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017。是机器人导体，这里留下来
对机器人导体域的探索，这是通过Ever-6和虚拟导体系统的实验所证明的，在乐团管理领域开设了一个关键的章节。对于乐团董事会成员，首席执行官，执行董事，艺术和音乐导演，围绕技术进步的叙述在进行战略计划和管理决策中的关键时刻的叙述。机器人和虚拟导体的出现标志着在管弦乐表演中朝着创新的，技术驱动的方法转变，有望增强人类导体的创造力，而不是取代它们。这一发展需要重新评估管弦乐队内的传统角色，邀请领导者设想一个未来的技术和人类创造力，以提升音乐解释和表现。
肉毒杆菌毒素作为治疗症状的治疗替代品
摘要。神经疾病给患者和家庭带来的生活质量损害。最反复出现的症状干扰语音，吞咽甚至简单的动作。这些症状已有几年的治疗通常会引起副作用，因此，有必要寻找没有给患者的生活带来太多不适的新疗法，并且可以被认为是安全有效的。肉毒杆菌毒素是一种神经毒素，可以通过抑制乙酰胆碱在神经系统中进行分类，可以分类。它最初是用于进行斜视治疗的行为，但在美学中变得流行。在这篇综述中，我们试图了解肉毒杆菌毒素在治疗神经系统疾病中复发症状方面的机制，旨在了解其治疗意义。For this exploratory bibliographic research, information obtained in the PubMed, Lilacs, Scielo, Capes, BVS, Cochrane Library was used, with studies published between 2013 and 2023 being among the descriptors “Botulinum Toxin”, “Sialorrea”, “Neurodegenerative Diseases”, “Dystonia” and “Spasticity”. 文章用葡萄牙，英语和西班牙语的文章进行了评估。 今天，多学科，是各种治疗方法的发现，是神经系统疾病主要症状的主角，例如肌张力障碍，痉挛和Syalorrhea。 与其他方法相比，获得的结果对使用肉毒杆菌毒素是有益的。For this exploratory bibliographic research, information obtained in the PubMed, Lilacs, Scielo, Capes, BVS, Cochrane Library was used, with studies published between 2013 and 2023 being among the descriptors “Botulinum Toxin”, “Sialorrea”, “Neurodegenerative Diseases”, “Dystonia” and “Spasticity”.文章用葡萄牙，英语和西班牙语的文章进行了评估。今天，多学科，是各种治疗方法的发现，是神经系统疾病主要症状的主角，例如肌张力障碍，痉挛和Syalorrhea。与其他方法相比，获得的结果对使用肉毒杆菌毒素是有益的。被评估的人中只有两篇文章引用了其长期使用的关注，因为这种附录得出了对长期使用和专业培训的研究。被评估的人中只有两篇文章引用了其长期使用的关注，因为这种附录得出了对长期使用和专业培训的研究。
MCD：机器人感知的多种大型多校区数据集
感知在各种机器人应用中起着至关重要的作用。但是，现有的良好的数据集偏向自动驾驶场景，而未标记的SLAM数据集则很快过于拟合，并且通常缺乏环境和域变化。为了扩大这些领域的边界，我们介绍了一个名为MCD（Multi-campus数据集）的全面数据集，其中包含各种感应方式，高准确的地面真相以及在三个欧亚大学的欧亚大学校园内的挑战性环境。MCD包括CCS（经典的圆柱旋转）和NRE（非重复性环球）LIDAR，高质量的IMU（惯性测量单元），相机和UWB（URWB（Ultra-Wideband））传感器。更重要的是，在开创性的努力中，我们引入了29堂课的语义注释，超过59k稀疏的nre lidar扫描
操纵机器人臂的几何建模
1.2 Defiligessitions: ............................................................................................................................................1.2 Defiligessitions: ............................................................................................................................................
