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使用脑机接口技术在 Blender 软件中建模 3D 对象
1. 简介 3D 建模是使用专门的计算机程序创建和修改三维对象的过程，该程序为用户提供了一组必要的工具。 3D 建模通常从基本形状（基元）开始，例如立方体、球体、圆环等。然后通过软件提供的不同功能修改这些形状。用户通常通过按下键盘上的组合键或从用户界面中选择它们来激活这些功能。如今，有许多功能强大的 3D 建模软件，可以创建 3D 资源、动画、特效和渲染图像。最受欢迎的付费应用程序是 Autodesk Maya、Autodesk 3ds Max 和 Cinema 4D。也有许多免费应用程序可用，但最受欢迎的应用程序是 Blender。Blender 是一个免费的开源 3D 计算机图形软件工具集。它用 C、C++ 和 Python 编程语言编写。Blender 基金会是一个负责 Blender 开发的非营利组织。 Blender 也是由社区开发的，社区创建了用 Python 编写的附加插件（称为附加组件）。附加组件为 Blender 添加了新功能或改进功能。由于 Blender 发展基金的成立，Blender 最近获得了 Epic Games、Nvidia 或 Intel 的大量资金支持。它使 Blender 基金会能够招募新的团队成员，从而更快地开发 Blender。
在手动和机器人辅助工作中为操作员建模疲劳5.0
职业应用疲劳以及许多其他人类绩效因素，影响工人的健康状况，从而产生了生产质量和效率。采用行业5.0观点，我们建议将人类绩效模型整合到更广泛的工业系统模型中可以提高建模准确性并带来卓越的成果。将我们的工人疲劳模型整合为其工业系统建筑师模型的一部分，使领先的飞机制造商Airbus可以更准确地预测系统的性能，这是劳动力妆容的函数，这可能是人类工人和机器人的组合，或者是经验丰富且经验丰富且经验丰富且经验丰富的工人的组合。我们的方法证明了将人类绩效模型包括在商店地板上引入机器人的重要性和价值，可用于在工业系统模型中包括人类绩效的各个方面，以满足特定的任务要求或不同级别的自动化。
明智的帮助：在家庭中积极主动和自适应机器人帮助的战略对手建模
尽管在日常任务中对弱势群体（例如，老年人，儿童和残疾人）的辅助技术有很大的需求，但对高级AID辅助解决方案的研究确实满足了他们的各种需求，这仍然很少。传统的人机互动任务通常需要机器来简单地帮助您对人类能力和感觉的细微差别，例如他们进行实践和学习的机会，自我改善感和自尊心。解决这一差距时，我们定义了一个关键而新颖的挑战智能帮助，旨在为各种残疾人的人提供积极主动而自适应的支持，并在各种任务和环境中提供动态目标。为了确定这一挑战，我们利用AI2- [32]来构建一个新的互动3D实体家庭环境，以完成智能帮助任务。我们采用了一个创新的对手建模模块，该模块对主要代理的能力和目标有细微的理解，以优化辅助代理人的帮助政策。严格的实验验证了我们的模型组件的功效，并显示了我们整体方法与已建立基线的优越性。我们的发现说明了AI所辅助机器人在改善弱势群体的福祉方面的潜力。
用于评估和优化靶向嵌合体（Protacs）
摘要：靶向蛋白质降解的领域呈指数增长。然而，对提供机械见解的药代动力学/药效学模型的需求未满足，同时在药物发现环境中实际上也很有用。因此，我们已经开发了一个全面的建模框架，可以应用于常规项目的实验数据，到：（1）基于准确的降解指标评估Protac，（2）指导最关键参数的化合物优化，（3）将降解降解到下游药物效应。所提出的框架包含了许多第一个特征：（1）一种机械模型，可以在Protac浓度降解中效应钩子效应，（2）（2）量化靶占用作用在Protac动作机制中的作用和（3）靶向降解和靶标的proticat效应的效应的靶标在protak protica的作用机制中的作用和靶标的proticat效应的效应。为了说明适用性并建立信心，我们采用了这三种模型来分析来自不同项目和目标的各种化合物的示例性数据。提出的框架使研究人员可以量身定制其实验性工作，并更好地了解其结果，最终导致更成功的Protac发现。这里的重点在于体外药理学实验，但还讨论了体内研究的关键含义。
