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具有应变诱导结构色彩的可拉伸软复合材料
已用于机械响应变色聚合物[8–10]，而电子转移机制已被用于制造电致发光机器人皮肤。[11] 具有应力可调结构色的软材料也已开发出来，使用水凝胶基质中的定向纳米片或有机双层、聚合物渗透的光子晶体和液晶系统。[4,5,12] 尽管概念验证材料和设备已经成功展示，但目前这些材料在自主和节能的块体设备中的利用受到以下因素的阻碍：诱导颜色变化所需的高能量输入、速度慢、不可逆性以及扩大合成和制造工艺的挑战。与人造设备相比，鱼、鱿鱼和变色龙等动物已经进化出优雅、节能的细胞内结构，可以动态控制颜色，从而进行交流、警告、保护和伪装。 [13–17] 其中一些动物的彩虹色是由一种名为虹细胞的特殊细胞内的层状纳米结构反射光线的建设性干涉产生的。颜色和亮度的变化是通过细胞介导对这些反射结构的层状间距和方向的操控而产生的。例如，霓虹灯鱼只需使用所谓的百叶窗机制倾斜高反射率的鸟嘌呤板，就能将颜色从蓝绿色（≈ 490 纳米）变为靛蓝色（≈ 400 纳米）（图 1 A、B 和电影 S1，支持信息）。[13] 在电刺激虹细胞的驱动下，颜色变化是可逆的，而且速度超快。由于该机制依靠入射光作为动力源，并且反射光线通过建设性干涉得到加强，因此这些动物可以用最少的能量输入产生强烈、动态可调的颜色。人们还广泛探索了堆叠的薄片形式的层状结构，以便对合成材料的性质和功能进行结构控制。受软体动物壳结构的启发，粘土和无机薄片排列成珍珠层的砖和砂浆结构，可用于显著提高聚合物基复合材料的刚度和断裂韧性。[18–22] 除了机械性能外，人们还开发了具有精心设计的薄片取向的结构材料，以提高锂离子电池石墨阳极的充电速率[23]，或实现受植物启发的变形结构[24]和软机器人的形状变化。[25] 与许多可以实现的组装过程相比，
系统生理学增强功能性近红外光谱超扫描：首次评估研究自发活动的同步
人类是一种社会性物种，在以目标为导向的合作过程中会进行复杂的互动。1 社会认知是此类互动的基础，包括三个主要组成部分：模拟、共情和心理化。标准的模拟概念是指一种功能过程，在此过程中，观察者试图自发地（甚至借助想象力）重现另一个人的相同心理状态。2 首先，Gallese 3 将社会认知归因于一种能够立即理解的具身模拟，并且与镜像神经元系统相关，即在执行有意动作（如运动动作）和观察相同动作时激活的神经系统。研究表明，6 个月大儿童在观察动作时运动皮层会被激活。4、5 第二个组成部分是共情，即分享感受和情感的能力。6 它是自动的，每个人都不一样，并且根据观察者与被观察者的关系类型而有所不同。 7、8 第三，心理化是社会认知的重要组成部分，是解读他人心理状态（如欲望、信仰和意图）的能力。9-11
学习内容开发人员 - Jobtrain
● 在使用教学设计原则和成人学习理论规划和构建新学习产品、处理 SME 内容和管理端到端课程开发方面拥有丰富的经验。 ● 出色的研究、写作和编辑技能，包括能够将复杂的信息（如法律术语）转化为适合广泛受众的通俗易懂的英语，符合组织的品牌、语气、EDI 和可访问性指南。 ● 了解可访问性和 EDI 标准，以创建包容性学习材料。 ● 可展示的项目管理技能，能够领导项目、将课程内容与框架进行映射、准确估计时间表、同时管理多个项目并按时完成任务。 ● 强大的沟通和协作技能，能够与同事和跨职能团队有效合作。 ● 随时了解 L&D 领域的新兴趋势、技术和工具。探索并推荐创新方法，以提高学习材料的有效性和参与度。 ● 能够快速适应新技术和工具。
流感疫苗禁忌症及注意事项（针对曾接种过流感疫苗并出现严重过敏反应的人）*
† 存在禁忌症时，不应接种疫苗，这符合 ACIP 免疫接种通用最佳实践指南；https://www.cdc.gov/vaccines/hcp/acip-recs/general-recs/index.html。除了表中列出的基于流感疫苗严重过敏反应史的禁忌症外，每种流感疫苗均禁用于对该疫苗的任何成分产生严重过敏反应（例如过敏反应）的人。疫苗成分可在包装说明书中找到。尽管对鸡蛋有严重过敏反应（例如过敏反应）史是使用鸡蛋类 IIV4 和 LAIV4 的禁忌症，但 ACIP 建议有鸡蛋过敏史的人可以接种任何经许可、推荐的流感疫苗，只要这些疫苗适合他们的年龄和健康状况。
机器人任务特定的上肢神经植物培训
