XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHands
北约和社会复原力在......时代齐心协力
简介 社会在危机和紧急情况下的承受和适应能力是国家安全和防御的基本要素。乌克兰对俄罗斯入侵的反应最能说明这一点，社会的准备程度、承受牺牲和苦难的意愿以及战斗意志对于国家生存和自由至关重要。北约抵御武装袭击的能力同样不仅取决于其军事能力，还取决于其社会的准备和恢复能力。弗拉基米尔·普京总统表示希望夺回俄罗斯前帝国领土，1 欧洲国家面临着各种威胁，包括经济和自然资源勒索、混合和恐怖主义战术、军事恐吓以及侵略和征服战争。
IREDA 与印度海外银行携手合作......
IREDA 董事长兼董事总经理 Shri Pradip Kumar Das 表示：“IREDA 与印度海外银行之间的战略合作标志着我们致力于加速印度可再生能源发展的重要一步。通过结合我们的优势和资源，我们旨在为各种可再生能源项目提供强有力的资金支持，促进可持续发展和环保意识。通过谅解备忘录和与其他领先金融机构达成的先前协议，IREDA 有能力为大型可再生能源项目提供资金，这与尊敬的总理在 COP26 上宣布的到 2030 年实现 500 吉瓦非化石能源发电能力的目标保持一致。
假肢手控制视角：从大脑到手
摘要：人类的手是一个复杂而多功能的器官，它使人类能够与环境互动、交流、创造和使用工具。大脑对手的控制是人类认知和行为的一个重要方面，但也是神经科学和工程学面临的一个挑战性问题。本研究的目的是从神经科学的角度回顾手和抓握控制的当前最新技术，重点关注手控制感觉整合背后的大脑机制以及开发可以模仿和与人脑交互的假手的工程意义。大脑通过使用不同的神经通路处理和整合来自视觉、本体感觉和触觉的感觉信息来控制手。可以使用不同的接口（例如肌电图、神经电图和脑电图）来获取用户控制假手的意图。这种和其他感官信息可以通过不同的学习机制来利用，这些机制可以帮助用户适应感官输入或输出的变化，例如强化学习、运动适应和内部模型。本研究总结了手部和抓握控制研究各个方面的主要发现和挑战，并强调了当前方法的差距和局限性。在最后一部分，通过强调需要一种能够弥合大脑和手部之间差距的神经科学方法，提出了手部和抓握控制研究的一些未解决的问题和未来方向。
免提麻醉：靶控输液系统
1. 简介 每种药物输送方式的目标都是实现并维持药物疗效的治疗时间过程，同时避免副作用。静脉 (IV) 药物通常使用标准剂量指南，以推注剂量或连续输注的方式给药。推注剂量通常用手持注射器给药，输注用输液泵给药。纳入剂量计算的唯一患者协变量是体重，而年龄、性别、肌酐清除率等其他参数经常被忽略，因为在给药时这些协变量之间存在复杂的数学关系。靶控输注 (TCI) 是一种输注 IV 药物的技术，以在特定的身体部位或感兴趣的组织中实现用户定义的、预测的（“目标”）药物浓度。TCI 系统可以根据需要快速滴定反应，可以轻松改变麻醉深度，并在需要时保持稳定的浓度。对临床医生的潜在好处是更精确地滴定麻醉药物的效果。还可以指示 TCI 系统超过血浆中所需的浓度，以加速药物作用的开始速度。（1,2）当使用针对特定药物的药代动力学衍生模型时，TCI 系统会结合患者的特征（体重、身高、年龄、性别和其他生物标志物）来实现目标血清浓度，同时允许临床医生根据临床或生理（双频指数监测）指标进行更改。（3）靶控输注 (TCI) 系统现在用作标准化输注系统，也是常规麻醉技术的一部分 2. 历史 1919 年，Widmark 使用恒定速率和采用单室动力学的药物一级消除描述了在恒定速率输注过程中体内积累药量的动力学。1968 年，Kruger-Thiemer 发表了一种数学方法，用于计算输注速率以达到并维持应用于 2 个或更多室的药物的稳态血药浓度。他们的药代动力学模型可用于设计有效的剂量方案，应用推注、消除、转移 (BET) 方案，该方案包括计算以填充中心（血液）隔室的推注剂量、等于消除率的恒定速率输注，以及
假肢可以模仿健康的人类手吗？
摘要：历史证据表明，自古埃及时代以来已经使用了假体。假体通常用于功能和化妆品外观。如今，随着技术的进步，诸如人工手的假体不仅可以提高功能，而且还具有心理优势，因此可以显着增强个人的生活水平。与高级科学结合，假体不仅是一种简单的机械装置，而且是一种美学，工程和医学奇迹。假肢是帮助截肢者重新融入社会的最佳工具。在本文中，我们讨论了假肢的背景和进步，其工作原则和可能的未来含义。我们还向读者留下一个公开的问题，假肢手是否可以模仿并取代我们的生物学手。
在开源灵巧的机器人手中向人类学习
摘要 - 用机器人手发出类似人类的灵活性一直是机器人技术的长期挑战。近年来，机器学习要求机器人手要可靠，便宜且易于制作。在过去的几年中，我们一直在研究如何满足这些要求。[1，2，2，3，4，5，6]我们将演示我们的三只机器人手来解决此问题，从易于仿真的手到柔软但坚固的灵巧的机器人手，执行三个不同的机器学习任务。我们的第一个机器学习任务将是远程运行，我们将开发一个新的移动手臂和手动捕获系统，我们将带给RSS 2024。第二，我们将演示如何使用人类视频和人类运动来教机器人手。最后，我们将展示如何在模拟和现实世界中使用强化学习不断改进这些政策。该演示将参与其中，将使灵巧的操纵脱颖而出，并激发研究人员将机器人手带入自己的项目。请访问我们的网站https://leaphand.com/rss2024demo，以获取更多交互式信息。
3D可见性 - 可见的可通用的神经辐射场，用于相互作用的手
神经辐射场（NERFS）是场景，物体和人类的有希望的3D代表。但是，大多数措施方法都需要多视图输入和每场培训，这限制了其现实生活中的应用。此外，熟练的方法集中在单个受试者的情况下，留下涉及严重障碍和挑战性视图变化的互动手的场景。为了解决这些问题，本文提出了一个可见的可见性 - 可见性的NERF（VA-NERF）框架，用于互动。具体来说，给定相互作用的手作为输入的图像，我们的VA-NERF首先获得了基于网格的手表示，并提取了相应的几何和质地。随后，引入了一个功能融合模块，该模块利用了查询点和网格顶点的可见性，以适应双手的特征，从而可以在看不见的区域的功能中进行重新处理。此外，我们的VA-NERF与广告学习范式中的新型歧视者一起进行了优化。与传统的分离器相反，该官员预测合成图像的单个真实/假标签，提议的判别器生成了一个像素的可见性图，为看不见的区域提供了精细的监督，并鼓励VA-NERF提高合成图像的视觉质量。互惠2.6m数据集的实验表明，我们所提出的vanerf的表现明显优于常规的nerfs。项目页面：https：//github.com/xuanhuang0/vanerf。