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建立多功能太空作战模拟设施：零重力实验室的见解
本文概述了卢森堡大学零重力实验室的发展，该实验室是推动太空操作研究的重要资源。该实验室的主要目标是精确模拟太空中微重力条件下的操作，以便在将太空相关硬件和软件部署到苛刻的外层空间环境之前对其进行全面测试。建立该设施所采用的关键方法包括复制太空代表性基础设施元素，例如真实的照明条件、环氧地板和安装在轨道上的机器人系统。该实验室通过集中式机器人操作系统 (ROS) 网络集成其硬件和软件。研究人员可以进行混合仿真，将机器人系统与预先建模的软件组件相结合，以有效模拟复杂的轨道场景。此外，本文还可作为实验室建设的实用指南。该项目的目的是协助研究界建立类似的设施，并促进太空相关研究和技术发展的进步。
增强学习的预计钟声方程
摘要 - 边缘计算在云和最终用户之间运行，并努力以很高的速度提供计算服务。由于计算和存储资源是数量的，因此将更多资源引导到某些计算作业将阻止（并传递到云）他人的执行。我们使用两个指标评估系统性能：作业计算时间和工作阻止概率。边缘节点通常在高度不可预测的环境中运行，并在资源允许时复制工作执行会改善工作平均执行时间。我们表明，工作计算时间随组数量增加，但阻塞概率却没有。也就是说，在工作计算时间和阻止概率之间存在一个权衡。本文采用平均系统时间作为单个系统的性能指标来评估权衡。我们得出的结论是，随着到达率和云时间的最大化组的最佳组数量。
如何制作CRISPR牛
时机是这项研究的目标之一，就是在受精后立即编辑早期胚胎，以避免一种称为遗传镶嵌的疾病。当两个或多个具有不同基因型的细胞中存在于单个受精卵中发展的个体中时，就会发生镶嵌。这通常发生在胚胎开始在第一个细胞分裂之前复制自己的DNA时进行编辑时。为了避免在这项研究中避免镶嵌性，在授精后六个小时以及在DNA合成开始之前，将指南，供体和Cas9蛋白质编辑摄入被引入牛胚胎中。对于希望将基因插入胚胎插入基因的研究人员的挑战之一是逃避细胞的主要DNA修复途径。在胚胎发育的早期阶段，修复倾向于通过NHEJ途径，而HDR编辑效率在早期胚胎中非常低。
Roig-Merino，Alicia，Urban，Manuela，Bozza，Matthias，Peterson，Julia D，Bullen，Louise，Büchler-Schäff，Marleen，Stäble，Sina，Sina，Van der Hoeven，Franc
干细胞（SC）的遗传修饰通常是使用积分载体来实现的，载体的潜在综合遗传毒性和在分化过程中表观遗传沉默的倾向限制了其应用。细胞的遗传修饰应提供可持续水平的转基因表达，而不会损害细胞或其后代的生存能力。我们开发了非病毒，非整合和自主复制的最小尺寸的DNA纳米摩析器，以持续遗传修饰SC及其分化的后代，而不会造成任何分子或遗传损伤。这些DNA载体能够有效地修饰鼠和人类多物种SC，具有最小的影响，并且没有分化介导的转基因沉默或载体损失。我们证明，这些载体在自我更新和靶向分化在体外和体内的自我更新和靶向分化在体外和体内通过胚胎发生和分化为成人组织的稳健和持续的转基因表达，而不会损害其表型特征。
公共部门创新 - 欧洲议会
在所有成员国建立创新单一联络点网络，通过同行主导的流程为公共部门组织提供快速、实用和低成本的帮助，以开发新的解决方案；一种协调向特定成员国提供技术援助以复制现有创新的工具（由特设的欧盟创新交付团队支持）；公共服务数字创新的加速器，确定和支持成员国中具有彻底变革潜力作为试点的机构；公共部门天使基金，通过提供方便快捷的小规模资金渠道，支持和鼓励更多的实验；一个针对公共管理人员的动态创新工具箱，其中包括一套专注于协作创新过程的连贯工具；一个欧洲公民公共服务记分牌，提供基准，允许进行绩效衡量和比较，从而为基于证据的决策提供信息。
我，机器人：人类的外表和思维归因与机器人的危险感知有何关系
