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书评
本卷可以看作是将上书的一个章节放大的一章。实际上，这是本书的副作用，因为Diptera多样性不包括该顺序的全球分类学概述。就像在p上审查的volume一样。 98它具有区域多样性的部分，但其他两个部分涉及II：案例研究，生态学和估计以及III：生物信息学和双翅目多样性。九种区域治疗是非常彻底的评论，每种都由大陆或地区的尖锐主义者编写，并且再次具有他们的个人触感：克里斯蒂安·汤姆森（Christian Thomson）专注于近腐蚀苍蝇的知识水平以及用于这些知识的资源，具有许多有趣的统计数据，托马斯·普帕（Thomas Pape）更加关注Parearctic Fauna的特殊特征。Neal Evenhuis和Bradley Sinclair分别对夏威夷和Galapogos的岛屿进行了处理，当然集中在岛屿生物地理和保护问题上。与昆虫的生物多样性相反，该体积详尽，并且所有地区都得到了彻底的处理。第二部分内容包含丹尼尔·比克尔（Daniel Bickel）的一章，其中包括Hilara不有趣的引人入胜的标题，标题的第二部分中解释了开放式分类单元的问题和分类学知识的限制。Bickels术语中的开放式分类单元是那些大型属或其他具有无数物种的单元，通常仅在英国或德国等几个国家中完全知道，而新物种的描述可能是无休止的。在他看来，人们不应该试图使这种多样性充分描述，而是要以优先事项为中心。在这方面，他反对在昆虫多样性中表达的惠勒斯的观点，这一事实是昆汀·惠勒（Quentin Wheeler）本人在序言中所承认的，同时为他的思想挑衅而鼓掌。引用惠勒的话：“他对我的论点的核心是对使分类学家打勾的明确认可……这是对特定物种群体的热爱，以及对他们及其人物充分了解它们及其角色的无限动力和渴望。” Dikow等。很好地展示了如何使用已发表的分类修订中的数据来估计某些领域的富裕度，并用于consecta-
突变诱导的 LZTR1 聚合引发隐性 Noonan 综合征的心脏病理
亚历山德拉·维多利亚·巴斯利、1,2,4,20 O´scar Gutie´rrez-Gutie´rrez、1,2,20 Elke Hammer、3,5 Fabian Koitka、1,2,4 Amin Mirzaiebadizi、6 Martin Steinegger、7 Constantin Pape、4,8 Linda Bo´hmer、1 Henning Schroeder、9 Mandy克莱因索格、1,2 梅兰妮·恩格勒、10 离子·克里斯蒂安·西尔斯泰亚、10 洛萨·格雷默、11,12 迪特·威尔博尔德、11,12 珍妮·阿尔特姆·乌勒、13,14 菲利克斯·马尔巴赫、15,16 格德·哈森福斯、1,2,4 沃尔夫拉姆-休伯特·齐默尔曼、2,4,17,18穆罕默德·礼萨·艾哈迈迪安，6 Bernd Wollnik, 2,4,19 和 Lukas Cyganek 1,2,4,18,21,* 1 哥廷根大学医学中心心脏病学和肺病学诊所干细胞科，哥廷根，德国 2 德国心血管研究中心 (DZHK)，哥廷根，德国 3 德国心血管研究中心 (DZHK)，格赖夫斯瓦尔德，德国 4 哥廷根大学卓越集群“多尺度生物成像：从分子机器到可兴奋细胞网络”(MBExC)，哥廷根，德国 5 格赖夫斯瓦尔德大学医学院遗传学和功能基因组学跨学院研究所，格赖夫斯瓦尔德，德国 6 乌塞尔多夫海因里希海涅大学医学院和大学医院生物化学和分子生物学 II 研究所，乌塞尔多夫，德国 7 生物科学学院，首尔国立大学，首尔，韩国 8 乔治·奥古斯特·哥廷根大学计算机科学研究所，哥廷根，德国 9 马克斯·普朗克多学科科学研究所 NMR 信号增强组，哥廷根，德国 10 乌尔姆大学应用生理学研究所，乌尔姆，德国 11 海因里希·海涅大学物理生物学研究所，乌塞尔多夫，德国 12 生物信息处理研究所、结构生物化学研究所（IBI-7），J ulich GmbH 公司，J ulich，德国 13 科隆大学医学院和科隆大学医院科隆基因组学中心，科隆，德国 14 柏林医学系统生物学研究所基因组学平台，马克斯·德尔布吕克分子医学中心 - 柏林，德国 15 科隆大学医院人类遗传学研究所，科隆，德国 16 研究所海德堡大学人类遗传学研究所，海德堡，德国 17 哥廷根大学医学中心药理学和毒理学研究所，哥廷根，德国 18 弗劳恩霍夫转化医学和药理学研究所 ITMP 转化神经炎症和自动显微镜研究所，哥廷根，德国 19 哥廷根大学医学中心人类遗传学研究所，哥廷根，德国 20 这些作者贡献相同 21 主要联系人 *通信地址：lukas.cyganek@gwdg.de https://doi.org/10.1016/j.celrep.2024.114448
公平安全的妇女运动资格标准
