推动是一项必不可少的非划算操作技能,用于任务,从预抓操作到场景重新排列,关于场景中的对象关系的推理,因此在机器人技术中广泛研究了推动动作。有效使用推动动作通常需要了解受操纵对象的动态并适应预测与现实之间的差异。出于这个原因,在文献中对推动作用进行了效果预测和参数估计。但是,当前方法受到限制,因为它们要么建模具有固定数量对象的系统,要么使用基于图像的表示,其输出不是很容易解释并迅速累积错误。在本文中,我们提出了一个基于图神经网络的框架,以根据触点或关节对对象关系进行建模,以效应预测和参数估计推动操作。我们的框架在真实和模拟环境中都得到了验证,这些环境包含不同形状的多部分对象,这些对象通过不同类型的关节和具有不同质量的对象连接,并且在物理预测上的表现优于基于图像的表示。我们的方法使机器人能够预测并适应其观察场景时推动动作的效果。它也可用于使用从未看过的工具进行工具操作。此外,我们在基于机器人的硬盘拆卸的背景下证明了杠杆起作的6D效应预测。
文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
LLM 在一个过程中逐字生成较长的文本。为了生成每个单词,LLM 根据前面的上下文为英语词汇表中的每个单词分配一个概率。上下文最初是我给系统的提示,然后通过添加 LLM 到那个时间点生成的每个单词来扩展。该模型不是取最有可能的单词,而是根据其可能性随机“采样”下一个单词。图中单词的颜色表明模型认为它在前面的上下文中出现的可能性有多大。“accomplished” 一词被涂成红色,因为模型认为它是低概率的延续,在前面的上下文中可能性小于 1%。以下是它可以选择的其他更高概率的单词,而不是输出“accomplished”:
2023 年 10 月 15 日 — 使用或威胁使用武力或暴力对付某人,或违反为保护现任或现任人员而发布的合法命令……
a Bash Biotech Inc,600 est Broadway,Suite 700,圣地亚哥,CA 92101,美国 b 生命科学实验室,KTH-Royal Institute of Technology,斯德哥尔摩 SE-17165,瑞典 c 病理学和肿瘤生物学系,人类生物学高级研究中心(WPI-ASHBi),京都大学,京都 606-8501,日本 d 泌尿外科,东京大学医学院,东京 113-8654,日本 e 血液学和再生医学中心,卡罗琳斯卡医学院,斯德哥尔摩 SE-17177,瑞典 f 医学生物学系,Atat € urk 大学医学院,埃尔祖鲁姆 25240,土耳其 g 宿主-微生物组相互作用中心,牙科、口腔和颅面科学学院,伦敦国王学院,伦敦 SE1 9RT,英国h 哥德堡大学萨尔格伦斯卡大学医院分子与临床医学系,哥德堡 SE- 41345,瑞典 i 查尔姆斯理工大学生物与生物工程系,哥德堡 SE-41296,瑞典 j 生物创新研究所,哥本哈根 N DK-2200,丹麦 k 郑州大学药学院先进药物制备技术教育部重点实验室,郑州 450001,中国
UK Government Copyright and AI Consultation https://www.gov.uk/government/consultations/copyright-and-artificial-intelligence/copyrigh t-and-artificial-intelligence Submission From OpenUK, 8 Coldbath Square, London EC1R 5 HL Contact: mailto:admin@openuk.uk Date: 25.02.2025 OpenUK OpenUK is the UK's organisation for the开放技术,开源软件,开放硬件,开放数据,开放标准和AI开放性的业务。其目的是英国领导力和开放技术方面的全球合作。它由一支小型团队组成,由数百名志愿者的贡献支持。https://openuk.uk/回答咨询问题B.4。策略选项1。Q1选项3是否满足咨询的目标?OpenUK不认为选项3满足政府咨询的目标 - 控制,访问和透明度。原因:选项3不满足政府创造的目标:
