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深层视觉引导和深层增强学习算法，用于用于功率分配的多人孔组装任务，实时运行robo
摘要功率分销网络的检查和维护对于有效地向消费者提供电力至关重要。由于电源分配网络线的高电压，手动现场直线操作很难，有风险和不足。本文研究了一个具有自主工具组装功能的功率分配网络实时运营机器人（PDLOR），以替代各种高风险电气维护任务中的人。为了应对PDLOR的动态和非结构化工作环境中工具组装的挑战，我们提出了一个框架，该框架包括深层视觉引导的粗糙本地化以及先验知识以及模糊逻辑驱动的深层确定性策略梯度（PKFD-DPG）高级装配算法。首先，我们提出了基于Yolov5的多尺度识别和本地化网络，该网络使PEG-HOLE可以快速接近并减少无效的探索。第二，我们设计了一个主要的合并奖励系统，其中主线奖励使用事后的经验重播机制，而辅助奖励基于模糊的逻辑推理机制，解决了学习过程中无效的探索和稀疏奖励。此外，我们通过模拟和物理实验来验证提出算法的有效性和优势，并将其性能与其他组装算法进行比较。实验结果表明，对于单芯组装任务，PKFD-DPG的成功率比具有功能的奖励功能的DDPG高15.2％，比PD力控制方法高51.7％。对于多工具组装任务，PKFD-DPG方法的成功率比其他方法高17％和53.4％。
关于用不同浓度的Probio
水果废物据报道是食物废物生产的主要贡献者之一。水果废物对环境有影响，因此需要对其进行处理。必须先处理水果浪费，以减少在将其排入环境之前的负面影响。同时，据报道，水果废物是其功能性和营养特性作为生物酶的。这项初步研究旨在提供有关物理化化生物酶的特征的信息，包括pH，溶解氧（DO），总溶解固体（TDS），颜色和来自柑橘类水果的生物酶气味，这些气味与不同的益生菌浓度在Anaerobic Farmentation中与益生菌浓度不同。生物酶是一种由15 g红糖的混合物制成的发酵溶液：5千克橙废物：12升水。使用的研究设计是生物酶发酵处理，并添加益生菌，即0 mL（对照），80 mL（P1），160 mL（P2），240 mL（P3）和320 mL（P4）和320 mL（P4），每种封闭的塑料25体积L，然后发酵35天。Preliminary Studies produce brown sugar efficiency and the effectiveness of fruit waste in producing bio-enzymes with a pH of 3.4-3.6, TDS 982.7-1152.5 ppm, DO 1.4-2.2 ppm, N Total 0.017-0.035%, P 0.017-0.02%, K 0.046-0.192%, organic 0.782-0.936%, ratio C/N 28.29-47.36, Reduction Sugar 0.005-0.134%, total plate number 4.9 x 104 to 1.1 x 105 colonies/g, mold & yeast 2.2 x 104 to 5.8 x 104, light brown liquid color, slightly acidic to acidic and fresh smelling, the surface of the mushroom covered liquid, Si 12.93-22.53%, Al 1.96-2.39%, CA 3670-6940 ppm和FE 214-806 ppm。这项研究持续了3个月，以确定生物酶发酵，酶特征，减少糖的产生以及橙色废物生物酶的化学特性中厌氧微生物元素的多样性。
Mirova的目标是3.5亿欧元，用于用于...
•KOA：KOA的930万美元，这是一家瑞士-Ghanaian B Corp 3认证的公司，旨在为整个可可价值链增加价值，以减少食品浪费并为当地生产者提供额外的收入。•帕莫贾（Pamoja）850万美元，这是肯尼亚和坦桑尼亚可持续澳洲坚果生产的基准，这有助于可持续的农业实践，并为独立的本地生产商提供了额外的收入。•在哥伦比亚Terrasos的650万美元，该公司通过“栖息地银行”保存和保存生物多样性丰富的土地。多亏了栖息地银行，产生了可量化的生物多样性收益，这使自然恢复活动在经济上可行。与联合国大会打击荒漠化公约（UNCCD），该基金致力于恢复降级的土地，该基金是作为混合金融工具创建的，已从领先的公共机构和私人投资者那里筹集了2.08亿美元。这些新投资将LDN基金的投资组合带入了拉丁美洲，非洲和亚洲的总共13个可持续土地管理项目，供应链，以及咖啡，可可，木材，木材，坚果，新鲜水果，制药行业的成分以及生态系统服务的付款。
微流体设备，用于用于稀土元素净化的微生物的高通量定向演化