1标题：海洋沉积铀与钡比作为2更新世底部水氧浓度的潜在定量代理3 4 Autho
1标题：海洋沉积铀与钡比作为2更新世底部水氧浓度的潜在定量代理3 4作者：5 Kassandra M. Costa 1; Sune G. Nielsen 1,2; Yi Wang 1,2; Wanyi Lu 1; Sophia K. V. Hines 3; 6 Allison W. Jacobel 4,5; Delia W. Oppo 1 7 8隶属关系：9 1伍兹洞海洋学机构，伍兹孔海洋学机构，伍兹10洞，马萨诸塞州，美国，美国11 2 Nirvana Laboratories，Woods Hole Oceanographic Institution，伍德斯海洋学会，马萨诸塞州伍兹洞，美国马萨诸塞州12 3 3 3 3 3海洋化学和地球化学系美国VT，美国15 5地球，环境和行星科学系，布朗大学，美国RI 16号，美国16号，17 18联系人：19 Kassandra M. Costa； kassandra.costa@whoi.edu 20 21摘要22 23氧气对海洋生态系统至关重要，并且通过呼吸与深海中的碳储存24相关。过去重建氧气浓度受到25个缺乏定量而不是定性代理的限制，但是最近已经开发了几种新的（半）26个定量氧气代理。在这项研究中，我们通过将其标准化为28（BA）来探讨了将大量沉积铀（U）添加到此列表中的27种可能性。首先，在全球尺度上比较了u/ba和底部水氧浓度，使用核心顶部数据库，在大于200 m的水深度中，使用核心顶部数据库进行了比较。35 U/BA的氧气重建通常与先前36个发表的烯酮保存和底栖有孔虫的表面孔隙率记录的氧气相一致。然后，30在较小的空间31量表上，U/BA和底部水氧之间的关系进行了检查：在每个海洋盆地内，在赤道太平洋，32阿拉伯海和西方赤道大西洋的东部区域内。在此区域量表上，次要33对U和BA行为的影响可能在空间上更均匀，经验34分段线性校准得以开发，随后在Downcore Records上进行了测试。也已经确定了U/BA作为氧气代理的效用的几个局限性。代理38仅应在包含39硫酸盐的硫酸盐的最上层间隔中应用，以最大程度地减少稀释岩成岩的成岩作用，并且应监测磷含量的40个潜在影响磷灰石对铀含量的潜在影响。u/ba在平均冰川和冰川间期间与气候42转变期间记录41个氧气浓度更为成功，当时的时间和振幅可能对燃烧和43平滑。对校准的保守误差导致44个区域U/BA的最大效用，其氧气浓度相对较高（例如，> 50 µ mol/kg）和较大的氧45个变异性（±10s µ mol/kg）。即使使用这些注意事项，u/ba也是两个定量的46氧气代理之一，可能能够记录高于50 µ mol/kg的可变性，而另外47个研究在48个努力中对其在不同环境环境中的功能进行了研究，可以在过去的48个努力中重建过去的氧气浓度的整个氧气浓度。
产前孕产妇亲密伴侣暴力暴露与年轻婴儿的性别特定性变化有关：来自南非出生队列的证据
摘要人类机器人合作（HRC）是实现大众个性化趋势所需的灵活自动化的关键，尤其是针对以人为中心的智能制造。尽管如此，现有的HRC系统遭受了不良的任务理解和符合人体工程学的不良派系的困扰，这阻碍了善解人意的团队合作技能。为了克服瓶颈，在这项研究中提出了一种混合现实（MR）和基于视觉推理的方法，为人类和机器人的操作提供了相互认知的任务分配。首先，提出了一种启用MR的相互认知HRC体系结构，其特征是监视数字双胞胎状态，推理合作策略并提供认知服务。其次，引入了一种视觉推理方法，从每个代理商的行动和环境变化的视觉看法中学习场景解释，以使满足人类操作需求的任务计划策略。最后，提出了一种安全，符合人体工程学和主动的机器人运动计划算法，以使机器人执行生成的共同工作策略，而人类操作员则在MR环境中获得了直观的任务操作指导，以实现同情的协作。通过演示衰老电池的拆卸任务，实验结果促进了积极主动的HRC的认知智能，以进行灵活的自动化。