在对 Sprague-Dawley 大鼠 29 周毒性研究的审核中,对第 25 页的陈述“inclisiran 暴露不会导致总胆固醇(↓3-↑6%)、HDL-C(↓2-↑10%)、LDL-C(↓8-↑20%)和甘油三酯(↓18-↓1%)的下降达到 15 周重复剂量毒性研究中观察到的幅度”进行了更正。在>50 mg/kg/剂量的雌性(↓43-57%)和高剂量的雄性(↓47%)中观察到 LDL-C 的统计学显着下降。更正后的句子应为“inclisiran 暴露确实导致雌性(>50 mg/kg/剂量)(↓43-57%)和高剂量雄性(↓47%)的 LDL-C 统计学显着下降,但未达到 15 周重复剂量毒性研究中观察到的幅度。总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇 (HDL-C) 和甘油三酯未发生显著变化”。
肠球菌包含一组乳酸菌(LAB),具有巨大的用作食品发酵微生物的潜力。不幸的是,由于发生致病性和多药抗性菌株,肠球菌受到了很多负重的关注。在这项研究中,我们使用基因组学来选择44个研究的肠球菌分离株中的安全糖果。 对四十四菌株的基因组进行了充分测序,并评估了毒力和抗生素耐药基因的存在。 属于乳酸肠肠球菌,肠球菌,杜兰肠球菌和泰国肠球菌的19个分离株被认为免受基因组分析的安全性。 评估的二级代谢产物基因簇评估了细菌素的存在,并发现十二个候选物可以分泌抗微生物化合物,可有效针对从奶酪和金黄色葡萄球菌分离出的listeria monocytogenes。 生理表征显示,在dustrial潜力中有19个;所有菌株在42°C时生长良好,酸化1.5小时的速度比乳腺乳酸乳酸菌乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳突乳酸乳杆菌(Lactococcoccus)乳注。 我们得出的结论是,所检查的肠球菌中有很大一部分是安全的,并且可以用作具有固有生物保护能力的优秀食品发酵微生物。在这项研究中,我们使用基因组学来选择44个研究的肠球菌分离株中的安全糖果。对四十四菌株的基因组进行了充分测序,并评估了毒力和抗生素耐药基因的存在。属于乳酸肠肠球菌,肠球菌,杜兰肠球菌和泰国肠球菌的19个分离株被认为免受基因组分析的安全性。的二级代谢产物基因簇评估了细菌素的存在,并发现十二个候选物可以分泌抗微生物化合物,可有效针对从奶酪和金黄色葡萄球菌分离出的listeria monocytogenes。生理表征显示,在dustrial潜力中有19个;所有菌株在42°C时生长良好,酸化1.5小时的速度比乳腺乳酸乳酸菌乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳突乳酸乳杆菌(Lactococcoccus)乳注。我们得出的结论是,所检查的肠球菌中有很大一部分是安全的,并且可以用作具有固有生物保护能力的优秀食品发酵微生物。
随着社会电气化趋势,机场面临着不可避免的电动汽车(电动汽车)和电动航空潜在升高(EA)的不可避免的过渡。对于航空,短途航班首先是燃料交换到电气运输的排队。这项工作研究了Visby,瑞典的机场以及EA和EV充电对电力系统的影响。它使用了一年操作中测得的机场负载需求以及模拟的EA和EV充电配置文件。太阳能光伏(PV)和电池电池储能系统(BES)进行了建模,以分析潜在的技术 - 经济增长。用四种方式对BESS电荷和放电控制进行建模,包括新型的多目标(MO)调度,以结合自消耗(SC)增强和峰值功率。将每个模型方案进行比较的峰值剃须能力,SC速率和付款额(PBP)。还评估了BESS控件的年度退化和相关成本。结果表明,新颖的MO调度在峰顶剃须和SC方面表现良好,从而有效地减少了Bess的闲置时期。MO调度还通过名义经济参数导致电池控制最低的PBP(6。9年)。此外,对PBP的灵敏度分析表明,峰值关税显着影响BESS投资的PBP。
