标测量机 CMS 部件模态综合 DOD 家用物体损坏 DOF 自由度 EO 发动机阶数 FEA 有限元分析 FEM 有限元模型 FMM 基本失谐模型 FOD 外来物体损坏 FRA 受迫响应分析 GMM 几何失谐模型 HCF 高周疲劳 HPC 高压压缩机 IBR 整体叶片转子 ICP 迭代最近点 LCF 低周疲劳 MMDA 改进模态域方法 MORPH 智能网格变形方法 PCA 主成分分析 PBS 参数化叶片研究 N 叶片数量 ND 节点直径 NSMS 非侵入应力测量系统 ROM 降阶模型 SDOF 单自由度 SWAT 正弦波分析技术 SNM 标称子集模式 TAF 调谐吸收器因子 TEFF 涡轮发动机疲劳设施 TWE 行波激励
- - 聚合物 - 定量 - polarton-in-polariton- ...
我们使用环形聚合物（RP）表示将光腔内部的辐射场进行序列，以实现Polariton量子动力学。使用与光腔相连的电荷转移模型，我们表明，光子场的RP量化提供了与费米的黄金法则相比，光子场的RP量化提供了极化的速率常数（PMET）反应。因为RP量化使用扩展相位空间来描述光子范围，因此与常用的Fock状态的辐射场描述相比，它显着降低了计算成本。Compared to the other quasi-classical descriptions of the photon field, such as the classical Wigner model, the RP representation provides a much more accurate description of the polaritonic quantum dynamics, because it properly preserves the quantum distribution of the photonic DOF throughout the quan- tum dynamics propagation of the molecule-cavity hy- brid system, whereas the classical Wigner model fails to do so.这项工作证明了我们的环聚合物描述的可能性，可以治疗polariton化学中的量化辐射场，采取一种准确性和有效的方法，用于未来的腔量子电动力学研究。
Eschernet：可扩展视图合成的生成模型
人类的视野。这种能力不仅对于诸如对象操纵和导航之类的实践日常任务至关重要，而且在培养人类创造力方面起着关键作用，使我们能够以深度，幽默感和沉浸感进行设想和制作对象。在本文中，我们重新审视了视图综合问题并提出：我们如何学习一般的3D表示以促进可扩展的视图综合？我们试图从以下两个观察结果中调查这个问题：i）到目前为止，目前的最新进展主要集中在训练速度和/或提高效率上[12，18，18，31，48]。值得注意的是，这些进步都共同依赖于体积渲染以进行场景优化。因此，所有这些视图合成方法固有地是场景特定的，再加上全局3D空间坐标。相比之下，我们主张一个范式移动，其中3D表示仅依赖场景颜色和几何形状，学习隐式表示无需地面真相3D几何形状，同时也从任何特定坐标系统中具有重要的独立性。这种区别对于实现可扩展性至关重要，以超越场景指编码所施加的约束。ii）本质上，视图合成更适合作为有条件的生成建模问题，类似于生成图像中的图像[25，60]。随着可用信息的增加，生成的场景变得更加限制，逐渐收敛于地面真相表示。仅给出一组稀疏的参考视图时，所需的模型应提供多个合理的预测，并利用生成表述中的固有随机性，并从自然图像统计信息和从其他图像和对象中学到的语义先验中获取见解。值得注意的是，现有的3D生成模型通常仅支持单个参考视图[20 - 23，44]。我们认为，更理想的生成配方应具有不同级别的输入信息。在这些见解的基础上，我们引入了Eschernet，这是一种图像到图像的条件扩散模型，用于视图合成。Eschernet利用了使用Dot-Product自我注意力的变压器体系结构[51]，以捕获参考对目标和目标对目标视图一致性之间的复杂关系。Eschernet中的一个关键创新是相机位置编码（CAPE）的设计，专门代表4个DOF（以对象）和6个DOF相机姿势。这种编码的速率空间结构进入令牌，使模型能够仅基于其相对摄像机的转换来计算查询和密钥之间的自我注意事项。总而言之，Eschernet表现出以下非凡的特征：•一致性：埃舍内特固有地整合了视图的固定性，这要归功于相机位置编码的设计，从而鼓励了对目标对目标和目标视图视图的一致性。
