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自主机器人简介...
特征值提供了有关系统的稳定性，控制和动态行为的见解。在控制理论中，它们通过分析系统矩阵的特征，例如代表机器人动力学或控制定律的特征来帮助确定系统的稳定性。特征值指示系统将如何随着时间的推移而响应状态，这对于运动计划，操纵和反馈控制等任务至关重要。如果特征值具有负实际零件，则系统是稳定的；如果阳性，它可能是不稳定的，这对于设计健壮的机器人系统至关重要。
25号迈向自主机器人系统（...
塔罗斯（Taros）是运行时间最长的英国托管机器人和自动系统国际会议（RAS），致力于对自动机器人研究和应用中最新结果和方法的介绍和讨论。会议为机器人研究人员和行业专业人员提供了一个热情的环境，以评估当前的发展并计划未来的进步。这是一个拥抱高级研究人员和研究专业学生的平台，为科学界提供了独特的机会。
斑马鱼：一种未充分利用的工具，用于在主机中发现 -
K01AG049152，R01AG062588，R01AG057234，P30AG062422，P01AG019724，U19AG079774，P01AG19772403，P5023501，P5023501，K23AG0727272727272727272727272727682727314，R0000735514，R000014，R000014，RRO000016827271，RRO00007AG06，RO00 rc0073514，RRRY00AG0682 1ZIAAG000539-01; NIH未诊断的疾病计划，未诊断的疾病网络； Hudsonalpha基金会记忆和移动基金；雨水慈善基金会； NIH国家药物滥用研究所，赠款/奖励号：75N95022C00031; Larry L. Hillblom基金会，赠款/奖励号：2016-A-005-SUP； Bluefield项目可以治愈额颞痴呆；阿尔茨海默氏症协会；全球大脑健康研究所；法国基金会；玛丽·奥克利基金会； NIH壁内培训和教育办公室； Chan-Zuckerberg倡议的神经退行性挑战网络； NIH国家神经系统疾病与中风研究所，赠款/奖励号：U54NS123985； NIH国家通用医学科学研究所，赠款/奖励号：FI2GM142475
植物病原体重编程主机替代mRNA剪接
替代剪接（AS）是真核生物中进化保守的细胞过程，其中从单个基因中产生了多个Messenger RNA（mRNA）转录本。随着增加转录组复杂性和蛋白质组多样性的概念，它引入了一种新的观点，以理解植物病诱导的宿主变化作为原因疾病。最近，人们已经认识到，在寄生，共同和符号相互作用期间代表了植物免疫系统的组成部分。在这里，我提供了最近的进展概述，详细介绍了植物病的重编程以及疾病表型的功能性影响。此外，我讨论了免疫受体在调节植物免疫中的重要功能，以及phy-topathogen如何使用效应子蛋白来靶向剪接机械的关键成分，并利用免疫调节剂的交替剪接变体来否定防御反应。最后，在植物 - 病原体界面的背景下，AS和废话介导的mRNA衰变之间的功能关联被概括。
主机遗传背景会影响...
表示。此关系保留在CC005，CC006，CC010，CC018，CC019，CC037和CC059中。在CC012行中显示了相反的关系，该关系显示HFD组的葡萄糖清除率下降。在比较饮食和性别影响时，结果表明，HFD挑战对不同CC线的血糖清除和明确的性别效应的强烈影响，如图5所示。HFD增加了AUC值所显示的血糖清除率在
基于强化学习的自主机器人的研究
摘要 - 通过与环境的持续互动，基于实时反馈奖励信号不断优化决策，表明了强大的适应性和自学能力。近年来，它已成为实现机器人自动导航的关键方法之一。在这项工作中，引入了一种基于强化学习的自动机器人导航方法。我们使用深Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）模型通过机器人与环境之间的持续互动以及具有实时反馈的奖励信号来优化路径计划和决策过程。通过将Q值函数与深神经网络相结合，深Q网络可以处理高维状态空间，从而在复杂的环境中实现路径计划。近端策略优化是一种基于策略梯度的方法，它使机器人能够通过优化策略功能来更有效地探索和利用环境信息。这些方法不仅可以提高机器人在未知环境中的导航能力，还可以增强其适应性和自学能力。通过多个培训和仿真实验，我们在各种复杂的情况下验证了这些模型的有效性和鲁棒性。
