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基于扩散模型的机器人视觉运动策略学习
背景和动机视觉策略学习涉及将视觉观察映射到运动动作上，使机器人能够有效地与环境互动。传统方法通常在多模式作用分布的复杂性以及对高精度和时间一致性的需求中挣扎。最近引入的扩散策略通过采用有条件的降级扩散过程来生成机器人动作，从而提供了有希望的解决方案。这些模型在产生复杂的行为方面表现出了卓越的性能，使其成为机器人操纵和组装任务的理想候选人。此外，整合自然语言处理（NLP）允许多功能任务调理，使机器人能够根据人类指令执行各种任务。
任务约束对虚拟现实中3D视觉运动跟踪任务的影响
近年来，许多研究都使用沉浸式虚拟现实（VR）来与真实环境尽可能地分析感知运动的协调（Bideau等，2010; Bideau et al。，2004; Ranganathan and Carlton and Carlton，2007; Vignais et; Vignais et al。，2009; Faure et al。，2020）。对VR的这种强烈兴趣创造了准确控制设备提供的信息，与环境的相互作用和任务的约束的可能性（例如Vignais等，2009； Choi等，2021）。在这种情况下，需要进行研究，以表征虚拟环境中可能的运动动作，这是在深度维度上恰当的（Armbrüster等，2008； Vienne等，2020）。为了解决这一目标，我们的研究团队已经开发了一项视觉运动跟踪任务，以操纵和评估不同虚拟约束对行动参与，尤其是在深度维度上的影响。跟踪任务的原理是移动效应器，以使其与移动目标保持尽可能近，可以通过互动
通过重复经颅磁刺激调节视觉运动序列学习：我们目前了解什么？
1 塞格德大学神经病学系，Semmelweis utca 6, H-6725 Szeged, 匈牙利 2 里昂神经科学研究中心 CRNL U1028 UMR5292, INSERM, CNRS, Universit é Claude Bernard Lyon 1, 95 Boulevard Pinel, F-69500 Bron, France 3 心理学博士学院，ELTE Eötvös Lor ánd University, Izabella utca 46, H-1064 布达佩斯，匈牙利 4 大脑、记忆和语言研究组，认知神经科学和心理学研究所，自然科学研究中心，Magyar Tud ó sok Kör ú tja 2, H-1117 布达佩斯，匈牙利 5 心理学研究所，ELTE Eötvös Lor á nd大学, Izabella utca 46, H-1064 布达佩斯，匈牙利 6 塞格德大学放射学系，Semmelweis utca 6，H-6725 塞格德，匈牙利 7 弗莱堡大学医学院解剖学和细胞生物学研究所神经解剖学系，Albertstrasse 17，D-79104 弗莱堡，德国 8 BML-NAP 研究小组，心理学研究所 & 认知神经科学和心理学研究所，ELTE Eötvös Lor ánd 大学 & 自然科学研究中心，Damjanich utca 41，H-1072 布达佩斯，匈牙利 * 通讯地址：nemethd@gmail.com † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
通过语音情感识别和视频面部表情分类进行基于人工智能的癌症疼痛评估 Marco Cascella 1、*、Francesco Cutugno 2、Fabio Mariani 2、Vincenzo Norman Vitale 2、Manuel Iuorio 2、Arturo Cuomo 3、Sabrina Bimonte 3、Valeria会计 1 ，Francesco Sabbatino 1 ，Alfonso Maria Ponsiglione 2 ，Jonathan Montomoli 4 ，Valentina Bellini 5 ，Federico Semeraro 6 ，Alessandro Vittori 7 ，Elena Giovanna Bignami 5 ，Ornella Piazza 1
摘要 有效评估癌症疼痛需要对构成疼痛体验的所有组成部分进行细致的分析。实施自动疼痛评估 (APA) 方法和计算分析方法，特别关注情感内容，可以促进对疼痛的彻底描述。所提出的方法转向使用语音记录中的自动情感识别以及我们之前开发的用于检查疼痛面部表情的模型。对于训练和验证，我们采用了 EMOVO 数据集，该数据集模拟了六种情绪状态（大六）。由多层感知器组成的神经网络在 181 个韵律特征上进行了训练以对情绪进行分类。为了进行测试，我们使用了从癌症患者收集的访谈数据集并选择了两个案例研究。使用 Eudico Linguistic Annotator (ELAN) 6.7 版进行语音注释和连续面部表情分析（得出疼痛/无痛分类）。情绪分析模型的准确率达到 84%，所有类别的精确度、召回率和 F1 分数指标都令人鼓舞。初步结果表明，人工智能 (AI) 策略可用于从视频记录中连续估计情绪状态，揭示主要的情绪状态，并提供证实相应疼痛评估的能力。尽管存在局限性，但提出的 AI 框架仍表现出整体和实时疼痛评估的潜力，为肿瘤环境中的个性化疼痛管理策略铺平了道路。临床试验注册：NCT04726228。
视觉运动策略（通过行为克隆）
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人工智能和人机融合时代
主旨演讲者 Luisa Damiano |米兰 IULM 大学 Marco Giunti |卡利亚里大学 Dirk Ifenthaler |曼海姆大学 Fabrizia Garavaglia|卡利亚里大学 Silvio Micali | 麻省理工学院波士顿分校
通过行动扩散的视觉运动策略学习
摘要本文介绍了扩散策略，这是一种通过将机器人的视觉运动策略表示为有条件的降级扩散过程来生成机器人行为的新方法。我们从4种不同的机器人操纵基准的15个不同任务进行基准扩散策略，发现它始终优于现有的最新机器人学习方法，平均提高46.9％。扩散策略学习了动作分布得分函数的梯度，并通过一系列随机Langevin动力学步骤在推断过程中对此梯度字段进行了迭代优化。我们发现，用于机器人策略的扩散配方会产生强大的优势，包括优雅地处理多模式作用分布，适合高维操作空间以及表现出令人印象深刻的训练稳定性。为了充分解锁在物理机器人上进行视觉运动策略学习的扩散模型的潜力，本文提供了一组关键的技术贡献，包括结合后退的地平线控制，视觉调节和时间序列扩散变压器。我们希望这项工作将有助于激励新一代的政策学习技术，这些技术能够利用扩散模型的强大生成建模能力。代码，数据和培训详细信息可用forfusion-policy.cs.columbia.edu
不同扭曲期间的视觉运动行为 - 翻筋斗...
