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光学涡旋操控用于拓扑量子计算
速度 ˙ ˜ xc ，我们可以将方程 (2) 展开到二阶，其中 ˜ x − 1 ≈ ˙ ˜ xc ∆ ˜ t 和 ˜ x − ˜ t + ˜ D ≈ ( ˙ ˜ xc − 1)∆ ˜ t
用EEG信号自动操纵机器人臂
摘要 - 该项目具有客观地识别使用传感器“情感EEG Neuroset”的一些面部表情。此设备是一种能够通过脑电图技术（EEG）接收和解释大脑生物电活动的传感器，此外，还具有16个通道，并连续准确接受脑电波。此外，传感器具有易于使用的SDK，即使没有任何大脑信号获取经验，任何人即使没有任何经验。Emotiv®数据被转移到MATLAB®进行过滤脑电波，以通过串行通信向Arduino发送信息。因此，在Arduino板上获得了三种不同表达式的识别，即眨眼，眨眼和微笑，每个表达式在Arduino板上都有不同的LED颜色。
AG2Manip：用代理学习新颖的操纵技巧 -
摘要 - 能够学习新型操纵任务的自主机器人系统有望将行业从制造业转变为服务自动化。然而，当前方法（例如，VIP和R3M）仍然面临重大障碍，尤其是机器人实施例之间的域间隙以及在特定动作空间内成功执行成功的任务执行的稀疏性，从而导致了错误和模棱两可的任务。我们介绍了AG2Manip（操纵的代理 - 不合稳定代表），该框架旨在通过两个关键的创新来解决这些挑战：（1）源自人类操纵视频的代理人视觉表示，并具有实施方案的细节，以增强普遍性； （2）代表机器人的运动学代表到通用代理代理，强调了终端效果和对象之间的关键相互作用。ag2manip在模拟基准中进行了经验验证，显示出325％的性能提高而不依赖于域特异性演示。消融研究进一步强调了代理 - 不合稳定的视觉和作用表示对这一成功的基本贡献。将我们的评估扩展到现实世界，AG2Manip很明显地将模仿学习成功率从50％提高到77.5％，这表明了其在模拟和真实环境中的有效性和可推广性。
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。
Defiranger：检测Defi价格操纵攻击
摘要 - 分散融资（DEFI）的快速增长增强了区块链生态系统。同时，对DEFI应用程序（APP）的攻击正在增加。但是，据我们所知，现有的智能合同漏洞检测工具无法直接检测DEFI攻击。那是因为他们缺乏恢复和理解高级偏移语义的能力，例如，用户在分散的交换（DEX）中交易了令牌对x和y。在这项工作中，我们专注于检测两种新型的价格操纵攻击。为此，我们提出了一种平台独立的方法来识别高级偏差语义。指的是，我们首先从原始事务中构造了现金流树（CFT），然后将低级语义提升到高级语义，包括五个高级偏差动作。最后，我们使用用恢复的Defi语义表达的模式来检测价格操纵攻击。我们实施了一个原型，称为D E F I R Angr，该原型驱散了14起零日安全事件。这些发现是第一次对受到影响的当事方或/和社区的影响。此外，回测实验发现了15起未知的历史安全事件。我们进一步进行了攻击分析，以阐明产生价格操纵攻击的脆弱性根本原因。
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>
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
对世界各地市场操纵定义的分析
为了支持我们致力于促进金融市场的完整性的承诺，全球交流联合会（WFE）启动了一个研究项目，以更好地了解世界各地如何定义和惩罚市场，尤其是考虑到新技术和社交媒体所带来的挑战。为此，在2022年，我们对WFE成员和分支机构进行了一项调查，以收集有关各种定义，监视机构以及用于打击跨司法管辖区市场操作的各种定义，监视机构和监管框架的信息。然后，我们应用文本分析工具来确定定义和惩罚文本中的共同点和差异。据我们所知，这是从这个角度分析全球对市场操纵的定义。
双手机器人操纵的3D策略扩散
图1：BI3D扩散器演员的概述。顶部：BI3D扩散器Actor是一个条件扩散模型，生成两个端效应器的3D轨迹。类似于[13]，在每个扩散步骤I中，我们的模型将机器人未来最终效应器轨迹的噪声估计值，提出RGB-D视图O和本体感受信息c。这些令牌是通过注意，使用3D相对位置信息的上下文对语言进行的，并参与语言令牌l以融合教学信息。Our model predicts the noise of left- and right-hand 3D locations ( ϵ loc θ,l ( o , l, c l , τ i l , i ) and ϵ loc θ,r ( o , l, c r , τ i r , i ) ) and the noise of left- and right-hand 3D rotations ( ϵ rot θ,l ( o , l, c l , τ i l , i ) and ϵ rot θ,r ( o , l, c r , τi，r i）。底部：在推断期间，BI3D扩散器演员迭代地将未来双手轨迹的估计值降低。