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生物控制的手提假体的内骨骨骼的设计
摘要。文章分析了当今假体设备市场上常见的生物控制假体的结构，尤其是I-Limb，“米开朗基罗手”和Bebionic Prostheses。表明，这些构造使用手指和棕榈的空心壳模型，共同形成了假体结构的外骨骼。这种类型的设计的特征是制造的复杂性，因此，由于牵引元素，齿轮元素或其他元素被放置在这些空心元素内，因此成本和不合理使用体积的使用，这可以确保在执行此类手指的弯曲运动时的传输力。本文提出使用内骨骼作为固定电动驱动器和控制元素的支持基础。同时，该结构是一组链式连接的元素和杆，用于传播力，其中确保在所有铰链接头中同时弯曲，并且执行的运动的形式接近自然。同时，在拟议的设计中更合理地使用了手指元件的体积，因为可以在结构杆上固定弹性材料的外部喷嘴，这将重复真实的手指的形状，在执行握把运动时可靠地固定物体。同时，可以在这种弹性体元素中安装传感器以提供触觉感觉。研究的结果是，开发了所有假体内骨骼元素的3-D模型，并通过3-D打印制造。在原型制定阶段，由Arduino Uno模块控制的双极步进电动机用作电动驱动器来评估执行运动的轨迹。证明，由于安装传感器的安装，可以提高功能性，以提供触觉感觉，因此确定执行动作的数量实际上与类似物的数量相同，并且提出的设计的成本要低得多。同时，由于使用少量的结构元素及其连接，可靠性更高。
g-hop：相互作用重建的生成性手动对象和掌握合成
和一个锅的不同）或意图（例如通过刀与使用它进行切割），我们人类可以毫不费力地描绘出与日常生活中日常物体的这种互动。在这项工作中，我们的目标是构建一个可以同样生成合理的手动配置的计算系统。具体来说，我们学习了一个基于扩散的常规模型，该模型捕获了3D相互作用期间手和对象的关节分布。给定一个类别的描述，例如“握着板的手”，我们的生成模型可以合成人手的相对配置和表达（见图1个顶部）。我们解决的一个关键问题是，该模型是什么好的HOI表示。通常通过空间（签名）距离场来描述对象形状，但人的手通常是通过由发音变量控制的参数网格建模的。我们提出了一个均匀的HOI表示，而不是在生成模型中对这些不同的代表进行建模，并表明这允许学习一个共同生成手和对象的3D扩散模型。除了能够合成各种合理的手和物体形状的综合外，我们的扩散模型还可以在跨任务的辅助推理之前作为通用，而这种表示是所需的输出。例如，重建或预测相互作用的问题对于旨在向人类学习的机器人或试图帮助他们的虚拟助手来说是核心重要性。重建的视频重新投影错误）或约束（例如我们考虑了这些行沿着这些行的两个经过深入研究的任务：i）从日常交互剪辑中重建3D手对象形状，ii）鉴于任意对象网格，合成了合理的人类grasps。为了利用学到的生成模型作为推论的先验，我们注意到我们的扩散模型允许在任何手动对象配置给定的（近似）log-likelihood梯度计算（近似）log-likelihoodhoodhood。我们将其纳入优化框架中，该框架结合了先前的基于可能性的指南与特定于任务的目标（例如已知对象网格的合成）推理。虽然理解手动相互作用是一个非常流行的研究领域，但现实世界中的数据集限制了3D中这种相互作用的限制仍然很少。因此，我们汇总了7种不同的现实世界交互数据集，从而导致157个对象类别的相互作用长期收集，并在这些范围内训练共享模型。据我们所知，我们的工作代表了第一个可以共同生成手和对象的生成模型，并且我们表明它允许综合跨类别的各种手动相互作用。此外，我们还经验评估了基于视频的重建和人类掌握合成的任务的先前指导的推断，并发现我们所学的先验可以帮助完成这两个任务，甚至可以改善特定于特定于任务的状态方法。
通过量子假设测试的量子分类的最佳可证明的鲁棒性
量子机学习模型与其经典同行相比，有可能提供加速和更好的预测精度。然而，这些量子算法与它们的经典算法一样，也已被证明也很容易受到输入扰动的影响，尤其是对于分类问题。这些可能是由于嘈杂的实现而引起的，也可以作为最坏的噪声类型的对抗性攻击。为了开发防御机制并更好地理解这些算法的可靠性，在存在自然噪声源或对抗性操纵的情况下了解其稳健性至关重要。从量子分类算法涉及的测量值是自然概率的，我们发现并形式化了二进制量子假设测试与可证明可证明可靠的量子分类之间的基本联系。此链接导致紧密的鲁棒性条件，该条件对分类器可以忍受的噪声量构成约束，而与噪声源是自然的还是对抗性的。基于此结果，我们开发了实用协议以最佳证明鲁棒性。最后，由于这是针对最坏情况类型的噪声类型的鲁棒条件，因此我们的结果自然扩展到已知噪声源的场景。因此，我们还提供了一个框架来研究量子分类方案的可靠性，超出了对抗性，最坏情况的噪声场景。
Lee，B。H.，Shin，H.，Rasouli，A。S.，Choubisa，H.，Ou，P.，Dorakhan，R。，...＆Sargent，E。H.（2023）。支撑的金属邻thal的超分子调整 朝着bory的合成（氨基甲基... ROS如何诱导Netosis？氧化DNA损伤，DNA修复和染色质脱凝 使用斑马鱼研究多外观跳过作为的潜在疗法 啮齿动物的心肌病和心力衰竭的啮齿动物模型，用于翻译研究和治疗发现
1.3 T HIS W ORK ................................................................................................................................................ 21
