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一种新颖的路径计划和避免障碍的方法...
移动机器人在行业和各种服务领域的广泛应用中拥有巨大的潜力。因此，广泛的研究工作致力于解决缺陷并提高其绩效。在机器人技术中的关键挑战中是避免障碍物，这使机器人能够沿着计划的路径遇到的意外物体导航。已经提出了许多方法和算法，以防止机器人和检测到的障碍之间的碰撞。这些方法通常依赖于在每个步骤都具有精确了解机器人位置的关键假设。本文在室内环境中介绍了一种新颖的方法，用于避免障碍物，利用部分已知空间和A*算法的占用网格图。所提出的方法通过有关机器人状态的不精确信息解决了方案。最初，使用人工神经网络将初步的占用网格图改进并转化为增强的图。随后，将A*算法应用于修改的地图。此外，开发了一种算法来指导机器人从起点到目标端点。遇到新出现的障碍时，机器人在避免障碍的同时，动态地适应了达到目标的道路。在三种不同的情况下，通过对两轮机器人的模拟来验证所提出的方法的功效。结果证明了该方法在室内环境中有效浏览机器人的能力，即使具有不精确的状态信息。该算法确保机器人与障碍物保持安全距离，从而展示其实用应用的潜力。
人类避免进近冲突的电路动力学
图1。实时，避免进近冲突任务的任务设计。pac-man沿着水平走廊放置，幽灵在走廊的另一端来回移动。在吃豆人和幽灵之间放置了五个不同尺寸的奖励。参与者使用左和右箭头键移动到幽灵接近奖励（方法），或者回到走廊的尽头，参与者可以退出试验（避免）。b-e规范行为。B跨块收集的平均奖励。小提琴和在20个试验的12个块中收集的平均奖励数量（点）的平均奖励数（点）。灰色钻石表示颅内样品的性能。风险公差的变异性。20个示例参与者的盒子图和4个颅内参与者在最终决定中避免在所有试验中避免的平均距离。灰点表示每个试验的周转距离。d奖励组的周转距离。奖励可能很大（价值20分）或小（价值10分）。在最后一个点很大的试验中，与最后一个奖励很小的试验相比，参与者更靠近鬼魂。黑点表示每个颅内受试者的平均距离，灰点表示每个在线参与者的平均值。在线样本中任务的情感体验。y轴是报告在X轴上体验情绪的参与者的百分比。允许参与者选择多种情感体验或自己写自己的情感体验。f电极放置。545个颅内参与者的前额叶和边缘区域的电极放置在前额叶和边缘区域。彩色阴影指示区域，点表示电极。
对用于首次排尿样本的 Allplex HPV28 基因分型检测进行优化和分析验证
摘要尽管首次尿液 (FVU) 越来越多地被认可为一种可靠的人乳头瘤病毒 (HPV) 检测样本，但缺乏经过充分验证的检测方法，无法对 FVU 样本进行疫苗影响监测所需的完整定量基因分型。Allplex HPV28 检测能够单独检测 28 种 HPV 基因型，是一种很有前途的方法。我们旨在评估其在 FVU 样本上的基因型特异性性能，并优化 FVU 预分析。我们选择了使用 Colli-Pee 装置 (20 mL，带 UCM) 采集的 701 个 FVU 样本，这些样本基于之前使用 GP5+/6+-PCR 反向线印迹 (GP5+/6+ RLB) 和 Amicon 过滤 (AF) 后的 E7-MPG 进行的测试，以富集 HPV 阳性 (n = 630)。我们首先评估了根据不同的预分析方法 Allplex HPV28 基因型特异性阳性的可比性和一致性。随后，我们对 Allplex HPV28 与 GP5+/6+ RLB AF 和 E7-MPG AF 进行了基因型特异性比较。在比较预离心和非离心 DNA 提取时，以及在比较手动和自动 DNA 提取时，Allplex HPV28 检测的 HPV 阳性率没有显著差异。在 Allplex HPV28 和 GP5+/6+ RLB AF 之间观察到了良好的基因型特异性一致性，Allplex HPV28 对所有 28 种 HPV 基因型的敏感性略高（平均 Allplex HPV28：GP5+/6+ RLB AF 比率为 1.729）。与 E7-MPG AF 相比，Allplex HPV28 对所有 21 种重叠 HPV 基因型的灵敏度较低（平均 Allplex HPV28:E7-MPG AF 比率为 0.588）。本研究结果结合实际实施考虑，支持在自动或手动 DNA 提取后使用 Allplex HPV28 检测，无需预离心，用于基于 FVU 样本的 HPV 研究，尤其是用于疫苗对 HPV 流行率影响监测的研究。