世界/亚洲首个在金医院进行的深脑刺激的植入
进一步补充说，secunderabad Kims Hospitals Dhanunjaya Rao Ginjupally博士，立体定向和功能性神经外科医院说：“这些毫米的分数可以对深脑刺激的有效性和安全性产生很大的差异。如果没有将电极植入正确的位置，则神经外科医生可能必须多次穿透大脑，这增加了除多个编程和铅重新定位外出血的风险。但是，如果将电极植入正确的位置，则效果是压倒性的，同时最大程度地减少了去医院的风险和重新审视。”
通过控制和设计共选
软机器人利用合规的材料以灵活的方式与复杂和不确定的环境相互作用，从而可以操纵脆弱的物体并与生物的安全相互作用。它们的适应性推动了医学和制造等领域的创新。设计软机器人即使对于经验丰富的设计师，由于其非线性材料，多物理耦合，多个身体与环境之间的复杂相互作用及其许多自由度，即使对于经验丰富的设计师来说也很具有挑战性。这解释了为什么软机器人技术中的第一批设计受到自然的启发，模仿了诸如蠕虫或章鱼之类的软动物。软体能够符合硬对象并重新配置DI FF任务，然后将控制的重要部分委派给身体。与刚性机器人不同，体现的智能仍然是软机器人技术中的新兴话题。但是，很明显，可以很好地适应其环境的代理商可以快速学习智能行为。本文摆脱了传统的训练控制和敏捷性的关注，旨在通过将人工智能与软机器人设计联系起来来应对控制挑战。软机器人技术领域在建模，控制和设计方面提出了许多挑战。Inria Lille的除霜团队已经开发了几种有限元方法（FEM）的工具来应对这些挑战，从而可以准确地模拟软机器人。这些工具已用于低级控制，并在制造前评估了软机器人设计。此探索需要解决一些挑战。在这项工作中，应用了各种基于FEM的仿真和数值优化工具来探索软机器人的计算设计。设计空间必须非常大，才能探索相关的设计，但也受到了足够的限制，以使优化问题可以解决。开发相关的数学适应性功能对于准确评估软机器人设计的性能和效果至关重要。鉴于计算设计算法的重要数据要求和准确模拟的计算费用，我们旨在通过选择平衡计算时间和准确性的模型或使用学习技术来加速FEM模拟来加快模拟的速度。本论文探讨了软机器人的计算设计，重点是对数值结果的模拟到真实性。解决了两个参数软操作器的设计优化，一个具有嵌入式传感器，另一个具有自动接触功能。随着控制任务，环境和设计空间变得更加复杂，计算负担增加。这激发了从FEM模拟中学到的替代模型的发展，以表征软机器人的设计和控制。通过各种情况证明了该模型的适用性，特别是对气动操纵器的嵌入式控制和软操作器的计算设计。此外，这项工作的一个关键目标是开发工具以选择软机器人设计和控制。
糖：机器人技术的预训练3D视觉表示
从网络数据中学习可概括的视觉表示已为机器人技术带来了令人鼓舞的结果。然而，预循环方法着眼于预训练2D表示，是应对闭塞的优势，并在复杂的3D场景中准确地将对象定位。同时，3D代表学习仅限于单对象。为了解决这些局限性，我们引入了一个名为Sugar的机器人技术的新型3D预训练框架，该框架通过3D点云捕获对象的语义，几何和负担性能。我们强调了3D表示学习中混乱场景的重要性，并自动构建一个受益于模拟中无需成本监督的多对象数据集。Sugar采用一种多功能变压器的模型来共同解决五个预训练任务，即用于语义学习的跨模式知识蒸馏，以掩盖点建模，以取消几何结构，掌握姿势合成以进行对象负担，3D实例分割和引用表达地面以分析杂乱无章的场景。我们对三个与机器人相关的任务进行了学习的代表，即零射击3D对象识别，引用凸起的接地和语言驱动的机器人操作。实验结果表明，糖的3D表示优于最先进的2D和3D表示。