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基于分布式触觉传感器的人形机器人的全身多接触运动控制
摘要 - 为了使人形机器人能够在共有的环境中稳健地工作，多接触运动不仅在四肢（例如手脚），而且在四肢的中间区域（例如膝盖和肘部）的中间区域进行接触。我们开发了一种实现这种全身多接触运动的方法，该运动涉及人形机器人在中间区域的接触。可变形的板状分布式触觉传感器安装在机器人四肢的表面上，以测量接触力，而无需显着改变机器人体形。较早开发的多接触运动控制器（专门用于肢体接触）扩展以处理中间区域的接触，并且机器人运动通过反馈控制稳定，不仅使用力/扭矩传感器，还可以使用分布式的触觉传感器来稳定。通过对Dynamics模拟的验证，我们表明，开发的触觉反馈提高了全身多接触运动的稳定性，以防止干扰和环境错误。此外，寿命大小的人形RHP kaleido展示了全身多接触运动，例如向前走，同时通过前臂接触支撑身体，并在坐着的姿势和大腿接触中平衡姿势。
虚拟代理面部表达生成的扩散模型在动机访谈中
动机访谈（MI）是一种以客户为中心的咨询方式，可以解决（客户）用户的行为改变动机。在本文中，我们提出了一种针对社会互动剂（SIA）的行为产生模型，并将其应用于（MI）中的虚拟治疗师的SIA。mi为治疗师和客户定义了不同类型的对话行为。已经表明，治疗师通过调整口头和非语言行为来与客户建立融洽的关系。基于对人类MI数据集（Annomi）的分析，我们发现了治疗师和客户的面部表情与对话行为之间的共发生。此外，治疗师将其行为适应客户的行为，以偏爱融洽的关系。我们的行为产生模型嵌入了这些共发生以及这种行为适应。为此，我们建立了一个基于在Annomi语料库训练的条件扩散方法的观察框架。我们的模型学会生成以MI对话行为和客户的非语言行为为条件的虚拟Thera-pist的面部表情。我们旨在通过使用用户的行为来使SIA在类似治疗的互动中更有效（即对话行为和用户和代理的非语言行为）以推动SIA行为。
自动加固学习：探索开放式环境中技能获取的内在动机
收到：2024年11月18日修订：2024年12月26日接受：2025年1月13日发布：2025年1月30日摘要 - 本文介绍了自动增强学习（RL）的全面概述，强调了内在动机在技能撰写的开放式形成中的作用。我们描述了基于知识和基于能力的内在动机之间的区别，并说明了这些概念如何为能够产生和追求自定义目标的自主剂的发展提供了信息。探索了本质上动机的目标探索过程（IMGEP）的类型，重点是对多目标RL和发展机器人技术的影响。自动学习问题是在无奖励的马尔可夫决策过程（MDP）中构建的，在该过程中，代理必须自主代表，产生和掌握自己的目标。我们应对评估此类代理的独特挑战，提出各种指标，以衡量复杂环境中的探索，概括和鲁棒性。这项工作旨在促进对自动RL代理的理解及其在各种动态环境中增强技能获取的潜力。
利用可变刚度弹簧实现高速机器人的节能拾放运动
通常，对于高速运行的拾放机器人，在机器人制动阶段会损失大量能量。这是因为在这种运行阶段，大部分能量都以热量的形式耗散在电机驱动器的制动电阻上。为了提高高速拾放循环中的能源效率，本文研究了与电机并联配置的可变刚度弹簧 (VSS) 的使用。这些弹簧在制动阶段储存能量，而不是耗散能量。然后释放能量以在下一个位移阶段驱动机器人。这种设计方法与运动发生器相结合，通过基于机器人动力学求解边界值问题 (BVP)，寻求优化轨迹以减少输入扭矩（从而减少能耗）。在五杆机构上对所提出方法的实验结果表明，输入扭矩大幅减少，因此能量损失也随之减少。
videojam：在视频模型中增强运动产生的联合外观运动表示
尽管最近取得了巨大进展，但生成的视频模型仍然很难捕获现实世界的运动，动态和物理。我们表明，这种限制是由常规的像素重建物镜产生的，该物镜以牺牲运动相干性为代价的模型出现忠诚度。为了解决这个问题，我们介绍了视频果酱，这是一个新颖的框架，它通过鼓励模型学习联合外观运动表示，在视频发电机之前灌输有效的动作。Videojam由两个互补单元组成。在培训期间，我们扩展了目标，以预测产生的像素及其相应的运动。在推断期间，我们介绍了内部指导，该机制通过将模型自身不断发展的运动依靠作为动态引导信号来引导生成迈向连贯运动。值得注意的是，我们的
基于逼真的中性运动的合成
抽象大多数自动表达分析系统试图识别一系列传统的表达方式，例如幸福，悲伤，愤怒，惊喜和恐惧等。尽管这套表达方式是面部最典型的表达式，但它与身体表达式所告诉我们的内容并不是最代表性/相关的。本文提出了一种新颖而通用的方法，用于使用人类姿势识别身体表情。我们的方法基于给定表达式产生的中性运动的概念。第二次，我们估计残基函数，作为两个相关运动之间的差异，即表达式和中性运动。更准确地说，受心理学领域研究启发的此功能给出了运动的“中立性”得分。使用此“中立分数”，我们提出了一个成本函数，该成本函数能够从任何输入表达运动中综合中性运动。中性运动过程的合成基于两个嵌套的主成分分析，提供了一个可以移动和选择现实的人类动画的空间。在具有异质运动和身体表达的四个数据库上评估了拟议的方法，并在超过艺术状态的身体表达识别方面获得了识别结果。
动机对非...
