XiaoMi-AI文件搜索系统
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农历基础装配和
在亲切项目期间，Mantis在硬件和软件方面进行了调整并改进了[10]。在硬件上，Mantis获得了两个新的板载计算机（OBC），一个IMU和一个进一步开发的传感器-ICU（仪器控制单元），以改进i3ds [6]。此外，还重新设计了抓手以满足项目的需求。旧的三指抓手可以容纳0.5公斤，新的抓手有能力保持10公斤。在软件方面扩展了运动。Mantis能够以六足，五足和四足的位置行走。五足的运动模式使Mantis可以在其四个腿上行走，而一只前臂则可以携带握力，或者可以携带负载或用于合作运输。Mantis由独立的机器人客户端API扩展，并基于开源Robot_Remote_Library [13]，该[13]在DFKI的当前开发下。通信层基于Zeromq，并且使用Google的协议缓冲区（Proto3）来处理De-/serialization。核心库的编写方式可以通过继承来促进可扩展性[8]。
机器人运动技能的加固学习中的动作空间设计
增强学习（RL）是合成机器人运动技能的强大工具。但是，实践者必须仔细选择学习的动作空间，这一决定通常以直觉为指导。例如，轮式机器人可能与车轮速度动作空间，具有关节位置的腿部机器人以及带有笛卡尔空间目标的操纵器相关联。对于一些精心研究的任务，该领域已在共同的动作空间上汇聚。例如，位置控制动作空间被广泛用于学习腿部运动[1，2，3]。但是，为了启动机器人的运动，这些位置命令必须通过反馈定律转换为扭矩，以执行模拟和控制真实的机器人。这提出了几个问题：位置控制的哪些属性使其对于腿部运动任务特别有用，而不是直接学习使用扭矩行动？位置控制对所有类型的机器人任务有用，还是其他能力更有效的动力空间对具有不同动态的系统更有效？其他未经研究的任务将如何从不同的动作空间设计选择中受益？
安吉拉·米切尔（Angela Mitchell）-Texas A＆M生物学
Conference Presentations: Bacterial Cell Biology and Development Gordon Research Conference 2023 Microbial Stress Responses Gordon Research Conference ( Talk ) 2022 Bacterial Cell Surfaces Gordon Research Conference 2022 American Society for Microbiology Microbe Meeting ( Poster Talk ) 2022 World Microbe Forum 2021 Bacterial Locomotion and Signal Transduction XVI Conference 2021 Microbial Stress Response Gordon Research Conference ( Talk ) 2018微生物粘附和信号转导戈登研究会议2017年微生物压力反应Gordon研究研讨会与会议2016年美国病毒学学会年度会议（TARK）2013 2013年美国病毒学学会年度会议（TALK）2012 2012年14届双年度国际山脉小男病毒式帕沃斯病毒研讨会（TALK）2012年，美国宗教学会年度会议，2012年美国临时年度会议（TALKIA），2012年拜访年度会议（2012年） Tri-beta东北区2研究大会（TARK）2007宾夕法尼亚州科学学院年度会议2007
神经机器人：生物材料作为即用型执行器
通过进化而完善的设计已为仿生动物机器人提供了灵感，它们可以模仿猎豹的运动和水母的柔顺性；生物混合机器人更进一步，将生物材料直接融入工程系统。仿生和生物混合带来了新的、令人兴奋的研究，但人类一直依赖生物材料——来自生物体的非生物材料——因为他们的早期祖先穿着动物皮作为衣服，用骨头作为工具。在这项工作中，一只无生命的蜘蛛被重新用作一个随时可用的执行器，只需一个简单的制造步骤，开创了“死机器人”领域，其中生物材料被用作机器人组件。蜘蛛独特的行走机制——依靠液压而不是拮抗肌对来伸展腿部——产生了一个死机器人夹持器，它自然处于闭合状态，可以通过施加压力打开。死灵机器人抓手能够抓取不规则几何形状的物体，抓取重量可达自身重量的 130%。此外，抓手可用作手持设备，并可在户外环境中伪装。死灵机器人可进一步扩展，以整合来自其他生物的生物材料，这些生物具有类似的液压机制，可用于运动和关节活动。
工业微生物学
IV形态和细菌的精细结构形态 - 大小和形状；安排。 细菌细胞的结构 - 胶囊，鞭毛，运动，fimbrae或pili；趋化性；细胞壁质膜；介质；细胞质：核糖体；核苷，质粒；细胞质夹杂物（颗粒，脂质颗粒，糖原，硫颗粒，磁体，磁体，气囊泡，气体液泡），孢子和囊肿，氰基细菌，藻类，algae，algae，fungi，真菌，病毒的细胞结构IV形态和细菌的精细结构形态 - 大小和形状；安排。细菌细胞的结构 - 胶囊，鞭毛，运动，fimbrae或pili；趋化性；细胞壁质膜；介质；细胞质：核糖体；核苷，质粒；细胞质夹杂物（颗粒，脂质颗粒，糖原，硫颗粒，磁体，磁体，气囊泡，气体液泡），孢子和囊肿，氰基细菌，藻类，algae，algae，fungi，真菌，病毒的细胞结构
在意外地形上两足步行期间大鼠大脑的时间变化功能连通性
大脑皮层在人类和其他动物对不可预测的地形变化的适应性中起着重要作用，但是在此过程中，皮质区域之间的功能网络知之甚少。为了解决这个问题，我们训练了6只老鼠，视力阻塞，在带有不平衡区域的跑步机上双胎行走。全脑电脑电图信号通过32通道植入电极记录。之后，我们使用时间窗口扫描所有大鼠的信号，并使用相位延迟索引量化每个窗口中的功能连接。最后，使用机器学习算法来验证在检测大鼠运动状态时动态网络分析的可能性。我们发现，与步行阶段相比，在制备阶段的功能连接水平更高。此外，皮质更加注意控制肌肉活动需求更高的后肢的控制。功能连接的水平较低，可以预测前方的地形。大鼠意外地与不均匀的地形接触后的功能连通性突发，而在随后的运动中，它明显低于正常行走。另外，分类结果表明，使用多个步态阶段的相位延迟指数作为特征可以有效地检测步行过程中大鼠的运动状态。这些结果突出了皮质在动物对意外地形适应中的作用，并可能有助于推进运动控制研究和神经植物的设计。
势能环境中的运动过渡...
