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共同进化的感觉模式和传感器特性
摘要：使单一传感模态足够精确和稳健，以获得人类级别的性能和自主性可能非常昂贵或难以实现。融合来自多种传感模态的信息很有前景——例如，最近的研究表明，将视觉与触觉传感器或音频数据相结合会带来好处。基于学习的方法通过消除对手动特征工程的需求，促进了该领域的更快进步。然而，传感器属性和传感模态的选择通常仍然是手动完成的。我们的蓝天观点是，我们可以模拟/仿真具有各种属性的传感器，然后推断哪些属性和传感器组合可以产生最佳学习结果。这种观点将激励开发新型、价格合理的传感器，这些传感器可以对机器人分类器、模型和策略的性能、稳健性和训练的简易性产生显着影响。这将激励制造提供与现有信号互补的硬件。结果：我们可以显著扩展基于学习的方法的适用范围。
基于脑电图的情绪识别的多域自适应图卷积网络
在所有情感识别任务的解决方案中，脑电图（EEG）是一种非常有效的工具，并受到了研究人员的广泛关注。此外，脑电图中多媒体的信息通常提供了更完整的情感图片。，很少有现有研究同时合并来自时间域，频域和功能性脑连接性的脑电图信息。在本文中，我们提出了一个多域自适应图卷积网络（MD-AGCN），融合了频域和时间域的知识，以充分利用EEG信号的互补信息。md-agCN还通过将通道间相关性与通道内信息相结合，从而考虑了脑电图通道的拓扑，从中可以以自适应方式学习功能性大脑的连接。广泛的实验结果表明，在大多数实验环境中，我们的模型超过了最先进的方法。同时，结果表明，MD-AGCN可以有效地提取互补的域信息，并利用基于EEG的情绪识别的信道关系。
计算机视觉中持续学习的最新进展
摘要与批处理学习相反，所有培训数据都可以立即获得，不断学习的方法代表了一种方法家族，这些方法会积累知识并与按顺序排序可用的数据连续学习。与人类学习过程相似，具有学习，融合和积累新的知识的能力，在不同的时间步骤中，持续学习被认为具有很高的实际意义。因此，已经在各种人工智能任务中研究了持续学习。在本文中，我们对计算机视觉中持续学习的最新进展进行了全面的综述。特别是，这些作品由其代表性技术进行分组，包括正则化，知识蒸馏，记忆，生成重播，参数隔离以及上述技术的组合。对于这些技术的每个类别，都提出了其在计算机视觉中的特征和应用。在此概述结束时，讨论了几个子领域，其中讨论了持续的知识积累在不断学习的同时，不断学习。
用于危险环境中通信的手势导向传感器信息融合
基于手势的传感器信息融合 (GBSIF) 是指将从环境中收集的传感器数据与电子手套上的运动传感器数据融合。电子手套具有中央处理单元 (CPU)，用于将手和手指的动作和位置融合成手势，如图 1 所示。可以使用相同的 CPU 融合来自环境的其他数据。在 GBSIF 中，操作员传输传感器阵列，但不主动确定将参与融合的传感器或将收集数据的目标对象，安装在电子手套上的传感器除外。数据是从环境和手套传感器收集的，这些数据可以在不同于用户节点的网络站点上融合和集成。因此，手势传感器数据和环境数据在适当的情况下被收集、融合和集成。然而，手势本身并不是选择信息源和控制融合过程的主要驱动力。
投票草案 # 6448 金属添加剂资格认定... - NET
3.1.1 验收数 验收数是允许验收批次的样品中缺陷或缺陷单元的最大数量。 3.1.2 粘合剂 在粘合剂喷射过程中用于将金属颗粒粘合在一起的液体粘合剂或胶水。 3.1.3 括号内资格 请参见 ASME BPVC，第 IX 节 - 焊接、钎焊和熔接资格 3.1.4 构建 请参见 ISO/ASTM 52900 中的“构建周期”。 3.1.5 协议 由制造商和购买者商定。 3.1.6 合格证书 包含添加剂制造商声明的文件，证明组件符合本标准的要求。 3.1.7 清洁剂 在粘合剂喷射过程中使用的液体清洁剂，以保持打印头喷射的质量（去除多余的粘合剂）。 3.1.8 组件构建文件 定义将由一台打印设备构建的组件、测试样本和支撑结构（如适用）的几何形状和排列的文件。该文件将被转换为构建说明。3.1.9 最终条件
推荐引用 推荐引用 Kim, Do Kyun David；Kreps, Gary L.；Ahmed, Rukhsana，“人形人工智能机器人在后疫情时代医疗保健系统中的沟通发展与传播”（2021 年）。传播学院奖学金。9. https://scholarsarchive.library.albany.edu/cas_communication_scholar/9
