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muxhand：使用时间划分的多重电动机
摘要 - 机器人灵巧的手负责抓握和灵巧的操纵。电动机的数量直接影响了此类系统的敏捷性和成本。在本文中，我们提出了Muxhand，这是一种使用时间分割多路复用电动机（TDMM）机制的机器人手。该系统允许仅4电动机独立控制9条电缆，从而显着降低了成本，同时保持高敏度。为了提高抓握和操纵任务期间的稳定性和平滑度，我们将磁接头整合到了三个3D打印的手指中。这些关节具有出色的影响力和自我测量能力。我们进行了一系列实验，以评估Muxhand的抓握和操纵性能。结果表明，TDMM机制可以精确控制连接到手指接头的每个电缆，从而实现强大的抓握和灵活的操作。此外，指尖载荷能力达到1.0 kg，磁接头有效地吸收了冲击和校正未对准而不会损坏。
推荐引用 推荐引用 Davis, Shelly 和 David Rogers。“我们的图书馆在帮助学生理解生成式人工智能方面发挥着作用。”缅因州
评估来展示他们的学习成果。在第一个模块中，根据学生可能已经知道的内容以及他们通过学习材料学到的内容，要求他们选择一个受众（父母、青少年、朋友、同学、同事），并简短地回答这个人的问题“生成式人工智能和 ChatGPT 到底是怎么回事？”在第二个模块中，学生了解 GAI 在高等教育环境中的影响，然后要求他们想出他们过去做过的一项作业，他们认为这项作业可以通过使用 GAI 工具得到适当的帮助。然后，他们描述作业，并讲述他们如何在完成作业时使用 GAI，包括他们将采取哪些步骤来确保在作业中使用 GAI 的透明度和完整性。在此基础上，在第三个模块中，学生学习即时工程，并使用他们在上一个模块中确定的作业试验 GAI 工具。在最后一个模块中，我们强调
交替分层变分量子电路可以利用经典阴影进行有效的经典优化
变分量子算法 (VQA) 是经典神经网络 (NN) 的量子模拟。VQA 由参数化量子电路 (PQC) 组成，该电路由多层假设（更简单的 PQC，与 NN 层类似）组成，这些假设仅在参数选择上有所不同。先前的研究已将交替分层假设确定为近期量子计算中潜在的新标准假设。事实上，浅层交替分层 VQA 易于实现，并且已被证明既可训练又富有表现力。在这项工作中，我们引入了一种训练算法，可指数级降低此类 VQA 的训练成本。此外，我们的算法使用量子输入数据的经典阴影，因此可以在具有严格性能保证的经典计算机上运行。我们证明了使用我们的算法在寻找状态准备电路和量子自动编码器的示例问题中将训练成本提高了 2-3 个数量级。
![逆势交易策略 [PDF]](/simg/6\67dcd3926890b09c4a7923d5ccd13fe8046920f9.webp)
逆势交易策略 [PDF]
趋势修正，逆势交易者视此为入市良机。想象一下，某只股票一直处于牛市行情。趋势追随者顺势而为，而逆势交易者则始终在寻找动能减弱的迹象，在修正或反转期间寻找入市点。这一策略涵盖从中期到短期的各种时间范围。事实上，有些人会持仓数周，而其他人，比如日内交易者，则会在数小时内入市并退出。如果不提及趋势跟随的工作原理，就没有比这更好的方式来解释逆势的工作原理了。毕竟，逆势交易者采取与趋势相反的方向。因此，趋势追随者关注冲动的价格变动，与大趋势保持一致，而逆势交易者则在修正走势中茁壮成长，从暂时的变化中获利。
科学期刊 - USC
三维（3D）的神经细胞的亚毫米级构建体（称为皮质球体）在生物学研究中具有迅速增长的重要性，因为这些系统在体外繁殖了大脑的复杂特征。尽管他们可以使用传统的神经调节，感应和操纵的传统方法来轻松研究3D活力的神经发育和神经疾病建模的潜力。在这里，我们将微型3D框架的类别介绍为符合符合的，多功能的神经接口到球体和组合体。电气，光学，化学和热界面的皮质球体具有某些功能。复杂的体系结构和高分辨率功能突出了设计的功能。详细研究了协调爆发事件在一个孤立的皮质球体表面的扩散以及与这些平台启用基本神经科学研究中众多基本神经科学研究中众多机会中的两种机会相关的一系列过程。
