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算法死手：什么是死亡可能永远不会死
divauction虽然对死手控制的普通法厌恶源于英美法律传统，但该学说在加强规范社会目标方面的正确作用已在几个世纪以来一直在加强规范性的社会目标。2今天，该学说在财产法中平衡了两个相互竞争的政策目标；尊重死亡后对后代的遗嘱意图和限制性控制。 为支持这一和其他转移的规范政策目标而开发的几项推论财产规则，例如反对永久性的规则。 近年来，随着现代信托成为主要的房地产规划工具和现代永久性改革，该学说的相关性已降低，这使该学说最严厉的应用程序减轻了。 3 AI受托人的出现预示了一种新的死亡控制形式，这种控制可能会破坏这种微妙的平衡。2今天，该学说在财产法中平衡了两个相互竞争的政策目标；尊重死亡后对后代的遗嘱意图和限制性控制。为支持这一和其他转移的规范政策目标而开发的几项推论财产规则，例如反对永久性的规则。近年来，随着现代信托成为主要的房地产规划工具和现代永久性改革，该学说的相关性已降低，这使该学说最严厉的应用程序减轻了。3 AI受托人的出现预示了一种新的死亡控制形式，这种控制可能会破坏这种微妙的平衡。
全体人员主题：离基地自由政策参考
1050 N00 1 10 月 24 日备忘录 发件人：驻日美国海军部队指挥官 收件人：全体人员 主题：基地外自由政策 参考：(a)《军事法庭手册》（2023 年版） (b) COMUSJAPAN 24 年 9 月 16 日备忘录，主题：针对驻扎或在日本作战的所有美国军事力量的自由命令 (c) JAGINST 5800.7G CH-2 (d) USFJI 36-2811 (e) OPNAVINST F3100.6K (f) COL DAVID A. MAYS 备忘录 24 年 9 月 20 日，主题：驻日美国军队禁区清单 1.目的。提供指挥官对基地外自由期间个人行为的意图、期望和要求，并颁布部队必须纳入其自身基地外自由政策的最低标准。根据参考文献 (a) 和 (c)，这是合法的一般命令，违反该命令将根据《统一军事司法法典》第 92 条受到处罚。2.取消。本备忘录取消并取代美国驻日本海军部队/日本海军地区司令 (CNFJ/CNRJ) 24 年 7 月 25 日的第 1050 N00 号备忘录。3.适用性。本命令适用于所有位于日本（包括冲绳）并在日本作战的海军服役成员，他们受美国印太司令部管辖，包括预备役人员（以预备役身份服役时）、国民警卫队人员（处于 Title 10 状态时）以及处于临时额外职责 (TAD)、临时职责旅行 (TDY)、部署、休假或通行状态的人员。本命令也适用于隶属于海军部队或位于日本海军设施内的其他武装部队成员。如果某位服役人员是驻扎在日本的美国海军陆战队、美国空军或美国陆军部队的临时待命/长期待命人员，则他们将受到更严格的自由政策的约束。该命令也适用于远征和轮换部队的人员。4. 基地外自由政策。基地外自由将按照参考 (b) 执行，包括以下要求：
和电热膜蒸馏
摘要 - 有效而准确的3D对象形状重新构造显着贡献了机器人与环境的物理相互作用的成功。获取有关未知物体的准确形状信息具有挑战性，尤其是在非结构化环境中，例如视觉传感器可能只能提供部分视图。为了解决此问题，可以使用触觉传感器来提取本地表面信息，以进行更健壮的未知对象形状估计。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，用于使用配备有触觉传感器的多指手工探索和重建的有效未知的3D对象探索和重建方法，并且仅提供部分视图。我们提出了一种多手指滑动触摸策略，以使用贝叶斯优化方法和单个领导者多手指的局部表面感知来有效地探索形状探索。我们通过基于仿真和实际机器人实验估算来自YCB和OCRTOC数据集的对象的3D形状来评估我们提出的方法。所提出的方法得出成功的重建结果，仅取决于几个连续的滑动触摸。实验结果表明，我们的方法能够以有效而准确的方式对未知对象进行建模。
手足运动和想象运动任务的脑电信号聚类
