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通过运动学分析
对避免进近倾向的调查传统上依赖于基于计算机的技术，这些技术主要是通过改编时间来表征人类行为的。但是，这些技术无法准确量化其他动力变量，例如手动速度和运动方向。为了解决这些限制，已经开发了新的机器人设备，从而为人类行为提供了更多样化和准确的定量评估。本技术报告介绍了Kinarm上的避免接近任务的适应性，这是一个机器人平台，旨在跟踪参与者与虚拟环境互动的上肢运动。这种避免进近任务的这种变体评估了两个臂在十二个方向上的运动。此外，可以应用电阻载荷来研究物理效果在避免进近倾向或支持康复方案中的作用。数据和来自试验样本（n = 5）的数据突出了Kinarm进近避免接近任务的功能（KAAT）。
重新考虑教学大纲。创新和灵活教学的混合学习模型
摘要该研究的主要目的是设计和开发一种既可持续又适应性的教学模型，能够在混合学习（BL）的背景下响应综合教学的不断增长的需求。该模型旨在支持柔韧性和教学连贯性的有效而动态的教学和评估组成部分。研究考虑了教师和学生的不同需求，并分析了将教育技术和创新方法论方法整合到混合学习途径中的方法。这项研究是基于在大学一级进行的试点案例研究，采用混合的数据收集方法。通过对教师和学生进行的调查收集了定量和定性数据，并通过有目的样本进行的半结构化访谈进行了补充。这种方法可以深入探索与拟议模型相关的看法，挑战和收益。使用主题分析分析数据，以获取定性数据的定性响应和描述性统计数据，以进行三角测量发现。获得的结果强调了仔细计划的重要性，这些计划有效地平衡了理论内容与实用和互动活动。试点研究的证据表明，结构化的教学大纲促进了积极的参与和教学一致性，参与者报告说，任务设计的清晰度提高了，并在同步和异步活动中提高了协作。开发的模型采用结构化教学大纲的形式，其中包括专门针对同步和异步时刻组织的特定部分，为计划促进协作参与的活动提供了详细的指示。此外，该模型还提供了创新的形成性和总结性评估策略，允许对工作和非工作人员进行评估。这种灵活而模块化的结构不仅旨在使学习体验更加动态和易于访问，还旨在鼓励学生在学习中发挥积极和有意识的作用，使他们成为教育过程的主角。关键词：试点案例研究；自适应教学大纲；混合学习；形成性评估；教学设计。
新手风险工作：大三学生如何指导新兴技术（例如生成AI）的老年人可以导致学习失败
从历史上看，初级专业人员已经指导了新技术的高级专业人员，因为大三学生通常比老年人更愿意执行低级任务以学习新技能，这比老年人更有能力，可以比老年人进行接近工作本身的实时实验，并且比老年人更愿意学习与传统身份和规范冲突的创新方法。但是，我们对新兴技术的使用量很高的不确定性，因为它们具有广泛的功能，并且在变化中发生了变化时，我们一无所知。随着人工智能的兴起，特别是学习算法和LLM，这种情况可能越来越普遍。在我们的研究中，我们的研究是全球管理咨询公司波士顿咨询集团（Boston Consulting Group）进行的，我们在7月 - 78名初级顾问（Au-Gust 2023）进行了采访，他们最近参加了一次实地实验，该实验使他们首次访问了Generative AI（GPT-4）（GPT-4），以解决一项战略业务问题解决任务。实验后不久，我们发现初级专业人员可能无法围绕不确定的新兴技术来管理风险，因为大三学生可能会建议三种新手风险工作策略：1）基于缺乏深度不存在的技术，而不是在不确定的范围内，而是不确定范围的范围，而不是范围内的范围，而不是范围范围的范围。 3）专注于项目级的干预措施，而不是系统部位或生态系统级别。新手风险工作的含义是，当预计初级专业人员成为不确定，新兴技术的专业知识的来源时，这可能导致学习失败。这项研究有助于我们理解围绕新兴技术，组织中的风险工作以及人为计算机互动的理解。
有效的端到端视觉定位，用于脱钩的BEV神经匹配
摘要 - 准确的定位在高级自主驾驶系统中起重要作用。传统地图匹配的本地化方法通过具有传感器观测值的明确匹配的地图元素来解决姿势，通常对感知噪声敏感，因此需要昂贵的超级参数调整。在本文中，我们提出了一个端到端定位神经网络，该神经网络直接估计车辆从周围图像中构成，而没有与HD图明确匹配的感知结果。为确保效率和可预性能力，提出了一个基于BEV神经匹配的姿势求解器，估计在基于可区分的采样匹配模块中估计姿势。此外，通过将每个姿势DOF影响的特征表示形式解耦来大大降低采样空间。实验结果表明，所提出的网络能够执行分解器水平的定位，平均绝对误差为0.19m，0.13m和0.39◦在纵向，横向位置和偏航角度，同时表现出68.8％的推理记忆使用率降低了68.8％。