自主机器人 /简介。到机器人技术
每个任务（最终项目除外）可以在不罚款的情况下延迟两天。我要求您尽最大努力按时上交作业，如果您被卡住或“生活发生”（如今似乎有很多事情），请额外使用三天。任何额外的近期几天将导致所有任务的10％/天罚款，最多最多1周后，在原始截止日期之后最多1周，此后将不接受任务（以便我可以分发解决方案）。如果您觉得除了两个免费的深夜还需要扩展名，请尝试在原始截止日期之前向我询问，因为我想避免在较晚的罚款开始积累之前仅需几个小时的电子邮件询问扩展。如果您按时上交作业，则该分配的成绩将获得2％的奖金（最高最高）。您无需要求使用这些末日的许可；它们是自动应用的。
改善自主机器人技术的深神经网络
基于抽象视觉的Deeplearningceptionful Fillsaparamountroleinrobotics，促进stomitatingstolutionStomanyChallengingScenarios，例如自动无人驾驶汽车（无人机）的杂技演习和机器人辅助的高级手术。以控制为导向的端到端感知方法直接输出机器人控制变量，通常将机器人的状态估计作为辅助输入。当中间输出被估算并馈送到较低级别的控制器时，即介导的方法时，机器人的状态通常仅作为以Egipentric任务的输入来估计机器人本身的物理特性。在这项工作中，我们建议第一次（据我们所知）将类似的方法应用于非中心介导的任务，其中估计的输出指的是外部主题。我们证明了我们的一般方法论如何改善深度卷积神经网络（CNN）对广泛的非中心3D姿势估计问题的回归性能，并且计算成本最少。通过分析三种高度不同的用例，从用机器人臂抓住到具有袖珍无人机的人类受试者，我们的结果始终提高r 2回归度量，与他们的无状态基线相比，我们的结果始终提高+0.51。最后，我们验证了人类姿势估计任务上闭环自动cm级无人机的内部性能。我们的结果表明，与最先进的无状态同行相比，我们的状态CNN的平均绝对误差平均减少了，即平均24％。
语义信念行为图：在未知环境中启用自主机器人检查
摘要 - 本文解决了在复杂且未知环境中自动机器人检查的问题。即使面对感知不确定性和对环境的先验知识，这种能力对于各种现实世界中的有效和精确检查至关重要。现有的实际自主检查方法典型地依赖于预定义的目标和路点，并且通常无法适应动态或未知设置。在本文中，我们介绍了语义信念行为图（SB2G）框架，作为一种新的语义意识自主机器人检查的方法。sb2g使用行为节点为机器人生成控制策略，该行为节点封装了设计用于检查不同类别对象的各种基于语义的策略。我们设计了一种主动的语义搜索行为，以指导机器人定位对象进行检查，同时降低语义信息不确定性。SB2G中的边缘编码这些行为之间的过渡。我们使用腿部机器人平台通过模拟和现实世界的城市检查来验证我们的方法。我们的结果表明，SB2G实现了更有效的检查政策，表现出与人类经营的检查相当的性能。
微生物组对主机社区动态的影响
持续的有机污染物（POP），其中包括全球广泛使用的农药和工业化学物质，对人类健康构成了秘密威胁。β -heacachlorocyclohexane（β-HCH）是一种具有惊人稳定性的有机氯农药，仍然在许多国家非法倾倒，并被认为是多种致病机制的原因。这项研究代表了暴露于特异性靶向神经元细胞（N2A），小胶质细胞（BV -2）和C57BL/6小鼠的β -HCH引起的神经毒性作用的开创性探索。如Western印迹和QPCR分析所示，β-HCH的给药触发了NF-κB的调节，NF-κB是影响炎症和促炎性细胞因子表达的关键因素。我们通过Proteo MIC和Western印迹技术证明了β -HCH诱导的H3组蛋白的表观遗传修饰。N2a中H3K9和H3K27的组蛋白乙酰化增加，在用β -HCH施用的C57BL/6小鼠的前额叶皮层中，它在BV -2细胞和海马群中降低。我们还通过新的对象识别测试（NORT）和对象位置识别任务（OPRT）行为测试对识别记忆和空间导航产生了严重的有害影响。认知障碍与BDNF和SNAP-25基因的表达降低有关，后者是参与突触功能和活性的介体。获得的结果扩大了我们对β -HCH暴露产生的有害影响的理解，通过强调其对神经疾病的发病机理的影响。这些发现将支持干预计划，以限制暴露于POPS引起的风险。监管机构应阻止进一步的非法使用，从而造成环境危害并危害人类和动物健康。