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BSK-RL：航天器任务的模块化，高保真增强学习环境
强化学习（RL）是一个高度适应性的框架，用于在广泛的问题领域中产生自主代理。虽然RL已成功地应用于高度复杂的现实世界系统，但大量文献研究了抽象和理想化的问题。尤其是航天器任务领域的情况，在这种情况下，即使是传统的预备方法也倾向于使用高度简化的航天器动力学和操作模型。当在全面模拟中测试简化的方法时，它们通常会导致保守的解决方案，这些解决方案是不可行的次优或侵略性解决方案。因此，需要高保真的航天器仿真环境来评估基于RL的和其他任务算法。本文介绍了BSK-RL，BSK-RL是一种开源Python软件包，用于为航天器任务问题创建和自定义加固学习环境。它结合了Basilisk（一种高速和高保真的航天器仿真框架）与RL环境的标准体育馆API包装器中的卫星任务和操作目标的抽象相结合。该软件包旨在满足RL和航天器操作研究人员的需求：环境参数易于重现，可自定义和随机化。环境是高度模块化的：可以指定卫星状态和操作空间，可以定义任务目标和奖励，并且可以配置卫星动力学和飞行软件，并隐式地引入操作限制和安全限制。可以为考虑沟通和协作的更复杂的任务场景而创建异质的多机构环境。使用包装的培训和部署用于具有资源限制的地球观察卫星。
关键环境消毒剂和溶液
Peridox 浓缩液为洁净室设施提供了一种经济有效的方法，使整个设施每天都能使用高效杀孢子消毒剂。浓缩液的好处是，它为用户提供了最佳剂量的化学品，使之能够完成工作并将气味降至最低。稀释后，每次都会提供精确的化学品剂量，并且活性成分和表面活性剂的平衡性正确，以确保彻底清洁和杀孢子消毒。此外，在正常的日常使用下，该产品不会损坏敏感设备和常见的洁净室表面。
tc-ltio：激光雷达和视觉进程降解环境的紧密耦合激光偶尔惯性进程
自动移动机器人在交付，制造，耕作，采矿和太空探索的自动化中起着重要作用。尽管这些机器人在传统上依靠其与GNSS/INS系统的本地化[1]，但在室内，室内，屋顶或茂密植被的区域，在发生信号损失的情况下，会出现挑战。为了克服这一限制，已经提出了同时定位和映射（SLAM）[2]方法。猛击通常将其分为光检测和范围（LIDAR）大满贯和视觉猛击，具体取决于所用的主要传感器。LIDAR SLAM在涉及敏捷运动和复杂结构化环境的场景中具有很高的精度和鲁棒性，这是由于其能力直接使用多个射线直接测量对象和传感器之间的距离[3]。但是，由于LiDar SLAM通过匹配每种结构扫描来执行定位，LIDAR的大满贯可以在无结构的场景中退化，例如隧道，庞大的平面和走廊[4]。另一方面，视觉猛击，利用RGB图像的纹理信息可以在无结构环境中起作用，因为它依赖基于纹理的特征，即使在缺乏明确的结构元素的场景中，也可以提取这些特征[5]。然而，视觉大满贯的规模估计有弱点，并且可以在照明条件下快速变化。为了解决LiDAR和Visual Slam的局限性，已经提出了各种LiDAR视觉大满贯方法，这些方法同时整合了LiDar和Visual Sensor的信息[6-8]。这些方法可以有效地处理结构和，因为这些方法大多数都依赖于松散耦合的方式（系统间融合）[6，7]，这两个系统中的故障都会导致总体猛击失败。为了解决松散耦合方式的弱点，已经提出了紧密耦合的方法（功能间融合）[8]。
辐射光子环境的精确量子电动力学的补充信息
定义了整个积分的每个极点z z z z z z z z z 7n的sudoModes vvξn（r），并在给定的一组模式索引ξ中由n索引。使用残基定理是一个合理的假设，因为对于t≥0的∂t〜c 0（t）是连续的，这是等式中k的积分。11必须对所有τ≥0收敛，因此R∞0dkρ（k）g2ξ（k，r）收敛。此外，人们期望足够大的r，r'的行为是术语∝ exp（ - ik（cτ±r））的组合，该术语对应于传入波或即将波动的空间成分。将整数分成这些组件产生的术语会在上半层中收敛。我们以这种方式对下面的球形介电粒子执行积分，我们发现一半平面收敛条件会产生步骤函数θ（τ -∆ t（r，r，r'））τ>0。时间延迟∆ t（r，r'）是光通过纳米颗粒从r传播到r'的时间，并且通常取决于其几何形状。在下面的第六节中，我们显示了如何在等式中出现的下限k = 0的积分。10可以以与等式的分析方式评估。12通过识别积分的对称和反对称部分。我们讨论了第六节末尾的较低集成极限扩展到-∞的含义。
ControlGYM：用于基准增强学习算法的大规模控制环境 /作者= Zhang，Xiangyuan;毛，魏乔； Mowlavi，Saviz； Benosman，Mouhacine；巴萨，驯服 /造物主义
