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twincat机器学习创建者 - 下载-Beckhoff
AM8300系列扩展了伺服电机组合，其中包括具有集成水冷却的模块化运动系列。由于其有效整合的水冷却，AM8300达到了极高的功率密度，使其在非常紧凑的空间内提供了高达40 kW的功率，具体取决于其尺寸。与传统的对流电动机相比，功率输出增加了多次。在技术方面，AM8300系列基于经过测试的AM8000电动机及其有利的Mod-ular系统，该系统允许多种选择，同时保持一致的可用性。用于所有应用程序的无缝投资组合均由五个木制大小形成，每个型号有三种不同的长度。凭借其水冷却系统和高IP65保护等级，AM8300也适合要求环境条件，尤其是环境温度较高的环境条件。至于冷却电路，这是通过标准螺纹连接的。
印度社会科学研究理事会
文献和保存土著知识：记录和保存土著知识系统的研究方法，包括口头传统，文化实践，药物知识，农业技术和生态智慧。这可能涉及研究土著语言，民族植物学，民族医学和传统的生态知识。; 将土著知识的整合到发展政策和计划中：调查将土著知识整合到主流发展计划中的策略，包括农业，医疗保健，自然资源管理和减少灾害风险。这可能包括有关政策框架，机构机制和社区主导的发展方法的研究。
twincat Vision -Beckhoff
基于PC的控制专家Beckhoff扩大了其已建立的非常成功的Twincat产品范围，其中包括Twincat Vision，这是一种集成的进度处理解决方案。此增加强调了图像处理作为机械工程跨度的质量因素的越来越重要，尤其是在工业4.0，质量优化和轨道和轨道等应用中。基于PC的控制提供了理想的解决方案：Twincat Vision将图像处理添加到通用控制
用AD5-NCOV（CANSINO）在墨西哥人口接种后，对SARS-COV-2的三角洲变体的中和抗体反应
在19日大流行期间，AD5-NCOV疫苗在WHO批准之前被应用于墨西哥人口。在一项横向研究中，我们比较了墨西哥瓜达拉哈拉的SARS-COV-2 Delta变体的中和抗体，比较了Cansino疫苗功效和天然SARS-COV-2感染。参与者在研究中包括30 - 60年的参与者，并分为三组：1）自然免疫（未接种疫苗），2）疫苗诱导的免疫力（没有Covid-19-19史的疫苗接种个体），以及3）NATUMALALALALINE +疫苗免疫 +疫苗诱导的免疫力。这些群体按年龄和性别匹配。我们评估了个体血清中和Delta变体的能力，并使用中和测试进行了中和测试的结果，然后是斑块形成单位。结果表明，有39％的患有COVID-19的个体血清（自然免疫，第1组）不能中和三角洲的变体，而没有共vid-19的疫苗接种个体（疫苗免疫，第2组），而疫苗接种的个体中有33％。相比之下，只有7％的疫苗接种个体具有COVID-19（天然 +疫苗免疫）无法中和Delta变体。我们得出的结论是，AD5-NCOV疫苗诱导针对三角洲变体的中和抗体的有效性与自然感染相当（61％vs。67％）。但是，在两种形式的免疫力的个体中（第3组），它增加到93％。基于这些结果，尽管AD5-NCOV疫苗最初被设计为单剂量的疫苗，但也可以建议即使是从Covid-19中恢复过的人也应该考虑疫苗接种以提高其对这种变体的免疫力。
ONCORE EPRMS初始提交指南
协议详细信息字段：详细信息：图书馆肿瘤学评论类型选择“完整”协议编号赞助商协议编号或简短标题用于提交。该协议将在议程上时收到一个PRC分配的号码。收到一旦收到的IRB编号，应替换PRC分配的号码。NCT编号由ClinicalTrials.gov分配的协议标识符。NCT数。如果NCT号为空白，请通知Annette Kinsella（Annettek@uic.edu），如果当前不存在NCT号或不适用，则该字段可能会留为空白。部门肿瘤学标题（常规/长标题）简称：完整标题（协议的确切标题）。确保主要单词是大写的，并且次要单词在整个标题中是小写。还检查标题中没有页面中断。简短标题此处输入的简短标题将在OnCore应用程序中填充到其他屏幕上，并在某些报告和通知中显示。
UnCODE 系统：
认知战利用科技和科学的新发展来影响目标人群的思维和行为方式。建立足够的认知战防御需要研究作战方式以了解这一新兴行动空间。这包括可以通过科学技术实现的目标和方法。最近的文献表明，人类和非人类认知都应被视为认知战的目标。目前还没有框架可以统一概念化与领域和物种无关的短期和长期认知战目标和攻击方法。需要一个通过自下而上的方法开发的框架，该框架以神经科学原理为基础，以捕捉认知的相关方面。该框架的复杂程度应使战争决策者能够采取行动。在本文中，我们试图通过提出“拔掉、破坏、解构、诊断、增强”（UnCODE）系统来对认知战的目标和方法进行分类，以弥补现有的差距。该系统以神经为中心，从对抗方法与个人或社会中的神经信息处理的关系的角度概念化认知战目标。UnCODE 系统确定了五大类目标：1) 消除目标产生输出的能力，2) 降低目标处理输入和产生输出的能力，3) 偏向目标的输入输出活动，4) 监视和了解目标中的输入输出关系，以及 5) 增强目标处理输入和产生输出的能力。根据对目标神经系统的访问，方法可分为两类：直接访问和间接访问。UnCODE 系统与领域和物种无关，并允许在跨领域传达攻击路径时进行跨学科通约。总之，UnCODE 系统是一个统一的框架，它捕捉了如何使用多种方法来实现相同的认知战目标。
InCorbe 在线会议报告.docx
我要向研究所和 SPA Vijayawada 董事会荣誉主席 Ar. Dr. Amogh Kumar Gupta 以及 SPA Vijayawada 荣誉董事 Prof. Dr. Ramesh Srikonda 表示感谢，感谢他们允许我于 2024 年 3 月 7 日在上述国际会议上以在线方式发表我的论文。我在演讲中获得的曝光、经验和知识将对我大有裨益。
专利涵盖授予Syncardia的创新性人工心脏设计
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plancollabnl：利用大型语言模型在人机合作中的自适应计划生成
摘要 - “嘿，机器人。让我们整理厨房。顺便说一句，我今天有背痛”。机器人系统如何从此抽象目标和代理条件中使用适当的任务分配的共享计划来设计共享计划？为此目的，已经对经典的AI任务计划进行了规定，但它涉及对不灵活的计划问题的繁琐定义。大型语言模型（LLM）通过自然语言（NL）的知识提取了机器人决策的有希望的概括能力。但是，将NL信息转换为受约束的机器人域仍然是一个挑战。在本文中，我们使用LLM作为NL信息和结构化的AI任务计划问题之间的翻译，以人为机器人的协作计划为目标。LLM生成了计划问题中编码的信息，包括从NL抽象目标中得出的特定子目标，以及基于NL代理条件的子距离分配的建议。在许多目标和代理条件下评估了框架，Plancollabnl，结果表明在大多数情况下都可以找到正确和可执行的计划。使用此框架，我们打算为HRC计划的生成增加灵活性和概括，从而消除了对受限计划问题和代理模型的手动和费力定义的需求。