厄瓜多尔瓜亚基尔高等政治学院，ESPOL 电气和计算机工程系，Gustavo Galindo 校区，Perimetral 路 30.5 号，邮政信箱 09-01-5863，瓜亚基尔，厄瓜多尔 {vasanza 1、epelaez 2、floayza 3}@espol.edu.ec 摘要 —。现代技术使用脑机接口 (BCI) 来控制身体有障碍人士的设备或假肢。在某些情况下，EEG 数据用于确定受试者在执行运动和想象运动任务时的意向性。然而，由于获取的电压水平较低，EEG 信号很容易受到噪声的影响。我们使用了 25 名健康受试者在进行手脚运动和想象运动时 64 个 EEG 记录的数据集。数据经过预处理，包括设计滤波器以降低操作 EEG 信号的预期频谱之外的噪声。然后，我们使用基于谱密度的特征提取。最后，应用五种聚类算法来检测运动和想象运动任务。结果表明，k-means、k-medoids 和层次聚类算法可以更好地检测运动活动，而层次聚类则更适合手部的想象任务。
一个基于摄像头的系统，可在半自动车辆中检测到方向盘上的驾驶员
摘要。半自主车需要监视驾驶员检查他是否正在监督系统和/或准备接管。大多数汽车都依靠方向盘传感器来检测手，并且不监视驾驶员可能执行的非驾驶相关任务。我们提出了一个带有多个分支体系结构的基于摄像头的系统，该系统在代表次要任务和平板电脑位置的平板电脑上提供了方向盘上的手数。它还解决了其他基于摄像头系统的常见问题：转向轮前的自由手可以归类为抓住它。此外，我们的系统处理驾驶员可能在方向盘上使用平板电脑的情况，因为他可以在自主模式下进行。这两个点对于评估驾驶员需要接管的时间至关重要。最后，将方向盘和相机系统都结合在一起也将使车辆更难欺骗，因此更安全。视频可用：https：//www.youtube.com/watch?v=qfyom4sdwr4
由人类双流启发的假肢手的半自治层次控制框架
摘要：假肢手的常规使用显着增强了amputees的日常生活，但它经常引入认知载荷并降低反应速度。为了解决这个问题，我们引入了一个可穿戴的半自治层次控制框架，该框架是为截肢者量身定制的。从人类的视觉处理流中汲取灵感，将完全自主的仿生控制器集成到假肢手部控制系统中，以折断认知负担，并以人类在循环（HIL）控制方法中进行补充。在腹流阶段，控制器整合了用户手眼协调和生物本能中的多模式信息，以分析用户的运动意图并操纵视图域中的原始开关。通过HIL控制策略实现了向背流阶段的过渡，将精确的力控制与假肢的传感器和用户的肌电图（EMG）信号相结合。实验结果证明了所提出的界面的有效性。我们的方法提出了一种更有效的机器人控制系统与人之间相互作用的方法。
rp1m：用于钢琴的大型运动数据集，与双人灵巧的机器人手
摘要：将机器人手赋予人类水平的灵活性是一个长期的研究目标。bimanual机器人钢琴演奏构成了一项任务，该任务构成了动态任务所挑战的任务，例如快速产生同时精确的动作，并且较慢但触及率丰富的操纵问题。尽管基于强化的学习方法在单个任务中表现出了令人鼓舞的结果，但这些方法在多首歌的环境中挣扎。我们的作品旨在缩小这一差距，从而为机器人钢琴演奏而启用模仿学习方法。为此，我们介绍了100万（RP1M）数据集的机器人钢琴，其中包含比起一百万个轨迹的双人机器人钢琴弹奏运动数据。我们将手指放置作为最佳运输问题，因此可以自动注释大量未标记的歌曲。基准测试现有的模仿学习方法表明，这种方法通过利用Rp1m⋄来达到有希望的机器人钢琴弹奏性能。
做得更多。节省更多。完成工作。 - All Hands Fire
一个多世纪以来，德尔格一直代表着全球的安全呼吸，自 1904 年以来，德尔格男士就一直响应这一号召。如今，德尔格男士和德尔格女士几乎每天都要出动去营救受困矿工、扑灭建筑物和隧道中的火灾、首先应对危险品事件和大规模杀伤性武器威胁或执行城市搜救任务。在所有这些危及生命的任务中，他们自信地依靠 BG4 为他们提供长达四小时的清洁连续呼吸，而不受周围低氧污染空气的影响。他们知道自己有几个小时而不是几分钟的时间戴 SCBA，因此能够更加专注于自己和团队面临的问题以及拯救生命