Scitech摘要简介整个网络 - 10月26日 - NOV。 1次适用于移动机器人中国专利新闻的四轮独立悬架系统授予的中国专利赠款|星期五,2024年11月1日
在2025年2月,NCC Group对Chrome Beta(134.0.6998.4)(“应用程序”)(“应用程序”)进行了App Defense Alliance(ADA)的移动配置文件评估,并代表Google LLC(“开发人员”)根据NCC集团和开发人员之间的管理合同。评估目标是确定符合时间箱的评估中的ADA移动档案框架。ADA移动配置文件由App Defense Alliance(ADA)定义,并基于OWASP移动应用程序安全验证标准(MASVS)。有关评估的特定要求的更多具体信息,请参阅附录A。
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能,必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型(LLMS)已显示出关于任意任务的紧急推理技能,但现有的工作主要集中在探索的环境上,通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中,我们提出了MOMA-LLM,这是一种新颖的方法,该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式,随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是,我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄,开放式摄影库,并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验,与传统的基线和最新方法相比,我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
摘要 - 智能机器人技术在维护,维修和大修(MRO)机库操作方面具有重要意义,其中移动机器人可以在其中导航复杂而动态的环境,以进行飞机视觉检查。飞机机库通常忙碌而变化,形状和尺寸各不相同,呈现出严格的障碍物和条件,可能导致潜在的碰撞和安全危害。这使得障碍物检测和避免对安全有效的机器人导航任务至关重要。常规方法已在计算问题上应用,而基于学习的方法的检测准确性受到限制。本文提出了一个基于视觉的导航模型,该模型将预训练的Yolov5对象检测模型集成到机器人操作系统(ROS)导航堆栈中,以优化复杂环境中的障碍物检测和避免。该实验在ROS-Gazebo模拟和Turtlebot3 Waffle-Pi机器人平台中进行了验证和评估。结果表明,机器人可以越来越多地检测并避免障碍物,而无需碰撞,同时通过不同的检查点导航到目标位置。关键字 - 自主导航,对象检测,避免障碍物,移动机器人,深度学习
真核生物的基因组主要由散布的重复序列的各种家族组成,包括逆转录座子和可转移和内源性病毒元素。普遍的观点是,基因组重复体的多样家庭应被视为寄生虫或“垃圾DNA”(Bourque等,2018)。但是,可以遵循族谱树,或这些元素进化发展和分布的途径,因此,我们的理解应得到完全修订。重复元素在系统生物学和医学意义上扮演着角色,远远超出了“垃圾DNA”和病毒化石(Wells and Feschotte,2020年)。最近的研究越来越多地表明,基因组的基本成分,即使不是我们基因组的最基本成分,它具有病毒源,并且作为移动遗传介体的病毒在遗传进化中始终起着至关重要的作用(Cosby等,2019)。基因组的演变与克服和固定综合事件有关。随着每个重要的进化步骤,基因组中的移动遗传因素数量急剧增加。自从生活开始以来,就没有一个生物体没有所有这些不同的移动元素。在基因组的形成中,我们可以追踪涉及无数不同外观的移动元素的许多过程。基因组不是无数意外突变及其选择的最终产物,而是一种原始外部病毒感染的生活沉积物,这种矿床经常被回收,并且像编年史一样,重新解释(Vassilieff等,2023年)。为了完全发展,移动元素必须与他们的宿主基因组建立共同的关系(Gebrie,2023)。移动元件和宿主基因组的进化系统发育树显示强相关性(Kalendar等,2004; Kalendar等,2008; Moisy等,2014; Kalendar等,2020)。内源性逆转录病毒,也属于逆转录病毒,是单链
