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感觉替代显示操纵偏见
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。（未经同行评审）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。此预印本的版权持有人。http://dx.doi.org/10.1101/816835 doi：Biorxiv Preprint首次在线发布，2019年10月24日；
脊柱操纵对运动单位行为的影响
<3 1 labarjum ovogic自动irlantrics lucien.robinault@uphf.fr（l.r. div>）; jimmy.lauber@uphf.fr（J.L。） div>2电气工程与商业科学学院，马里波尔大学马里博尔大学，斯洛文尼亚Maribor； ALES.HOBARBBAR@UMSI中心学习Celeau et socgition，Universe，Untorse，Unoulouse，UPS，UPS，31052 Toulouse，法国； sylvain.crmerox@cnrs.fr 4大脑和认知研究中心，粉丝诱因，奥克兰奥克兰市Auto Unaalland，奥克兰0627；新的Zeighition; USMAN.SHSSID@ACE.AC.NZ 6 Auckland Newank Collegeic Chirpractic Research中心，奥克兰1060；新西兰; kelly.holt@nzchiroro.co.nz（K.H. div>）; heidi.haavik@nzchirro.co.nz（H.H.） div>7卫生科学技术系，奥尔堡大学，9220 AALBORG，DEARSPORTH：IRRANSPRIZIZI.CEZ；电话。 div>： + 64-9-526-6789;传真： + 64-9-526-6788 div>
移动操纵器的视觉预测控制-LAA -HAL
对自动移动操纵器的需求是多种应用程序中的几种应用程序的核心，例如精密农业[1]，工业安装[2]，搜索和救援[3]或人类援助[4]。一般而言，移动操纵器必须同时执行移动基础的导航任务，并为机器人臂进行操纵。必须考虑几个挑战以执行这两个任务。从感知的角度来看，机器人系统必须配备可以检测不同地标并分析周围环境的传感器。此外，有必要确保用于执行任务的地标保留在传感器的视野中。从控制的角度来看，控制方案必须同时处理移动基础和机器人组，以使两个子系统之间的协作并避免惩罚完成另一个任务的动作。最后，有必要将机器人臂的控制与移动基础的位移进行协调，以避免机器人系统通过延伸的臂导航的情况，从而在末端效果下导致显着振动，并增加与外部元素奇异构型和碰撞的风险。与任何机器人系统一样，有许多控制移动操纵器的方法。广泛使用的解决方案包括在欧几里得空间中表达任务。在这种情况下，机器人使用板载传感器来估计系统配置。LIDAR型传感器提供几何数据，从而可以准确估计，但不能提供对环境的先进感知。基于视觉的传感器提供丰富的环境信息，但姿势估计对错误高度敏感。使用摄像机时，另一种广泛使用的解决方案
21世纪的碳和人类：树木作为对可持续环境的气候操纵的工具
由于地球气候系统的差异，人类，动物和环境的持续苦难与可持续发展相去甚远。气候变化（CC）已被公认为是对粮食安全，环境可持续性的重大威胁之一，包括二十一世纪的人类健康发展（Seager等，2007; Adiaha et al。，2020），跨越跨越人际关系对气候变化（IPCC）的结论，这是人们的预期变化，这是一定的变化，这是一定的变化，这是一家人的变化，这是一定的变化。将来改变（IPCC，2007年）。即使在保护方案下，未来的气候变化也可能包括在某些地区的全球平均温度进一步升高（超过2°C -4°C），并在某些地区进行明显干燥（Seager等，2007），以及极端干旱，热极端和热浪的极端干旱频率和严重程度的增加（IPCC，2007年）。
基于新适用的基因枪技术
oenococcus oeni是酿酒中的重要工程微生物。详细了解其在恶劣的葡萄酒环境中其生长和代谢的知识可能有助于繁殖精英o. oeni品种。然而，由于缺乏稳定且可重复的技术来对O. oeni进行基因操纵，因此对该主题的进一步研究似乎无法持续。因此，这项研究旨在通过探索一种新适用的转化技术来研究基因功能，该技术可以在O. oeni上稳定且可重复地性能。通过将基因枪技术与爆炸纳米座符作为质粒DNA载体，我们在O. oeni中实现了稳定且可重复的质粒DNA转化。此外，具有氯霉素耐药基因的质粒使O. oeni sx-1b在氯霉素培养基中繁殖。
具有可变自主权的移动操纵器的迷你审查
本文介绍了具有不同自治水平的移动操纵器中当前研究状态的迷你审查，强调了它们相关的挑战和应用环境。在不同环境中需要移动操纵器，尤其是危险的操纵器，例如退役，搜救和救援，这是由于各种挑战和风险所面临的独特挑战和风险。在这些环境中部署的许多系统不是完全自主的，需要人类机器人的团队来确保在不确定性下安全可靠的操作。通过此分析，我们确定了有关可变自主权的文献中的差距和挑战，包括认知工作量和沟通延迟，并提出未来的方向，包括用于移动操纵者的全身自治，虚拟现实框架，大型语言模型，以减少操作员在某些挑战性和不确定方案中的复杂性和认知负载。
马拉维亚国家技术研究院斋浦尔日期
•分配本质上是纯粹的暂时性，它与该项目是共同的终端。•在面试/加入时，必须为验证提供所有原始的推荐。•如果选择的话，将无需支付TA/DA即可参加面试/加入该职位。•此招聘的所有条款和条件将按照ICSSR，新德里和MNIT斋浦尔规则的准则。•仅通过电子邮件暗示入围的候选人。建议候选人定期检查其电子邮件。7如何应用
转移可概括机器人操纵的基础模型
改善现实世界中通用机器人操纵的概括能力长期以来一直是一个重大挑战。现有的方法通常依赖于收集大规模机器人数据，这些机器人数据是昂贵且耗时的。但是，由于数据的多样性不足，他们通常会限制其在开放域中的能力，并具有新的对象和不同的环境。在本文中，我们提出了一种新颖的范式，该范式有效地利用了由Internet规模的基础模型生成的语言分割掩码，以调节机器人操纵任务。通过将蒙版模态整合到源自视觉基础模型的语义，几何和时间相关先验中，并将其方法呈现为端到端的策略模型，我们的方法可以有效地感知的对象姿势并启用样本有效的概括性学习，包括新的对象，包括新的对象，包括新的对象，semantic intancics，Semantic类别，语义类别，和统一的背景。我们首先引入了一系列基础模型，以跨多个任务进行基础语言需求。其次，我们基于模仿学习开发了一个两流2D策略模型，该模型可以处理原始图像和对象掩码，以以局部 - 全球知觉方式预测机器人动作。在Franka Emika机器人和低成本双臂机器人上进行的广泛的现实世界实验证明了我们提出的范式和政策的有效性。可以在link1或link2中找到演示，我们的代码将在https://github.com/mcg-nju/tpm上发布。
多用途润滑脂，适用于食品加工技术
清洁润滑点以达到最佳效果。首次填充前，去除防腐剂。填充轴承以确保所有功能表面都涂有油脂。填充普通轴承至轴承内部自由空间的 1/3 左右。低速轴承（DN 值 < 50,000）及其轴承座应完全填充。应遵守轴承和机器制造商的说明。随后使用注油枪或自动润滑系统在润滑嘴处润滑。根据使用条件评估润滑频率和数量。如果无法去除旧油脂，则限制油脂量以避免轴承过度润滑。如果润滑频率往往较低，则应尽量更换全部油脂。仅与合适的润滑剂混合。