随着人工智能 (AI) 拟人化的人形机器人技术迅速发展，推出了更多像人类一样可以交流、互动和工作的自动化机器人，我们开始期待在不久的将来与人形人工智能机器人 (HAIR) 进行主动互动。除了 HAIR 技术的发展之外，COVID-19 疫情引发了我们对使用医疗保健机器人的兴趣，这种机器人具有许多实质性优势，可以克服人类在面对强传染性 COVID-19 病毒时的关键弱点。认识到 HAIR 的主动应用的巨大潜力，本文探讨了在医疗保健和患者服务中实施 HAIR 的可行方法，并提出了在医疗机构中战略性地开发和传播自主 HAIR 的建议。在讨论将 HAIR 融入医疗保健的同时，本文指出了在医疗保健服务中实施 HAIR 应解决的一些重要的伦理问题。
重新思考愿景和行动
1. 引言.................... ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .... .... .... .... .... 65 5.1. 视觉数字概念向动作系统的渗透 . .... .... .... .... .... .... .... .... .... 65 5.2. 想象动作和观察他人动作 . .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... 65 6. 运动系统对视觉的影响 . .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... 67 6.1.通过动作引导视觉增强 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 8.3. 可供性竞争理论. ...
嵌合RNA：DNA TracrRNA提高同源性
摘要 近 90% 的人类致病突变是由微小的基因变异引起的，有效纠正这些错误的方法至关重要。进行微小 DNA 改变的一种方法是提供单链寡脱氧核苷酸 (ssODN)，该单链寡脱氧核苷酸包含一个改变，并在基因组的目标位点处与靶向双链断裂 (DSB) 相结合。将 ssODN 供体与 CRISPR-Cas9 介导的 DSB 结合是引入微小改变的最简化方法之一。然而，在许多系统中，这种方法效率低下，并且会在基因连接处引入不精确的修复。我们在此报告一种使用 ssODN 和 CRISPR-Cas9 的时空定位来改进基因改变的技术。我们表明，通过将 ssODN 模板与反式激活 RNA (tracrRNA) 融合，我们可以恢复精确的基因改变，并且在体外和体内的整合度和精确度都有所提高。最后，我们表明该技术可用于与其他基因编辑工具（如转录激活因子如效应核酸酶）一起增强基因转换。
![[在“通知的当地战争”中对网络战的PLA观点]](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c4be593dc320d3ff48a2197eb4547a39b67c1653.webp)
[在“通知的当地战争”中对网络战的PLA观点]
要成功进行联合行动，但是，任何未来行动中的参与部队都必须能够共享信息并提出共同的情境意识。反过来，这需要能够处理大量数据，包括不仅来自所有服务的军事传感器，而且还来自地方和国家消息来源，其中不仅包括军事，而且还包括政治，财务和经济信息。PLA不仅必须在其组件服务和分支机构之间进行联网，还必须与地方和国家基础设施和政府进行联网。因此，PLA设想的集成联合操作不仅需要一个统一的命令结构，还需要一个集成的信息网络，用于共享和融合所有来源的信息，然后将这些信息迅速分配给所有域中的所有参与力量。正如一位中国作者指出的那样：“未来的联合行动建立在基金会和网络信息系统系统的支持下。” 3
手势导向传感器信息融合...
基于手势的传感器信息融合 (GBSIF) 是指将从环境中收集的传感器数据与 eGlove 上的运动传感器数据融合。eGlove 具有中央处理单元 (CPU)，用于将手和手指的动作和位置融合成手势，如图所示。1.相同的 CPU 可用于融合来自环境的其他数据。在 GBSIF 中，操作员传输传感器阵列，但不主动确定将参与融合的传感器或将收集数据的目标对象，安装在 eGlove 上的传感器除外。数据是从环境和手套传感器收集的，这些数据可以在不同于用户节点的网络站点上融合和集成。因此，手势传感器数据和环境数据在适当的情况下被收集、融合和整合。然而，手势本身并不是选择信息源和控制融合过程的主要驱动力。