本文提出了针对非BOLONOMIC车辆的稳定跟踪控制规则。通过使用Liapunov函数来证明该规则的稳定性。对车辆的输入是参考姿势(x,y ,, 8)'和参考速度(v,ar)'。本文的主要目的是提出一个控制规则,以找到合理的目标线性和旋转速度(v,a)'。线性化系统的微分方程对于确定对小干扰的关键倾倒参数很有用。为了避免任何滑倒,引入了速度/加速度限制方案。有或没有速度/加速度限制器的几个合理结果。本文提出的控制规则和限制方法是与机器人无关的,因此可以应用于具有死亡算力能力的各种移动机器人。此方法是在自动移动机器人Yamabico-11上实现的。获得的实验结果接近速度/加速度限制器的结果。
美国政府最终用户:Oracle计划(包括任何操作系统,集成软件,任何已嵌入,安装或在交付的硬件上激活的程序,以及此类程序的修改)和Oracle计算机文档或美国政府最终用户提供或访问的其他Oracle数据是“商业计算机软件”,“商业计算机软件”,“商业计算机软件文档”,“商业计算机软件”,“商业计算机软件”,“有限的权利数据”或“有限的权利”适用于适用于适用的适用性,或者适用于适用性的适用性,并适用于适用于适用性。因此,使用,复制,重复,释放,显示,披露,修改,衍生作品的准备和/或适应i)Oracle程序(包括任何操作系统,集成软件,嵌入,安装或激活的任何程序,在此类程序中嵌入或激活的任何程序,对此类程序的限制和其他限制),III和/或III IS IS III和/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/ii ii III),IS或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或III III IS IIS)在适用的合同中。管理美国政府使用Oracle Cloud Services的条款由适用的此类服务的合同定义。没有其他权利授予美国政府。
工程师保护局关于东北和东南部 Beta 型流量持续时间评估方法可用性的通知 发布日期:2023 年 4 月 12 日 美国陆军工程兵团 (Corps) 巴尔的摩、布法罗、查尔斯顿、芝加哥、底特律、沃斯堡、加尔维斯顿、亨廷顿、杰克逊维尔、堪萨斯城、小石城、路易斯维尔、孟菲斯、莫比尔、纳什维尔、新英格兰、新奥尔良、纽约、诺福克、费城、匹兹堡、萨凡纳、圣路易斯、塔尔萨、维克斯堡和威尔明顿区以及美国环境保护署 (EPA) 第 1、2、3、4、5、6 和 7 区联合宣布东北和东南部 Beta 型流量持续时间评估方法 (SDAM) 可用性(日期:2023 年 4 月 12 日)。这些方法是一种快速评估工具,有助于区分东北和东南 SDAM 区域河段尺度上的短暂性、间歇性和常年性径流。beta SDAM 可能有助于为识别可能受《清洁水法》第 404 条监管管辖的水域提供技术指导;但是,这些方法不会改变“美国水域”的定义。这些 beta SDAM 由工程兵团和环境保护署开发,用于缅因州、新罕布什尔州、佛蒙特州、马萨诸塞州、罗德岛州、康涅狄格州、新泽西州、特拉华州、马里兰州、纽约州、宾夕法尼亚州、西弗吉尼亚州、弗吉尼亚州、北卡罗来纳州、南卡罗来纳州、佐治亚州、佛罗里达州、路易斯安那州、阿拉巴马州、田纳西州、肯塔基州、俄亥俄州、印第安纳州、阿肯色州、堪萨斯州、伊利诺伊州、密歇根州、密苏里州、密西西比州、俄克拉荷马州、德克萨斯州和哥伦比亚特区的全部或部分地区(图 1)。由于气候差异和数据点数量相对较少,加勒比地区站点未用于开发此 SDAM 迭代,方法也不涵盖加勒比地区。这些测试方法源自文献综述和在东北和东南各种水文景观的 336 个河段进行的多年实地研究。测试版 SDAM 是通过对现场数据的统计分析开发的,它提供了一种数据驱动的方法,使用可靠的指标来确定河段尺度的流量持续时间类别。这些机构正在将这些测试版 SDAM 提供给为期一年的初步实施和评论期,以告知东北和东南最终 SDAM 的开发。只要对流量持续时间类别存在不确定性并且需要快速评估方法,就可以应用东北和东南的测试版 SDAM。这些方法提供了一个科学支持的快速评估框架,以一致、可靠、可重复和可辩护的方式支持最佳专业判断。使用这些方法可以做出更及时、更可预测的管辖权决定,并且在了解流量持续时间类别以改善生态评估、管理和决策时也很有用。测试版 SDAM 是专门根据东北和东南地区收集的数据开发的。
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