运动员专业知识水平ACRO 0扭转尖齿1/2扭曲前ACRO 1扭曲后尖头A扭曲1 1/2扭曲前次次级精灵＃1层2 9 10 9 10 9次级精英＃2层＃2 9 8 8 8 9次级精灵＃3层＃3层7 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 @ Tier 2 9 12 10 9 Sub-elite #8 Tier 2 10 10 10 10 Sub-elite #9 Tier 2 12 10 10 11 Elite #1 Tier 3 16 10 10 15 Elite #2 Tier 5 10 14 14 10 Elite #3 Tier 3 8 10 10 7 Elite #4 Tier 5 12 5 5 10 Elite #5 Tier 3 11 10 10 11 Elite #6 Tier 4 10 12 12 10 Elite #7 Tier 5 5 10 10 10 Elite #8 Tier 3 10 14 5 0 *
突变的水生膜蛋白蛋白中的非共价π相互作用：QM/mm和局部振动模式研究
摘要：蛋白质动力学和功能与发生的能量流有很强的联系。肌红蛋白（MB）及其突变是研究分子水平上振动能传递（VET）过程的理想系统。使用色氨酸（TRP）探针在不同的MB位置引入的抗stokes紫外线共振拉曼研究通过氨基酸替代提出，这表明兽医的量取决于相对于血红素组的TRP探针的位置。受到这项实验工作的启发，我们探索了非共价π相互作用的强度，以及最初由局部振动模式分析（LMA）与铁在Aquotem-MB中结合的轴向和远端配体的共价相互作用，最初是由Konkoli和Cremer开发的。研究了两组非共价相互作用：（1）水配体和TRP环之间的相互作用，以及（2）TRP与血红素基团的卟啉环之间的相互作用。我们通过特殊的局部模式力常数评估了这些非共价相互作用的强度。使用气相和QM/MM计算，研究了基态下的各种TRP模型的水结合的水结合的MB蛋白（总共6个）。我们的结果揭示了兽医确实取决于TRP探针相对于血红素组的位置，也取决于远端组氨酸的互变异群的性质。他们提供了有关如何评估利用LMA的蛋白质中非共价π相互作用以及如何使用这些数据探索兽医的新准则，更通常是蛋白质动力学和功能。1 - 3■引言肌球蛋白（MB）是球蛋白超级家族的杰出成员，在心脏和骨骼肌的众多生理功能中具有重要作用，对于脊椎动物，它负责氧气的储存。
使用特定于特定的头盔用于研究人类视觉运动行为，使用经颅聚焦超声：一项初步研究
背景和客观：作为一种新型的非侵入性人脑刺激方法，经颅聚焦超声（TFU）由于其出色的空间特异性和深度 - 可延迟而受到了越来越多的关注。由于TFU的焦点需要在刺激过程中精确固定到目标大脑区域，因此一个关键问题是识别和维持与受试者头部相对于受试者头的准确位置和方向。本研究的目的是提出整个TFUS刺激的框架，整合了作者先前提出的用于TFUS透射器配置优化的方法和受试者特异性的3D打印头盔，并在人类行为神经调节研究中验证这一完整的设置。方法：为了找到TFU换能器的最佳配置，使用了基于受试者特定的TFUS BEAILINE模拟的数值方法。然后，已经使用了特定的3D打印头盔，以有效地将换能器固定在估计的最佳配置下。为了验证该TFU框架，选择了一个常见的行为神经调节范例；背外侧前额叶皮层（DLPFC）刺激对抗扫视行为的影响。虽然人类参与者（n = 2）作为任务执行，但在固定目标消失后，将TFU刺激随机应用于左DLPFC。结果：神经调节结果强烈表明，使用所提出的TFUS设置的皮质刺激有效地降低了抗扫视的错误率（S1的S1和-16％P约为-10％P），而没有对其延伸的效果进行良好的效果。这些观察到的行为效应与基于常规脑刺激或病变研究的先前结果一致。结论：拟议的主体特异性TFU框架已有效地用于人类神经调节研究中。结果表明，针对DLPFC的TFU刺激可以对AS行为产生神经调节作用。©2022作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章