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通过体现能量
*作者对本手稿的概念和写作也同样贡献了康奈尔大学，机械和航空航天工程。B哈佛大学，工程与应用科学学院。 c ku Leuven，生产工程。 d空军研究实验室，材料和制造局。 e陆军研究实验室，能源和生物技术部。 f陆军研究实验室，自治系统部。 g Max Planck智能系统研究所，机器人材料部门。 h佛蒙特大学，计算机科学。 i剑桥大学，工程系。 前言：自主机器人由驱动，能量，感觉和控制系统组成，该系统由不一定要用于多功能性的材料和结构构建。 然而，机器人努力模仿的人类和其他动物在细胞，组织和器官水平上包含高度复杂和相互连接的系统，这些系统允许同时执行多种功能。 在这里，我们研究了自然如何建立具有具体能量的自动驾驶机器人的新范式。 目前，大多数不受限制的机器人都使用电池来存储能量并为其操作供电。 为了延长其操作时间，必须与支撑结构同时添加其他电池块，从而增加其体重并降低其效率。 能源储能技术的最新进步使化学或电能源可以直接体现在用于创建机器人的材料和机械系统中。B哈佛大学，工程与应用科学学院。c ku Leuven，生产工程。d空军研究实验室，材料和制造局。e陆军研究实验室，能源和生物技术部。 f陆军研究实验室，自治系统部。 g Max Planck智能系统研究所，机器人材料部门。 h佛蒙特大学，计算机科学。 i剑桥大学，工程系。 前言：自主机器人由驱动，能量，感觉和控制系统组成，该系统由不一定要用于多功能性的材料和结构构建。 然而，机器人努力模仿的人类和其他动物在细胞，组织和器官水平上包含高度复杂和相互连接的系统，这些系统允许同时执行多种功能。 在这里，我们研究了自然如何建立具有具体能量的自动驾驶机器人的新范式。 目前，大多数不受限制的机器人都使用电池来存储能量并为其操作供电。 为了延长其操作时间，必须与支撑结构同时添加其他电池块，从而增加其体重并降低其效率。 能源储能技术的最新进步使化学或电能源可以直接体现在用于创建机器人的材料和机械系统中。e陆军研究实验室，能源和生物技术部。f陆军研究实验室，自治系统部。g Max Planck智能系统研究所，机器人材料部门。h佛蒙特大学，计算机科学。i剑桥大学，工程系。前言：自主机器人由驱动，能量，感觉和控制系统组成，该系统由不一定要用于多功能性的材料和结构构建。然而，机器人努力模仿的人类和其他动物在细胞，组织和器官水平上包含高度复杂和相互连接的系统，这些系统允许同时执行多种功能。在这里，我们研究了自然如何建立具有具体能量的自动驾驶机器人的新范式。目前，大多数不受限制的机器人都使用电池来存储能量并为其操作供电。为了延长其操作时间，必须与支撑结构同时添加其他电池块，从而增加其体重并降低其效率。能源储能技术的最新进步使化学或电能源可以直接体现在用于创建机器人的材料和机械系统中。这种观点突出了体现能量的新兴例子，重点介绍了持久的自主机器人的设计和制造。
系统生理学增强功能近红外光谱：研究人类大脑的有力方法
摘要。在这篇 Outlook 论文中，我们解释了为什么当通过使用系统生理增强功能性近红外光谱 (SPA-fNIRS) 同时测量系统生理活动（例如心肺和自主神经活动）时，可以促进对功能性近红外光谱 (fNIRS) 神经成像信号的准确生理解释。SPA-fNIRS 的基本原理有两个方面：(i) SPA-fNIRS 能够更完整地解释和理解在头部测量的 fNIRS 信号，因为它们包含源自神经血管耦合和系统生理源的成分。用 SPA-fNIRS 测量的全身生理信号可用于回归 fNIRS 信号中的生理混杂成分。因此可以最大限度地减少误解。(ii) SPA-fNIRS 能够通过将大脑与整个身体的生理状态联系起来来研究具身大脑，从而对它们复杂的相互作用产生新的见解。我们预计 SPA-fNIRS 方法在未来将变得越来越重要。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证出版。全部或部分分发或复制本作品需要完全注明原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.NPh.9.3.030801]
存档欧弗特·Unige的认知如何体现？ fMRI ...
