XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmanipulation
Terahertz操纵2D半导体中的激子复合物
富含库仑结合的准粒子的物理学，例如激发剂和过渡金属二甲基元素单层中的trions，目前在冷凝的物质群落中正在进行深入研究。这些准颗粒在100 MEV的顺序上具有较高的结合能，表现出强烈的光耦合，并且可以将量子信息存储在自旋valley自由度中[1]。实现超快时间标准上激素状态的外部控制的策略已成为重要的研究途径。在这里，我们报告了在HBN封装的Mose 2单层中观察到瞬态Trion到脱位的转换（图1a）是由在红外自由电子激光设施（Felbe）（Felbe）[2，3]产生的Picsecond TimeScales上的强烈Thz脉冲引起的。随后通过用条纹摄像头记录时间分辨的光量（TRPL）光谱来监测激子动力学。可见的脉冲（= 400 nm）激发了激动的激子和Trions的种群（图1b，无脉冲脉冲的trpl光谱）。通过在大约30次皮秒延迟后添加THZ脉冲相对于可见的激发（图1C），我们观察到Trion发射的淬火和激发激素发射的暂时增亮。此外，通过调整Thz脉冲的频率，我们记录了TRIONS的THZ解离光谱（图1d）。重要的是，当THz光子能量等于或高于Trion结合能时，可以观察到有效的Trion TRION转换。在其他机构中观察到THZ辐射的相似影响，例如WSE 2单层和Mose 2 /WSE 2异质结构。总的来说，结果为低维材料中的许多粒子状态的外部控制开辟了有希望的途径。
Perspective on smart materials for empowering small-scale manipulation
在宏观世界中，我们经常将对环境中物体的操纵视为理所当然。然而，在微观/naiScale上，材料和结构对材料和结构的精确和受控的改变，处理或行动（即操纵）具有高度挑战性，并且由于这些长度尺度上主导相互作用力的缩放效应和增加的复杂性[1]，需要新的材料和方法。智能材料（也称为智能或刺激性响应材料）已经改变了各种多学科领域[2]，提供了新的可能性，以重新填补我们与小规模世界的互动。它们具有响应各种外部刺激的独特能力，包括热，电气，机械，光学，磁信号，并相应地调整其内在特性[3]（图。1）。这种响应能力使他们能够自我实现，自sense，自适应，自我修复甚至自我诊断，这共同赋予他们创建各种智能设备的潜力[4]。在各种智能软材料中，响应各种刺激的变形行为是其功能的关键方面[5]。可以通过各种手段来启动这种变形，包括磁性[6]和声学[7]力或固有性能的替代力，例如水凝胶的亲水/疏水过渡[8]和固定性向异位性液体水晶elas-elas-tomers（lce）[9] [9] [9] [9]。尤其是，通常采用各向异性特性的引导来提高所得变形。以实现所需的变形，通常将功能添加剂（例如磁性和导电颗粒）掺入聚合物基质中[10]。例如，LCE与特定的分子比对进行了精心处理[9]，并且轴向排列的LCE沿分子比对表现出收缩（主管）和垂直于主任的扩展。更多，在石墨烯/藻酸盐/藻酸盐制成的纳米复合材料[11]的情况下，由于石墨烯的局部区别对齐，弯曲变形是对刺激的响应。智能材料表现出的这些变形是在微观/纳米级操纵物体的有效催化剂。他们独特的属性
人工智能会进行市场操纵吗......
人工智能发生事故和/或做出违法行为时谁应该承担责任的问题一直存在争议。在金融领域，人工智能操纵市场时谁应该承担责任的问题一直存在争议。市场操纵是指一些交易员人为地提高或降低市场价格以获取利润，在许多国家，这种行为被视为不公平交易而被禁止。Scopino 指出，当人类在无意进行市场操纵的情况下构建了人工智能交易员，而该人工智能交易员实际上自行决定进行了市场操纵时，根据美国现行法规，人类可能不会承担责任 [1]。这意味着，即使市场价格被操纵，也没有人承担责任。这对监管者来说是一个大问题。
转基因技术改良作物的三种策略
外源基因的异源表达、内源基因的过度表达和抑制不良基因的表达是转基因技术改良作物的三种策略。截至 2020 年，全球批准商业化推广的作物单个转基因事件（265 个）中，大多数（227 个）都是通过第一种策略开发的。其中 38 个是通过转录反义或双链 RNA 的合成序列转化的，3 个是通过抑制不良基因表达的突变拷贝转化的（第三种策略）。通过第一种和第三种策略，已经开发并批准商业化推广了数百个转基因事件和数千个品种，这些品种对除草剂和杀虫剂的抗性以及营养品质都有显著提高。它们的应用大大减少了合成农药的使用和作物生产成本，提高了作物的产量和农民的收益。然而，除一个育性恢复事件和另一个提高除草剂耐受性的事件外，几乎所有的内源基因过度表达事件都停留在测试阶段。在组成型启动子的控制下异源表达的外源基因所赋予的新功能通常在受体作物中是不存在的或通过不同的途径实现。然而，过量表达的内源基因编码的内源蛋白质受到复杂的网络调控，具有功能冗余和可替换的途径，难以显著地赋予理想的表型。结论是，对于作物的转基因改良而言，外源基因的异源表达和通过 RNA 干扰和成簇的规律间隔的短回文重复序列 (CRISPR/Cas) 抑制不良基因的表达优于内源基因的过量表达。
TAC-MAN：触觉通知的铰接物体的无效操纵
这项工作得到了国家科学技术重大项目（2022ZD0114900）的部分支持Horizon Europe框架通过可触及的项目（101092518）。（Zihang Zhao和Yuyang li对这项工作也同样贡献。相应的作者：Lecheng Ruan和Yixin Zhu。）Zihang Zhao和Yixin Zhu曾与中国北京大学100871北京大学的人工智能研究所一起（电子邮件：zhaozihang@stu@stu.pku.edu.edu.cn; yixin.zhu@pku.edu.edu.cn）。Yuyang Li和Zhenghao Qi曾在中国北京大学，北京大学，北京大学和北京通用人工智能研究所，中国北京100080，中国以及自动化部，北京大学，北京大学，北京大学，北京大学，北京大学，北京100084，中国（电子邮件）： {liyuyang20，qi-zh21}@mails.tsinghua.edu.cn）。Wanlin Li与中国北京100080的北京通用人工智能研究所合作（电子邮件：liwanlin@bigai.ai）。Lecheng Ruan曾在中国北京100871的北京大学工程学院以及中国武汉430075的PKU-Wuhan人工智能研究所（Ruanlecheng@ucucla.edu）任职。Zihang Zhao和Lecheng Ruan在这项工作中也部分地在北京通用人工智能研究所中。数字对象标识符（DOI）：请参阅此页面的顶部。Kaspar Althoefer曾在英国伦敦皇后大学伦敦皇后大学工程与材料科学学院内的高级机器人中心 @皇后玛丽（Queen Mary），伦敦E1 4NS（电子邮件：k.althoefer@qmul.ac.uk）。