环境管理的数学建模
环境与生物物种相关，无论大小如何。不管知道环境变化会对所有物种的生活方式产生不利影响，人类都会通过从人工来源中散发出有害的气体来污染环境。人类正在迅速发明并发现出于各种目的的新技术。但是，大多数技术会散发有害和有毒的温室气体（GHG），这些气体（GHG）限制了地球温度并引起全球变暖。因此，由于温室气体的快速排放和环境中的浓度，全球变暖持续了，其影响会改变气候系统并损害沿海和海洋生态系统。此外，快速的全球变暖和温室气体排放量通过工业区域周围的酸雨引起海水和森林生态系统的酸化，损害了海洋生态系统。结果，沿海和海洋生态系统中对温度敏感的物种通常日常消失。另一方面，尽管知道森林地区的重要性，但我们不加选择地砍伐树木并破坏了森林地区的各种目的。因此，环境中纯氧的缺乏正在显着增加，我们周围的大气变得更加温暖和污染。根据环境科学家的说法，如果情况继续进行，则数千种对温度敏感的物种可能灭绝，导致到当前世纪末的生态失衡。本书由十个章节组成，如下所示：本书的主要目的是通过减轻潜在的影响来研究沿海和海洋生态系统的快速全球变暖和温室气体排放对沿海和海洋生态系统的潜在影响。
扩展动态的人类场景相互作用建模
已经取得了显着的迈进，该领域显然是由于缺乏高质量数据集而导致的。早期数据集（如Pigraphs [39]和Prox [16]）启动了探索，但受到可扩展性和数据质量的约束。MOCAP数据集[14，30]使用Vicon等复杂的设备优先考虑高质量的人类运动限制。但是，他们通常缺乏捕获多样化和沉浸式的HSI。通过RGBD视频录制的可扩展数据集提供了更广泛的实用程序，但受到人类姿势和对象跟踪质量较低的阻碍。合成数据集的出现[1，3，4，55]提供了成本效率和适应性，但无法封装完整的现实HSI频谱，尤其是在捕获动态3D触点和对象跟踪时。为了应对这些挑战，这项工作首先引入了trumans（t rack hum a um a u u u u u u u u u u u u u u a ctio n s in s cenes）数据集。Trumans成为最广泛的运动捕获HSI数据集，涵盖了15个小时以上15个小时的室内场景中的各种相互作用。它捕获了全身的人类动作和部分级别的对象动力学，重点是接触的现实主义。通过将物理环境复制到准确的虚拟模型中，可以进一步增强此数据集。外观和运动的广泛增强都应用于人类和物体，以确保相互作用的高度有限。接下来，我们设计了一个计算模型，通过将场景和动作作为条件同时采取行动来应对上述挑战。我们对杜鲁士数据集和运动合成方法进行了全面的交叉评估。特别是，我们的模型采用自回归的条件扩散，场景和动作嵌入作为征用输入，能够产生任意长度的运动。为了整合场景上下文，我们通过在本地化的基础上查询全局场景的占用来开发有效的场景感知者，这在导航杂乱的场景时表现出了3D感知的碰撞避免的强大效率。为了将框架的动作标签合并为条件，我们将时间特征集成到动作片段中，使模型在粘附在给定的动作标签时随时接受指令。场景和动作条件的这种双重整合增强了我们方法的可控性，为在3D场景中合成合理的长期运动提供了细微的界面。将trumans与现有人物进行比较，我们证明了杜鲁士人明显提高了最先进的方法的性能。此外，我们的方法在定性和定量上进行了评估，超过了现有的运动综合方法，其质量和零击性能力在看不见的3D场景上，非常接近原始运动捕获数据的质量。除了运动合成之外，杜鲁士人已经针对人类的姿势和接触估计任务进行了基准测试，证明了其多功能性并将其确立为一系列未来的研究努力的宝贵资产。