功能性神经影像学表明，在各种运动和认知任务中，背侧额叶区域表现出联合活动。但是，尚不清楚这些区域是否服务于多种计算独立的功能，或者是重复使用以服务高阶功能的电动机“核心过程”的基础。我们假设心理旋转能力取决于植根于这些区域内的系统发育较旧的运动过程。这一假设需要在运动计划期间招募的神经和认知资源预测看似无关的心理旋转任务的表现。为了检验这一假设，我们首先通过测量了30名健康参与者的内部触发的与外部触发的手指按压，从而确定了与运动计划相关的大脑区域。内部触发的手指压机在顶，前和枕颞区域产生了显着的激活。然后，我们要求参与者在扫描仪外执行两项心理旋转任务，包括手或字母作为刺激。顶点和前运动激活是涉及手的心理旋转时个体反应时间的重要预测指标。我们发现运动计划与字母心理旋转的性能之间没有关联。我们的结果表明，在运动计划期间招募的顶叶和前皮层的神经资源也有助于身体刺激的心理旋转，这表明这两个能力的基础是共同的核心成分。
为降低建筑物和建筑部门的体现碳排放铺平道路
©作者2024。本文是根据Creative Commons归因4.0国际许可证的许可，该许可允许以任何媒介或格式的使用，共享，适应，分发和复制，只要您适当地归功于原始作者和来源，就可以提供与Creative Commons许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
了解现代建筑方法的具体碳凭证
本研究通过进行批判性文献综述和调查结果来评估现代建筑方法（MMC）的具体碳凭证。虽然有几项研究回顾了MMC的更广泛影响，但迄今为止，还没有其他研究全面审查了该建筑类型学的具体碳证书。由于MMC不是国际公认的术语，因此该评估包括在世界各地使用的其他术语 - 例如预制，现场建筑和工业化建筑。该研究捕获了250项单独的研究，并将其分配到最终的41项研究和总共82个案例研究比较的样本集。尽管普遍认为采用MMC会导致体现的碳储蓄，但支持这一主张的证据并不强大。各个案例研究的结果在方向和幅度上都显着范围，并且在没有批判性审查的情况下，可以得出大为不同的结论。在批评和综合已发表的研究之后，发现MMC的采用对建筑物的体现碳没有显着的正面或负面影响。
从体现的头像的角度来看，调节了替代性痛苦和愉悦的时间动态：一项合并的沉浸式虚拟现实和脑电图研究
。CC-BY 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月29日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2024.06.14.598683 doi：biorxiv Preprint
测量全球生产网络中的温室气体足迹：生产链和最终需求模式中排放的新视角
本研究在之前对生产型和需求型二氧化碳 (CO 2 ) 排放进行比较的基础上，引入了基于全球生产网络的 76 个经济体的新温室气体 (GHG) 足迹指标。扩展指标包括：i ) 除了燃料燃烧产生的二氧化碳排放之外，还考虑工业过程产生的二氧化碳和其他温室气体，如甲烷、一氧化二氮和氟化气体；ii) 按类别评估基于需求的排放；iii ) 将直接基于生产的排放（环境经济核算体系居住原则）与上游和下游间接排放相结合，以估算按行业划分的“范围 3 排放”。与仅基于二氧化碳的足迹相比，总温室气体足迹指标显示，由于纳入了农业、采矿业和废物管理的非二氧化碳排放，经合组织和非经合组织经济体之间的排放强度差异较小。这些指标支持制造业脱碳、向可再生能源过渡和调整高碳产品跨境贸易的政策分析。
用于评估加拿大混凝土体现碳的通用分类系统
15混凝土由于其16个耐用性，多功能性和可负担性而被称为全球最普遍的人为材料。但是，对全球17 CO 2排放有重大贡献。因此，努力加强了减少混凝土的具体碳，18具有新兴或常规的替代技术，旨在减轻排放和19种产量“可持续”和“低碳”混凝土；一组术语不一致地使用了20个术语，从而导致行业潜在的绿色和混乱。21同时，有迫切需要工具和政策来指导低22个碳混凝土结构和基础设施的设计。本文引入了一个具体的碳23分类系统，作为解决行业混乱的实用解决方案，并促进了混凝土建筑领域的24种可持续实践。它由一种普遍适用的25个工具组成，设计人员，制造商，资产所有者，承包商和政策26制造商可以对体现的碳混凝土进行强有力的评估，开发到27个混凝土脱碳的途径，设置与低碳混凝土28材料的中间定义和目标。
genrl：体现剂中的多模式基础世界模型
学习通才体现的代理，能够解决不同领域中的多种任务是一个长期存在的问题。强化学习（RL）很难扩大规模，因为它需要为每个任务进行复杂的奖励设计。相比之下，语言可以以更自然的方式指定任务。当前的基础视觉模型（VLMS）通常需要进行微调或其他适应性，这是由于显着的域间隙在实施情况下被采用的。但是，此类域中缺乏多模式数据代表了开发用于具体应用的基础模型的障碍。在这项工作中，我们通过介绍多模式基础世界模型来克服这些问题，能够将基础VLM的表示和对齐为RL的潜在生成世界模型的潜在空间，而无需任何语言注释。最终的代理学习框架GenRL允许人们通过视觉和/或语言提示指定任务，将其扎根在体现的域的动态中，并学习想象中的相应行为。通过机车和操纵域中的大规模多任务基准测试评估，GenRL可以通过语言和视觉提示来实现多任务概括。此外，通过引入无数据的政策学习策略，我们的方法为使用生成世界模型的基础政策学习奠定了基础。