有效的端到端视觉定位，用于脱钩的BEV神经匹配
摘要 - 准确的定位在高级自主驾驶系统中起重要作用。传统地图匹配的本地化方法通过具有传感器观测值的明确匹配的地图元素来解决姿势，通常对感知噪声敏感，因此需要昂贵的超级参数调整。在本文中，我们提出了一个端到端定位神经网络，该神经网络直接估计车辆从周围图像中构成，而没有与HD图明确匹配的感知结果。为确保效率和可预性能力，提出了一个基于BEV神经匹配的姿势求解器，估计在基于可区分的采样匹配模块中估计姿势。此外，通过将每个姿势DOF影响的特征表示形式解耦来大大降低采样空间。实验结果表明，所提出的网络能够执行分解器水平的定位，平均绝对误差为0.19m，0.13m和0.39◦在纵向，横向位置和偏航角度，同时表现出68.8％的推理记忆使用率降低了68.8％。
在ER掺杂的磷酸盐玻璃中的浓度猝灭，用于紧凑的光激光器和放大器
在ER掺杂的磷酸盐玻璃中淬灭，用于紧凑的光激光器和放大器 / Pugliese，迭戈； Boetti，Nadia Giovanna； Lousteau，J。； Ceci Ginistrelli，Edoardo； Bertone，Elisa； Geobaldo，Francesco；米兰，丹尼尔。- 在：合金和化合物杂志。- ISSN 0925-8388。-657：（2016），pp。678-683。[10.1016/j.jallcom.2015.10.126]
将脂肪酸的功率解锁为鱼类和水生无脊椎动物的饮食示踪剂和代谢信号
格里菲斯大学，澳大利亚北森市凯瑟尔路170号，澳大利亚昆士兰州4111，昆士兰微型和纳米技术中心，格里菲斯大学，西克里克路，内森QLD 4111，澳大利亚澳大利亚QLD 4111，澳大利亚澳大利亚QLD 4111，澳大利亚M.Ryrybachuk@griffith.edgriffith.edu.au.au摘要，该文章的摘要是一项摘要，该文章的设计和交付的材料是在设计和交付的材料。或一些先于低级基本材料技术课程，包括新课程和学习。 高级课程实现了基于项目的体验学习方法，并采用了家庭硬件项目的反向材料工程（RME）分析，这些项目用作教学样本。 学习活动围绕着在实际情况下采用RME方法来进一步学习，以进一步学习工程材料在实践环境中的结构，性能和组成，并转化到更高水平的抽象来理解工具材料的实践应用和限制。 此外，基于项目的体验学习活动鼓励学生练习高阶思维，以在涉及现实世界问题的同时参与与学习者相关的项目的情况下获得知识深度。 关键词：材料科学教育，工程教育，逆向工程，基于项目的学习，通过执行学习，STEM教学1。格里菲斯大学，澳大利亚北森市凯瑟尔路170号，澳大利亚昆士兰州4111，昆士兰微型和纳米技术中心，格里菲斯大学，西克里克路，内森QLD 4111，澳大利亚澳大利亚QLD 4111，澳大利亚澳大利亚QLD 4111，澳大利亚M.Ryrybachuk@griffith.edgriffith.edu.au.au摘要，该文章的摘要是一项摘要，该文章的设计和交付的材料是在设计和交付的材料。或一些先于低级基本材料技术课程，包括新课程和学习。 高级课程实现了基于项目的体验学习方法，并采用了家庭硬件项目的反向材料工程（RME）分析，这些项目用作教学样本。 学习活动围绕着在实际情况下采用RME方法来进一步学习，以进一步学习工程材料在实践环境中的结构，性能和组成，并转化到更高水平的抽象来理解工具材料的实践应用和限制。 此外，基于项目的体验学习活动鼓励学生练习高阶思维，以在涉及现实世界问题的同时参与与学习者相关的项目的情况下获得知识深度。 关键词：材料科学教育，工程教育，逆向工程，基于项目的学习，通过执行学习，STEM教学1。格里菲斯大学，澳大利亚北森市凯瑟尔路170号，澳大利亚昆士兰州4111，昆士兰微型和纳米技术中心，格里菲斯大学，西克里克路，内森QLD 4111，澳大利亚澳大利亚QLD 4111，澳大利亚澳大利亚QLD 4111，澳大利亚M.Ryrybachuk@griffith.edgriffith.edu.au.au摘要，该文章的摘要是一项摘要，该文章的设计和交付的材料是在设计和交付的材料。或一些先于低级基本材料技术课程，包括新课程和学习。