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上下文感知的预测运动计划安全自主驾驶
在自动驾驶汽车中，在不确定环境中的几个道路使用者中，在交通状况中是安全有效的操作。前瞻性运动计划策略试图预测周围的交通变动，然后使用这些预测来计划无碰撞的道路。在交通环境中，有多个汽车的中央研究问题是如何处理汽车，驾驶行为不确定性和周围环境的影响之间的相互作用，以实现安全的运动计划。本文提出了在不确定和动态环境中自动驾驶汽车的运动计划方法，并有助于设计达到期望绩效的策略。第一个贡献包括一种相互作用的策略预测模型预测调节（MPC）。该方法基于相互作用的模型的整合，以预测周围汽车的运动和自己的汽车的时间变化参考目标。结果是在动态的交通环境中进行的主动运动计划，其中几辆汽车不仅允许当地重新计划道路。第二个贡献扩展了MPC方法，也能够处理环境中的多模式操作不确定性，其中包括驾驶操作和特定方式的不确定。该方法包括对这些不确定性进行建模以及引入一个参数，该参数能够在运动计划者的性能和稳健性之间保持平衡。第三个贡献集中在自动学习上，同时驱动周围汽车的运动不确定性，以避免操作员过于谨慎，而不会损害安全性。该方法是基于学习周围汽车的驾驶行为的基础，并采用后续策略来预测他们在不久的将来可以占据的道路的哪一部分。第四个贡献是一个注重环境意识的运动计划策略师，可以预测有关道路属性的周围汽车中可能驾驶操作。通过整合这些因素，该方法可以有效地预测周围汽车的运动，然后将其用于制定业务计划问题中的碰撞折叠标准。通过在各种交通情况下进行的模拟和实验，自动驾驶汽车可以通过整合对互动的意识，周围的汽车的不确定性以及周围环境的特征来实现安全有效的运动计划。
审计与风险委员会 - 2024 年 5 月 8 日 - 动议通知
但是，由于市政府的初步简报中没有具体寻求有关第 3.59 节的建议，因此并未提供所有相关信息。因此，在收到初步建议后，市政府向 Mcleods（于 2020 年 12 月 16 日）提供了所有相关信息，以便根据第 3.59 节的适用和要求以及《1996 年地方政府（职能和一般）条例》第 8 和 9 条下的豁免规定对 Saltwater 项目进行详细评估，并指示 Mcleods 进行审查并在必要时更新其初步建议。作为第二份简报的一部分，提供给 Mcleods 的信息包括 Saltwater 商业案例、2020 年商业运营计划草案 V2 以及与建设和租赁安排有关的信息。
3D打印的多腔软执行器具有集成运动和传感功能，并通过生物启发的交织可折叠的内分体
人类的肌肉束具有同步神经感觉的多功能运动，使人可以执行复杂的任务，这激发了对机器人动作和感知机器人的功能整合的研究。尽管使用固有的依从性，软动力器已经开发了多种运动能力，但同时使用的方法通常涉及添加感应组件或嵌入某些信号的底层基质，从而导致结构复杂性和具有高度变化的部分的驱动部分之间的结构复杂性和差异。受到肌肉束多纤维机制的启发，提出了一种多腔功能整合（MCFI）方法，用于软气动执行器，以同时实现多维运动并通过分离和协调主动和被动腔来感知。引入了一个由生物启发的交织可折叠内体（Bife），以使用优化的目的可折叠性来构建和加强多腔室，从而实现3D打印单物质制造。执行伸长，收缩和双向弯曲，以基于基于多腔压力的运动学和感应模型感知其空间位置，方向和轴向力。建立了两个MCFI-ACTUATOR驱动的机器人：一个具有路径重建的软爬行机器人，具有对象外部感受的狭窄节流柔软的握把，验证了执行执行器的实用性以及对MCFI方法的智能软机器人创新的潜在的潜力。
蛋白质语言模型识别无序的，保守的基序驱动阶段分离
图2：ESM2预测结构化和无序残基的适应性景观。（a）呈现了人类HP1α蛋白（Uniprot ID：P45973）中氨基酸的ESM2评分，残基的PLDDT得分低于70，以蓝色突出显示，以表示缺乏确定结构的区域。（b）在结构秩序不同程度的三个区域的健身景观的详细观点。在左侧，人类HP1α蛋白的Alphafold2预测的结构以卡通表示显示，其颜色为PLDDT分数。三个特定区域，代表柔性无序（残基75-85），保守无序（残基87-92）和折叠（残基120-130）段，分别用蓝色，橙色和红色突出显示，使用球形粘贴样式。右侧的面板描绘了每个区域中每个区域的ESM2 LLR预测。（c，d）PLDDT和ESM2分布分布的直方图（C）和无序（D）残基。轮廓线表示计算为 - log P（PLDDT，ESM2）的自由能水平，其中P是基于其PLDDT和ESM2分数的残基的概率密度。轮廓以0.5个单位间隔间隔，以区分不同密度的区域。
解开动机和学习效率作为驱动因素的联系...
