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代表中级能量本体论中的能量（...
能量在我们周围的物理世界和我们的日常生活中无处不在：所有自然和技术过程均由能量驱动。一些例子是：我们的身体从我们吃的食物中获取能量，我们的计算机需要电能来源才能发挥作用，并且植物需要阳光才能进行光合作用。能量是科学中的核心概念，尤其是物理，化学和生物学及其应用。这也是工程和技术问题的主要主题。尽管能量在许多领域都起着至关重要的作用，但其本体论代表也对质疑开放。正如我们将在第2节中讨论的那样，不同的领域本体论代表了不兼容的方式。可以通过考虑以下有关能源的陈述来说明原因，至少 - 表面上 - 似乎都是正确的。
将机器人几何形状表示为距离字段
摘要 - 在这项工作中，我们提出了一种新的方法，将机器人几何形状表示为距离场（RDF），该方法将签名距离场（SDF）的原理扩展到铰接的运动链。我们的方法采用了伯恩斯坦多项式的组合，以高精度和效率编码每个机器人链路的签名距离，同时确保SDF的数学连续性和不同性。我们进一步利用机器人的运动学链来在关节空间中产生SDF表示，从而允许以任意关节配置进行稳健的距离查询。提议的RDF表示在任务和关节空间中都是可区分和平滑的，使其直接集成到优化问题。此外，机器人的0级集合对应于机器人表面，可以将其无缝整合到全身操纵任务中。我们在模拟和7轴Franka Emika机器人中进行了各种经验，与基线方法进行了比较，并证明了其在避免碰撞和全身操纵任务方面的效率。项目页面：https：//sites.google.com/view/lrdf/home
用非冗余小波代表高维数据的动力学
数据科学中的一个至关重要的问题是将高维数据中的有意义的信息提取到一个低维功能集中，这些特征可以在不同级别上表示原始数据。小波分析是将时间序列信号分解为具有详细时间分辨率的几个级别的普遍方法。但是，获得的小波在每个样本中以及一个人群中的不同样本之间相互交织并过度代表。在这里，使用模拟尖峰，实验性尖峰，钙成像信号和人类电视学信号的神经科学数据，我们在小波之间利用条件互信息进行特征选择。验证了所选特征的有意义，以高精度地解码刺激或条件，但仅使用一小部分特征。这些结果提供了一种新的小波分析方法，用于提取时空神经数据动力学的基本特征，然后可以通过代表性特征支持机器学习的新型模型设计。
Grenergy 出售占 Oasis 23% 的项目组合
与通过此次交易进入智利市场的独立电力生产商 ContourGlobal 达成的协议包括资产 5 年的运营和维护，以及电池等设备的供应，这要归功于 Grenergy 与第三方达成的战略协议。Grenergy 已经通过绿色贷款完成了这三个阶段的融资，总额为 6.43 亿美元。通过此次交易，Grenergy 提前实现了其 2026 年设定的资产轮换目标。通过这种方式，该公司确保了其战略计划中预计的 26 亿欧元投资资金，从而成为能源存储领域的全球领导者。 Grenergy 执行主席 David Ruiz de Andrés 表示：“这笔交易为我们创造了巨大的价值，这笔交易仅占智利阿塔卡马绿洲的 23%。我们将继续在该国开发许多其他项目，其模式专注于储能，我们希望在我们运营的其他市场（如美国和欧洲）复制这种模式。我们决心在未来几年成为能源存储领域的全球领导者。很高兴与 ContourGlobal (KKR) 达成这项协议，我们希望这将是众多协议中的第一个。”
通过对现有的
•详尽：应该涵盖上个世纪任何时间，世界任何地方的所有疫苗。•明确：应该足够精确，以允许卫生专业人员确定是否实现了疫苗保护，以及何时以及如何进行疫苗接种计划。•信息性：代码系统应成为嵌入所有必要信息的本体论的一部分，以允许最终用户了解使用了哪种疫苗，可预防疫苗可预防的疾病，并根据哪种诉讼方法。•包括纸条：应允许从基于纸的疫苗接种卡中的书面小径数字化，包括非形式的缩写形式（例如infanrix6，代表Infanrix Hexa）。这样的小径代表了旧记录的主要部分。•包括数字跟踪：无论其编码如何，都应导入任何预先存在的数字记录。•可翻译：应将可转换回其他代码系统，以重新使用所有旧应用程序。