该研究的目的是检查动机对索马里摩加迪沙地方非政府组织员工绩效的影响，并为财务和非财务激励措施的功效提供了宝贵的见解。这项研究通过采用定量研究设计并利用通过简单的随机抽样选择的105名员工样本来确保具有代表性和统计学意义的数据集。使用结构化问卷进行数据收集，再加上SPSS和SMART PL等高级分析工具，促进了对激励措施与员工绩效之间关系的强有力评估。这些发现强调了对员工动机的多方面方法的重要性。经济激励措施，包括工资，奖金和薪酬，对员工绩效产生了重大影响，强调了货币奖励在激励员工方面的持续相关性。同样重要的是非财务激励措施，例如改善工作条件，认可和个人发展的机会，表现出对员工绩效的实质性积极影响。这些结果强调组织必须实施平衡的动机策略，以满足员工的财务和个人成长需求。该研究的建议是采用这种平衡的方法，并保持有关激励计划的透明沟通，为寻求增强员工动机策略并提高整体组织绩效的当地非政府组织提供了可行的见解。
大肠杆菌中鞭毛蛋白表达和运动的启动子驱动的调节
合成生物学为工程生物系统提供了强大的工具，用于不同的应用。然而，在实现现实世界应用（例如环境生物修复或用于靶向药物的治疗微型机器人）之类的实际应用之前，主要的挑战一直存在。这项研究旨在通过在大肠杆菌中使用工程启动子调节基因表达来精确控制细菌运动。我们专注于模型生物的大肠杆菌，并通过工程化鞭毛蛋白的表达来操纵其运动，这是一种至关重要的细菌运动蛋白。为了实现这一目标，采用了特定的遗传启动子来调节鞭毛蛋白的产生，从而决定了这些细菌的运动能力。启动子启用了针对鞭毛蛋白表达的有针对性的调整，这反过来允许增强或抑制细菌运动。有趣的是，启动子设计参数与基因表达水平之间的关系是非线性的，突出了复杂的基础动力学。最佳细菌运动发生在30°C，说明了环境因素的影响。我们的发现证明了使用基因工程策略有效调节运动型等复杂微生物表型的能力。结果不仅扩展了我们对细菌基因调节的理解，而且还强调了合成生物学在创建各种生物技术应用中创建功能和适应性的微生物表型方面的变革潜力。
基于域壁运动的缩放自旋逻辑设备的全电控制
摘要 - 基于域墙（DW）运动的旋转逻辑设备提供了灵活的体系结构，以存储和携带逻辑信息在电路中。在此设备概念中，信息以多个磁性隧道连接（MTJ）共享的磁道磁态进行编码，并通过DW运动处理。在这里，我们证明可以使用新型的MTJ堆栈来实现这种基于纳米级DW的逻辑设备的全电动控制。除了各向同性的场驱动运动外，我们还显示了由电流驱动的DWS的方向运动，这是逻辑操作的关键要求。使用DW运动对逻辑门的完整电气控制。我们的设备在全晶片的IMEC的300毫米CMOS Fab中制造，这清除了大规模集成的路径。因此，此概念证明为逻辑和神经形态应用提供了高性能和低功率DW设备的潜在解决方案。