注意：本文的先前版本以“青少年人力资本生产中的生产力与动机：来自结构动机现场实验的证据”为标题发布。我们感谢 James Heckman 和四位匿名审稿人的反馈，这些反馈大大改进了本文。Greg Sun、Nicholas Buchholz、Barton Hamilton、Stephen Ryan、Ismael Mourifié、Caroline Hoxby、Chris Taber、Jeffrey Smith、Samuel Purdy、Mary Mooney、Felix Tintelnot、Aloysius Siow、Angela Duckworth、Joseph L Mullins、Martin Luccioni 和 Rob Clark 也提供了有关本文内容或阐述的特别有用的对话。宾夕法尼亚大学、芝加哥大学、威斯康星大学麦迪逊分校、华盛顿大学圣路易斯分校、皇后大学、多伦多大学、NBER 夏季教育会议以及其他几场会议和研讨会的研讨会参与者提供了有用的反馈和建议。如果没有一支才华横溢、敬业、精力充沛、不知疲倦的研究人员团队，这个项目不可能实现，其中包括：Debbie Blair、Edie Dobrez、Matthew Epps、Janaya Gripper、Clark Halliday、Allanah Hoefler、Justin Holz、Kristen Jones、No'am Keesom、Tova Levin、Claire Mackevicius、Wendy Pitcock、Joseph Seidel、Kristen Troutman、Andrew “Rusty” Simon 和 Diana Smith。最后，我们要感谢一大批研究助理，包括 Marvin Espinoza、Bonnie Fan、John Faughnan、Yuan Fei、Ian Fillmore、Greta Gol、Justin Guo、Colton Korgel、Hunter Korgel、Ethan Kudrow、Helen Li、Victor Ma、Claire Mackevicius、Janae Meaders、Mateo Portune、Denis Semisalov、Yaxi Wang、De'Andre Warren、Colleen White 和 Colin Yu，他们对我们执行复杂的实验计划至关重要。我们非常感谢我们三个合作学区的匿名学校管理人员和教师，他们慷慨地付出了额外的努力来参与这项研究。我们也对与 Ariadne Merchant、Daphne Hickman、Morgan Hickman、Lydia Scholle-Cotton 和 Nicholas Merchant 的广泛讨论表示感谢。本文表达的观点均为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
命令；1.) 被告 BPD 的驳回动议 14 获准。2.) 被告奥格登警官的驳回动议 18 部分获准。3.) 被告警官的驳回动议 20 获准。4.) 原告对被告的平等保护索赔、过失索赔和蒙大拿州宪法索赔在此不带偏见地被驳回。原告对被告警官和奥格登的州法律索赔在此不带偏见地被驳回。原告对奥格登警官的 § 1983 索赔在此部分不带偏见地被驳回。由法官 Brian Morris 于 2024 年 11 月 18 日签署。（TLO）
根据本章第 1 至 3 部分的规定对政府实体提起的追偿完全禁止原告以相同事项为由对导致索赔的疏忽或其他可诉行为的员工提起任何诉讼或追偿损害赔偿。在针对政府实体的诉讼中，如果政府实体承认或受以下条款的约束，则导致诉讼的员工因相同事项免于承担责任：
主题比较和p值
# Compare the first motif with everything and return P-values head ( compare_motifs (motifs, 1 )) #> Warning in compare_motifs(motifs, 1): Some comparisons failed due to low motif #> IC #> DataFrame with 6 rows and 8 columns #> subject subject.i target target.i score logPval #> #> 1 ORA59 1 ERF11 [duplicated #6.. 1371 0.991211 -13.5452 #> 2 ORA59 1 CRF4 [duplicated #566] 1195 0.990756 -13.5247 #> 3 ORA59 1 LOB 1297 0.987357 -13.3725 #> 4 ORA59 1 ERF15 618 0.977213 -12.9254＃> 5 ORA59 1 ERF2 [重复＃294] 649 0.973871 -12.7804＃> 6 ORA59 1 ERF2 [重复＃483] 1033 0.973871 -12.78804＃> 1.31042E-06 0.00359318＃> 2 1.33754E-06 0.00366754＃> 3 1.55744E-06 0.00427049＃> 4 2.43548e-06 06 06 06 0.00606667809＃ 0.00772019
基于地形力学的动态模型...
摘要 - 基于Terramogealics的轨道车辆（TRV）的动态模型被广泛用于动态分析中。但是，由于其高复杂性和计算成本，这些模型与基于模型的控制器设计不相容。本研究提出了一种新型且简化的基于TRAMEGRAINIC的动态模型，可用于基于优化的实时运动控制器设计。到此为止，我们使用轨道剪切应力的平均项近似轨道的相互作用，以使模型在计算上有效且可线化。通过在轮式车辆场中引入滑动比和滑动角的概念，最终将基于Terramogearics的动态模型简化为紧凑而实用的单轨动态模型，从而降低了对精确滑移比的需求。单轨模型使我们能够通过分别考虑侧面和纵向动力学来设计有效的运动控制方案。最后，在各种道路条件下使用实际TRV对提出的动态模型进行了验证和验证。此外，在模拟中比较了不同模型的性能，以证明所提出的模型在TRV路径遵循任务中的表现优于现有模型。
3D人类运动扩散模型
工作描述人类运动生成是计算机图形的关键任务，对于涉及虚拟字符（例如电影制作或虚拟现实体验）的应用至关重要。最近的深度学习方法，尤其是生成模型，开始在该领域做出重大贡献。虽然早期的神经方法着重于生动和现实的人类运动序列的无条件产生，但最新的方法指导使用各种条件信号（包括动作类别，文本和音频）的运动产生。中，基于扩散的模型已显示出巨大的成功，主要是研究前沿[TRG * 23，KKC23，ZCP ∗ 24，DMGT23]。