受牛鼻鳐启发的 AUV CFD 模型
鱼类游动的力学原理十分有趣，因为它们在操纵过程中非常灵活，而且它们的运动具有高能效的特点。更好地了解鱼类的推进力可以设计出性能更佳的新型自主水下航行器，可用于海底勘探、环境监测或监视目的。这项研究旨在开发一种鳐鱼和蝠鲼的游泳动力学模型，重点关注其推进力的能效，这是仿生 AUV 设计的起点。在 OpenFOAM 中实现了牛鼻鳐游泳运动的 CFD 模型，使用重叠网格模拟鱼从静止加速到稳定速度的过程。为此分析实现了自定义代码，允许使用流体速度和压力求解前向游泳的 1 自由度动力学。相反，由于鳍变形而施加网格运动。已经对鳍运动的不同波长和频率进行了几次模拟，并研究了不同运动参数对游泳性能和尾流结构的影响。这项研究强调了尾流中存在逆卡门街现象，以及在波长较大的鳍运动中存在前缘涡流。此外，还以新颖的方式计算了自推进体的能量效率，在牛鼻鳐游泳的情况下，其能量效率非常高。
用于连续矿井运输的导航传感器
在开采和运输煤炭的过程中，操作员在矿井狭小的空间内可能会被移动机械撞击或抓到。解决此问题的方法是使用运输设备上的导航系统，使其跟随开采煤炭的机器。这实际上涉及基于传感器的机器对接。能够承受恶劣的矿井环境（包括灰尘、甲烷气体和水）的传感器起着关键作用。对采矿机的运动和经验机器特性进行计算机分析，以确定操作要求和空间限制，确保将煤炭正确装入运输设备。这些数据用于选择传感系统。扫描激光系统和超声波传感器等各种技术经常用于其他应用，但被发现不可接受。然而，采用主动目标的近红外 (IR) 传感器满足要求。该传感器具有标称 75 EE 锥形视场和 0.1 至 18.0 米的范围。对于单目标模式，在 3.56 米的距离处，标称范围精度为 4.3%。生成校正算法将误差降低至 0.6%。空气尘埃测试表明，在超过联邦法律允许的浓度水平（7.5 倍）时，精度（最坏情况）下降不到 0.8%。该传感器可以跟踪多个活动目标，提供五个自由度 (DOF) 测量。使用四个目标，标称范围精度
blox-net：使用VLM监督，物理模拟和带有重置的机器人的生成式设计 - 机器人组装
摘要 - 生成AI系统在创建文本，代码和图像方面表现出了令人印象深刻的功能。受到组装工业设计研究的丰富历史的启发，我们引入了一个新颖的问题：生成设计 - 机器人组装（GDFRA）。任务是基于自然语言提示（例如“长颈鹿”）生成一个组装，以及可用物理组件的图像，例如3D打印的块。输出是一个组件，这些组件的空间排列，也是机器人构建此组件的指令。输出必须1）类似于请求的对象，2）由6 Dof机器人组可靠地组装，并带有吸入抓手。然后，我们提出了Blox-net，这是一种将一般视觉模型与计算机视觉，模拟，扰动分析，运动计划和物理机器人实验的方法相结合的GDFRA系统，以解决最小的人类监督的GDFRA问题。blox-net在其设计的组件的语义准确性中达到了63.5％的前1个精度。这些设计在自动渗透性重新设计后，由机器人可靠地组装，在10个连续的组装迭代中获得了接近完美的成功，仅在组装前重置期间使用人干预。令人惊讶的是，从文本单词到可靠的物理组装的整个设计过程都是通过零人工干预执行的。
2023-算法工具报告更新.pdf
建筑部 (DOB) 0 惩教部 (DOC) 0 教育部 (DOE) 5 财政部 (DOF) 0 卫生与心理卫生部 (DOHMH) 16 调查部 (DOI) 1 缓刑部 (DOP) 0 记录与信息服务部 (DORIS) 0 交通部 (DOT) 0 公园与娱乐部 (DPR) 0 卫生部 (DSNY) 0 社会服务部 (DSS)* 3 退伍军人服务部 (DVS) 0 青年与社区发展部 (DYCD) 0 经济发展公司 (EDC) 0 消防局 (FDNY) 4 卫生与医院 (H+H) 1 住房保护与开发部 (HPD) 0 法律部 (LAW) 0 地标保护委员会 (LPC) 0 市长办公室 (MO) 3 纽约市应急管理署 (NYCEM) 0 纽约市住房管理局 (NYCHA) 0 纽约警察局 (NYPD) 3 行政审判和听证办公室 (OATH) 0 首席法医办公室 (OCME) 1 科技创新办公室 (OTI) 1 公共设计委员会 (PDC) 0 小企业服务部 (SBS) 0 学校建设管理局 (SCA) 1 出租车和豪华轿车委员会 (TLC) 0 总计 46 *请注意，社会服务部报告中包含的办公室集合已更新为 2023 年，以与其他全市报告工作保持一致。值得注意的是，之前在市长办公室下报告的公众参与部门现在作为社会服务部的一部分进行报告。