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节奏机器人（2024）：敏感的即兴环境
节奏机器人[1]是一种积极控制的动力学雕塑和对集体智力和集体行为的研究的艺术探索，转化为我们对神经网络行为，动物行为（例如，羊群和学校的行为）和社会行为的理解。这项工作的灵感来自Rhythm Bath [2]，这是Susan Marshall的舞蹈装置，探讨了观众的节奏夹带，这些观众被邀请与舞者一起参加表演空间。节奏机器人扩展了此询问，以考虑机器人的节奏运动如何引起类似的夹带，以及机器人组的同步运动是否可以创建一个平静而冥想的公共空间[3]。在为人类机器人互动设计操场时，我们考虑了人类代理如何影响展览的节奏以及如何使机器人的行为可解释对观众。该产品是一组温柔，节奏地旋转的机器人，可以互相响应在网络上的变化以及坐在或四处走动的人类观众。作品借鉴了基本动力学模型的表现力，以鼓励探索人类机器人反馈循环中的歧义。
用BATH对蛋白质编码DNA的敏感且耐误差的注释
我们提出了Bath，这是一种基于该DNA与蛋白质序列数据库的直接比对或对蛋白质序列的数据库的直接比对或蛋白质序列或profe file file file隐藏的马尔可夫模型（PHMMS）的高度敏感注释的工具。BATH建立在HMMER3代码库的顶部，并通过提供直接的输入接口和易于解释的输出来简化基于PHMM的注释的注释工作。BATH还引入了新型的Frameshift感知算法，以检测诱导核苷酸插入和缺失（Indels）。BATH匹配HM-MER3对于包含误差的序列注释的准确性，并产生与所有经过测试的工具相比，用于含有核苷酸indels的序列的所有测试工具。这些结果表明，当需要高注释灵敏度时，应使用浴缸，尤其是当预期的移码误差被期望中断蛋白质编码区域时，与长期读取的数据和假基因的背景下一样。
激素敏感性前列腺癌 (HSPC) 的治疗
泌尿科护理基金会是世界领先的泌尿科基金会，也是美国泌尿科协会的官方基金会。我们为那些积极管理泌尿科健康的人和那些准备改变健康的人提供信息。我们的信息基于美国泌尿科协会的资源，并由医学专家审核。要了解更多信息，请访问泌尿科护理基金会的网站 UrologyHealth.org/UrologicConditions 或访问 UrologyHealth.org/FindAUrologist 查找您附近的医生。
保护数字基础设施和敏感数据的策略
电信基础设施。该评论还突出了现有的网络安全实践中的差距，例如加密不足，访问控制不足以及缺乏网络安全协议的员工培训。为了解决这些漏洞，本文提出了一种多层网络安全策略，其中包括实施高级加密技术，持续监视和威胁检测系统以及强大的事件响应计划。重点是电信公司，监管机构和网络安全专家之间进行合作的需求，以制定标准化的安全协议并共享威胁情报。审查强调了积极的网络安全方法的重要性，倡导定期安全审计，对员工的网络安全培训进行投资，以及采用人工智能（AI）（AI）（AI）（ML）等新兴技术以增强威胁检测和响应能力。通过采用这些策略，电信行业可以大大减轻风险，并确保保护其数字基础架构和敏感数据。关键字：电信网络安全，网络威胁，恶意软件，勒索软件，网络钓鱼，
认知作为对代理行为的敏感管理
4对于carnapian阐述的粉丝：我们可以考虑认知的挑剔概念（一种不精确的，旧的概念），以及科学的包容性认知（我的分析）的概念（我的分析）是一种陈旧的表达（一种新概念），是在理论上或陈述表达的概念）。模块化分析是阐明剂的非标准形式。通常，显式的扩展可以与其显式的扩展显着相关，但是SMH的确是对现有但非正式的显式的精确表征，因此，为了充分说明它必须描述现存的，有争议的“认知用法”，具有包容性的意义。
透明度与隐私敏感数据的安全性