LiDAR4D：用于新型时空视图 LiDAR 合成的动态神经场
尽管神经辐射场 (NeRF) 在图像新视图合成 (NVS) 方面取得了成功，但 LiDAR NVS 仍然基本上未被探索。以前的 LiDAR NVS 方法采用了与图像 NVS 方法的简单转变，同时忽略了 LiDAR 点云的动态特性和大规模重建问题。鉴于此，我们提出了 LiDAR4D，这是一个可微分的 LiDAR 专用框架，用于新颖的时空 LiDAR 视图合成。考虑到稀疏性和大规模特性，我们设计了一种结合多平面和网格特征的 4D 混合表示，以由粗到细的方式实现有效重建。此外，我们引入了从点云衍生的几何约束来提高时间一致性。对于 LiDAR 点云的真实合成，我们结合了光线丢弃概率的全局优化来保留跨区域模式。在 KITTI-360 和 NuScenes 数据集上进行的大量实验证明了我们的方法在实现几何感知和时间一致的动态重建方面具有优越性。代码可在 https://github.com/ispc-lab/LiDAR4D 获得。
Eschernet：可扩展视图合成的生成模型
人类的视野。这种能力不仅对于诸如对象操纵和导航之类的实践日常任务至关重要，而且在培养人类创造力方面起着关键作用，使我们能够以深度，幽默感和沉浸感进行设想和制作对象。在本文中，我们重新审视了视图综合问题并提出：我们如何学习一般的3D表示以促进可扩展的视图综合？我们试图从以下两个观察结果中调查这个问题：i）到目前为止，目前的最新进展主要集中在训练速度和/或提高效率上[12，18，18，31，48]。值得注意的是，这些进步都共同依赖于体积渲染以进行场景优化。因此，所有这些视图合成方法固有地是场景特定的，再加上全局3D空间坐标。相比之下，我们主张一个范式移动，其中3D表示仅依赖场景颜色和几何形状，学习隐式表示无需地面真相3D几何形状，同时也从任何特定坐标系统中具有重要的独立性。这种区别对于实现可扩展性至关重要，以超越场景指编码所施加的约束。ii）本质上，视图合成更适合作为有条件的生成建模问题，类似于生成图像中的图像[25，60]。随着可用信息的增加，生成的场景变得更加限制，逐渐收敛于地面真相表示。仅给出一组稀疏的参考视图时，所需的模型应提供多个合理的预测，并利用生成表述中的固有随机性，并从自然图像统计信息和从其他图像和对象中学到的语义先验中获取见解。值得注意的是，现有的3D生成模型通常仅支持单个参考视图[20 - 23，44]。我们认为，更理想的生成配方应具有不同级别的输入信息。在这些见解的基础上，我们引入了Eschernet，这是一种图像到图像的条件扩散模型，用于视图合成。Eschernet利用了使用Dot-Product自我注意力的变压器体系结构[51]，以捕获参考对目标和目标对目标视图一致性之间的复杂关系。Eschernet中的一个关键创新是相机位置编码（CAPE）的设计，专门代表4个DOF（以对象）和6个DOF相机姿势。这种编码的速率空间结构进入令牌，使模型能够仅基于其相对摄像机的转换来计算查询和密钥之间的自我注意事项。总而言之，Eschernet表现出以下非凡的特征：•一致性：埃舍内特固有地整合了视图的固定性，这要归功于相机位置编码的设计，从而鼓励了对目标对目标和目标视图视图的一致性。
联合合成呼叫 - 描述2
简短的背景：气候变化和生物多样性损失威胁着我们星球在所有社会生态和社会经济水平上。气候变化和生物多样性变化本质上是相互联系的。每个人都会根据变化的方向恶化或改善对方的影响，这使得其组合管理对于拥有可居住的气候，自我维持的生物多样性以及所有人的生活质量至关重要。尽管气候变化和生物多样性变化以复杂的相互依存方式相互影响，但它们通常在自己的研究学科中单独解决，因此互联界和反馈通常无法完全解决。了解社会决定因素和气候生物多样性相互作用的含义为减轻对人和自然的互惠效应提供了机会，对世代代内和几代人的公平产生了影响。
低价锰原子在陶瓷上稳定为一氧化二氮合成
鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。 [1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。 虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。 由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。 [6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。 [9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。 在其中，Boreskov Institute鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。[1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。[6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。[9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。在其中，Boreskov Institute在其中，Boreskov Institute
与情节的热带美洲中树生物多样性的合成...