Alun G. Williams 1-3，Shane M. Heffernan 3，Adam J. Herbert 4，Blair R. Hamilton 1,5，FranciscoJ.Sánchez6，Sasha Gollish 7，Adam Rutherford 7，Adam Rutherford 8，Hugh E. Montgomery 2,9 ，卢克·考克斯（Luke Cox）3，理查德（Richard I.G.）holt 13,14，Yannis P. Pitsiladis 15,16，Fernanda R.Malinsky 15，Fergus Guppy 17，Madeleine Pape 18，Eric Vilain 19，Eric Vilain 19，Roger Pielke Jr 20，N。Tim Cable 1，N。Tim Cable 1，Sarah Chantler 21，Stuart M.Phillips 22，Stuart M. Phillips 22，Stuuts M. Phillips 22英国曼彻斯特大都会大学2体育，运动与健康研究所，伦敦大学，伦敦，英国伦敦大学3次应用，技术，锻炼和医学研究中心（A-STEM），科学与工程学院，斯旺西大学，斯旺西，英国斯旺西，英国4号生活与体育科学中心，伯明翰城市大学，伯明翰大学，伯明翰，伯明翰，伯明翰，伯明翰，伯明翰，英国，性别身份认同。英国伦敦伦敦6号 Tavistock and Portman NHS基金会信托基金会6号咨询与咨询学院，亚利桑那州立大学，美国亚利桑那州，亚利桑那州，亚利桑那州，美国亚利桑那州7心理健康与体育活动研究中心，运动学与体育教育学院，多伦多大学，多伦多大学，多伦多大学，多伦多，多伦多，多伦多大学，上，加拿大，伦敦，伦敦大学，伦敦，伦敦，上，伦敦，上，伦敦，上，伦敦，上，伦敦，上，伦敦，上，伦敦，上，伦敦，上，伦敦。比利时鲁道鲁文鲁文库文库文（Ku Leuven），比利时卢文（Ku Leuven）的公共卫生和初级保健部生物医学伦理与法律中心，比利时鲁汶，比利时12 DepartmentodohcticadidácticaDealaexpresión下士。Tavistock and Portman NHS基金会信托基金会6号咨询与咨询学院，亚利桑那州立大学，美国亚利桑那州，亚利桑那州，亚利桑那州，美国亚利桑那州7心理健康与体育活动研究中心，运动学与体育教育学院，多伦多大学，多伦多大学，多伦多大学，多伦多，多伦多，多伦多大学，上，加拿大，伦敦，伦敦大学，伦敦，伦敦，上，伦敦，上，伦敦，上，伦敦，上，伦敦，上，伦敦，上，伦敦，上，伦敦，上，伦敦。比利时鲁道鲁文鲁文库文库文（Ku Leuven），比利时卢文（Ku Leuven）的公共卫生和初级保健部生物医学伦理与法律中心，比利时鲁汶，比利时12 DepartmentodohcticadidácticaDealaexpresión下士。decultad degudeacióny trabajo社会，瓦拉多利德大学（UVA），瓦拉多利德，西班牙，西班牙13人类发展与健康，医学院，南安普敦，南安普敦，英国南安普敦，南安普敦，南汉普顿大学健康研究所健康研究中心研究所，南汉普顿大学医院，西南汉普顿，纽约州立大学医院。 Baptist University, Hong Kong, SAR China 16 International Federation of Sports Medicine (FIMS), Lausanne, Switzerland 17 Institute of Life and Earth Sciences, School of Energy, Geosciences, Infrastructure and Society, Heriot Watt University, Edinburgh, UK 18 Institute of Social Sciences, University of Lausanne, Lausanne, Switzerland 19 Institute for Clinical and Translational Science, University of California Irvine,美国加利福尼亚州欧文市20号科罗拉多大学博尔德大学，美国科罗拉多州博尔德市21卡内基体育学院，利兹贝克特大学，英国利兹，22decultad degudeacióny trabajo社会，瓦拉多利德大学（UVA），瓦拉多利德，西班牙，西班牙13人类发展与健康，医学院，南安普敦，南安普敦，英国南安普敦，南安普敦，南汉普顿大学健康研究所健康研究中心研究所，南汉普顿大学医院，西南汉普顿，纽约州立大学医院。 Baptist University, Hong Kong, SAR China 16 International Federation of Sports Medicine (FIMS), Lausanne, Switzerland 17 Institute of Life and Earth Sciences, School of Energy, Geosciences, Infrastructure and Society, Heriot Watt University, Edinburgh, UK 18 Institute of Social Sciences, University of Lausanne, Lausanne, Switzerland 19 Institute for Clinical and Translational Science, University of California Irvine,美国加利福尼亚州欧文市20号科罗拉多大学博尔德大学，美国科罗拉多州博尔德市21卡内基体育学院，利兹贝克特大学，英国利兹，22
