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商业屋顶太阳能和可再生能源工具箱
o太阳能收集系统作为商业和工业区域中的配件用途可能会增加上诉委员会的最大允许最大允许的范围20％。o太阳能收集系统作为商业和工业区域中的配件使用，只要申请人可以证明仍将提供足够且安全的停车场，并且该地点至少为三英亩。
Microsoft Word -PR_250304_AXFOOD，DAFGårds和Nitrocapt在瑞典绿色肥料上合作
关于氮气由古斯塔夫·福斯伯格（Gustaf Forsberg）和彼得·贝林（Peter Baeling）于2016年创立的氮气，氮气已迅速成为绿色农业技术中最知名的公司之一。其开创性的专利工艺Sunifix®使用氧气而不是氢来结合氮，该氮由可再生电力供电，具有高度竞争力的能源效率。这使公司的绿色氮肥Sunifer®是市场上最经济的。氮气的主要投资者包括LRF Ventures，Almi Invest Greentech和EIT InnoEnergy。硝化作用得到了欧盟的生活计划EIP Agri和瑞典能源局的支持。有关更多信息，请访问：www.nitrocapt.com
Intel®快速攻击技术（Intel®QAT）软件...
4.1我有一个名为XYZ的应用程序，目的是使用系统中两个芯片组（PCH）设备的每个加密实例（总共四个实例）。配置文件会是什么样？............................................................................................................................................................................................................................................................ 21 4.2 cy name参数是否应在每个配置文件中使用唯一值？................................................................................................................................................................... 21 4.3 The firmware does not load.我该如何解决？...................................................................................................................................................................................................................................... 21 4.4当我尝试启动驱动程序时，我会看到与内存分配有关的错误（包括内核消息）。我该怎么做才能避免这种情况？....................................................... 21 4.5 When loading the package modules, I see kernel log warnings related to the signing of the modules.我需要做什么？.................................................................................................. 22 4.6 Why does Intel® QAT performance drop around buffer/packet sizes of 2kB?............... 22 4.7 I am receiving failures or hangs when sending perform requests to the Intel® QAT API after a fresh boot or after hotplug events.如何解决这些问题？............................ 22 4.8 How do I get the Intel® QAT driver to automatically start in SUSE Linux*?........................................................ 22
通过基于模型的强化学习
摘要 - 这项研究提出了一种创新的方法，可用于由四个可压缩肌腱驱动的软执行器启用的软四倍机器人的最佳步态控制。柔软的四足机器人与刚性的机器人相比，已广泛认可，可提供增强的安全性，较低的重量以及更简单的制造和控制机制。然而，它们的高度变形结构引入了非线性动力学，使得精确的步态运动控制复合物。为了解决这一问题，我们提出了一种基于模型的新型增强学习（MBRL）方法。该研究采用多阶段方法，包括国家空间限制，数据驱动的替代模型培训和MBRL开发。与基准方法相比，所提出的方法显着提高了步态控制策略的效率和性能。开发的策略既适合机器人的形态，既适合又有能力。这项研究结论是在实际情况下强调这些发现的实际适用性。索引术语 - 四倍的机器人，软执行器，增强学习，步态控制
I类HDAC抑制剂MS-275可防止奥沙利铂...
摘要：本文介绍了基于电容性变化的低成本和多触摸传感器的新设计和开发。这个新传感器非常灵活且易于制造，使其成为软机器人应用程序的适当选择。该传感器中使用的材料（导电墨水，有机硅和控制板）是便宜且在市场上很容易找到的。提出的传感器由不同层的晶圆，带有导电墨水的硅胶层和压力敏感的导电纸片制成。像E-Skin这样的先前方法可以测量像人体或纤维等导电物体的接触点或压力，而所提出的设计使传感器能够检测物体的接触点和施加力，而无需考虑对象的材料电导率。传感器可以同时检测五个多点触点。在存在噪声，增益变化和非线性的情况下，使用神经网络结构以可接受的精度来校准施加力。通过商业精确力传感器（ATI）实时测量的力与通过在两个电极层之间更改层的电容获得的产生的电压映射。最后，嵌入建议的触觉传感器的软机器人抓手被用来掌握具有位置和力反馈信号的物体。
增强灵活性：使用颗粒状的手指弹性伸展
本文介绍了一种生物启发的气动软执行器，旨在模仿人手指的柔韧性运动运动，特别关注通过颗粒状干扰来调节刚度。三腔几何形状 - 蜂窝，矩形和中途 - 以优化曲率性能，利用霉菌星15慢速弹性体进行执行器制造。使用Chia和藜麦晶粒在不可扩展的层中实现了颗粒状干扰，以增强刚度调制。实验结果表明，蜂窝几何形状与天然食指轨迹最紧密地对齐。刚度评估Quinoa的范围为0 - 0.47 N/mm/°，CHIA的范围为0 - 0.9 N/mm/°。与非裁定配置相比，藜麦的执行力量的产量增加了16％，CHIA的力量增加了71％。这种增强的性能对于诸如手部康复等应用特别有益，在这种应用中，自适应刚度和力调节至关重要。颗粒状干扰，尤其是使用Active Chia，为需要可变的刚度和电阻的任务提供了卓越的适应性，使其成为可穿戴机器人应用康复的有前途的候选人。
fst-net：使用特征融合和局部坐标回归
面部软组织（FST）的具有里程碑意义的定位是对人体面部的3D形态分析的基本步骤，这对于面部畸形相关疾病的诊断和治疗非常重要。但是，几乎没有关于基于深度学习的3D扫描图像的地标定位的研究。由于非欧盟数据结构，无法直接使用基于2D图像的方法。在本文中，我们提出了一个端到端的学习框架，以自动将28个地标在3DMD扫描中定位，称为FST-NET。我们的方法从纹理图像和网格模型中提取特征。3DMD扫描的新纹理映射是通过投影对融合纹理和结构特征的投影而生成的。使用双分支网络集成变压器，以预测从粗到细的地标热图。提出了基于概率距离和热图预测的局部协调回归模块，以计算具有里程碑意义的协调。我们从诊所收集和注释300 3DMD面部扫描以评估我们的模型。实验表明，该模型的平均定位误差为1.204mm（临床上可接受的精度范围为1.5 mm），正确的地标检测率等于70.89％。我们的模型超过了网格模型上地标定位的当前最新深度学习方法。
Quantum-抗性软件在低...