近年来，总结呼吁在（地理空间）数据上提高透明度，尤其是在政府拥有的数据方面，因为它促进了问责制并保护公民的权利（例如，隐私权）。另一方面，随着（地理空间）数据的越来越多，侵犯隐私，数据滥用和网络攻击的风险越来越大，强大的数据安全性的重要性被强调了。但是，公众访问数据和隐私权的权利显然是彼此矛盾的。公众对数据的访问需要透明度，而隐私需要约束甚至保密。本文探讨了（公共）组织应罢工以保护敏感数据的复杂平衡，同时根据Kadaster的经验和最佳实践维持相同数据的透明度。数据透明度和数据安全之间的张力提出了一个挑战，也适用于荷兰9卡达斯特，土地注册机构（Kadaster）（Kadaster）。Kadaster正在开发一个系统来应对这一挑战以应对几个问题，例如：我们如何确保Kadaster对他们提供的有关某人的个人数据透明？; Kadaster如何确保受威胁的人的个人数据不会最终进入街头？; Kadaster在法律和道德上为此目的采取的措施是否有理由？; Kadaster允许做什么，并且作为政府组织有义务做什么？
认知作为对代理行为的敏感管理
4对于carnapian阐述的粉丝：我们可以考虑认知的挑剔概念（一种不精确的，旧的概念），以及科学的包容性认知（我的分析）的概念（我的分析）是一种陈旧的表达（一种新概念），是在理论上或陈述表达的概念）。模块化分析是阐明剂的非标准形式。一般而言，显式的扩展可以与其显式的扩展显着相差，但是SMH是现有
单侧空间忽视的可靠且敏感的特征
神经科学的理论进步正在导致越来越多的干预措施被提出用于促进脑损伤后的功能恢复。这些新方法在临床实践中的整合取决于是否有可靠、简单且灵敏的损伤水平和恢复程度的生物标志物，以便做出明智的临床决策。然而，目前使用的神经心理学测试并没有利用脑损伤后发生的复杂神经重组过程及其治疗调节。在这里，我们表明，使用奇异值分解 (SVD) 对静息态脑电图 (rsEEG) 模式进行拓扑分析可用于捕捉这些过程。在两组亚急性中风患者中，我们显示了在不同的日子里通过重复测量可靠地检测出异常神经生理模式。这些模式在患者组中具有普遍性。此外，它们与同侧注意偏差保持了显著的关联，可以区分不同严重程度的空间忽视患者。这些 rsEEG 地形分析的敏感性和可靠性支持将其用作监测康复过程中的自然恢复和治疗引起的恢复的工具。
RoboGrav – 面向力敏感空间机械手
摘要 —本文介绍了 RoboGrav，这是一项专注于在第 42 次 DLR 抛物线飞行活动期间在零重力条件下测试全扭矩传感机械臂的任务。RoboGrav 与德国航空航天中心 (DLR)、KINETIK Space、iBOSS、慕尼黑工业大学 (TUM) 和 Novespace 合作进行，旨在推进扭矩控制机器人操纵器的开发和测试，用于在轨服务 (OOS) 和空间组装任务。本文强调了扭矩感应的重要作用，它增强了零重力条件下的操纵任务。进行了实验测试，以确保控制器在零重力下的自由空间运动期间的稳定性，使用针状末端执行器进行环境相互作用。采用外力感应来评估机器人在不同控制器上的准确性和性能。这也使得能够比较机器人在零重力和全重力环境中的行为，为将地球开发的算法转移到太空应用提供了宝贵的见解。使用 iBOSS“iSSi”接口进行的模拟卫星对接任务展示了机器人通过阻抗控制管理位置误差的能力，从而提高了操作稳定性。为该项目开发的技术，例如扭矩传感器的集成、所提出的基于 FPGA 的联合控制算法和通信接口、高级控制器和决策算法，可以转移到未来的太空任务中。RoboGrav 的扭矩传感器机械臂为未来的太空服务和太空组装任务提供了宝贵的经验和方法。
生物多样性敏感的城市设计方法 - 计划
响应中的考虑：•描述和绘制现场和周围周围和周围的生物多样性值，例如栖息地类型或生态系统（木制/草原，水生，河岸）或自然特征（例如空心树木，表面岩石，粗木质碎屑等）在场和哪里。•描述栖息地状况并确定处于良好 /中度 /降解状态的区域（请参阅BSUD指南或其他方法）。•概述网站的历史背景。这可能是关于它是以前开发的，还是用于其他目的，例如放牧或相对不受干扰。•评估网站作为栖息地的未来潜力。它可能包括生物多样性价值较低但连接性高的生态走廊，适合将来的恢复。•考虑更广泛的景观环境，例如该地点在水集水区中的位置。表示土壤和地形特性。•概述过程，并为站点分析和相关政策提供交叉引用。