政策备忘录 3--人工智能-1.pdf
社会和经济效益 执行摘要 人工智能正在改变交通运输行业，人工智能已经广泛应用于各种交通运输应用，从协助无人驾驶汽车到改善交通信号灯和标志。除了让我们的生活更简单之外，人工智能还有潜力提高所有交通方式的安全性、能力和效率。根据美国联邦公路管理局 (2021) 的数据，2021 年 12 月，佛罗里达州的汽车数量略多于 1800 万辆，随着人口的增加，这一数字预计还会上升。如果我们不采取行动，我们的基础设施可能无法满足需求。扩大我们城市在人工智能支持下的公共交通车队将有助于减少交通拥堵，同时也是新工作岗位的来源。这可能是短期内的明智解决方案。 背景分析 1955 年，退休的斯坦福大学教授约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 发明了“人工智能”的概念，他将其描述为“创造智能机器的科学和工程”（Manning，2020 年）。从一开始，人工智能就瞄准电信、物流和城市基础设施行业，通过开发自动驾驶汽车（无人驾驶）、分析数据网络和操作系统来改善交通服务。人工智能还被用于预测消费者行为、定位问题、减少污染和评估人类模式（Niestadt、Debyser、Scordamaglia 和 Pape，2019 年）。最近，人工智能已通过面部识别软件用于打击犯罪（Galston，2018 年）。最近，迈阿密刚刚被评为美国最新的 IT 中心（BrainStation，2021 年），多个创新项目正在开发中，将社区重塑为高科技区。大数据技术有效地将人们与城市基础设施联系起来，分析气候变化，并通过为驾驶员提供更短的出行时间选择来改善公共交通。Connected Bikes 是迈阿密戴德县刚刚实施的一项计划，源自西门子 Yunex Traffic 垂直行业与移动应用程序的合作。它在城市周围的交通信号灯处优先考虑骑自行车的人（BrainStation，2021 年）。迈阿密戴德县还在 2020 年与西门子交通公司签订了一份价值 1.5 亿美元的合同，以使用智能系统对 2,900 个道路交叉口和交通路线进行现代化改造，该系统利用来自城市各个来源的数据不断更新交通信号灯处的交通流量。其目标是缓解交通拥堵并改善城市交通流量（Tomas，2020 年）。虽然人工智能改善了道路交通，但也带来了重大障碍。尽管人工智能通过电动汽车 (EV) 减少了燃料使用，但随着越来越多的人选择开车而不是使用公共交通，降低交通成本可能会增加交通量。还存在与不可预见的后果有关的挑战，比如网络攻击。例如，人工智能自动驾驶汽车需要访问私人或受限制的数据。车辆、乘客的安全运行，
在实验中，由高密度碳燃料不均匀播种的三维不对称的证据
在国家点火设施的实验中，由HDC-ablator非均匀性播种的三维不对称的证据D. T. Casey，1 B. J. Macgowan，1 J. D. Sater，1 A.B. Zylstra，1 O. L. Landen，1 J. Milovich，1 O.A. Hurricane, 1 A. L. Kritcher, 1 M. Hohenberger, 1 K. Baker, 1 S. Le Pape, 1 T. D ö ppner, 1 C. Weber, 1 H. Huang, 2 C. Kong, 2 J. Biener, 1 C. V. Young, 1 S. Haan, 1 R. C. Nora, 1 S. Ross, 1 H. Robey, 1 M. Stadermann, 1 A. Nikroo, 1 D. A. Callahan, 1 R. M. Bionta，1 K. D. Hahn，1 A. S. Moore，1 D. Schlossberg，1 M. Bruhn，1 K. Sequoia，2 M. Rice，2 M. Farrell，2 M. Farrell，2 C. Wild 3 1）Lawrence Livermore国家实验室，美国2）美国2）一般性原子4）停滞时爆炸壳和高面积密度（ߩܴൌ ߩܴൌ）。ρr中的不对称降解壳动能与热点的偶联并减少了该能量的限制。我们提出了第一个证据，即高密度碳实验中的玻璃壳壳厚度（约0.5％）在国家点火设施（NIF）处观察到的3Dρρr不对称的重要原因。