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使用具有触觉传感的灵巧手指的可变形线性对象
摘要 - 关于可变形线性对象（DLO）操纵的大多数研究都假定刚性抓握。然而，除了刚性的抓握和重新抓紧之外，在掌握的范围之外，人类也是人类使用敏捷操纵DLOS的重要技能，它需要通过握住DLO来防止其掉落的同时通过手动滑动来连续更改抓握点。在没有使用专门设计但不是多功能的最终效果的情况下，实现这种技能对于机器人来说非常具有挑战性。以前的作品尝试使用通用的平行抓地力，但是由于关注和持有之间的冲突，它们的稳健性并不令人满意，这很难与一级自由的抓手保持平衡。在这项工作中，受到人类如何使用手指跟随DLOS的启发，我们探索了具有触觉感知的通用灵巧的手的用法，以模仿人类的技能并获得强大的DLO跟随。为了使硬件系统能够在现实世界中运行，我们开发了一个框架，其中包括笛卡尔空间手臂控制，基于触觉的In-Hand-hand 3-D DLO姿势估计以及特定于任务的运动设计。实验结果证明了我们方法比使用平行抓手的显着优势，以及它的稳健性，可推广性和效率。
诱导气溶胶光学深度的遥感分析：缓解空气污染的综合方法
气溶胶加重在巴基斯坦旁遮普邦的行政拉合尔司构成了重大挑战，并为持续存在的烟雾问题做出了巨大贡献。自2017年以来，该部门经历了烟雾污染的经常性发作，最著名的是在10月和11月。在本研究中，已经分析了气溶胶光学深度（AOD）与三个计量参数一起分析：温度，湿度和降雨。使用遥感数据和卫星成像在2018年10月和2018年11月，2020年和2022年进行了跟踪。此外，来自汽车排气，行业和残茬燃烧的人为排放数据来自次要来源。最终，该研究在10月和11月将在拉合尔分部进行了复杂的环境图片。结果表明，在此期间，AOD水平不仅升高，而且还受到各种计量变量的影响，例如低温，高相对湿度，缺乏降雨量以及各种人类活动的排放。发现卡车，拖拉机和公共汽车是行业和残茬燃烧的最差贡献者之一。因此，本研究表明多部门计划减轻气溶胶水平并打击烟雾威胁，从而促进拉合尔分部的环境可持续性。包括一套全套建议，分为三类：行业，运输和农业。这些专注于技术，控制系统，处置，激励措施，绿色解决方案等。在各个层面上，承诺，协作和协调绝对至关重要。
用于无直方图单光子深度感知的单门脉冲循环神经网络
摘要 — 最近的研究表明，将时间分辨的单光子雪崩二极管 (SPAD) 传感器与神经网络直接耦合，可以简化信号处理并减少冗余。然而，之前的尝试仅限于通用神经网络模型，包括长短期记忆 (LSTM)，这些模型无法实现针对特定任务的优化。基于对 SPAD 深度感知任务需求的洞察，这项工作引入了一种高度简化的脉冲循环神经网络，专门为此目的而量身定制。该模型具有独特的单输入门架构，仅通过简单的脉冲神经元实现。与经典 LSTM 相比，它的准确度有所提高，参数数量减少了 1.95 倍，能耗降低了至少 8.40 倍，同时性能显著优于其他脉冲神经网络。结果强调了开发专用于当前任务的网络架构的重要性，这可能为完全像素内处理的潜在进步铺平道路。索引词 — 单光子雪崩二极管、直接飞行时间、脉冲神经网络、循环神经网络、机器学习
用于农业优化和表型分析的自主空中和地面传感系统 X (DS303)
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量子信息科学、传感和计算 XVII（DS103）
基于量子力学纠缠、叠加和干涉现象来计算、存储和分发信息的量子系统正在许多物理系统中得到开发和实现，可能在量子密码学、量子传感、量子通信/网络和量子计算等领域实现商业/工业应用。量子密码学利用量子态的不可克隆特性来实现安全密码系统，量子传感器利用量子相关性来实现超越传统系统的灵敏度或分辨率，量子通信/网络利用量子态的纠缠来实现隐形传态，量子计算利用量子干涉态的并行性来实现计算复杂性和速度，最终可能超过当今数字技术的能力。非局域性原理可以为能够检测和防御恶意网络攻击的强大量子网络提供基础。
利用擦除量子比特进行量子传感
“擦除量子比特”中的主要噪声是擦除 — 一种可以检测到其发生和位置的错误。擦除量子比特有可能减少与容错相关的开销。迄今为止，对擦除量子比特的研究主要集中在量子计算和量子网络应用上。在这里，我们考虑擦除量子比特在量子传感和计量方面的适用性。我们从理论上表明，对于相同级别的噪声，与非擦除量子比特相比，擦除量子比特可以充当更精确的传感器或时钟。我们通过人工将擦除误差（以原子损失的形式）或失相误差注入差分光学晶格时钟比较来实验证明这一点，并观察到在相同注入误差率的情况下，擦除误差的精度有所提高。在具有重复测量周期的时钟中，擦除可以将稳定性提高 2 倍。擦除量子比特对传感的类似好处可以在其他量子平台（如里德堡原子和超导量子比特）中实现。
rehsense：通过射频能量收获
已经提出了不同的基于Wi-Fi的无线应用程序，从日常活动识别到生命体征监测。尽管具有显着的感知精度，但高能量的吸引力和对定制硬件修改的需求阻碍了现有传感解决方案的广泛部署。在本文中，我们提出了基于射频（RF）能量收集的节能无线传感解决方案Rehsense。不是依靠渴望耗电的Wi-Fi接收器，而是利用RF能量收割机作为传感器，并利用从环境Wi-Fi信号收获的电压信号来同时进行上下文感测和能量收获。我们使用商业货架（COTS）RF Energy Harvester设计和实施Rehsense。对三个细粒无线传感任务的广泛评估（即，呼吸监测，人类活动识别和手势识别）表明，Rehsense可以通过传统的基于Wi-Fi-fi-fi-fi-fi-dive的溶液实现可比的感测精度，同时适应不同的感应环境，从而减少传感的功耗。7％，最多收获4。RF能量的5 MW电源。RF能量的5 MW电源。