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纠缠两个物理分开的谐振器使量子声音科学的重大进展
“许多研究小组都表明他们可以将非常非常小的事物纠缠到单一电子。，但在这里我们可以证明两个巨大的物体之间的纠缠。“我们在这项研究中证明的第二件事是我们的平台可扩展。如果您可以想象构建一个大量子处理器，我们的平台将就像一个单元格。”
与工人进行物理合作的机器人的跨学科评估
协作机器人（企业）已成为对工人的有前途的技术援助。迄今为止，大多数配件只是与人类伴侣共享工作空间或没有联系而没有联系。我们声称，如果机器人与工人在高有效载荷任务上进行物理合作，他们将更加有益。要移动高有效载荷，在保证安全的同时，机器人应使用两个或更多轻量级的武器。在这项工作中，我们解决了一个问题：机器人在多大程度上可以帮助工人从事人类机器人协作任务？为了找到答案，我们聚集了一个跨学科的小组，从工业最终用户到认知人体工程学家，包括生物力学家和机器人主义者。我们从中小企业的工作人员重复实现的工业过程中汲取了灵感。11名参与者在机器人的帮助下复制了该过程。在任务期间，我们监视了参与者的生物力学活动。任务后，参与者完成了一项调查，并采取了可用性措施；中小型企业的七名工人完成了同一调查。我们的研究结果如下。首先，通过首次在协作机器人的方法中应用 - Potvin的方法，我们表明机器人大大减少了参与者的肌肉努力。第二：我们设计并提出了一种前所未有的方法，用于测量在协作方案中的机器人可靠性和可重复性。第三：通过将工人的努力与机器人衡量的力量相关联，我们表明这两个代理在充满活力的协同作用中起作用。第四：参与者在机器人方面的经验水平不断提高，将他/她的重点从机器人的整体功能转移到了更高的期望。最后但并非最不重要的一点是：工人和参与者愿意与机器人合作，并认为这很有用。
321.515操作。 1。无人驾驶的车辆可以在该州的公共高速公路上运行
321.515操作。1。如果车辆符合以下所有条件，则可以在该州的公共高速公路上运行该州的公共高速公路，而不会在车辆中进行物理上存在。如果发生自动驾驶系统的故障，车辆能够达到最小的风险条件，这使系统无法在系统的预期操作设计域内执行整个动态驾驶任务（如果有）。b。在无人驾驶操作中，该车辆能够遵守该州的适用交通和机动车安全法律和法规，该法规管理动态驾驶任务的执行，除非该部门已授予车辆豁免。c。该车辆已获得车辆制造商的认证，以符合所有适用的联邦汽车安全标准，除非在适用的联邦法律或国家公路交通安全管理局根据适用的联邦法律授予该车辆的豁免。2。在自动化驾驶系统在该州的公共高速公路上执行整个动态驾驶任务的操作，而车辆中存在常规的人驾驶员，应合法。在此类操作期间，常规人驾驶员应根据第321.174条拥有有效的驾驶执照，并应遵守第321.20B条规定的财务责任范围要求和罚款。b。3。常规人类驾驶员应根据制造商的要求和规格操作配备系统的车辆，并在自动驾驶系统提示时重新对车辆进行手动控制。在订婚的同时，应设计自动驾驶系统，以符合该州的适用交通和机动车安全法律和法规，该法规管理动态驾驶任务的绩效，除非该部门已授予车辆豁免。除非本节规定，不得解释为要求传统的人类驾驶员操作由自动驾驶系统操作的无人驾驶的车辆。 自动化驾驶系统虽然参与，但应视为履行传统人类驾驶员所需的任何身体行为，以执行动态驾驶任务。不得解释为要求传统的人类驾驶员操作由自动驾驶系统操作的无人驾驶的车辆。自动化驾驶系统虽然参与，但应视为履行传统人类驾驶员所需的任何身体行为，以执行动态驾驶任务。
霍金效应可以产生物理上无法访问的真实三方非局部性
摘要我们探索了对一或两个加速检测器（S）与最初混合三局部状态的一键型的加速度探测器（S）的加速度效应。我们表明，霍金辐射会降低物理上可访问的GTN，该GTN在某些危险的鹰式运动中遭受“猝死”。Annovel phe-nomenon首次观察到鹰效应可以在弯曲的时空中产生物理上难以接近的GTN，即弯曲的时空，这是物理上无法访问的GTN的“突然出生”。此结果表明，GTN可以通过某些混合初始状态穿过黑洞的事件范围。我们还通过分析得出了真正三方纠缠（GTE）和量子相干性的权衡关系。
使用计算机视觉Aarti Morajkar 1，Atheena Mariyam James 1，Minoli Bagwe 1，
在本文中介绍了人类计算机接口（HCI），以允许用户用手势和语音命令控制鼠标光标。系统使用没有代码ML的计算机视觉效果净B4体系结构来识别不同的手势并将其映射到相应的光标运动。目的是创建一种与系统交互的更有效，更直观的方式。主要目的是为现有鼠标控制系统提供可靠且具有成本效益的替代方法，从而使用户可以通过手势和语音命令控制鼠标光标。该系统设计为简单的设置过程，既直观又对用户友好。高度可配置的系统允许用户自定义其工作原理以最适合其需求。通过多个实验评估了系统的性能，这表明基于手势的小鼠控制系统可以准确100％，并可靠地移动鼠标光标。总体而言，该系统可能会改善生活质量，并提高身体残障人士的独立性。
整个人类心脏力学的全面且生物物理详细的计算模型
虽然在生理和病理条件下对心室机电进行了广泛的研究，但最近才解决了四腔心脏模型。但是，大多数作品但是忽略了心房收缩。的确，作为心房的特征是复杂的解剖结构和受心室功能强烈影响的生理学，开发了能够捕获生理心房功能和房屋相互作用的计算模型非常具有挑战性。在本文中，我们提出了整个人心脏的生物物理详细机电模型，该模型考虑了心房和心室收缩。我们的模型包括：（i）解剖上准确的全心几何形状； （ii）全面的心肌纤维建筑； （iii）活性力产生的生物物理详细微观模型； （iv）循环系统的0D闭环模型与心脏的机械模型完全耦合； （v）不同核心模型之间的基本相互作用，例如机械电气反馈或纤维拉伸和纤维拉伸速率反馈； （vi）每个心脏区域的特定本构定律和模型参数。，我们提出了一个有效的分离间隔式跨性别的方案，其中包括一种计算有效的策略来处理非导电区域。我们还提出了扩展最新的稳定技术 - 关于循环和纤维拉伸速率的反馈 - 全心全意，这证明了它们在四腔场景中获得稳定配方的关键。©2023作者。由Elsevier B.V.我们能够在压力 - 体积环，压力，体积和通量的时间演化以及三维心脏变形方面重现所有心脏腔室的健康心脏功能，并在心排血管磁共振的参考范围内具有体积指数。我们还表明了考虑心房收缩，纤维拉伸速率反馈和提出的稳定技术的重要性，通过比较模型中有和没有这些特征的结果。尤其是，我们表明，由于其所带来的数值挑战，纤维拉伸速率反馈通常被忽略，在体内弹出的血液中弹出的血液中起着基本作用。所提出的模型代表了IHEART ERC项目的最新机电模型 - 一种用于模拟心脏功能的综合心脏模型 - 这是迈向建立基于物理学的人类心脏数字双胞胎的基本步骤。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
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