这些壳厚度不均匀性显着影响了一些最新的实验，导致ρr不对称的平均ρr和热点速度约为100 km/s的阶段。这项工作揭示了点火实验中重大内爆性降解的起源，并在胶囊厚度计量和对称性上提出了严格的新要求。在国家点火设施（NIF）[1]进行的惯性限制融合（ICF）实验中，氘和trium（dt）燃料的胶囊被浸泡在高密度和温度下，以引发α-颗粒粒子自热和融合燃烧[2,3]。间接驱动ICF概念使用激光来照射高Z圆柱形hohlraum，该圆柱体试图产生几乎均匀的准热，X射线驱动器。X射线驱动器，然后消除胶囊的外层，压缩剩余的烧蚀剂和径向径向向内的低温冷冻DT的内层。此爆炸壳会收敛并压缩气态DT区域形成热点。要达到点火，DT热点必须具有足够高的能量密度，以便足够的时间激发热点自热，并通过密集的DT壳开始燃烧波。该要求可以等效地表示为ܲ߬的条件；其中ܲ是热点压力，能量密度的度量是该能量的限制时间[4,5]。要产生高ܲ߬，内爆必须具有较高的移位内爆速度（ݒݒ），交通壳和热点之间的足够耦合，并且在停滞时高度（或ρr定义为ρr）。壳动能的耦合和该能量的限制都被三维（3D）ρr不对称性降解。使用简化的两活塞系统的最新分析显示[6]在弱α加热的极限中：ఛ
![arxiv：2309.14545v2 [cs.ro] 28 Sep 2023](/simg/f\f8c4e2854e0a0733d314c0f8e3a4f811d4fce9b4.webp)
arxiv：2309.14545v2 [cs.ro] 28 Sep 2023
A bs tr ac t — Mode r n samp li ng - based mo ti on p l ann i ng a l go - rit hms ty p i ca lly t ake be t ween hund r eds o f m illi seconds t o dozens o f seconds t o fi nd co lli s i on -fr ee mo ti ons f o r h i gh deg r ee - o f- fr eedom p r ob l EMS。T h i s pape r p r esen t s pe rf o r mance i mp r o v e - men t s o f mo r e t han 500x o v e r t he s t a t e - o f-t he - a rt, b ri ng i ng p l ann i ng ti mes i n t o t he r ange o f m i c r oseconds and so l u ti on r a t es i n t o这是a g k iloh ohe rt z，w s spec i a li zed ha r dwa r e e。O u r ke y i ns i gh t i s how t o e x p l o it fi ne - g r a i ned pa r a ll e li sm w it h i n samp li ng - based p l anne r s , p r o vi d i ng gene r a lity- p r ese rvi ng a l go rit hm i c i mp r o v emen t s t o an y such p l anne r and s i Gn ifi可以在检查I ng上进行ifi a tly a ti ti ng c riti ca l sub u ti nes。We demons tr a t e ou r app r oach o v e r a d iv e r se se t o f cha ll eng i ng , r ea li s ti c p r ob l ems f o r comp l e x r obo t s r ang i ng fr om 7 t o 14 deg r ees - o f-fr eedom .Mo r eo v e r, we show t ha t ou r app r oach does no t r equ ir e h i gh - powe r ha r dwa r e b y a l so e v a l ua ti ng on a l ow - powe r s i ng l e - boa r d compu t e r.魔鬼的速度是足够的，因为它足够了，并且在计划研究方面开放了新的A v of Mo ti。
CS59200 -RM：机器人操纵 - 普渡大学计算机科学