要遍历具有较大障碍的三维地形，必须跨不同模式过渡。但是，对陆地运动的大多数机械理解都涉及如何生成和稳定近态状态的单模运动（例如步行，跑步）。我们对如何使用物理互动来实现强大的运动转变了解一无所知。在这里，我们使用简化的模型系统来审查我们通过发现多腿运动过渡的巨大原理来填补这一空白的进展，这些模型系统代表了复杂的三维领域的独特挑战。非常明显的是，通过使用势能景观方法对运动型 - 地形相互作用进行建模，从不同的模型系统中出现了一般的物理原理。动物和机器人的刻板运动模式受到物理相互作用的约束。运动过渡是随机的，在景观上的稳定，障碍物的横断过渡。可以通过馈送前进的自我启动来诱导它们，并通过反馈控制的主动调整来促进。我们系统研究的一般物理原理和策略已经在简单模型系统中提高机器人性能。仍在更好地了解运动转变的智能方面以及如何从抽象的Challenges的简单景观中构成复杂三维地形的大规模势能景观。这将阐明神经力学控制系统如何介导物理相互作用以产生多条纹运动转变并导致生物学，物理，机器人和动态系统理论的进步。
在Walker2D方案中DDPG和TD3算法的比较
摘要。强化学习已成为一种强大的方法，用于解决各个领域的复杂连续控制任务。本文对两种突出的强化学习算法进行了广泛的比较分析：深层确定性策略梯度（DDPG）算法及其高级对应物，即Twin删除的DDPG（TD3）算法。主要的重点是评估这些算法在运动控制领域内的性能和有效性，这是一个具有实质性现实世界的领域。本研究以Walker2D问题为中心，Walker2D问题是一项具有挑战性的机能控制任务，可在OpenAI Gym环境中提供。walker2d预示着令人信服的测试床，用于评估在机器人技术，自主系统和物理控制等上下文中增强学习算法的实用性。通过对DDPG和TD3进行详细检查，作者旨在阐明其在连续控制场景中的优势和劣势。超出了学术利益，这项研究具有重要的现实意义。掌握连续控制任务对从机器人技术和自动化到医疗保健及其他地区的应用具有巨大的希望。本质上，这项研究弥合了在强化学习方面的理论进步与解决现实世界挑战方面的实际含义之间的差距。通过在苛刻的运动控制背景下对这些算法进行全面评估，这项工作有助于更广泛地理解重新学习学习的潜力，以推动各种行动中的创新和效率。
前庭脊髓核是平衡发育的一个轨迹
成熟的脊椎动物使用前庭脊髓神经元保持姿势，这些神经元将感知的不稳定转化为脊柱运动电路的反射命令。姿势稳定性在整个开发过程中有所改善。然而，由于陆地运动的复杂性，在早期生命中对姿势修复的前庭脊髓贡献仍未得到探索。在这里，我们利用了水下运动的相对简单性来量化在未分化性别的幼虫斑马菌发育过程中失去前庭脊髓神经元的姿势后果。通过在两个时间点进行比较，我们发现后来的前庭神经元病变导致更大的不稳定性。对数千个单独的游泳比赛的分析表明，病变破坏了运动的时机和矫正性，而不会影响游泳运动学，并且这种影响在较老的幼虫中尤为强。使用生成的游泳模型，我们展示了这些干扰如何解释两个时间点的姿势变异性。最后，后期病变破坏了在较旧幼虫中观察到的固定/躯干配位，将前庭脊髓神经元与用于深度导航的姿势控制方案联系起来。由于后来的病变对姿势稳定性更为破坏，因此我们得出结论，前庭脊髓脊髓贡献对幼虫成熟的平衡增加。前庭脊髓神经元在整个脊椎动物中都高度保守；因此，我们建议它们是用于姿势控制发展的发展的底物。