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辅助机器人与基于 AI 的应用程序一起用于强化日常生活活动：对受神经发育障碍影响的用户进行技术验证
摘要：在这项工作中，我们提出了对辅助机器人平台技术验证的首次研究，该平台旨在帮助患有神经发育障碍的人。该平台名为 LOLA2，配备了基于人工智能的应用程序，以强化神经发育问题患者的日常生活活动学习。LOLA2 已集成基于 ROS 的导航系统和用户界面，供医疗保健专业人员及其患者与其交互。从技术上讲，我们已经能够将所有这些模块嵌入到 NVIDIA Jetson Xavier 板以及用于在线动作检测 (OAD) 的人工智能代理中。这种 OAD 方法提供了有关用户正在学习或强化的一组日常生活活动的表现程度的详细报告。与患有神经发育障碍的用户合作的所有人机交互过程都是由多学科团队设计的。其主要功能包括能够使用操纵杆控制机器人、图形用户界面应用程序（显示包含强化或学习活动的视频教程）以及监控用户完成任务的进度的能力。辅助机器人平台 LOLA2 的主要目标是提供一个系统，使治疗师能够跟踪用户对日常任务的理解和执行情况。本文重点介绍所提议平台的技术验证及其应用。为此，我们在相应治疗人员的监督下对四名患有神经发育问题和特殊身体状况的用户进行了一系列测试。我们向最终用户展示了所有干预措施的详细结果，分析了所提议技术的可用性、有效性和局限性。在对真实用户进行初步技术验证期间，LOLA2 能够高精度地检测残障用户的动作。它能够高精度地区分四种指定的日常动作，但由于用户的身体限制，某些动作更具挑战性。总体而言，机器人在治疗过程中的出现得到了医疗专业人员和患者的良好反馈。总体而言，这项研究表明，我们开发的机器人能够协助和监测神经发育障碍患者执行日常生活任务。
2024 年 HSC 个人发展、健康和体育教育评分指南
• 国家道路安全战略旨在通过帮助个人做出积极的选择来培养个人技能。这项举措旨在通过培养年轻人的个人技能，使他们了解保护因素，从而减少每年因道路交通事故造成的死亡和严重伤害人数。 • B 计划活动鼓励司机实施保护因素，创造除非法酒驾以外的其他回家方式。由于这项活动，因酒驾造成的死亡率有所下降。然而，这项活动确实有局限性，因为并不是所有的年轻人都被吸引参与这项活动，这仍然导致一部分人没有获得必要的知识。 • 超速。没有人认为你很了不起运动延续了社会对超速的不满
在临床测试的溶瘤腺腺免疫疗法中，T细胞参与者的附加表达重定向肿瘤浸润，无关紧要的T细胞与癌细胞相对于癌细胞，以增强抗肿瘤免疫力
抽象的背景肿瘤腺病毒（OADS）是实体瘤的临床测试最多的病毒载体。然而，大多数临床测试的“武装” OADS在各种实体瘤患者中的抗肿瘤作用有限，即使剂量增加和多次注射。我们开发了一种二元溶瘤/辅助辅助腺病毒系统（CADVEC），其中肿瘤与OAD和非重复辅助辅助辅助辅助AD（HDAD）共同感染。我们最近证明，表达白介素12的单一低剂量CADVEC，编程的死亡配体1个阻滞剂和HSV胸苷激酶安全开关（CADTRIO）会诱导患者的显着抗肿瘤作用，包括完全反应。与以前的OAD研究类似，所有患者在治疗后主要放大AD特异性T细胞，但是，CadVec即使以低剂量下的100倍，CADVEC仍然能够诱导临床反应。解决了患者中介导的抗肿瘤效应机制的方法，我们使用酶联的免疫吸附物点（ELISPOT）分析了患者样品，以测量T-Cell特异性和定量聚合酶链链反应（QPCR），以测量CADVEC病毒基因组拷贝在Tumor的位置。然后，我们使用活细胞成像评估了体外CADVEC功效的潜在机制。基于这些结果，我们开发了一种新的CADVEC，另外表达了针对CD44V6的T细胞参与者分子，以重定向与癌症干细胞群体（CADTETRA）相关的肿瘤无关的T细胞，以进一步改善局部CADVEC治疗。我们在体外和体内测试了其对不同癌症类型的功效，包括AD预免疫的人源化小鼠。结果我们发现，HDAD感染的细胞通过免疫调节转基因逃脱了具有增强肿瘤特异性T细胞活性的AD特异性T细胞识别。由于CADVEC治疗最初在患者中扩增了AD特异性T细胞，因此我们通过表达CD44V6。从CADTETRA咬合，将这些病毒特异性T细胞重新指导为靶向肿瘤细胞。cadtetra显着控制了肿瘤的生长，在免疫学上“热”和“冷”肿瘤中针对癌细胞的局部和全身反应
主题：海军陆战队射击训练计划
3591 G-3 2024 年 9 月 16 日 来自：训练和教育司令部指挥官 致：分发列表 主题：海军陆战队射击运动计划 参考：(a) MCO 3574.2M 海军陆战队战斗射击计划 (b) MCO 3591.2L 小型武器射击比赛 (c) 战斗射击研讨会章程 (d) 海军陆战队总部，2018 年海军陆战队步枪射击杀伤力能力评估 (e) 国防部长办公室，成立近战杀伤力工作队备忘录 (f) 海军研究办公室，SPEAR 杀伤力模型 (g) ONR 杀伤力报告 (h) 培训和教育 2030 (i) MARADMIN 105/23 FY23 战斗射击研讨会会后消息 (j) MARADMIN 123/24 FY24 战斗射击研讨会研讨会后消息 (k) 第 39 任指挥官的规划指导，2024 年 8 月 附件：(1) 术语和定义表 1. 情况。海军陆战队正处于小型武器射击杀伤力革命的边缘，这场革命经过多年酝酿，并建立在一系列战略级指导文件、成功的研究和实验计划以及参考文献中的多项变革性技术努力的基础上。