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罗彻斯特理工学院探测器中心
Don Figer 研究大质量恒星、年轻星团和银河系中心。Gregory Howland 在量子光的空间自由度中创造、操纵和检测量子力学现象。Parsian Mohseni 使用固态物理、材料特性和化学开发微型半导体结构。Zoran Ninkov 研究和开发用于天文学、遥感和其他应用的仪器和探测器。Dorin Patru 将高效的数字数据处理架构应用于航空航天技术，包括低温图像传感器和立方体卫星。Michael Zemcov 使用新型地面和亚轨道观测平台研究早期宇宙的物理学。Jing Zhang 设计了高效的 III-Nitride 和 GaO 半导体光子、光电和电子设备。
一个范式研究自然曲目之外的肌肉活动模式的学习
新颖的肌肉交流pa7erns的用户是运动技能学习的关键方面，例如，当初学者音乐家学习新吉他或钢琴和弦时，可以看到。要研究此过程，在这里，我们引入了一种新的范式，该范式需要快速，同步的频率和延伸。首先，par-Cipant prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-ins-intric figer flim孔和掌pophopophangect围绕的延伸（即和弦）。我们发现，有些和弦极具挑战性，但是Par-Cipant最终可以通过Prac-Ce来实现它们，这表明，肌腱和韧带间造成的硬性困难并没有反映强力的生物力学约束。在第二个实验中，我们发现和弦学习在很大程度上是特定的，并且没有推广到未经训练的和弦。最后，我们探索了哪些因素使一些和弦比其他和弦更加困难。di coulty是由该和弦所要求的肌肉交流pa7ern很好地预测的。与ngly相互困难，与相似的和弦与日常手用所需的肌肉交流pa7ern相似，以及与肌肉交流的整体大小相关。一起，我们的结果表明，这项工作中引入的新范式可能会提供一个有价值的工具来研究人类运动系统中新型肌肉助理Pa7erns的易用性神经过程。
附录
我们现在概述了示波器状态的一些关键特性（如图6） - （1）首先，预抓机器人将机器人靠近目标对象，并将机器人的手掌和腕关节朝向物体。此接近度可确保前Grasps可以轻松地演变成稳定的掌握，而无需机器人探索整个状态空间。（2）此外，pre-prasp figer提出了有关对象功能部分的有价值信息，而无需机器人明确推理它。例如，将机器人的纤维夹在杯子手柄周围的固定器，为机器人抓住手柄提供了至关重要的信号，可以使机器人与杯子相互作用。此属性还意味着每个对象可能会有多个预段（对应于不同的功能）。（3）最后，预抓态激励有利的联系（例如与工具手柄的互动）并避免与物体的危险接触（例如刀边缘）和/或场景的任何其他部分（例如按到表中）。这是至关重要的，因为灵活的操作充满了触点，这些接触很难有效地建模，预测和理性。良好的预抓手为学习下游操纵行为提供了有利的开始和强大的动力。