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通过引导 Argonaute 切割进行基因组操作
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经济制裁作为贸易条件操纵的理论
近期，包括美国和欧盟成员国在内的许多国家都对俄罗斯实施了严厉的经济制裁，以报复其入侵乌克兰。尽管其中一些制裁是金融性质的——冻结俄罗斯资产或阻止金融交易——但其他制裁则直接限制国际贸易。2 如何设计这些贸易限制措施，以在制裁国承受有限成本的情况下实现其目标？大量关于制裁设计的文献已经探讨了这个问题，但很少从纯粹的经济角度进行探讨。这类文献的一个分支汇编了详细的案例研究，最近还汇编了综合数据库，强调成功和不成功的历史制裁的制度背景（见 Hufbauer、Schott 和 Elliott（1990 年）；Pape（1997 年）；Felbermayr、Kirilakha、Syropoulos、Yalcin 和 Yotov（2020 年）；Demena、Reta、Jativa、Kimararungu 和 van Bergeijk（2021 年））。 Førland (1991) 和 Cortright 等人 (2002) 等其他研究则探讨了制裁应如何针对特定的“战略性”商品（例如用于发动战争的武器或可能有助于未来军事力量的技术）或特定的政治权力行为者。另一个关注点是制裁如何影响民族国家之间以及民族国家内部、统治精英与普通公民之间的博弈论互动（见 Eaton 和 Engers (1992)；Morgan 和 Bapat (2003)；Baliga 和 Sjöström (2022)）。与这些文献不同，我采取了典型的经济学视角，探讨哪些国际贸易限制措施能够以制裁国成本最低的方式使受制裁国的经济成本最大化。3 虽然这在学术文献中尚属新鲜事物，但这种经济视角在政策制定者的语言中显而易见：
机器人操纵任务中的多模式VAE
摘要 - 在这项工作中，我们专注于机器人操纵领域中无监督的视力 - 语言映射。最近，已经为此任务提出了采用预训练的大语言和视觉模型的多种方法。但是，它们在计算上是要求的，需要仔细对产生的输出进行微调。更轻巧的替代方法是实现多模式变量自动编码器（VAE），可以提取数据的潜在特征并将其集成到联合代码中，这主要是在现有最终模型的图像图像或图像图纸上进行的。在这里，我们探讨了是否以及如何在模拟环境中使用多模式的VAE。基于获得的结果，我们提出了一种模型不变训练替代方案，该替代方法将模拟器中的模型性能提高了55％。此外，我们系统地评估了各个任务（例如对象或机器人位置可变性，干扰器数量或任务长度）所提出的挑战。因此，我们的工作也阐明了使用当前的多模式VAE的潜在益处和局限性，以根据视觉和语言对机器人运动轨迹进行无监督学习。索引术语 - 传感器融合，视觉学习，语义场景理解
对虚拟现实操纵技术的审查
摘要：本评论探讨了手势的历史和当前意义，作为一种通用的交流形式，重点是虚拟现实应用中的手势。它突出了1990年代的手势检测系统的演变，该系统使用计算机算法在静态图像中找到模式，直到当今的传感器技术，人工智能和计算能力的进步已经实现了实时的手势识别。本文强调了手势在虚拟现实（VR）中的作用，该领域通过3D建模，声音效果和传感技术的MA融合来创造沉浸式数字体验。本评论介绍了用于手势检测的最先进的硬件和软件技术，主要用于VR应用程序。它讨论了手势检测中的挑战，将手势分类为静态和动态，并将其评分为检测困难。本文还回顾了VR中使用的触觉设备及其优势和挑战。它概述了手势采集的过程，从输入和预处理到姿势检测，以供静态和动态手势。
机器人操作和捕获在空间中：调查
空间探索和剥削取决于诸如卫星服务，去除轨道碎屑或轨道资产的建设和维护等任务的轨道机器人功能的发展。操纵和捕获对象在轨道上是这些功能的关键推动剂。本调查介绍了操纵和捕获的基本方面，例如空间操纵器系统（SMS）的动态，即配备了操纵器的卫星，操纵器握力/有效载荷和目标之间的接触动态，以及用于识别SMS及其目标属性及其目标的方法。此外，它还介绍了感应姿势和系统状态，捕获目标的运动计划以及在运动或交互任务期间SMS的反馈控制方法的最新工作。最后，本文审查了用于捕获操作的主要地面测试床，以及开发了几项著名的任务和技术，以捕获目标在轨道上。
社论：太空中的机器人操控与捕获