新时代的战术核武器战略
冷战后的战略话语，主要是俄罗斯战略家们的话语，挑战了“核武器不是有用的战争或治国工具”这一原则。为了降低这种想法在实践中被检验的可能性，美国必须公开应对棘手的情况，并制定一个足以让对手犹豫不决的连贯战略。本文认为，成功阻止使用战术核武器的关键不在于赢得军备竞赛，而在于明确表达一种目的和意图，即引导美国政策的所有方面防止核战争，不给机会主义挑战者留下任何可利用的机会。此外，理想的战略应该是制定一种降低（而不是增加）核武器在地缘政治中的重要性的战略。本文考虑了三种可能的战术核武器战略方法，但最可取和最有效的将是一种基于可靠且准备充分的核反应替代方案的“不使用战略”。
oracle骨铭文的粗到1个生成模型
由于古老的起源，在出土的甲骨文骨铭文（OBI）中有许多不可或缺的字符，这使伟大的challenges带来了认可和研究。近年来，图像介绍技术取得了显着的进步。但是，这些模型无法适应OBI的唯一字体形状和复杂的文本背景。为了应对这些上述挑战，我们提出了一种使用生成的对抗网络（GAN）恢复受损的OBI的两阶段方法，该方法结合了双重歧视者结构，以捕获全球和局部图像。为了准确恢复图像结构和细节，提出了空间注意机制和新型损失函数。通过将现有OBI和各种蒙版的清晰副本喂入网络中，它可以学会为缺失区域生成内容。实验结果揭示了我们提出的方法完成OBI的有效性。
确定位置的单键表面的动力学...
我们先前的工作中描述了带有DNA折纸（DNAO）间隔者（DNAO）间隔者（DNAO）隔离剂（DNAO）隔离剂（DNAO）隔离剂（NPOM）构建体（见下文）。[23]简而言之，通过将样品浸入DNAO溶液中，用1-mm MGCL 2，0.5×TBE Buffer浸入DNAO溶液中，用折叠的DNAO模板官能化。aunps用5 0硫醇修饰的20×多-T链功能化，以杂交至少30分钟，而先前折纸先前组装到AU基板上。一旦完全组装，底物用毫克水冲洗并用氮气吹干。AuNP的表面覆盖密度保持足够低，以允许单个AUNP特征。重要的是要注意，溶液中没有凝聚。将所得的干样品放置在配备同时SER的显微镜下，并在单个NP水平上进行深色场表征。sers收集在反向散射的几何形状中，并从0.9-Na，100倍空气放空物镜镜头进行启动。
参数量子电路的维度表达分析
参数量子电路在许多变量量子算法的性能中起着推动作用。为了完全实现此类算法，必须设计有效的量子电路，这些电路能够足够近似于解决方案空间，同时保持较低的参数计数和电路深度。在本文中，开发了一种分析参数量子电路的维度的方法。我们的技术允许在电路布局中识别出浮力参数，并获得最大表达式的ANSATZ，该ANSATZ具有最少数量的参数。使用杂种量子古典式插入，我们展示了如何使用Quantum硬件进行表达分析，并提供了有关IBM量子硬件的原理证明的证明。我们还解散了对称性的效应和示例如何从参数化的ANSATZ中结合或去除符号。
补偿抽样，以改善扩散模型的收敛性
摘要。扩散模型在图像一般方面具有出色的质量，但以一定的代价。迭代denoising需要许多时间步骤来产生高保真图像。由于目标数据的初始不准确重建，重建误差的积累至关重要的限制。这会导致质量降低，收敛速度较慢。为了解决这些问题，我们提出了补偿抽样，以指导生成目标领域。我们引入了一个用U-NET实施的薪酬术语，该薪酬添加了可忽略的培训间接费用。我们的方法是灵活的，我们将其在基准数据集Cifar-10，Celeba，Celeba-HQ，FFHQ-256和FSG上的无条件生成，面对介绍和面对外划分中的应用。我们的方法始终从图像质量方面产生最先进的结果，同时加速了在训练过程中以最高数量级收敛的转化过程。