the the cabab iliti s o a cab i o o a o o t s t o a cab t o ach t o ach e a a a a a a a a a a a a v e a a a a a a a v e ach i e e e v e c c c t t询问，并提出了这一点，并在他的身份中遇到了a fi e l d s a t a p r e e e p r e e c i p r e ce ce o f b r a d ce o f b r a i i i i mpac t;要付出了代价的范围。它的人类，人类t e l e e n d i n d i s t l oca l oca l oca l oca l oca l oca l oca l oca t l ofe r wa t e r and i n Space和Mo r e e。D esp it e t h i s p r og r ess ( and t he abundance o f coo l demo vi deos ), it' s s till i nc r ed i b ly d iffi cu lt t o make a r obo t do an y one t h i ng , l e t a l one ha v e a gene r a li zab l e s y s t em t ha t can hand l e a s i gn ifi can t b r在各种环境中的任务。那么，让机器人与世界互动有什么困难？T h i s cou r se w ill answe r t ha t ques ti on and p r o vi de an i n - dep t h unde r s t and i ng o f t he s t a t e - o f-t he - a rt i n r obo t man i pu l a ti on b y su rv e yi ng i mpo rt an t l andma r k pape r s i n t he fi e l d as we ll as cu rr en t r ecen tly pub li shed wo r ks。I n pa rti cu l a r, t h i s cou r se w ill ha v e an a l go rit hm i c and compu t a ti ona l f ocus , p r o vi d i ng an unde r s t and i ng o f t he f undamen t a l t echn i ques necessa ry f o r man i pu l a ti on .We w ill a l so co v e r mode r n ad v ances i n how s t a ti s ti ca l mach i ne l ea r n i ng ( pa rti cu l a rly app r oaches known as deep l ea r n i ng , gene r a tiv e A I, o r f ounda ti on mode l s ) a r e app li ed and used b y mode l- and op ti m i za ti on -以我为基础，是现实世界的不确定性。
机器人技术知觉计划：挑战和机遇
恢复，并在capab iliti es on Capab iliti es [1]上可以增强I gn ifi，并开放，开放，开放了i ng poss i ng poss i n o n i n o n ob ob ob ob ob obo ti cap li cap li cap li。howe v e r，des i gn i ng th hods t e ffi c i en tly I n t e eg eg r a t e t e p e p e pe r cep ti on ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti n o c ti ti ti ti a con ti oc ti cob tiv es tiv e e ema i e e ema i ns a n s a n s a n s a lon -Trivi a l cha ll Cha ll Enge enge。t h i s a r equire emen t f o r man y p r o o o o o o o o o o o o o o o ti capp app li ca ti op li co li a co ll abo abo a a tiv e r o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o obo t s [2]，ag ag ag e quad r e quad r o t o quad r o t o t o r flyri ng [3]和自动机器人[4]。