检查、加油、升级、维修或救援卫星，清除轨道碎片，以及建造和维护大型轨道资产和基础设施等要求对于在轨空间基础设施的维护非常重要。到目前为止，所有值得注意的维修任务都是由宇航员舱外活动 (EVA) 在低地球轨道 (LEO) 上执行的。然而，这些操作风险大、成本高、速度慢，有时甚至不可行。EVA 可以被机器人在轨维修 (OOS) 取代，在此期间，任务由空间机械手系统 (SMS) 执行，在文献中也称为追逐者或服务者。它们由一个卫星基座组成，该基座配备一个或多个带有抓钩装置的机器人机械手（臂），并由视觉系统驱动，从而能够捕获目标（客户）卫星。SMS 也可以是安装在空间设施上的大型维修机械手。本研究课题重点关注在轨操纵和捕获，以及与这些活动相关的方面。因此，它包括与刚性和柔性 SMS 的动力学、相关的接触动力学、空间系统的识别方法、监控和控制所需的姿势和状态感测、抓取目标的运动规划方法、运动或交互任务期间的反馈控制方法以及此类系统的地面测试试验台相关的工作。该研究主题包括五篇文章。在《从空气轴承支撑的测试数据估计空间机械手的振动特性》中，李等人从理论和实验上研究了与平面实验测试试验台相关的问题，该试验台使用空气轴承垂直支撑缩放 SMS 并在平面上创建零重力环境。作者指出，空气轴承会影响缩放 SMS 的动力学行为，从而影响其表观关节的刚度和阻尼、固有频率和振动响应。作者提出了一套程序来消除空气轴承的影响，并从电机制动系统的测试数据中识别真实的等效关节刚度和阻尼。识别惯性特性，并使用遗传算法确定等效关节刚度和阻尼。通过消除空气轴承引起的额外惯性，可以估算出机械手的真实振动特性。在《废火箭级在轨机器人抓取：抓取稳定性分析和实验结果》中，Mavrakis 等人研究了废火箭级的抓取，分析了抓取稳定性，并展示了实验结果。提出了一种评估废火箭级机器人抓取稳定性的新方法，该方法基于计算 Apogee Kick Motor 喷嘴的两指抓取的固有刚度矩阵，并将稳定性指标定义为局部接触曲率的函数，材料特性、施加的力和目标质量。稳定性指标是
全息成像和神经活动的操控
光学显微镜是生物学中最强大的工具之一。能够在广泛的尺度上可视化生命结构和事件的能力导致了基础发现。同时，为了更有效地研究活体组织，需要克服一些限制。例如，在传统显微镜中，样品要么在整个成像场上同时被照亮（宽视野照明），要么逐个像素依次被照亮（点扫描照明）。宽视野方法可以高速成像，因为它使用相机一次捕获二维图像，但它会受到光散射产生的像素串扰的影响。在点扫描方法中，单个像素检测器捕获荧光信号并逐个像素构建图像；当使用双光子激发时，它会大大减少光散射的串扰。但是，虽然双光子显微镜适合对散射组织深处进行成像，但作为一种点扫描方法，其成像速度较慢。
灵活的空中运输和操控模拟器
摘要 — 低成本自主微型飞行器 (MAV) 有可能通过简化和加快需要与环境互动的复杂任务来帮助人类，例如建筑、包裹递送和搜索救援。这些系统由单个或多个飞行器组成，可以配备被动连接机制，例如刚性连杆或电缆，以执行运输和操作任务。然而，它们本质上很复杂，因为它们经常处于欠驱动状态并在非线性流形配置空间中演变。此外，电缆悬挂负载系统的复杂性因取决于电缆变化的张力条件的混合动力学而进一步增加。本文介绍了第一个空中运输和操作模拟器，它结合了不同的有效载荷和被动连接机制以及完整的系统动力学、规划和控制算法。此外，它还包括一个新颖的通用模型，该模型考虑了带有电缆悬挂负载的空中系统的瞬态混合动力学，以紧密模拟现实世界的系统。灵活直观的界面进一步提高了其可用性和多功能性。通过对模拟结果和采用不同车辆配置的真实实验进行比较，可以证明模拟器结果相对于真实世界设置的保真度，以及其对快速原型设计和空中运输及操作系统向真实世界部署的过渡的益处。
3D-MVP：3D Multiview for Anipulation
摘要：最近的作品表明，使用蒙版自动编码器（MAE）在以自我为中心的数据集上进行视觉预处理可以改善下游机器人技术任务的概括[1，2]。但是，这些方法仅在2D图像上预处理，而许多机器人应用程序需要3D场景的理解。在这项工作中，我们提出了3D-MVP，这是一种使用蒙版自动编码器进行3D多视图预处理的新方法。我们利用机器人视图变压器（RVT），该变压器（RVT）使用多视图变压器来理解3D场景并预测抓地力姿势动作。我们将RVT的多视图变压器拆分为视觉编码器和动作解码器，并在大规模3D数据集（例如Objaverse）上使用蒙版自动编码预处理其视觉编码器。我们在一组虚拟机器人操纵任务上评估了3D-MVP，并证明了基准的性能提高。我们还在真正的机器人平台上显示出令人鼓舞的结果，并具有最小的填充。我们的结果表明，3D感知预处理是提高样品效率和基于视力的机器人操纵策略的有前途的方法。我们将发布代码和验证模型，以促进未来的研究。
移动操作的持续自主改进
摘要：在现实世界中的非结构化环境中部署时经过实验室训练的机器人策略通常会遭受性能下降。这发生在遇到通常在结构化实验室环境中收集的培训数据中的数据。为了克服这一挑战并在这种情况下不断地应对机器人，我们引入了CO逐渐介绍Mo Bile操纵或迷彩的巨大效果。Camo是一种机器人学习系统，它通过直接从这些现实世界环境中收集数据并异步将它们编译到服务器上以进行进一步调整，从而建立在现有的导航和操纵基础模型之上。通过其移动基础，Camo能够将许多不同的场景和现实世界的扰动纳入其不断增加的数据集中，使自己更好地适应了在非结构化环境中的困难。通过利用其操纵策略扩散头的多模式能力和随机性质，Camo可以通过自主收集的类似但看不见的任务来加强良好的操纵行为。以及船上的激光雷达传感器，以制定故障安全机制和人力干预数据，以进一步导航，随着时间的流逝，人类参与的减少，迷彩能够在现实世界中不断改进。