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manigussian：用于多任务机器人操纵材料的动态高斯碎片，在此补充材料中，我们提供additio
rlbench数据集。在本节中，我们提供了RL-Bench [4]数据集和我们的培训管道的简洁概述。表1是我们在实验中使用的10个选定任务的概述。我们的任务变化包括随机采样的颜色，大小，计数，位置和对象类别。我们有20种阴影的调色板，包括红色，栗色，绿色，蓝色，海军，黄色，青色，洋红色，银，灰色，橙色，橙色，橄榄，紫色，紫色，蓝绿色，蓝色，紫色，紫罗兰，玫瑰，黑色和白色。对象的大小分为两种类型：短和高。对象的数量可以为1、2或3。其他属性因特定任务而异。此外，对象在一定范围内随机排列在桌面上，增加了任务的多样性。在消融研究中，我们根据[3]的任务分类从表1的RLBench任务分组为6个类别，并根据其主要挑战。任务组包括：
果蝇大脑的植物学下区域的结构和发展。 ii。感觉舱
图2幼虫SEZ的感觉域：长度截面视图。（a，b）幼虫晚期SEZ的示意性侧面视图（a）和腹侧视图（b）。感觉隔室的颜色编码如（a）底部的钥匙所述。进入神经胶质的神经是阴影灰色的；神经组边界和柱状神经胶质结构域由孵化线表示。（c - e）用PEB-GAL4> UAS-MCD8-GFP（绿色；感觉轴突）标记的第三龄幼虫标本的共聚焦部分的Z-Projections。抗神经毒素（洋红色）标记次生谱系和区域； Neuropil在所有面板中均由抗DN-钙粘蛋白（蓝色）标记。（c）中央神经胶质结构域的副臂板z预测。（d，e）表面水平的水平投影（d；神经皮腹面上方约10米）和中央水平（E;腹表面上方约20 l m;参见面板H）。孵化的线划分柱神经型结构域的边界，如随附的纸张所定义（Hartenstein等，2017）。在PEB-GAL4阳性区域的（E）点中的箭头从CSC感觉域继续向前向中央trito-Cerebrum前进； （e）中的箭头指示通过触角神经进入的感觉传入，然后绕过触角（Al）到达tritoceRebrum。（f，g）。第三龄幼虫SEZ晚期的副臂切片（F）和数字旋转的额叶（G）的Z-projctions显示了PEB-GAL4阳性感觉末端（绿色）和纵向轴突段与Anti-Fasticlin II（Magenta）标记的纵向轴突。绿色孵化线表示（d）和（e）中显示的水平平面。（H）幼虫SEZ的示意性横向视图，说明了该图和图3中的面板（d，e）中显示的Z射击平面。Blue hatched lines, oriented perpendicularly to the neuraxis and roughly parallel to neuromere boundaries (grey hatched lines), represent frontal planes at level of anterior half of prothoracic segment (T1ant), posterior half of prothoracic segment (T1post), tritocerebrum (TR), mandibula (MD), maxilla (MX), and labium （lb），图3的面板（a - f）中显示。bar：25 L m（c - g）
工业喷墨指南 - Xaar
在所有印刷中，一旦图像准备好印刷，就必须设置生产线。这通常被称为“准备”。在模拟和数字印刷中，必须对齐基材，并准备和测试油墨系统。在彩色模拟印刷中，还必须安装和定位印版（每种印刷工艺颜色一个：青色、黄色、洋红和黑色） - 这需要一些技巧，通常通过运行机器一小段时间来验证，以便确保一切都正确对齐 - 打印机称之为“套准”。还必须仔细调整转移到基材上的油墨量，以确保良好的复制效果。所有这些都需要时间并浪费材料。对于数字印刷，准备是一个更短的过程，可以减少到几乎为零，从而减少浪费。
补充附录
补充图 4 。药物与抑制剂在 THP-1（洋红色）和 MM6（橙色）细胞中的协同联合治疗作用。（a）两次重复分析 PGL-13 与 Ara-C 联合治疗对细胞活力的抑制作用。组合指数 (CI) 值为（左）0.67 和（右）0.47。（b）两次重复测量 PGL-14 和 Ara-C 的联合治疗作用，CI 值为（左）0.58 和（右）0.59。（c）PGL-13 与阿霉素联合使用的抑制作用，CI = 0.53。（d）PGL-14 与阿霉素的抑制作用，CI = 0.76。（e）麦芽糖和 Ara-C 的联合治疗作用，CI = 0.82。 (f) PGL-13 和 Ara-C 抑制，CI = 0.62。(g) PGL-14 和 Ara-C 抑制，CI = 0.53。值与 DMSO 或培养基对照进行比较。条形图显示平均值 + SD，n = 3。药物以 IC 25 浓度使用，协同效应已用 S 标记。
sm.pdf
图。2。（a）∆ε2 2，s u（1，1）（点破的线）和等式。（a.39）（实线）作为第二次挤压参数的函数，用于内部损失。我们观察到，对于较大的第二次挤压参数，∆ε2 2，s u（1，1）会收敛到等式。（A.39）。（b）∆ε2 2，s u（1，1）的对数，对于非常大的第二次挤压参数作为第一个挤压参数和光子数的函数。洋红线线绘制了第一个挤压参数的最佳状态，其相应的光子编号。（c）在SU（1,1）（1,1）（1,1）和经典的干涉仪的最佳灵敏度状态下显示了可检测到的最小的吸光度，用于一，二，三和四光子吸收过程。通过调节信噪比（A.45）成为一个，即εm / ∆εm = 1。< / div>