具体而言，2018 年，海军陆战队作战分析局 (OAD) 在参考文献 (d) 中指出，“尽管海军陆战队必须具备在战斗条件下发射致命火力的能力和信心这一基本理念……但来自伊拉克和阿富汗的海军陆战队领导层对这种能力提出了质疑。”在同一报告中，OAD 指出，“根据海军陆战队第 3574.2L 号命令的定义，海军陆战队战斗射击计划中现行的海军陆战队年度步枪训练表 1 和表 2 未能准确反映当前的威胁环境和未来的作战环境。”在参考文献 (e) 中，国防部长描述了他致力于提高近战编队的“战斗准备、杀伤力、生存力和恢复力”，同时也表示我们对这些部队的投资“没有跟上现有技术、人为因素科学和人才管理最佳实践的变化。”OAD 报告和 CCLTF 备忘录均指出，该军种缺乏对杀伤力的可衡量定义，以及一套标准化的可量化指标，供海军陆战队利用并帮助他们了解其武器的杀伤力。为此，报告指出：“如果没有数据，这种基于能力的评估 (CBA) 的好处将是短暂的，不断适应有思想的敌人的想法将再次沦为轶事断言，而不是可量化的能力。”这些见解、分析和建议对年度步枪资格 (ARQ) 的制定产生了直接影响，该部门于 2021 年开始实施该资格。ARQ 取代了年度步枪训练 (ART) 表 1 和表 2，自 1907 年以来，ARQ 一直是陆军步枪资格的核心。ARQ 结合了在战斗中更真实的射击姿势，并将表 1 和表 2 中评估的技能组合结合到有效的射击过程中，其中包括在 15 到 500 码范围内的交战。重要的是，ARQ 目标基于致命区，如参考文献 (d) 中所建议的那样。这个 ARQ 目标和射击过程强调了射击致命性的重要性，因为只有落在致命区的射击才会得分。三年前，在 ARQ 首次实施的同时，海军研究办公室 (ONR) 正在开展一项研究项目，重点是了解致命武力决策。根据该项目的初始数据收集结果、参考文献 (d) 中的见解以及海军陆战队对射击致命性的日益关注，ONR 决定将其研究重点转向收集射击数据，以更好地了解如何提高
赌博法，法规和资源信息
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2003336 高级光带用户手册 - 火箭实验室
4.1 零件标记 ................................................................................................................................................................................ 7 4.2 尺寸公差 ................................................................................................................................................................................ 7 4.3 机械描述和接口 ................................................................................................................................................................ 7 4.4 电气接口 ............................................................................................................................................................................. 10 4.5 可达性和停留区 ................................................................................................................................................................ 11 4.6 材料和表面处理 ............................................................................................................................................................. 12 4.7 刚度 ................................................................................................................................................................................ 12 4.8 连接结构的刚度 .............................................................................................................................................