摘要我们介绍了ControlGym，一个36个工业控制设置的库，以及十个有限的部分分支方程（PDE）基于控制问题。集成在OpenAI健身房/体育馆（健身房）框架内，ControlGym允许直接应用标准加固学习（RL）算法（例如稳定的生产）算法3。我们的控制环境与现实世界中控制应用程序的动机相辅相成，以连续，无限的动作和观察空间进行补充。PDE控制环境唯一允许用户扩展系统的状态维度，以在保留内在的dynamics的同时，以实现目标。此功能对于评估控制RL算法的尺度性至关重要。该项目为动态与控制的学习服务（L4DC）社区，旨在探讨关键问题：学习控制政策中RL算法的融合；基于学习的控制者的稳定性和易萧条问题； RL算法对高且有限维系统的可伸缩性。我们在https://github.com/xiangyuan-zhang/controlgym上开放控制gymem项目。
水性环境中聚氯乙烯的真菌生物降解
聚氯乙烯的顽固性在生产和处置过程中引起了重大环境挑战。这项研究旨在评估从塑料生产工厂中的洗涤池分离到生物降解聚氯化物（PVC）的真菌的能力。在60天内，将隔离的真菌与Bushnell Haas培养基中的塑料一起孵育。这些菌株被鉴定为Coriolopsis gallica（F1），尼日尔曲霉（F2）和曲霉（F3）。孵育后，选择了三种方法：傅立叶变换红外（FTIR）分析，气相色谱 - 质谱（GC-MS）和减肥实验，以确定PVC的生物降解。与对照相比，FTIR分析表明峰变化，消失和形成了已处理的PVC的新键。GC-MS分析揭示了PVC分解过程中羧酸，酒精，硝酸盐和新化合物的形成。微生物菌株F1，F2，F3和真菌联盟（FC）的减肥实验的结果分别为19、25.3、23.6和52.6％。FC是通过组合所有三种真菌分离株来制备的。本研究得出的结论是，这些孤立的真菌菌株具有PVC塑料部分生物降解的潜力。尽管如此，结果表明真菌财团在PVC在水性环境中的降解中起着重要作用。
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作为太空环境模型的加州贻贝足蛋白粘附特性的计算分析 Sana Hasan Jagmag
简介：来自加州贻贝的贻贝足蛋白 (MFP) 的粘附特性因其在生物医学工程和材料科学等领域的潜在应用而备受关注[1][2]。然而，温度、压力和 pH 等太空环境对这些蛋白质的影响尚未得到充分探索。本研究提出了一种计算机模拟方法来研究 MFP 在太空相关条件下的结构动力学。通过序列分析和分子动力学模拟的结构分析，我们模拟了关键粘附蛋白的行为，重点关注它们的构象变化和相互作用能。[4] 我们的研究结果表明，虽然一些 MFP 在不同条件下表现出稳定性模式的变化。这些结果为 MFP 在太空应用中的潜在应用提供了宝贵的见解，例如用于修复航天器的生物粘合剂和适用于陆地环境的其他材料。此外，MFP 可用于太空医学中的伤口愈合，其独特的涂层可用于潮湿和太空环境[4][5]。需要进一步研究来验证这些计算预测并探索在空间技术中利用 MFP 的可行性。
通过动态运动识别农业环境的人类 - 动物相互作用
1研究与技术 - 技术中心（CERTH）（CERTH）的生物经济与农业技术学院（IBO），第6公里Charilaou-Thermi Rd。，57001 Thessaloniki，希腊； v.moysiadis@farm-b.com（V.M.）; e.benos@certh.gr（L.B.）; d.kateris@certh.gr（d.k.）2塞利大学的信息学和电信系，希腊Lamia 35100； gkarras@uth.gr 3 Farmb数字农业S.A.，11月17日，11月17日，55534，塞萨洛尼基，希腊4塞萨洛尼基4农学和农业生态系统管理部，PISA大学，S。Micheledegli Scalzi 2，56124 Pisa，意大利； andrea.peruzzi@unipi.it 5 Interniversity系数，城市研究与规划部，都灵大学，Viale Matttioli 39，10125意大利的Torino； remigio.berruto@unito.it 6能源系统部，塞利大学，盖奥波里斯校园，希腊41500 Larisa； elpinikipapageorgiou@uth.gr *通信：d.bochtis@certh.gr
户外环境中自动导航的实时衡量标准映射
摘要 - 编码人类优先知识的度量语义图的创建代表了环境的高级突出。然而，构建此类地图构成了与多模式传感器数据融合，实时映射性能的融合以及结构和语义信息一致性的保留相关的挑战。在本文中，我们引入了一个在线度量 - 语义映射系统，该系统利用LIDAR-Visual-Visual-Visual惯性传感生成了大型室外环境的全局度量标准网格地图。利用GPU加速度，我们的映射过程达到了出色的速度，无论场景尺度如何此外，我们将所得地图无缝地集成到现实世界中的导航系统中，从而实现了基于公制的语义地形评估和在校园环境中的自主点 - 要点导航。通过对包含24个序列的公共可用数据集进行的广泛实验，我们证明了映射和导航方法的有效性。