摘要。随着物联网（IoT）今天推出，其寿命可能超过十年的设备，保守的威胁模型应考虑具有量子计算能力的对手。IETF指定的西装标准定义了用于物联网软件更新，标准化元数据和加密工具（数字签名和哈希功能）的安全体系结构，以确保更新合法的更新。西装性能已在量词前的文本中进行了评估，但尚未在量词后的情况下进行评估。以Riot中可用的诉讼的开源实施为案例研究，我们调查了量子后的注意事项，尤其是抗量子的数字签名，重点介绍了具有严格的内存，CPU和能量消耗限制的低功耗，基于微控制器的IoT设备。我们基准在一系列物联网硬件上进行一系列量子前和后量牌签名方案，包括ARM Cortex-M，RISC-V和Espressif（ESP32），这些方案构成了现代32位微控制器架构的大部分。在诉讼的背景下解释我们的基准，我们估计了从量词前签名到后签名过渡的现实影响。
自主驾驶系统中即时软件缺陷预测的多模式学习
摘要 - 近年来，自主驾驶技术的兴起强调了可靠软件在确保安全和性能方面的重要性。本文提出了一种使用多模式学习的自动驾驶软件系统中即时软件缺陷预测（JIT-SDP）的新方法。提出的模型利用了多模式变压器，其中预训练的变压器和组合模块与软件系统数据集的多个数据模式相结合，例如代码功能，更改指标和上下文信息。适应多模式学习的关键点是利用不同数据模式（例如文本，数值和分类）之间的注意机制。在组合模块中，在文本数据和包含分类数据和数值数据的表格数据和表格特征上的输出组合在一起，以使用完全连接的层产生预测。对从GitHub存储库（Apollo，Carla和Donkeycar）收集的三个开源自动驾驶系统软件项目进行的实验表明，拟议的方法显着超过了有关评估指标的最先进的深度学习和机器学习模型。我们的发现突出了多模式学习的潜力，以通过改进的缺陷预测来增强自主驾驶软件的可靠性和安全性。
对软机器人技术的自我修复聚合物的评论
摘要：软机器人的内在合规性提供了安全性，自然适应其环境，可以吸收冲击并保护它们免受机械影响。然而，一项文献研究表明，用于构造的软聚合物容易受到各种损害的影响，包括疲劳，过载，界面剥离和切割，撕裂和尖锐物体的穿孔。经济和生态解决方案是通过自我修复聚合物构建未来的软机器人系统，并结合了治愈损害的能力。本评论的论文提出了评估自我修复聚合物的潜力的标准，用于软机器人应用。基于这些软机器人的要求以及与机械和愈合特性相关的材料的定义性能参数，对文献中已经可用的不同类型的自我修复聚合物进行了严格评估和比较。除了对自我修复软机器人技术的艺术状态描述外，该论文还讨论了刺激自我修复聚合物科学与软机器人技术之间跨学科组合的驱动力和局限性。引言对可以安全与人类互动的机器人的需求导致了“软机器人技术”领域的出现（1，2）。这个新阶级最近对机器人社区，学术界（3）和行业（4，5）引起了极大的兴趣。在软机器人，身体部位或某些情况下，整个机器人由连续变形的结构组成，在许多情况下，该结构是由弹性聚合物（6、7）制成的，包括硅（8）和聚氨基烷（9）。软体零件具有相对较大的自由度，导致有趣的大规模变形模式（10）。大多数这些柔性设备都是通过可变的长度肌腱（11）驱动的，可以集成张力电缆或形状的存储器合金电缆（12），或者通过形状的存储聚合物（13-15）（13-15），或者它们是通过将其内部流体通道和圆圈放置在压力下（16、17）或在vacuum（18）的情况下驱动的。是由柔性材料制成的，具有固有的合规性，可导致有趣的特征，例如由于冲击吸光度（19、20）和安全性而引起的影响和碰撞的韧性（21，22）。因此，软机器人适合在不确定的，动态的任务环境和安全的人类机器人相互作用中应用（23）。in