AG2Manip：用代理学习新颖的操纵技巧 -
摘要 - 增强机器人系统独立获取新型操作技巧的能力对于从组装线到服务机器人的应用至关重要。现有方法（例如，VIP，R3M）依赖于学习操纵任务的广义表示，但忽略（i）（i）不同实施方案之间的域间隙以及（ii）在实施方案中成功的任务轨迹的稀疏 - 特定于特定的动作空间中，导致了错误的和歧义的任务表示，具有地下学习效率。我们的工作通过引入AG2Manip（操纵代理表示）来学习上述挑战，以学习新型操纵技巧。我们的方法包括两个主要创新：（i）在人体操纵视频上进行了新颖的代理 - 反应视觉表示形式，其具有掩盖性的实施方案，以及（ii）一个代理 - 敏捷的动作表示，将机器人的动力学链抽象为具有普遍的代理链中的代理链中，将其用于普遍的构成，以将对象置于核心互动之间。通过我们的实验，AG2Manip在无需进行领域特定的示范的情况下展示了各种各样的操纵任务的显着改善，证明了来自Frankakitchen，Maniskill和PartManip的24个任务中平均成功率的325％提高了325％。进一步的消融研究强调了两种表示在实现此类改进中的关键作用。
CS59200 -RM：机器人操纵 - 普渡大学计算机科学
the the cabab iliti s o a cab i o o a o o t s t o a cab t o ach t o ach e a a a a a a a a a a a a v e a a a a a a a v e ach i e e e v e c c c t t询问，并提出了这一点，并在他的身份中遇到了a fi e l d s a t a p r e e e p r e e c i p r e ce ce o f b r a d ce o f b r a i i i i mpac t;要付出了代价的范围。它的人类，人类t e l e e n d i n d i s t l oca l oca l oca l oca l oca l oca l oca l oca t l ofe r wa t e r and i n Space和Mo r e e。D esp it e t h i s p r og r ess ( and t he abundance o f coo l demo vi deos ), it' s s till i nc r ed i b ly d iffi cu lt t o make a r obo t do an y one t h i ng , l e t a l one ha v e a gene r a li zab l e s y s t em t ha t can hand l e a s i gn ifi can t b r在各种环境中的任务。那么，让机器人与世界互动有什么困难？T h i s cou r se w ill answe r t ha t ques ti on and p r o vi de an i n - dep t h unde r s t and i ng o f t he s t a t e - o f-t he - a rt i n r obo t man i pu l a ti on b y su rv e yi ng i mpo rt an t l andma r k pape r s i n t he fi e l d as we ll as cu rr en t r ecen tly pub li shed wo r ks。I n pa rti cu l a r, t h i s cou r se w ill ha v e an a l go rit hm i c and compu t a ti ona l f ocus , p r o vi d i ng an unde r s t and i ng o f t he f undamen t a l t echn i ques necessa ry f o r man i pu l a ti on .We w ill a l so co v e r mode r n ad v ances i n how s t a ti s ti ca l mach i ne l ea r n i ng ( pa rti cu l a rly app r oaches known as deep l ea r n i ng , gene r a tiv e A I, o r f ounda ti on mode l s ) a r e app li ed and used b y mode l- and op ti m i za ti on -以我为基础，是现实世界的不确定性。
遇见Gen2-远程机器人操纵系统
Robot.................................................................................................................................................. 18
通过在纳米镜上进行多聚体的适体来改善癌症靶向
<3 1 Labarjum Ovogic自动植物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 0627； USMAN.SHSSID@ACE.AC.NZ 6新西兰新西兰新西兰人Chirpractic Research中心； 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>