摘要 社交机器人在外观和行为上越来越像人类。然而，大量研究表明，这些机器人往往会引起恐惧、危险和威胁等负面情绪。在本研究中，我们探讨了类人外表和心智归因是否以及如何导致这些负面情绪，并阐明了可能的潜在机制。向参与者展示了机械、人形和安卓机器人的图片，并评估了这三种机器人的身体拟人化（研究 1-3）、心智对能动性和经验的感知归因（研究 2 和 3）、对人机独特性的威胁以及对人类及其身份的损害。复制早期研究，人机独特性介导了拟人化外观对人类及其身份感知损害的影响，这种介导是由于机器人的拟人化外观。感知能动性和经验对人机独特性没有表现出类似的中介作用，但与对人类及其身份的感知损害呈正相关。我们讨论了可能的解释。
ftorch：耦合pytorch型号的库
•在Fortran中复制一个网络，以使用Pytorch开发的模型，并仅使用Fortran重新实现它，从而从文件中加载了节省的权重。这可能需要大量的开发工作，重写已经存在的代码，以及缺少使用Torch的多样化和高度优化功能的机会。重新实施可能是错误的来源，需要其他测试以确保正确性。如果总体目标是将ML纳入Fortran，而不是使用Pytorch特定，那么另一种方法是利用基于Fortran的ML框架（例如Neural-Fortran）（Curcic，2019）。尽管它不允许与Pytorch相互作用，但神经fortran提供了许多直接在Fortran中建造网的神经网络组件。但是，一组功能并不像Pytorch那样丰富，而GPU卸载目前不受支持。目前，菲亚斯（Rouson＆Rasmussen，2024年）库是直接在Fortran中开发，培训和部署ML模型的另一种方法，目前是实验性GPU支持。
从一个人类演示中学习多步操作任务
摘要 - 从人类示威中学习在机器人操纵中取得了显着的成就。但是，挑战仍然是开发一种与人类的能力和数据效率相匹配的机器人系统，尤其是在复杂的，非结构化的现实世界情景中。我们提出了一个处理RGBD视频的系统，以将人类的动作转化为机器人的原语，并使用接地段的任何东西来识别与任务相关的对象的关键姿势。然后，我们考虑了运动学和碰撞几何形状的人类机器人差异，以解决机器人复制人类行为方面的挑战。为了测试系统的有效性，我们进行了专注于手动洗碗的实验。在模型厨房中记录了单个人类的示例，该系统在每个步骤中取得了50-100％的成功，并且在家庭厨房中使用不同对象的整个任务获得了40％的成功率。视频可从https://robot-dishwashing.github.io获得。索引术语 - 动作学习，操纵，从演示中学习
人工智能研究的系统综述
污水处理厂的维护不善会造成严重的生态和公共卫生问题，并可能导致影响人类生活和水质的各种水传播疾病 [1-3]。必须解决地下水污染和挥发性有机化合物 (VOC) 控制等问题，以满足环境法并保持优质的用户形象 [4-6]。极端情况下，在污水处理厂运行期间，为了有效监测工艺性能，必须执行各种控制措施 [7]。模型是强制性的，因为在计算机系统上可以比通过实验更简单地研究调整操作变量的影响。因此，许多可选设计和实用方法都可以计算出来，而无需对每个地块进行实际台架测试 [8, 9]。通过使用适当的突出变量复制执行估计模型，可以及时响应流程中的任何调整，并制定运营策略以将工厂转移到新的运营条件。这些新条件提高了流出物的稳定性和质量，并且可以
人工智能和软计算的混合方法
I. 引言 现代问题通常涉及复杂、不确定和动态的环境。传统的计算方法依赖于精确的输入和确定性过程，而这些对于现实世界的问题并不总是可行的。人工智能 (AI) 在数据驱动的任务中表现出色，而软计算则提供了处理模糊性和不完整信息的强大工具。本文研究了结合人工智能和软计算优势的混合方法。这些系统在同时需要严格精度和适应性的场景中特别有用。 背景 人工智能专注于通过机器学习、自然语言处理和机器人技术复制人类智能。当提供结构化数据和预定义规则时，它在模式识别和决策等任务中表现出色。软计算涉及模糊逻辑、神经网络和遗传算法等方法，所有这些方法都优先考虑近似推理和学习，而不是严格的基于规则的系统。这些技术对于具有不确定性或模糊性的问题很有价值。