版 - 美国钢结构协会
I _ 重心线惯性矩，单位为英寸。M“”静矩，单位为英寸。截面模量，单位为英寸。r - 回转半径，单位为英寸。r _ 纤维中弯曲应力，单位为磅/平方英寸。fb .... 网的抗拉强度，单位为磅/平方英寸。E _ 强度，单位为磅/平方英寸。L _ 纤维长度，单位为英尺。I _ 纤维长度，单位为英寸。W、WI、W_由梁支撑的上压载荷，单位为磅。w ~上压载荷，单位为每单位长度或面积的磅。Wouu _ ~给定点的最大载荷，单位为磅。R、Rl _Buppo r t 点处的反作用力，单位为磅。V _垂直！!.1 磅。M、~h、M_给定点处的弯曲力矩，单位为英寸磅。
多任务卸载策略优化基于有向的无环图用于边缘计算
摘要 - 随着用户应用程序服务需求的进步，IoT系统倾向于将任务运送到边缘服务器以进行执行。当前关于流量边缘计算的大多数研究都忽略了应用程序综合之间的依赖关系。主要用于单用户场景中，主要用于应用拓扑拓扑的边缘计算的少数研究。与以前的工作不同，我们的工作主要解决了在多源场景中使用边缘计算弹出的依赖任务，这更符合现实。在本文中，将流量问题的依赖任务建模为马尔可夫决策过程（MDP）第一。然后，我们通过共同考虑，通过共同考虑几个用户之间的应用拓扑，并共同考虑了一个基于有向的无环图（DAG）的嵌入层的参与者 - 批评机制。最后，模拟的结果还显示了所提出的Aced算法的优先级。
技术
无线电波在水中传播距离很短。水下机器人平台（如 AUV）可以使用声学通信来确定它们的位置并告诉船只它们的情况。然而，虽然声音可以传播很长的距离（最远可达 0.6 英里），但通常仍然太慢，无法将视频信号从平台传输到船只或岸上。为了解决这个问题，AUV 需要提前编程，其机载计算机会指导它们完成任务。一旦完成任务，它们就会浮出水面，要么被船只打捞上来下载数据，要么连接到卫星上将数据发送到岸上。ROV 通过将船只与机器人连接起来的长光纤电缆不断与船只通信。目前，大多数深海 ROV 的下潜深度不超过 6,000 米（3.7 英里）。电缆设计和其他因素使得下潜到更深的水下更加困难且成本更高。为了下潜到更深的水下，下一代工程师将需要开发新的电缆技术
通过深钢筋学习和两相浸入冷却
到目前为止，统治计算范式一直是云计算，其设施集中在大型和偏远地区。具有关键潜伏期和带宽约束的新型数据密集型服务，例如自主驾驶和远程健康，将在一个令人饱和的网络下进行。相反，边缘计算使计算设施更接近最终用户，即在边缘数据中心（EDCS）中的OAD工作负载。然而，Edge compling compling combut compland compling compland complos 诸如EDC尺寸，能源消耗，价格和以用户为中心的设计等其他问题。 本研究通过通过两种方式通过深厚的强化学习来优化边缘计算方案，通过两种方式优化边缘计算方案以及智能资源分配来解决这些挑战。 为此，使用用户需求和硬件行为的真实痕迹对能量吸引的策略进行了模拟，模拟和优化几个边缘计算方案。 这些场景包括使用硬件原型设计的气冷和两相浸入冷却的EDC，以及基于优势参与者 - 批评（A2C）代理的资源分配管理器。 我们的沉浸冷却EDC的IT能量模型的NRMSD为3.15％，R 2诸如EDC尺寸，能源消耗，价格和以用户为中心的设计等其他问题。本研究通过通过两种方式通过深厚的强化学习来优化边缘计算方案，通过两种方式优化边缘计算方案以及智能资源分配来解决这些挑战。为此，使用用户需求和硬件行为的真实痕迹对能量吸引的策略进行了模拟，模拟和优化几个边缘计算方案。这些场景包括使用硬件原型设计的气冷和两相浸入冷却的EDC，以及基于优势参与者 - 批评（A2C）代理的资源分配管理器。我们的沉浸冷却EDC的IT能量模型的NRMSD为3.15％，R 2