撞车避免车道出发碰撞
测试实验室的责任是确保任何要求的更改满足欧元NCAP的要求。如果实验室和制造商之间存在分歧，则应立即告知欧元NCAP秘书处以通过最终判决。实验室工作人员怀疑制造商干扰了任何设置，应警告制造商的代表，他们不允许自己这样做。还应告知他们，如果发生另一次事件，他们将被要求离开测试地点。
EURO NCAP协议 - 避免崩溃 - 正面碰撞
测试实验室的责任是确保任何要求的更改满足欧元NCAP的要求。如果实验室和制造商之间存在分歧，则应立即告知欧元NCAP秘书处以通过最终判决。实验室工作人员怀疑制造商干扰了任何设置，应警告制造商的代表，他们不允许自己这样做。还应告知他们，如果发生另一次事件，他们将被要求离开测试地点。
避免歧视性地使用人工智能
避免歧视性地使用人工智能 美国教育部 (Department's) 民权办公室 (OCR) 提供此资源，以帮助学校社区确保人工智能 (AI) 在全国中小学和高等教育机构中以符合联邦民权法的非歧视性方式使用。i 在本资源中，AI 是指基于机器的系统，该系统可以针对给定的一组人类定义的目标，做出影响真实或虚拟环境的预测、建议或决策。ii 人工智能技术有可能为所有学生增加机会并提高教育公平性。与此同时，人工智能在学校中的使用越来越多，包括出于教学和学校安全目的，以及人工智能大规模运行的能力可能会造成或加剧歧视。
实现避免温室气体排放
OX2 的气候报告遵循温室气体议定书。OX2 用于估计其项目在多大程度上能够避免温室气体排放的方法符合项目核算的温室气体议定书。项目核算的温室气体议定书将避免的温室气体排放定义为开发可再生能源项目的主要影响，即预期产生的可再生电力取代电网电力而产生的温室气体排放。世界可持续发展工商理事会的《避免排放指南》（2023 年）可用于进一步指导。
orca-a*：一种混合相互碰撞的回避和路线计划算法在密集的城市地区
摘要 - 无人机（或无人空中系统）的快速发展及其在城市地区的潜在部署带来了许多安全问题。一定程度的自动化对于确保在城市环境中安全有效执行的UAS任务很可能是必要的。在大量不合作，非交流的UA会在密集的城市地区飞行，自然而然地想到的分散和自动方法。在这种方法中，每个代理都会在建筑物之间导航，同时避免其他流量。orca（最佳的相互碰撞避免）是一种最新的机器人碰撞避免使用方法，可以用作检测并避免在板上UAS上进行逻辑。最初是为自动机器人的2D运动而设计的，需要进行一些适应才能以应用于城市环境中的飞行物体。特别是，ORCA是一种短期避免碰撞，不是为复杂的城市环境中的路径规划而设计的。在这项研究中，我们引入了一种混合方法，将Orca与A ∗路径平面算法相结合，并表明Orca- A ∗
避免的成本方法和计算
•自2019年以来，级联在华盛顿用新的聚乙烯塑料或受保护的钢代替了约54英里的老式钢。级联没有未受保护的钢管道，也没有铸铁管。•在2024年的所有运营区域中创建了更强大的温室气排放清单，并正在进行•加入一个未来的联盟，并将与全国实体合作，以减少甲烷强度并改善分配操作。•级联缓解甲烷泄漏，并采用了一项程序来快速解决不被视为公共安全问题的小泄漏。•探索更多方法来减少正常操作的排放，包括将甲烷捕获技术用于管道排列。•使用PICARRO和高级移动泄漏检测技术试行一项发行调查。
解决最低成本范围避免使用加固学习
当前的加强学习方法无法直接学习解决最低成本触及的问题的政策，以最大程度地减少受到达到目标并避免不安全状态的限制的累积成本，因为这种新优化问题的结构与当前方法不符。相反，在将所有目标与加权总和结合在一起的情况下解决了一个替代问题。但是，这种替代目标导致次优政策不会直接最大程度地减少累积成本。在这项工作中，我们提出了RC-PPO，这是一种基于加强学习的方法，用于通过使用与汉密尔顿 - 雅各布斯的可及性的连接来解决最低成本的避免问题。经验结果表明，与现有方法相比，RC-PPO以相当的目标率学习政策，而与现有方法相比，在Mujoco Simulator上的一套最低限度到达范围的基准测试套件中的累积成本低多达57％。