rhenium浓度对电荷掺杂和
图2。在QFEG上重新掺杂的MOS 2中的8％重掺杂的MOS 2中的rhenium簇和条纹形成：多层重掺杂MOS 2岛的恒定电流STM概述图像。红色和橙色虚线分别表示岛边缘和隔离边界。（b）MOS 2岛的结构模型以快速（稀释浓度）和缓慢（密集的浓度）生长方面表示。（c，d）（a）中插图中显示的岛单层不同区域中的恒定电流STM地形。从浓度和分布的突然变化中鉴定出隔离边界。e）中性（REMO 0）的STM地形和单层Re-MOS 2中的带正电（REMO +）RE原子。（f）STM地形突出了中性（蓝色圆圈）和带正电荷（洋红色圆圈）的分布，以及单层Re-Mos 2膜中的硫位于硫磺位点缺陷（橙色圆圈）。
具有高质量的人IPSC控制线
来自SCTI003-A细胞系的代表性图像。（a）Stemcell的HIPSC可以与肠球形区分开，并使用STEMDIFF™肠类动物试剂盒（目录＃05140）嵌入Matrigel®Domes中，以使其成熟到人肠癌中。可以使用STEMDIFF™肠杆菌生长培养基（目录＃05145）来传递和扩展成熟的类器官（在第13天显示）。（b）使用STEMDIFF™背前桥式分化试剂盒（Catalog＃08620）（CatalDiff＃08620），可以与SCTI003-A区分开染色的DAPI（蓝色），MAP2（MAP2（MAGENTA），NEUN（黄色）和GFAP（CYAN）的神经器官，并与SCTI003-A区分开，并维持STEMDIFF™Neural Organid Organid Organid Organid Orancecodeandenceant（Catean）。（c）hipsc衍生的小胶质细胞具有可见过程和较小的细胞质与核比率，可以通过造血祖细胞中间人使用STEMDIFF™造血量™造血™造血™造血基因（使用Catalog＃05310），从而从Stemcell的HIPSC通过造血祖细胞中间产生（catalog＃05310），并使用Stemdiff™microgiriation（Catalog＃05310），并使用Stemdiff™MicrogliAD（catalog＃05310）（Catalog＃05310）。 ＃100-0019/100-0020）。（d）使用STEMDIFF™心室心肌细胞分化试剂盒（目录＃05010），可以从SCTI003-A产生心室心肌细胞的单层培养。
Khronos：时空度量的统一方法 -
图1：我们提出了Khronos，这是一种在动态环境中执行指标同时映射和定位（SLAM）时，是一种统一的推理方法，以推理短期动态和长期变化。上面显示了始终代表场景状态的Khronos时空图中的一些实例。短期动力学（左）显示在洋红色中，并与相应时间间隔内观察到的人类作用进行了比较。我们显示了检测到的移动点以及质心轨迹周围的电流和初始边界框。检测到人类和无生命的物体（例如购物车（左下））。长期更改（右）显示了同一场景的三个时间实例。最早的实例是时间0:20（右上角）。机器人在走廊上移动时，卸下椅子，并将红色冷却器放在桌子的顶部；这些更改被检测到机器人重新访问，并在时间1:52（右下）关闭循环。最后，再次将冷却器卸下，该机器人在时间3:35检测到。
通过脑机接口生成
我们提出了一种实时生成音乐的方法，该方法由从脑电图 (EEG) 估计的用户情感状态驱动。这项工作旨在探索使用传感器数据的实时音乐生成应用策略。应用范围从用于 x-reality 的响应音乐到艺术装置，以及在教学环境中作为反馈的音乐生成。我们在开源平台 OpenViBE 中开发了一个脑机接口。它管理与 EEG 设备的通信并计算相关特征。基准数据集用于评估监督学习方法在价态和唤醒的二元分类任务上的表现。我们还使用减少数量的电极和频带评估了性能，以解决预算较低和环境嘈杂的问题。然后，我们解决了实时音乐生成模型的要求，并提出了对 Magenta 的 MusicVAE 的修改，引入了一个用于控制批次间内存的参数。最后，我们讨论了将所需音乐特征映射到模型的原生输入特征的可能策略。我们提出了一个概率图形模型来模拟从效价/唤醒到 MusicVAE 潜在变量的映射。我们还解决了数据集维度问题，提出了三个概率解决方案。
随机最优控制指导自适应癌症治疗
图 2：从初始状态 ( q 0 , p 0 ) = (0 . 26 , 0 . 665)（洋红色点）开始的具有确定性最优策略的随机驱动系统：(a) 确定性驱动系统 (2.2) 找到的最优轨迹，成本为 5 . 13；(b) 在确定性最优策略下生成的两个代表性样本路径，但受到随机适应度扰动的影响（较亮的一个成本为 3 . 09，而另一个成本为 6 . 06）；(c) 使用 10 5 随机模拟近似的累积成本 J 的 CDF。在 (a) 和 (b) 中，轨迹/路径的绿色部分表示不开药，轨迹/路径的红色部分表示以 MTD 速率开药。确定性情况下的价值函数的水平集以浅蓝色显示。在 (c) 中，蓝色实线是使用确定性最优策略生成的 CDF。其中位数（蓝色虚线）为 4.94，而成功条件下的平均值是 4.90。绿色实线是使用阈值感知策略生成的 CDF，其中 ¯ s = 4.50；红色实线是使用阈值感知策略生成的 CDF，其中 ¯ s = 4.94。