光学 MEMS 芯片在 PCB 上的贴装工艺中的翘曲预测建模与缓解
光学 MEMS 器件对于激光雷达和 AR 汽车应用越来越重要。准确预测和补偿封装翘曲对于保持精确的光学对准和长期可靠性至关重要。团队必须开发一个预测模型来模拟动态热分布期间附着在 PCB 基板上的芯片的翘曲/变形。
莱曼，弗兰克；越野，丹尼尔； Zimmermann;迈克尔}，title = {{{tosca4qc：Tosca自动化
摘要 - 量词计算引入了一种新的计算范式，该范式有望解决无法通过经典计算机效率解决的问题。因此，量子应用程序将越来越多地集成到经典应用中。要将这些复合应用程序带入生产中，需要进行自动部署和编排技术，以避免手动易行错误和耗时的过程。对于非量化应用程序，近年来已经开发了各种部署技术。但是，量子应用程序的部署目前与非量子应用程序显着不同，因此导致了用于部署量子应用程序的不同建模程序。为了克服这些问题，我们提出了TOSCA4QC，该TOSCA4QC介绍了两种部署建模样式，该模型基于拓扑和编排规范的云应用程序（TOSCA）标准（TOSCA）标准，用于自动化量子应用的部署和编排：（i）SDK规格模型的模型，以覆盖所有技术模型，以涵盖所有技术部署详细信息（II）技术的详细信息（II）详细信息（II）详细信息（II）详细信息（II）。原则。我们进一步展示了如何将现有的模型驱动开发（MDD）方法应用于将SDK-静态模型重新定为可执行的SDK特定模型。我们证明了原型实施的实际可行性，作为Tosca生态系统Opentosca的扩展以及IBMQ和量子模拟器的三个案例研究。索引术语 - Tosca，量子计算，部署自动化，建模，编排
基于 CRISPR/Cas 的植物功能基因组学和计算建模
博士Prasenjit Saikia 博士阿吉特·辛格博士Biswajit Saha 博士P. Yuvaraj 先生帕萨·马宗德博士Hridoy Jyoti Mahanta 博士Pankaj Bharali 博士Tridip Phukan 博士Romi Wahengbam 博士Saikat Haldar 博士奥雅纳罗伊博士百夏凛空博士Atul Ashok More 博士Leon Raj 博士Pravin G. Ingole 博士吉滕德拉·辛格·维尔马博士萨钦吉德先生Dhanjit Das 博士Jyoti Kumar Doley 博士Biswajit Gogoi 博士Debasis D. Mohanty 博士Hemanta Sankar Dutta 博士Jayashi Phukan 博士桑迪普·戴伊先生Rama Shankar Sharma先生JL Khongsai 先生Vaskar Rajkhowa先生Praveen Mohan Verma 先生希玛塔·萨基亚
人工智能在冷冻电镜中从头分子结构建模方面的进展
低温电子显微镜（cryo-EM）已成为确定大型蛋白质复合物和分子组装体结构的主要实验技术，2017 年的诺贝尔奖就是明证。尽管低温电子显微镜已得到极大改进，可以生成包含大分子详细结构信息的高分辨率三维（3D）图谱，但利用这些数据自动构建结构模型的计算方法却远远落后。传统的低温电子显微镜模型构建方法是基于模板的同源性建模。当数据库中找不到模板模型时，手动从头建模非常耗时。近年来，使用机器学习（ML）和深度学习（DL）的从头低温电子显微镜建模已成为大分子结构建模中表现最好的方法之一。基于深度学习的从头低温电子显微镜建模是人工智能的重要应用，其成果令人印象深刻，对下一代分子生物医学具有巨大潜力。因此，我们系统地回顾了具有代表性的基于 ML/DL 的从头低温电子显微镜建模方法。并从实践和方法论的角度讨论了它们的意义。我们还简要介绍了低温电子显微镜数据处理工作流程的背景。总体而言，本综述为从头分子结构建模的人工智能 (AI) 现代研究以及这一新兴领域的未来方向提供了入门指南。