XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemManip
AVR：主动视力驱动的机器人精确操作，具有视点和焦距优化
精确操作是指机器人在综合环境中表现出高度准确，细致和灵活的任务的能力[17]，[18]。该领域的研究重点是高精度控制和对动态条件的适应性。使用运动学模型和动态模型以实现结构化设置中的精确定位和组装[19]，依靠刚性机械设计和模型驱动的控制依赖于刚性机械设计和模型驱动的控制。最近，深度学习和强化学习改善了动态环境中的机器人适应性[20]，[21]，而视觉和触觉感应的进步使千分尺级的精度在握把，操纵和组装方面[22]。此外，多机器人协作还允许更复杂和协调的精确任务。尽管取得了重大进展，但在多尺度操作整合，动态干扰补偿和低延迟相互作用中仍然存在挑战[23]。未来的研究应进一步改善交叉模态信息的实时对齐，并增强非结构化环境中机器人视觉的鲁棒性，以优化精确的操纵能力。
通过精细...
碳点（CDS）是一类低成本碳纳米材料的通用名称，最初在2004年报告，1个具有平均粒径低于10 nm的光致发光（PL）特性。2，由于其易于且廉价的合成，低毒性，6个高（水性）溶解度，光电特性，可轻松的修饰和稳定性，这种碳质材料对从生物成像到传感器，光电子的许多应用都具有吸引力，其含量为3-6。7当前生产CD的合成方法包括自上而下和自下而上的方法，这些方法通常提供各种大小的聚集石墨烯样层和较大的结构多样性，包括SP 2 / SP 3碳网络和以不同比率的氧气富官能组。结果，根据合成，CD的光致发光特性在量子产率上大大变化，从<1％到95％。在过去的十年中，已经报道了光激发波长依赖性和独立发射。8–11 CD的实验和理论研究表明，光致发光主要源于涉及SP 2碳的杂交轨道的π-π*过渡。
通过在纳米镜上进行多聚体的适体来改善癌症靶向
<3 1 Labarjum Ovogic自动植物lucien.robinault@uphf.fr（L.R. div>）; jimmy.lauber@uphf.fr（J.L。） div>2电气工程与商业科学学院，马里波尔大学马里博尔大学，斯洛文尼亚Maribor； ALES.HOBARBBAR@UMSI中心学习Celeau et socgition，Universe，Untorse，Unoulouse，UPS，UPS，31052 Toulouse，法国； sylvain.crmerox@cnrs.fr 4大脑和认知研究中心，粉丝诱因，奥克兰，奥克兰市Auto Unaalland 0627； USMAN.SHSSID@ACE.AC.NZ 6新西兰新西兰新西兰人Chirpractic Research中心； kelly.holt@nzchiroro.co.nz（K.H. div>）; heidi.haavik@nzchirro.co.nz（H.H.） div>7卫生科学技术系，奥尔堡大学，9220 AALBORG，DEARSPORTH：IRRANSPRIZIZI.CEZ；电话。 div>： + 64-9-526-6789;传真： + 64-9-526-6788 div>
防止策略 - 顶部的不可思议的可操作性...
摘要：扩散机理设计是机理设计文献中最新趋势之一。其目的是激励代理人将有关机制的信息扩散到尽可能多的关注者，并报告其偏好。本文是从非明显操纵性的角度考虑双向匹配的扩散机理设计的首次尝试。我们专注于多对一双面匹配问题的顶级交易循环（TTC）机制。我们分别阐明了满足防策略和不可思议的可操作性机制的必要条件。我们还提出了一种新的基于TTC的匹配机制，该机制违反了策略，但满足了不太明显的操作性，这说明了我们如何在双面匹配中处理战略信息扩散。
使用3D激光雷达传感器对人的有效检测和跟踪
持续的注意力描述了我们不断专注于给定任务的能力。这种能力由我们的唤醒生理状态调节。尽管持续注意力的失误与唤醒失调有关，但潜在的生理学机制仍不清楚。新兴的工作表明，在睡眠状的慢波清醒中的入侵是向睡眠过渡的标记，可以机械地解释注意力失误。这项研究旨在通过对单胺系统的药理学操纵暴露，类似睡眠的慢波发生与持续注意力失败的行为结合之间的关系。在四个独立的实验性课程中，在一项双盲，随机控制试验中，有32名健康的男性参与者接受了甲式化甲酯，阿诺西汀，西妥位或安慰剂。在每个会话期间，脑电图（EEG）用于测量神经活动，而参与者完成了需要持续关注的视觉任务。甲化酯增加了皮质和皮质下区域的促唤醒的多巴胺和去甲肾上腺素，改善了行为性能，而原子氨酸却可以增加多巴胺和去甲肾上腺素，主要增加了额叶皮质的高度超过额叶。此外，增加促进睡眠的5-羟色胺的西妥位导致了更多的试验。基于脑电图记录，西妥位酰胺也与睡眠状的慢波增加有关。重要的是，与诸如功率之类的经典唤醒标记相比，只有慢速波会在特定区域特异性的时期中差异预测的错过和更快的响应。这些结果表明，唤醒的减少会导致清醒期间局部睡眠侵入，这可能与冲动性和迟钝性有关。
在印度东北部曼尼普尔省塞帕蒂区使用的传统药用植物的民族植物