自2022年以来由生物多样性中心资助，该项目是通过四个面对面的研讨会开发的，还有其他三个在线会议，参与者共同努力在实现上述目标所需的特定工作流程上合作：S：1-数据库协调； 2-树多样性的模式； 3-树木多样性的驱动因素；和4-树木脆弱性对于气候变化情景（作为新热带生物多样性保护的原始工作的一部分）。
通过康普茶微生物合成的细菌纤维素合成，培养基上具有可变成分的营养成分izabela betlej，krzysztof J. krajewski
通过康普茶微生物合成细菌纤维素在培养基上具有可变成分的养分成分Izabela betlej，Krzysztof J. Krajewski木材科学与木材保护系，木材技术学院，生命科学学院，科学科学摘要：细菌性纤维素纤维素合成，由knoboclocha micrororororgans of Nivients of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Animorororororerororerororerororormermismiss o an n a Indivients o and raimor of Animer of An I介绍。本文提出了评估各种蔗糖含量的影响的结果，以及康普茶微生物对合成效率和获得的细菌纤维素质量的生长培养基中各种氮化合物的存在。对获得的研究结果的分析表明，康普茶微生物合成纤维素合成的效率取决于生长培养基中可用的营养的数量和质量。关键词：细菌纤维素，康普茶，碳和氮源从化学的角度引入，细菌纤维素与植物纤维素相同，但是它具有比从植物组织中得出的纤维素更高的特征。首先，它的特征是高纯度，这是由于缺乏木质素和半纤维素，高结晶度，形成任何形状的易感性，高的吸湿性和非常高的机械强度以及高生物学兼容性[5,8,10]。这些功能保证了在各个行业使用细菌纤维素的绝佳机会。细菌纤维素已经成功地用于医学，作为敷料材料或外科植入物，作为生物传感器，以及食品，药房和造纸工业[7]。Fan等。Fan等。在造纸工业中，细菌纤维素主要用于漂白废纸，作为印刷缺陷的填充物[6]。在木工和包装行业中使用纤维素似乎也是潜在的。细菌纤维素是由细菌和酵母菌的大量微生物合成的。在纤维化微生物中，属于属的生物体：乙酰杆菌，动杆菌，achromobacter，achromobacter，agrobacterium，agrobacterium，psedomonas和sarcina [1]。这些微生物经常以企业化，生物膜的形式出现，通常被描述为“ Scoby”。尽管有许多独特的物理化学特征和非常有前途的应用观点，但在大规模上使用细菌纤维素会带来一些困难。这主要是由于生产成本仍然很高，生产率较低。高产量的合成产量不仅取决于培养方法，这与营养物质的可用性有关，还取决于微生物的动态相互作用。个体菌株的营养需求差异很大。Ramana和Singh [9]发现，乙型杆菌开发的最佳碳源，Nust4.1菌株，是葡萄糖，微生物和纤维素合成的生长进一步增加了，在存在硫酸钠的存在下，乙型甲基菌的生长，BRC菌株的生长，是乙醇，是乙醇的其他动态，是其他动态的。使用可变来源的碳和氮来对纤维素合成效率进行评估。[3]评估了底物上细菌纤维素的合成和质量，并增加了食品工业的废物。在这项工作中，尝试使用三种类型的培养基来评估通过包含的微生物菌株来评估细菌纤维素合成的效率，这些培养基的含量和氮源的可用性不同。