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简化自主驾驶中的SIM到运行转移
摘要：低维碳纳米结构的化学处理对于它们在未来的设备中的整合至关重要。在这里，我们通过结合N型分子石墨烯纳米丝带（GNR）的多步溶液合成与质量选择的超高真空电喷雾控制的离子光束在表面上通过扫描型触发显微镜在表面上和实际空间上的质量上的超高真空束沉积相结合，在原子上精确的工程中应用了一种新方法。我们演示了该方法如何仅在平面Ag（111）表面上的2.9 nm长度的GNR中仅产生可控数量的单个单个单一的GNR。这种方法可以通过采用地下合成协议并利用基板的反应性来进一步处理。在多次化学转化后，GNR提供了反应性的构建块，形成了延长的金属和有机坐标聚合物。
安全SIM：安全至关重要的闭环交通...
评估自动驾驶汽车计划算法的性能需要模拟长尾安全性 - 关键的交通情况。但是，产生此类情况的传统方法通常在收获和现实主义方面缺乏，而忽略了代理相互作用的动态。为了减轻这些局限性，我们引入了SAFE -S IM，这是一种新型基于扩散的可控闭环安全 - 关键模拟框架。我们的方法产生了两个不同的优势：1）逼真的长尾安全至关重要方案的产生，这些场景紧密模仿了现实世界的条件，以及2）增强了可控性，从而实现了更全面和更互动的评估。我们开发了一种新颖的方法，可以通过在剥夺过程中的对抗性术语模拟安全 - 关键情景，这使对抗者能够以合理的操作来挑战计划者，而现场的所有特工都表现出反应性和现实的行为。此外，我们提出了新颖的指导目标和部分扩散过程，使用户能够控制生成的场景的关键方面，例如碰撞类型和对抗驱动程序的侵略性，同时保持行为的现实主义。我们使用Nuscenes数据集凭经验进行了验证框架，并证明了现实主义和控制性的改进。这些发现肯定，扩散模型为关键的关键性，主动交通模拟提供了强大而多才多艺的基础，从而扩展了其效用，使其在更广泛的自动驾驶范围内扩展。
伊萨卡
背景和目标：神经反馈 (NF) 是一种允许用户自我调节大脑活动模式的范例。它采用闭环脑机接口 (BCI) 系统实现，该系统实时分析用户的大脑活动并提供持续反馈。该范例具有极大的兴趣，因为它有可能成为治疗非退行性脑部疾病的非药物和非侵入性替代方法。然而，目前可用的 NF 框架有几个局限性，例如缺乏各种实时分析指标或过于简单的训练场景可能会对用户表现产生负面影响。为了克服这些限制，这项工作提出了 ITACA：一种用于设计、实施和评估 NF 训练范例的新型开源框架。方法：ITACA 的设计易于使用、灵活且具有吸引力。具体而言，ITACA 包括三种不同的游戏化训练场景，可选择五种大脑活动指标作为实时反馈。其中，基于功能连接和网络理论的新型指标脱颖而出。它与五种不同的计算机化版本的广泛认知评估测试相辅相成。为了验证所提出的框架，进行了计算效率分析和侧重于额叶内侧 θ 调制的 NF 训练协议。结果：效率分析证明，所有实施的指标都允许以最佳反馈更新率进行 NF 会话。此外，实施的 NF 协议产生了支持在 NF 研究中使用 ITACA 的结果。结论：ITACA 实施了多种功能来设计、开展和评估 NF 研究，目的是帮助研究人员扩展当前最先进的 NF 培训。