本研究介绍了从曼尼普尔塞帕蒂地区收集的重要民族医学植物的数据。该领域缺乏现代医疗设施，并且仍在实践传统的医疗保健系统。从23名线人中记录了46个以下家庭的82种植物物种。开放式和半结构化的问卷用于收集数据。民族植物学指数用于指示民族医学的优势，意义和应用。最高的ICF值是肾脏疾病，一般健康或身体弱点和口腔护理，其次是皮肤病（0.76）。Rhus Chinensis Mill（0.52）具有引文值的最高相对频率，其次是Zingiber officinale Roscoe（0.39），Psidium guajava l。（0.39），Gynura cusimbua（d.don）S.Moore（0.35），牛角素Indimum（L.）Kurz（0.35）。汤剂（47％）是最常用的制备方法，其次是原始/新鲜（22％），糊状（8％），果汁（8％），压碎（10％），粉末（2％），输注（2％）和浸润（1％）。在我们的研究中，发现11种植物物种具有100％的富裕度。这些物种可能是具有潜在药理活性的新生物分子的真正自然储层。因此，通过文档和科学研究保护这种遗产是必不可少的要求。
脊柱操纵对运动单位行为的影响
<3 1 labarjum ovogic自动irlantrics lucien.robinault@uphf.fr（l.r. div>）; jimmy.lauber@uphf.fr（J.L。） div>2电气工程与商业科学学院，马里波尔大学马里博尔大学，斯洛文尼亚Maribor； ALES.HOBARBBAR@UMSI中心学习Celeau et socgition，Universe，Untorse，Unoulouse，UPS，UPS，31052 Toulouse，法国； sylvain.crmerox@cnrs.fr 4大脑和认知研究中心，粉丝诱因，奥克兰奥克兰市Auto Unaalland，奥克兰0627；新的Zeighition; USMAN.SHSSID@ACE.AC.NZ 6 Auckland Newank Collegeic Chirpractic Research中心，奥克兰1060；新西兰; kelly.holt@nzchiroro.co.nz（K.H. div>）; heidi.haavik@nzchirro.co.nz（H.H.） div>7卫生科学技术系，奥尔堡大学，9220 AALBORG，DEARSPORTH：IRRANSPRIZIZI.CEZ；电话。 div>： + 64-9-526-6789;传真： + 64-9-526-6788 div>
移动操纵器的视觉预测控制-LAA -HAL
对自动移动操纵器的需求是多种应用程序中的几种应用程序的核心，例如精密农业[1]，工业安装[2]，搜索和救援[3]或人类援助[4]。一般而言，移动操纵器必须同时执行移动基础的导航任务，并为机器人臂进行操纵。必须考虑几个挑战以执行这两个任务。从感知的角度来看，机器人系统必须配备可以检测不同地标并分析周围环境的传感器。此外，有必要确保用于执行任务的地标保留在传感器的视野中。从控制的角度来看，控制方案必须同时处理移动基础和机器人组，以使两个子系统之间的协作并避免惩罚完成另一个任务的动作。最后，有必要将机器人臂的控制与移动基础的位移进行协调，以避免机器人系统通过延伸的臂导航的情况，从而在末端效果下导致显着振动，并增加与外部元素奇异构型和碰撞的风险。与任何机器人系统一样，有许多控制移动操纵器的方法。广泛使用的解决方案包括在欧几里得空间中表达任务。在这种情况下，机器人使用板载传感器来估计系统配置。LIDAR型传感器提供几何数据，从而可以准确估计，但不能提供对环境的先进感知。基于视觉的传感器提供丰富的环境信息，但姿势估计对错误高度敏感。使用摄像机时，另一种广泛使用的解决方案
转移可概括机器人操纵的基础模型
改善现实世界中通用机器人操纵的概括能力长期以来一直是一个重大挑战。现有的方法通常依赖于收集大规模机器人数据，这些机器人数据是昂贵且耗时的。但是，由于数据的多样性不足，他们通常会限制其在开放域中的能力，并具有新的对象和不同的环境。在本文中，我们提出了一种新颖的范式，该范式有效地利用了由Internet规模的基础模型生成的语言分割掩码，以调节机器人操纵任务。通过将蒙版模态整合到源自视觉基础模型的语义，几何和时间相关先验中，并将其方法呈现为端到端的策略模型，我们的方法可以有效地感知的对象姿势并启用样本有效的概括性学习，包括新的对象，包括新的对象，包括新的对象，semantic intancics，Semantic类别，语义类别，和统一的背景。我们首先引入了一系列基础模型，以跨多个任务进行基础语言需求。其次，我们基于模仿学习开发了一个两流2D策略模型，该模型可以处理原始图像和对象掩码，以以局部 - 全球知觉方式预测机器人动作。在Franka Emika机器人和低成本双臂机器人上进行的广泛的现实世界实验证明了我们提出的范式和政策的有效性。可以在link1或link2中找到演示，我们的代码将在https://github.com/mcg-nju/tpm上发布。