用于组合和表示无人空中系统的非上下文自主分数的方法
摘要 - 测量机器人系统的总体自主分数需要组合系统的一组相关方面和特征，这些方面和特征可能以不同的单位，定性和/或不一致来测量。在本文中，我们建立在现有的非上下文自治框架的基础上，该框架衡量并结合了系统的自治级别和组件性能作为整体自主分数。我们检查了几种组合特征的方法，显示了某些方法如何找到相同数据的不同排名，并采用加权产品方法来解决此问题。此外，我们介绍了非上下文自主权坐标，并代表具有自主距离的系统的整体自主权。我们将我们的方法应用于一组七个无人机系统（UAS），并获得其绝对自主分数以及相对于最佳系统的相对得分。
评估象征学对代表机器人心理状态的有效性*
摘要 - 当人们形成不合适的机器人的心理模型时，机器人设计师和人机互动（HRI）的实践者可能会面临挑战。尽管机器人技术领域将从设计师的广泛代表中受益匪浅，但目前尚无全面的方法，即在设计过程中包括许多人，也没有关于机器人设计功能可能引起的期望的理论。我们试图通过创建机器人设计平台来解决这些挑战，这是一种在线工具，类似于视频游戏中的角色创建界面，用户创建机器人设计。通过从用户那里收集大量的机器人设计，我们试图能够识别机器人设计的各个方面，从而影响人类归因于机器人的心理模型。为了最大程度地提高平台的通用可用性，我们进行了三部分调查，以评估应使用哪些图标以视觉上表示归因于该平台上用户创建的机器人的精神状态。在评估中，我们发现了九个符合我们在平台中使用的标准的图标，以及其他应该进一步评估的图标。
通过表示本地功能和全局空间上下文
摘要 - LiDar-Camera校准在自主驾驶中起着至关重要的作用。然而，操作诱导的因素（例如物理振动和温度变化）降低了部署前校准精度，从而导致了环境感知性能恶化。最近的重新校准方法通过利用LiDAR和相机的相对属性，在没有目标板的情况下实现了在线校准。尽管如此，我们还是为LIDAR-CAMERA在线校准提供了一个新颖的框架，该框架采用了变压器网络来学习相机与激光雷达传感器之间的重要相互作用。此外，我们的新型框架设计通过利用两个传感器之间的对应点信息来促进有效的校准。这允许利用全球空间上下文，并通过整合跨模态的信息来实现高性能。实验结果表明，与最先进的基准相比，我们的方法证明了表现出色的性能。
代表不同坐标系中的量子旋转，用于建模刚体方向
1。简介compution countientation在包括机器人技术和航空设备在内的许多领域中，刚体的方向是一项重要任务。特定于机器人技术，定向在许多工业，医疗和手术应用中起着基本作用。各种方法通常用于建模和表示刚体的方向，例如球形坐标和欧拉角，或偏航，俯仰和滚动（YPR）角度。这些方法使用3 3个矩阵来保存三个单元向量的投影坐标，从而使它们成为内存和资源密集型。相比之下，还开发了紧凑的方法，例如四季度和双重四季度。此代表仅使用四个组件：一个真实和三个虚构部分。上述所有方法已成功用于多个应用程序；
COP29：代表本地和其他次国政府的500多名代表动员
可持续性（ICELI）和LGMA焦点与UNFCCC。“整个2024年，从IPCC的特别报告到响应损失和损害（FRLD）的基金，从缓解工作计划到冠军的多层次行动承诺，LGMA选区积极从事INFCC程序，以确保进度进度。然而，由于现有的不平等，短期国内政治议程，复杂的地缘政治紧张局势以及到达每个社区，城市，国家，大陆的复杂地缘政治紧张局势和气候紧急情况的压力越来越大，全球努力的努力受到了质疑。通过多层次合作，LGMA对局部到全球气候行动和倡导的愿景有望成为COP29期间气候社区胜利的最有效工具之一。”