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触觉增强的完整上肢外骨骼接口
摘要：操纵既涉及精细的触觉反馈，又涉及FingerPad机械感受器感知的动态瞬变，也涉及动态触觉反馈，而动态触觉反馈则涉及整个手肌肉骨骼结构。在远程操作实验中，这些基本方面通常在操作员侧的不同设置之间进行分配：使用轻质手套和光学跟踪系统的那些设置，朝向仅触觉反馈的那些，以及那些实现外观骨骼或接地操纵器作为具有抗hepticic设备的hepticic设备，可提供KinaEsticic Enceptics。在手界面的水平上，提供动力学力反馈的外骨骼在最大渲染力和嵌入式执行器的带通之间进行了权衡，从而使这些系统无法正确地呈现触觉反馈。为了克服这些局限性，在这里，我们研究了一个完整的上肢外骨骼，覆盖了从肩部到手指裂料的所有上肢身体部位，并在指尖与线性语音盘绕器执行器结合。这些是为了呈现宽带触觉反馈以及手部外骨骼提供的动力学力反馈。在两个不同的反馈条件下（仅视觉和视觉供应），我们将在采摘远程操作任务中调查系统。根据测量的相互作用力和正确试验的数量进行了评估和比较。这项研究证明了能够组合的动觉和触觉触觉反馈的复杂的全肢外骨骼（七个肢体驱动的DOF加五个手动DOF）的总体可行性和有效性。定量结果表明，当提供触觉反馈时，尤其是对于均值和峰值施加的力，以及拾取和地位任务的正确速度时，效果的改善显着。
人工智能技术的反垄断影响仍是美国监管机构关注的重点
竞争对手之间的价格协调是典型的反垄断法违规行为，而联邦贸易委员会的声明表明，其认为在现有的反垄断框架下，利用人工智能技术促进的协调是非法的。委员会对可能使用人工智能算法促进合谋行为的兴趣也反映在最近发布的合并指南草案中，该草案将“使用算法或人工智能跟踪或预测竞争对手的价格”确定为可能使市场更容易受到协调影响的一个特征。美国司法部和联邦贸易委员会，合并指南草案（2023 年）。
Metal 特性集表
• 过滤：GPU 可以在采样期间过滤具有像素格式的纹理。 • 写入：GPU 可以使用像素格式逐像素写入纹理。2 • 颜色：GPU 可以使用具有像素格式的纹理作为颜色渲染目标。 • 混合：GPU 可以混合具有像素格式的纹理。 • MSAA：GPU 可以使用具有像素格式的纹理作为多重采样抗锯齿 (MSAA) 数据的目标。 • 稀疏：GPU 支持具有像素格式的纹理的稀疏纹理分配。 • 解析：GPU 可以使用具有像素格式的纹理作为多重采样抗锯齿 (MSAA) 解析操作的源。
XGEO 航天器利用地面观测方法...
太空产业正在蓬勃发展——从最近 Artemis 计划第一阶段的成功，到即将推出的为九次登月做准备的商业月球有效载荷服务 (CLPS) 计划。因此，必须调整用于靠近地球轨道的航天器的观测程序，以适应地球同步轨道 (GEO) 以外的太空区域 (XGEO)。然而，围绕 XGEO 存在着长期挑战，例如三体问题及其后续轨道的复杂性，以及感知比 GEO 远许多倍的物体的困难。这些挑战使得大多数传统的航天器跟踪、检测、成像和观测生成技术无法使用。
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任命的候选人将在选择要约中指示的终点站，即nrri/icar。上述年龄限制AR 2合格和期望的候选人是出现在步行时间和地点的证书（入学）。Biodata表格为D在证书3期间的证书副本。研究所可能会对4名董事进行技能测试，ICAR-NRRI保留了M 5 no TA和DA的RI招聘过程，因为以6 inn In in in 6 Canvassing以任何形式出现在任何形式中，将于当前雇用，然后在面试中出现Candi。8 n t i d t i t i t
包容性STEM研究的气候正义
我如何以使弱势社区面临的问题及其解决方案更加明显的方式写作？如何在更大的社会和政治环境中基础我的科学研究，从而使我们的知识更加完整？我如何与预期的受众有关公平问题的有效沟通，这是故事的重要组成部分？我自己的位置如何影响我的研究问题，研究设计和沟通选择？我该如何做到这一点，而这种方式不会使处境不利的社区的知识和领导地看不见？
7 AAC 130.200.目的
7 AAC 130.200。目的本章旨在为符合 7 AAC 130.205 中资格标准的个人提供选择接受家庭和社区豁免服务的机会，作为机构护理的替代方案。这些服务通过以人为本的护理计划实施，为符合条件的个人提供在社区接受服务并最大限度地参与社区生活的机会。个人、个人选择参与服务计划的个人以及个人选择提供服务的提供者共同合作，以以人为本的实践协调服务和支持，提供社区生活的全部好处，并有助于实现个人的目标。
ASME 2024 国际设计会议论文集...
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通过机械可解释性来解释人工智能
可解释人工智能 (XAI) 领域的最新研究试图通过分而治之的策略使不透明的 AI 系统变得易于理解。然而，这无法阐明经过训练的 AI 系统作为一个整体是如何工作的。然而，正是这种功能性理解才是满足安全等重要社会需求所必需的。为了解决这种情况，我们认为，AI 研究人员应该寻求机械可解释性，即应用生命科学中熟悉的协调发现策略来揭示复杂 AI 系统的功能组织。此外，理论家在描述 XAI 研究时应该考虑到此类策略的独特成本和收益。