LINCS 中心利用深入的基因和蛋白质表达分析来生成可直接映射到 IDG 蛋白质靶标的签名。疾病和表型本体映射是一项社区挑战,有 OMOP 和 UMLS 等实用且可行的解决方案。LINCS 扰动物包括严格定义的化学实体和 IDG 资源 DrugCentral 中包含的小分子药物。因此,LINCS 的大量人类细胞系和实验化学扰动数据集,结合 IDG 的蛋白质靶标(基因和蛋白质 ID)和 DrugCentral 活性药物成分(药物化合物)数据库,为药物靶标发现提供了紧密集成的组合资源。
我对知识的贡献有三方面。首先,三个案例研究中的每一个都展示了一种独特的设计创新:机器人中的新型冗余执行器、可穿戴系统的以身体为中心的设计流程以及用于沉浸式音频体验的混合骨骼和软组织传导耳机。其次,该研究引入并严格探索了五条设计准则,形成了开发增强技术的全新实用框架。这些准则为从业者提供了一种通过感官分层来驾驭设计和机器人等复杂领域的方法。最后,该框架还通过挑战传统的以人为中心的增强观点来推进增强理论,提出以代理为中心的认识论——无论是人类还是人造的。
▶2019年8月至2020年11月增强基于现实的人类机器人交互系统,启动了一个直观的AR系统框架,并在复杂环境中开发了一种基于沉浸式AR的界面(AUBO I5)编程。用户重复Waypoints定义和编辑,碰撞检查以及路径可行性验证的过程,以在建议的系统中获得令人满意的路径。▶2018年8月至5月的复杂模型机器人抛光的数学建模。2019年起草了一个用于机器人抛光的数学模型和轨迹生成方法的建议。通过运动模拟对所提出的方法进行了严格评估,该方法证实了其在产生最佳抛光轨迹方面的有效性。
我们与媒体保持着良好的关系,这种关系建立在公平和诚实的原则之上,使我们能够大力宣传和保护理事会的声誉。我们提供全方位的主动媒体服务——为当地、地区、国家和行业/专业媒体提供源源不断的新闻稿和照片。我们还提供全方位的被动媒体服务——回应媒体的询问,确保准确、真实、及时地回答,反映理事会的立场。我们的随叫随到的媒体服务全年无休,在紧急情况下提供危机通讯支持。
背景:SACT 已确定北约和国家演习是潜在的实验室,其中也可以进行作战实验。演习一直为部队和总部工作人员提供培训和认证的机会,现在 ACT 通过使用演习来主持实验,使北约能够获得更多好处。演习中的实验将北约的作战部门与北约的实验者联系在一起;这种结合使新概念和新能力能够在现实环境和条件下得到严格测试。演习是昂贵的活动,因此,通过精心整合实验,北约和各国能够获得更大的投资回报。
人们认识到,咀嚼系统的机械环境很复杂,尽管研究历史悠久,但仍未得到充分阐明(Rohrle、Saini 和 Ackland,2018 年)。此外,包括本文在内的一些分析研究(Katona,2001 年、2009 年)和实验研究(Beninati 和 Katona,2019 年;Mitchem、Katona 和 Moser,2017 年)表明,咬合面的力学——咬合面接触是该系统的关键组成部分,远比人们通常认为的要复杂得多。这些发现在很大程度上是非直觉的或违反直觉的,不太可能轻易地纳入主流临床实践和实验设计中。因此,本文的目的是应用基本工程原理来解释和严格验证有关咬合接触力的令人困惑的发现。
这篇综述对于Beto的使命是开发和展示技术以通过在美国经济中对可再生碳资源进行成本效益,可持续使用的可持续利用来加速温室气体(GHG)排放的技术至关重要的。在Beto,我们致力于在项目管理方面负责,并作为旨在实现高影响结果的纳税人资金管理者的角色。同行评审是独立审阅者严格评估Beto投资组合项目的方法,影响,进步和/或成果的宝贵机会,以及指导技术领域开发的计划策略。此外,对于外部利益相关者来说,这是一个独特的机会,以紧凑且一致的形式听到有关投资组合各个角落的成就的独特机会。
人工智能是一种力量倍增器,它通过交互式可视化与人类合作,为实验设计创建人工智能指南,连接模拟和实验,并将高端计算引入研究过程,从而提高核心研究、开发、演示和部署投资的生产力。由于道德是人工智能发展的关键组成部分,NREL 的人工智能发展原则包括人类的能动性和监督;科学和技术的稳健性;适用性和可持续性;透明度和可解释性;公平、公正和正义。当我们负责任地进行研究和使用技术时——解决偏见的可能性;评估和严格测试有效性并加强模型的安全性;等等——我们可以满怀信心地继续前进。
这项研究严格研究了将认知反射模型嵌入机器人决策系统中的潜力。认知反射使人类能够超越最初的冲动和启发式方法,以改善决策结果,以此作为增强自主机器人决策能力的一种机制。通过分析机器人技术中的现有决策范式,本文概念化了认知反射的采用,并评估了其对现场的前瞻性变革性影响。通过详细的研究,它阐明了认知反射可以提供的机器人智能和功能的显着增强。此外,它严格地讨论了技术可行性,道德考虑和更广泛的社会影响,从而描述了一个全面的框架,以实现对机器人技术认知过程的负责任和有效整合。
例如,如果组织使用人工智能来筛选热门职位的求职申请,那么这个过程必须有保障措施,并且对参与者透明。技术也许能够完成这项工作,但人类在训练人工智能完成这项工作时,会带来隐性(有时是显性)偏见,这些偏见会贯穿整个过程。也就是说,除非代码经过严格审查。基于风险的方法会意识到人工智能系统中可能存在的缺陷,例如面部识别软件,然后还能够在代码中纠正这些缺陷。人工智能可以用来纠正这样的制度偏见。事实上,有了正确的数据和良好的治理,人工智能有可能积极改变人们的生活。