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木糖基转移酶凸起和孔工程，以化学操纵哺乳动物细胞的蛋白聚糖
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年6月27日。 https://doi.org/10.1101/2023.12.20.572522 doi：Biorxiv Preprint
3D-MVP：机器人操纵的3D多视图
最近的作品表明，使用蒙版自动编码器（MAE）在以自我为中心数据集上进行视觉预测可以改善下游机器人技术任务的概括[40，29]。但是，这些方法仅在2D图像上预处理，而许多机器人应用程序需要3D场景的理解。在这项工作中，我们提出了3D-MVP，这是一种使用蒙版自动编码器进行3D多视图预处理的新方法。我们利用机器人视图变压器（RVT），该变压器（RVT）使用多视图变压器来理解3D场景并预测抓地力姿势动作。我们将RVT的多视图变压器拆分为视觉编码器和动作解码器，并在大规模3D数据集（例如Objaverse）上使用蒙版自动编码预处理其视觉编码器。我们在一组虚拟机器人操纵任务上评估了3D-MVP，并证明了基准的性能提高。我们还在真正的机器人平台上显示出令人鼓舞的结果，并具有最小的填充。我们的结果表明，3D感知预处理是提高样品效率和基于视觉机器人操纵策略的概括的有前途的方法。我们将发布3D-MVP的代码和预估计的模型，以促进未来的研究。
对虚拟现实操纵技术的审查
摘要：本评论探讨了手势的历史和当前意义，作为一种通用的交流形式，重点是虚拟现实应用中的手势。它突出了1990年代的手势检测系统的演变，该系统使用计算机算法在静态图像中找到模式，直到当今的传感器技术，人工智能和计算能力的进步已经实现了实时的手势识别。本文强调了手势在虚拟现实（VR）中的作用，该领域通过3D建模，声音效果和传感技术的MA融合来创造沉浸式数字体验。本评论介绍了用于手势检测的最先进的硬件和软件技术，主要用于VR应用程序。它讨论了手势检测中的挑战，将手势分类为静态和动态，并将其评分为检测困难。本文还回顾了VR中使用的触觉设备及其优势和挑战。它概述了手势采集的过程，从输入和预处理到姿势检测，以供静态和动态手势。
使用机器对机器技术的平行操纵器开发人造视力
摘要：本研究着重于为灵活的Delta机器人机器人制定人工视觉系统，并将其与机器到机器（M2M）通信集成在一起，以优化实时设备的交互。这种集成旨在提高机器人系统的速度并提高其整体性能。在有限的空间中，人工视觉系统与M2M通信的拟议组合可以检测和识别具有高度准确性的目标，以定位，进一步定位以及进行制造过程，例如组装或零件的分类。在这项研究中，RGB图像用作Mask -R -CNN算法的输入数据，并且根据Delta Robot ARM原型的特征对结果进行处理。从Mask -R -CNN获得的数据适用于Delta机器人控制系统中，并提出了其独特的特征和定位要求。M2M技术使机器人组能够快速反应变化，例如移动对象或其位置变化，这对于分类和包装任务至关重要。该系统在接近实际的条件下进行了测试，以评估其性能和可靠性。
操纵疗法（仅适用于北卡罗来纳州）
存档的先前策略版本CSNCT0541.04使用此医疗政策的说明为解释UnitedHealthCare标准福利计划提供了帮助。在确定覆盖范围时，必须将福利计划覆盖范围的联邦，州或合同要求称为联邦，州或福利计划的合同要求的条款，可能与标准福利计划有所不同。发生冲突，福利计划覆盖范围的联邦，州或合同要求政府。在使用此政策之前，请检查联邦，州或合同要求的福利计划覆盖范围。UnitedHealthCare保留根据需要修改其政策和准则的权利。为信息目的提供了此医疗政策。它不构成医疗建议。UnitedHealthCare还可以使用第三方开发的工具，例如Interqual®标准，以帮助我们管理健康福利。UnitedHealthcare医疗政策旨在与合格的医疗保健提供者的独立专业医疗判断有关，并且不构成医学或医疗建议的实践。
在加密自我...