摘要目的：用于上限LIMB神经居住的机器人设备可以增加实践强度，通常依靠具有有限能力的基于视频游戏的培训策略来个性化培训和整合功能培训。本研究显示了机器人任务特定培训（TST）方案的开发，并评估所达到的剂量。材料和方法：混合方法研究。上肢的3D机器人装置可在神经康复期间使用治疗师使用。第一阶段允许临床医生为TST定义专门的会话协议。在第二阶段应用方案，并测量了达到的剂量。结果：第一阶段（n = 5）：一种特定的协议，使用降级进行评估，然后进行定制的被动运动，然后开发了主动运动实践。第二阶段：该协议已成功应用于所有参与者（n = 10）。干预持续时间：4.5±0.8周，会话频率：1.4±0.2次/周，会话长度：42±9mins，会话密度：39±13％，强度：214±84个运动/会话，难度：DN = 0.77±0.1（归一化的距离），距离= 6.3±= 6.3±23±23±23±23±23±23±useverseversemberseversempesseans（spresseverseverseverseverseans）。sessions的密度和强度在参与者之间是一致的，但是观察到了明显的难度差异。在干预中未观察到指标的变化。结论：机器人系统可以通过调节参与者的需求和能力的实践难度来支持高治疗强度的TST。
当地财务顾问 - 工作三位
团队概述：支持当地公民的建议，以充分利用其财务状况并改善网络的财务状况，使我们更加强大，更有效的角色目的：●帮助当地办公室改善其财务管理流程并报告●帮助受托人在挑战性的挑战中做出明智的决策，以确保持续的网络可持续性地练习网络的持续发展，以促进范围内的范围促进范围的范围，以促进范围的资金倡议，并提供财务上的促进倡议，并提供财务倡议。●为当地公民建议办公室开发并提供高级专业财务咨询和建议
表演探索生成预训练的变压器-2歌词生成
摘要。近年来，自然语言处理领域（NLP）发生了一场革命，文字一代在这一转变中起着关键作用。这种转变不仅限于技术领域，而且还无缝渗透了创意领域，一个很好的例子是歌曲歌词的一代。真正有效的生成模型，例如生成训练的预训练变压器（GPT）-2，需要进行微调作为关键步骤。本文利用了广泛参考的Kaggle数据集的鲁棒性，标题为“歌曲歌词”，仔细探讨了调节三个关键参数的影响：学习率，批处理大小和序列长度。数据集提出了一个引人入胜的叙述，该叙述将学习率视为最有影响力的决定因素，直接影响了产生的歌词的质量和连贯性。在增加批处理大小和扩展序列长度有望增强模型性能的同时，很明显，还有一个饱和点，超出该点的效果受到限制。通过此探索，本文旨在揭开模型校准的复杂世界，并强调战略参数选择在追求抒情卓越方面的重要性。
开放式对象检测的生成区域训练
在最近的研究中，已对开放式摄制对象检测任务进行了大量关注，旨在概括训练期间标记的类别的有限级别，并检测推理时任意类别名称所描述的对象。与常规对象检测相比，打开的词汇对象检测在很大程度上扩展了对象检测类别。但是，它依赖于计算图像区域与一组具有验证视觉和语言模型的任意类别名称之间的相似性。这意味着，尽管具有开放式的性质，但该任务仍然需要在推理阶段的预定义对象类别。这提出了一个问题：如果我们在推理中对对象类别没有确切的了解，该怎么办？在本文中，我们称之为新的设置为生成性开放式对象检测，这是一个更普遍和实际的问题。为了解决它，我们将对象检测形式为生成问题，并提出了一个名为generateu的简单框架，该框架可以检测密集的对象并以自由形式的方式生成其名称。尤其是，我们采用可变形的DETR作为区域促成生成器，其语言模型将视觉区域转换为对象名称。为了评估自由形式的对象划分任务，我们介绍了一种评估方法，旨在定量测量生成量的性能。广泛的实验表明我们的生成量强烈的零射击性能。代码可在以下网址获得：https：//github.com/foundationvision/generateu。例如，在LVIS数据集上，我们的GenerateU在推理过程中属于类别名称，即类别名称无法看到类别名称，即使类别名称看不见类别名称，我们的GenerateU也可以与开放式唱机对象检测方法GLIP相当。
通过群集掩模的有效视力语言预训练
图像包含大量冗余信息，使其具有挑战性地在大规模上从它们中有效地了解它们。最近的工作通过在视觉语言构想学习期间掩盖图像贴片来解决这个问题[15,33,36,70]。一种简单的方法是随机放下大部分斑块，通过降低每个训练迭代中的计算成本和记忆使用量，从而更有效地培训训练[36]。替代策略是掩盖语义相关的贴片[15，33，70]，例如属于同一对象的贴片。这迫使学习的模型预测从上下文中描述缺少场景结构的单词，从而改善了学识渊博的表示。但是，这种方法需要一种单独的机制来将语义重新贴定的补丁分组在一起，这为学习过程增加了相当大的复杂性，并且计算上很昂贵。我们提出了一种简单的掩盖策略，用于避免这些缺点的多模式对比学习。在训练期间，我们掩盖了斑块的随机簇（图1）。对于此聚类，我们将Patches的原始RGB值用作特征表示。我们的方法利用了一个事实，即视觉相似性的简单度量通常可以限制相干的视觉结构，例如对象部分[18，53]，