高级课程实现了基于项目的体验学习方法，并采用了家庭硬件项目的反向材料工程（RME）分析，这些项目用作教学样本。学习活动围绕着在实际情况下采用RME方法来进一步学习，以进一步学习工程材料在实践环境中的结构，性能和组成，并转化到更高水平的抽象来理解工具材料的实践应用和限制。此外，基于项目的体验学习活动鼓励学生练习高阶思维，以在涉及现实世界问题的同时参与与学习者相关的项目的情况下获得知识深度。关键词：材料科学教育，工程教育，逆向工程，基于项目的学习，通过执行学习，STEM教学1。简介现代工程毕业生应理解，分析和提供解决广泛和复杂问题的解决方案 - 并具有参与和行使多学科和系统的方法的能力和能力
3D臂目光：3D ARM的公共数据集到达虚拟现实中的注视信息
3D武器凝视是一个公共数据集，旨在从精确控制的，舒适的姿势到达宽的可触及空间中的物体时提供自然的手臂运动以及视觉和凝视信息。参与者参与了在虚拟环境中挑选和将物体放置在各种位置和方向上，从而使工作空间最大化了探索工作区，同时通过指导参与者通过躯干和肩部来确保参与者通过视觉反馈来确保一致的坐姿姿势。这些实验设置允许以高成功率（> 98％的物体）和最小的补偿性运动捕获自然手臂运动。数据集重组超过250万个样本，这些样本从20位健康参与者中记录，他们执行14,000个单次选拔运动（每位参与者700个）。最初旨在探索基于自然眼睛和手臂协调的新型假体控制策略，但该数据集也将对对核心感觉运动控制，人形机器人机器人，人类机器人相互作用以及在注视指导计算机视觉中相关解决方案的开发和测试的研究人员也很有用。
使用开关线性模型对直接太阳底系统进行热惯性和能源效率评估
本研究介绍了配备直接太阳能（DSF）的房间的案例研究，以预测真正的热和能量行为。dsf操作是由热惯性的，这是一种复杂的现象，其相对影响被证明受到许多因素的影响，包括太阳辐射和板的热绝缘材料。但是，当前的物理模型并不能很好地显示这种关系。本文将通过采用切换线性模型来证明这种关系可以用数值模型正式描述。实际上，文献中开发的仿真模型以非常简单的方法表示，不能用于对DSF的热作战的详细分析。本研究旨在减少知识差距并解决限制，例如（i）对直接太阳能地板的热行为的现实解释，（ii）以快速而简单的方式通过热惯性来确定热量惯性的加热模式，并且（iii）通过热惯性估算热量消耗的热量延期，可以延迟估计能量的能量。开关模型已检测到直接太阳能地板的三种操作模式，其中一个对应于热惯性加热时刻。该模型还可以评估热惯性的持续时间和能量。因此，在1110小时的测试期内估计为310小时和18.6kWh，平均每天3.58小时。
水分对结构依赖性影响ZnO薄膜电阻切换行为
依赖于金属绝绝构成结构设备中电阻开关现象的两末端回忆设备最近引起了人们对实现下一代记忆和神经形态架构的极大关注。[1-4]的身体机制取决于电化学效应和纳米离子工艺涉及金属原子溶解在电芯片中溶解的金属溶解的金属活性电极，并导致金属群体在互联网中的转变，以使得Metal the Is condrative the Is the Is the Is the Is the Metallix the Mentals Ondallic the Mentals the Mentals contallic contallix contallix contallix contallix contallix contallix contallix的迁移。[5,6]先前的报道表明，电阻开关机制受外在影响的强烈影响，例如存在可以扩散并吸附在绝缘基质中的水分。[7,8,17,18,9-16]在术语中，水分对电阻切换细胞功能的影响被观察到取决于所涉及材料的特定化学/结构特性。[7]在金属氧化物中，半导体ZnO被广泛利用为用于实现电子设备的活性材料。由于其特殊的光子，机械和电子特性以及生物相容性和环保性特征，ZnO也被认为是广泛应用的有前途的候选人，包括现场效应晶体管，压电电透射器，光伏，传感器，传感器和照片检测器。[19-24]也，对ZnO的兴趣与具有多种形态的可能性有关，包括纳米线，纳米棒，纳米生物和纳米片。[25,26]在此框架中，在包括纳米线/纳米棒在内的ZnO纳米结构中观察到了电阻性开关现象，[27-29]纳米岛[30]，以及在具有不同沉积技术的广泛薄膜中。[31,32,41,33-40]，在电阻开关设备领域，由于其高透明度可见光，[37-39]也充分利用了其辐射硬度，因此非常感兴趣地致力于ZnO。[42]