加密自我选择是由现代综合共识协议所采用的范式，以选择具有块的“领导者”。 Algorand [Chen and Micali，2019年]提出了规范协议，Ferreira等人。[2022]在战略参与者的最大分数上建立界限（𝛼，𝛽）可以作为其股份𝛼 𝛼和网络连接参数𝛽 𝛽的函数。虽然它们的下限和上限都是不平凡的，但它们之间存在很大的差距（例如，它们建立𝑓（10％，1）∈[10。08％，21。12％]），公开一个问题，即这些操纵的关注程度有多重要。我们将计算方法开发为任何所需的（𝛼，𝛽）的指甲𝑓（𝛼，𝛽），以达到任意精度，并在广泛的参数上实现我们的方法（例如，我们确认𝑓（10％，1）∈[10。08％，10。15％]）。从方法论上讲，估计𝑓（𝛼，𝛽）可以用作估算高精度的马尔可夫决策过程的价值，其状态是实数列表。我们的方法论贡献涉及（a）重新提出问题，而是将问题计算为高精度的分布的预期价值，该分布是非线性采样操作员的定点，以及（b）可证明由各种截断和采样估算所引起的误差界定该分布的误差（似乎可以在封闭形式求解）。一个技术挑战是，基于自然采样的目标分布平均值的估计值不是公正的估计量，因此我们的方法一定超出了声称足够多的样本以接近平均值的范围。
对控制，机器人技术和自治系统的年度审查物理辅助机器人：对移动和操纵器机器人进行系统的审查
估计世界上有超过10亿人会经历特殊的残疾。这些残疾可能会影响人们独立开展日常生活活动的能力，包括卧床，饮食，穿衣，对个人卫生的照顾等等。移动和操纵器机器人可以在人类环境周围移动并与物体和人进行物理互动，有可能帮助残疾人进行日常生活活动。尽管物理辅助机器人的愿景已经激发了跨机器人技术的研究数十年，但这种机器人最近才在能力，安全性和价格方面变得可行。越来越多的研究涉及端到端的机器人系统，这些机器人系统与现实世界中的残疾人相互作用。在本文中，我们调查了针对机器人，人与计算机相互作用和可访问技术的高级会议和期刊的有能力的人的身体辅助机器人的调查，以识别一般趋势和研究方法。然后，我们深入研究了三个特定的研究主题 - 相互作用界面，自主性水平和适应性 - 以及这些主题如何在物理辅助机器人研究中表现出来的框架。我们以未来研究的指示得出结论。
M2Curl：通过自我监督的表示机器人操纵学习的样品有效的多模式增强学习
摘要 - 多模式增强学习（RL）的最关键方面之一是不同观察方式的有效整合。具有从这些模式中得出的鲁棒和准确表示是增强RL算法的鲁棒性和样品效率的关键。但是，在RL设置中，用于视觉动作数据的学习表示构成了重大挑战，尤其是由于数据的高维度以及与动态环境和任务目标相关的视觉和触觉输入所涉及的复杂性。为了应对这些挑战，我们提出了多模式对比度无监督的强化学习（M2CURL）。我们的方法采用了一种新颖的多式自我监督学习技术，该技术可以学习有效的代表，并有助于更快的RL算法收敛。我们的方法对RL算法不可知，因此可以与任何可用的RL算法进行集成。我们在触觉健身房2模拟器上评估了M2Curl，并表明它可以显着提高不同操纵任务的学习效率。与没有我们的表示学习方法相比，与标准RL算法相比，每集更快的收敛速率和更高的累积奖励可以证明这一点。项目网站：https：//sites.google.com/view/m2curl/ home
从动态环境中多步操作任务的演示中的逻辑学习
摘要 - 从演示中学习（LFD）是将类似人类技能授予机器人的有效框架。然而，设计一个能够无缝模仿，推广和反应在动态环境中长期地平线操纵任务的干扰的LFD框架仍然是一个挑战。为了应对这一挑战，我们提出了Logic-LFD，该逻辑LFD将任务和运动计划（TAMP）与动态运动原始词（DMP）的最佳控制配方相结合，从而使我们能够合并运动级别的Via-via-via-via-via-via-vie-vie-aint-vie-viarpoint规范并处理任务级别的变化或动态环境中的干扰。我们对我们提出的方法对几个基线进行了比较分析，从而评估了其在三个长马操纵任务中的概括能力和反应性。我们的实验证明了逻辑LFD的快速概括和反应性，用于处理任务级别的变体和长距离操纵任务中的干扰。项目网页：https：//sites.google.com/view/logic-lfd
使用CAD和GUI
摘要 - 行业中的操纵者日益普及的人增加了对操纵器的运动学和动态知识的掌握的需求。另一方面，操纵器是为了学习目的而不是负担得起的物品，因此建模是正确的解决方案之一，也是一种新的贡献形式来引入物理操纵器，而无需在实验室中进行许多操纵器。通过这项工作，可以将4度（DOF）操纵器的4度操纵器的物理建模与其原始形式作为教育机器人类似，并且可以设计仪表板来控制其运动。使用Autodesk Inventor开发了操纵器的机械物理模型，并且使用图形用户界面（GUI）MATLAB进行操作参数的设置。使用的操纵器模型是Dobot Magician，它具有四个Revolute关节。使用Autodesk Inventor设计工具进行建模的优势是直观的用户界面，易于理解和无学生许可，因此，它比学生（例如在现有研究中）对学生更友好。作为一种学习媒体，这种建模非常复杂，可以学习机械设计，在SIMSCAPE多机上使用XML（可扩展的标记语言）扩展转换为MATLAB，在SIMSCAPE上设置了运动学和动力学，并在MATLAB上使用GUI设计控制界面。这项工作通过基于前向运动学和反向运动学方法的GUI设定的路径计划方法证明了机器人运动的准确性。