Wh il e e xi s ti ng mob il e r obo ti cs t asks such as i nspec ti on p l ann i ng [ 5 ] and su rv e ill ance [ 6 ] o ft en r equ ir e ach i e vi ng vi s i b ility o f l andma r ks , t he r e i s a gap i n unde r s t and i ng how t o i n t eg r添加fr eedom（d o f）时，请加上Iti ina l deg ees fre e eS fi e ng fi e l d d -o f -vi ew cons tr a i n t s。recen th i e r a r a r ch i ca l tr tr a tr a t hods f o r man i pu l a t o l a t o a t o r s us i n nu ll space p r o j ec ti ins and i mpedance con ti con ti con ti con ti con ti con con ti con con ti [7]I n t h i s pape r, we a r gue i n f a v o r o f new me t hods capab l e o f gene r a ti ng r obo t mo ti on f o r na vi ga ti on o r man i pu l a ti on wh il e e ff ec tiv e ly accomp li sh i ng pe r cep ti on goa l s .E xi s ti ng me t hods f ocus on how t o p l an r obo t mo ti on i n t he p r esence o f unseen [ 8 ] o r d y nam i c [ 9 ] obs t ac l es , o r how t o i mp r o v e r obo t l oca li za ti on [ 10 , 11 ].，具有同时的感知和行动目标。Fu rt he r mo r e , me t hods t ha t cons i de r po i n t o f i n t e r es t cons tr a i n t s s i mp ly r e ly on keep i ng t he cen tr o i d o f t he tr acked f ea t u r es a t t he cen t e r o f t he i mage p l ane [ 3 , 1 2 ].f i n na lly，hod ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti t hod a te a r e des i d o n of to n o n of and and and and to a ri a l v eh i c l es [3，9 - 1 2]这是关于cons tr a i n t s s的。We pos it t ha t app r oaches t ha t ho li s ti ca lly cons i de r pe r cep ti on and mo ti on goa l s a r e needed t o ach i e v e e ff ec tiv e mu lti-t ask capab l e r obo t s — i. e。我们会促使人们助长了人们的征服。一个人t。 T o
机器人感知规划：挑战与机遇
机器学习和计算机视觉领域的最新进展显着增强了机器人的感知能力[1]，为新的机器人应用开辟了可能性。然而，设计有效整合感知和行动目标的方法仍然是一个不小的挑战。这对协作机器人 [2]、敏捷四旋翼飞行 [3] 和自主安全机器人 [4] 等有前景的机器人应用提出了要求。虽然现有的移动机器人任务（如检查规划[5]和监视[6]）通常需要实现地标的可见性，但在理解和如何在解决视野约束时整合额外的自由度（DOF）方面仍然存在差距。近期，使用零空间投影和阻抗控制的机械手分层跟踪方法 [ 7 ] 虽然相关，但尚未完全解决这一挑战。在本文中，我们主张采用新方法，生成用于导航或操纵的机器人运动，同时有效地实现感知目标。现有的方法主要集中于如何在存在看不见的[8]或动态[9]障碍物的情况下规划机器人运动，或者如何改进漫游车的机器人定位[10,11]。此外，考虑兴趣点约束的方法仅仅依赖于将被跟踪特征的质心保持在图像平面的中心[3,12]。最后，大多数现有的方法都是为无人机设计的[3,9-12]，不能轻易推广到高自由度机器人，如移动机械手或具有运动约束的机器人。我们认为，需要全面考虑感知和运动目标的方法，才能实现有效的多任务机器人——即同时具有感知和行动目标的机器人。我们通过进行实验来支持我们的机器人，这些机器人必须完成基本任务，例如操纵或导航，同时保持对物体的连续监控。等他环境。到