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触觉增强的辐射场 - CVF Open Access
我们提出了一个场景表示形式，我们称之为触觉的辐射场（TARF），它将视觉和触摸带入共享的3D空间。此表示形式可用于估计场景中给定3D位置的视觉和触觉信号。我们从一系列照片和稀疏采样触摸探针中捕获了场景的tarf。我们的方法利用了两个见解：（i）基于常见的触摸传感器建立在普通摄像机上，因此可以使用多视图几何形状中的方法对图像进行注册，并且（ii）在视觉和结构上相似的场景区域具有相同的触觉效果。我们使用这些见解将触摸信号注册到捕获的视觉场景中，并训练有条件的扩散模型，该模型带有从神经辐射场呈现的RGB-D图像，生成其相应的触觉信号。为了评估我们的方法，我们收集了一个TARF的数据集。此数据集比预先持有的现实世界数据集包含更多的触摸样本，并且为每个捕获的触摸信号提供了空间对齐的视觉信号。我们揭示了跨模式生成模型的准确性以及在下游任务上捕获的视觉效果数据的实用性。项目页面：https：// dou- yiming.github.io/tarf。
磁场中石墨烯纳米板的方向
使用外部田地对齐各向异性纳米颗粒是释放其巨大潜力的新型应用潜力的主要障碍之一。最著名的例子是石墨烯，这是一个2D纳米材料家族，自发现以来就受到了极大的关注。使用石墨烯增强机械，热，电或气势屏障特性，赋予抗菌特性等，在很大程度上取决于控制其在基质材料（即聚合物）内的方向的能力。在这里，我们总结了使用磁场的石墨烯取向的最新进展。审查涵盖了与磁场相互作用的基础物理学，理论连续性力学框架诱导取向，典型的磁场方向设置以及用来增强材料的穿孔量的最新进展的摘要。当前的趋势，当前对齐技术的局限性被突出显示，并确定了该领域的主要挑战。
电磁场调节钙介导的细胞命运...
抽象电磁场（EMF）作为一种安全且无创疗法的流行程度越来越高。一方面，人们普遍认为，EMF可以调节干细胞的增殖和分化，从而促进能够成骨生成，血管生成和软骨细胞分化的未分化细胞以实现骨修复目的。另一方面，EMF可以抑制肿瘤干细胞的增殖并促进凋亡以抑制肿瘤生长。作为必不可少的第二使者，细胞内钙在调节细胞周期中起作用，例如增殖，分化和凋亡。越来越多的证据表明，EMF对细胞内钙离子的调节导致不同干细胞的差异结果。本综述总结了通过EMF诱导的钙振荡对通道，转移器和离子泵的调节。它进一步讨论了通过EMF依赖性钙振荡激活的分子和途径在促进骨骼和软骨修复中的作用，并抑制肿瘤干细胞的生长。关键词电磁场，钙离子，钙振荡，干细胞，肿瘤干细胞，生物安全
探索农业领域的微生物多样性响应
暴露于农药会改变受污染农业领域的微生物群落结构。为分析天然微生物组成QRT-PCR的变化，进行了一项宏基因组学研究。QRT-PCR结果表明，相对于被农药污染的土壤，未污染的土壤具有较高的16S rDNA拷贝数。元基因组分析解释了与富含农药污染的土壤相比，未污染的土壤富含蛋白质。然而，发现存在于农药的土壤中的静脉细菌，坚硬和杀菌剂的存在。此外，在农药刺的土壤中发现了新的门，例如氯氟氯氟，平霉菌和ver肉，而酸虫细胞杆菌和crenarchaeota灭绝。这些发现强调了暴露于土壤上的农药显着影响土壤的生物组成。在农药胁迫下，大量的微生物组成可以更好地用于治疗受污染环境中农药的生物降解和生物修复。
使用神经场生成机器人能力图
操纵器的工作空间（定义为它可以达到的所有职位）是确定其操作适用于给定任务的重要方面。对于许多应用程序，有趣的是通过将能力措施分配给工作空间中的每个位置，例如Yoshikawa提出的可操作性指数[29]，从而生成所谓的能力图。能力图有助于许多随后的任务，例如运动计划[30，20，24]，本地化[21，23]，人体机器人相互作用[25，31]和硬件设计[14]。使用传统方法进行准确的能力图需要数小时才能计算[30，20]。尤其是在机器人形态会发生变化的情况下，例如在模块化机器人[27，1]或机器人设计[7，12]的背景下，计算复杂性因此大大限制了能力图的适用性。这项工作使用神经领域[26]来有效地生成各种串行操作器的能力图。在数值实验中，我们表明可以平均创建具有300,000多个查询位置的精确能力图。此外，我们表明我们的方法概括为分布样本。
电磁场（3-0-0）讲义...
电磁场（3-0-0）UPCEE303先决条件：1。Mathematics-I 2。数学课程结局在课程结束时，学生将展示能力1。了解电磁的基本定律。2。在静态条件下获得简单配置的电场和磁场。3。分析时间变化的电场和磁场。4。以不同形式和不同的媒体了解麦克斯韦方程。5。了解EM波的传播。模块1：（08小时）坐标系统与转换：笛卡尔坐标，圆形圆柱坐标，球形坐标。向量计算：差分长度，面积和体积，线，表面和体积积分，DEL操作员，标量的梯度，矢量和散射定理的差异，矢量和Stoke定理的卷曲，标量的Laplacian。模块2：（10小时）静电场：库仑定律，电场强度，电场，线，线，表面和体积电荷引起电流的边界条件。静电边界值问题：泊松和拉普拉斯方程，独特定理，求解泊松和拉普拉斯方程的一般程序，电容。磁边界条件。教科书：模块3：（06小时）Magneto静态场：磁场强度，生物 - 萨瓦特定律，Ampere的电路Law-Maxwell方程，Ampere定律的应用，磁通量密度 - 最大的方程。Maxwell方程，用于静态场，磁标量和向量电势。模块4：（10小时）电磁场和波传播：法拉第定律，变压器和运动电磁力，位移电流，麦克斯韦方程，最终形式，时谐波场。电磁波传播：有损耗的电介质中的波传播，损耗中的平面波较少介电，自由空间，良好的导体功率和poynting矢量。
机会领域：探索Urban FA
Name: Leyana Casey, MPH, John R Lewis Social Justice Fellow Title: Fields of Opportunity: Exploring the Intersection of Urban Farming and AI Solutions for Food Insecurities in Black Communities Research Priority: Economic Opportunity Introduction In the United States, one in five Black individuals experience hunger with food insecurity primarily because of poverty, limited food availability, and systemic inequalities (Dennard et al., 2022).饥饿和营养不良构成了直接的健康风险，并阻碍了认知发展和经济流动性，所有这些都可以最大程度地减少个人的繁荣能力（Drewnowski，2022年）。研究黑人社区遇到的挑战表明，仅依靠传统农业和食品分配方法不足以解决粮食不安全和饥饿的复杂性。Urban farming, which encompasses the cultivation, processing, and distribution of agricultural products in urban and suburban areas.各种城市农业计划通过增强获得营养食品并提供宝贵的营养教育，从而对黑人和低收入社区产生了积极影响。此外，研究还探索了人工技术（AI）技术的潜力，彻底改变了农业行业以打击粮食不安全。尽管认识到了城市农业和人工智能技术的个人承诺，但对于这些创新对黑人农民和社区的综合影响仍然存在很大的知识差距。有色人种仅拥有美国所有农业土地的3％，黑人农民仅占该国340万农民的1％（Meredith，2022； Worthy，2022）。此外，诸如历史土地剥夺，歧视性贷款实践，有限的资源获取和种族不平等等挑战持续成为黑人农民的障碍（Ackoff等，2022）。这些结构性障碍不仅阻碍了AI等技术进步的采用，而且还促进了支持全国黑人社区的黑人农民的减少。Community members and organizations have widely acknowledged and benefited from the substantial advantages of urban farming initiatives.但是，缺乏对城市农业在黑人社区的影响的研究，在统计证据证明这些经历的统计证据中留下了差距。同样，探索AI技术在农业中的整合的研究主要集中在更广泛的应用上，并且对其对黑人农民的影响不足。这种知识差距强调了进一步研究的需求，以了解城市农业和AI技术对黑人社区的影响，并应对他们在采用此类倡议时面临的系统性挑战。
配置操纵计划的空间距离字段
摘要 - 签名的距离字段（SDF）是机器人技术中流行的隐式形状表示形式，提供有关对象和障碍物的几何信息，形式可以很容易地与控制，优化和学习技术相结合。最常使用SDF来表示任务空间中的距离，这与我们在3D世界中感知到的距离熟悉的概念相对应。但是，可以在数学上使用SDF在其他空间中，包括机器人配置空间。对于机器人操纵器，此配置空间通常对应于机器人的每个关节的关节角度。在机器人计划中习惯表达出配置空间的哪些部分与障碍物相撞，但将此信息视为配置空间中的距离字段并不常见。在本文中，我们演示了在机器人配置空间中考虑SDF进行优化的潜力，我们称之为配置空间距离字段（或简称CDF）。与在任务空间中使用SDF相似，CDF提供了有效的关节角距离查询并直接访问衍生物（关节角速度）。大多数方法将整体计算分为任务空间中的一部分，然后是配置空间中的一部分（评估任务空间的距离，然后使用逆运动学的计算操作）。相反，CDF允许以统一的方式通过控制，优化和学习问题来利用隐式结构。特别是，我们提出了一种有效的算法来计算和融合CDF，可以推广到任意场景。也提出了使用多层感知器（MLP）的相应神经CDF表示，以获得紧凑而连续的表示，同时提高计算效率。我们通过平面避免示例来证明CDF的有效性，以及在逆运动学和操纵计划任务中使用7轴的Franka机器人。项目页面：https：//sites.google.com/view/cdfmp/home