稀土元素（REE），由灯笼（从灯笼到lutetium）以及Scandium and Yttrium组成，是许多可持续能量技术（例如磁铁）的重要成分，例如在硬盘，电动汽车，电动汽车和手机中 - 室温超级效率，以及高效的轻型功能[1]。当前提取和纯化这些元素的方法，利用环境有害的化学物质，并具有大量的碳足迹[2]。我们旨在利用生物学来创建一个更清洁，可持续的REE纯化过程。已经发现，细菌在其膜上包含许多位点，这些位点对REE对其他元素具有特异性，并且对其他REE的某些REE具有特异性[3,4]。我们计划将V. natriegens的基因组诱变，然后进行高通量筛选，以查找具有更改某些REE而不是其他REE的菌株。我们正在利用CNF来构建微流体液滴生成和排序设备，以进行此高通量筛选。
提供100Mbps Internet访问服务（IAS），用于用于财政部（BTR）运营局的APNIC
确定IAS的有效开始日期，并在满足以下条件后应由BTR-MISS发行：6.2.1。适当实施项目所需的所有硬件和软件的安装和配置。6.2.2。平均延迟不应超过：6.2.3。80毫秒从BTR到ISP端口的平均往返。6.2.4。200毫秒从ISP港口到美国/国际港口的平均往返。6.2.5。稳定的Internet服务连接。
确定挑战和最佳实践，以包括在基于用户的测试中的残疾用户
摘要：尽管为所有人促进数字包容而做出了努力，但残障人士仍在继续遇到重要的数字鸿沟。开发可用且可访问的解决方案还需要与真实的最终用户（尤其是对于残疾用户）进行基于用户的测试，以检测和解决他们经历的实际问题和障碍，并通过以用户为中心的方法根据反馈来提高可用性和可访问性。在将残疾用户包括在用户测试中时，必须给予额外的注意，以确保计划和进行测试，以使残疾用户的成功且有效地集成成功。这样做，有必要考虑与用户残疾有关的各种限制。通过进行系统的文献综述，我们收集并分析了将残疾用户纳入基于用户的测试和最佳实践的挑战，研究人员可以将这些挑战用于与残疾用户的未来基于用户的测试。在现有文献中，发表文章的积极趋势描述了与残疾用户进行测试的重要趋势。显然需要对测试研究的某些阶段进行更多报告。这项研究的主要结果是挑战和最佳实践列表，这些挑战和最佳实践在与残疾用户基于用户的测试的不同阶段中很重要。
ACCU3RATE：基于用户评论的移动健康应用程序评级量表
世界人口正在迅速增长，导致现有的医疗设施无法满足需求。为了满足这一需求，许多国家正在改革与辅助技术相关的医疗保健供应，这是旨在整合临床护理和消费者健康的重大举措 [1，2]。然而，大多数国家的医疗设施供需明显不平衡。这种不平衡不仅出现在发展中国家，在需求旺盛的情况下，例如当前的新型冠状病毒病 (COVID-10) 大流行，发达国家也会出现这种情况 [3，4]。除了基层政府医疗设施不足之外，在多层次医疗保健系统中，二级和三级医疗服务的无法获得也严重阻碍了其正常运转 [5]。近年来，信息和通信技术 (ICT) 基础设施的大规模部署、电话密度的极大提高、相对廉价的智能设备的普及以及基于移动的治疗 (称为移动医疗) 旨在解决这些问题[6、7]。这些移动医疗应用程序通过使用平板电脑和智能手机等移动设备，促进了公共卫生领域的医学研究和实践[8-10]。与此同时，自过去十年以来，“以患者为中心的医疗保健”在提供个性化医疗服务方面越来越受欢迎[11-14]。医疗保健领域的技术进步，如移动医疗和各种便携式健康 (pHealth) 应用程序的发展，使人们能够对医疗服务做出明智的决定，以监测他们的病情，并更快地从疾病中恢复[15-17]。基于移动医疗的以患者为中心的医疗保健方法包括个性化的护理设施，以满足患者的个人需求。移动医疗应用程序使患者能够更轻松地更快地获得医疗服务，实现实时和连续的患者监测，并有助于准确服药以提高患者安全性[18]。这已被用于促进糖尿病、高血压和心血管疾病等多种慢性疾病的自我管理[19-22]。消费者使用移动医疗应用程序的这种增长趋势吸引了大量学术研究，以了解消费者在选择合适的移动医疗应用程序而非类似替代方案时的体验、决策和行为[23-25]。因此，重要的是要了解移动医疗应用程序是基于证据和行为研究的，以鼓励长期使用并对健康结果产生重大影响[10、26、27]。最初，“数字医疗行业”的研究侧重于定义和分类移动应用程序的功能和特征[28、29]。然而，如果希望消费者持续使用移动医疗应用进行自我健康管理，那么深入了解有助于长期使用应用决策的特征和方法至关重要[10、30-32]。很容易注意到，人们已经付出了相当多的努力来满足消费者对医疗保健应用的需求。苹果 iTunes 商店和谷歌 Play 商店中有大约 100,000 多个应用程序，涉及医疗、健康和健身等类别[8]。最近的研究表明
Empire：基于用于能量过渡分析的多屈服编程的开源模型
能源和电力系统模型代表了对能源技术的技术运营的重要见解，这些技术运行能够以小时分辨率为时间步骤提供能源消耗。本文介绍了欧洲电力系统投资模式与可再生能源（Empire），该模型将短期运营与包括基础设施扩展在内的长期计划决策的代表结合在一起。帝国模型具有基于多匹马随机编程的独特数学建模结构，这意味着投资决策会受到以不同的操作场景实现来代表的短期不确定性。该模型是开源的，可以用来分析到2050年及以后的能量过渡方案。本文概述了模型及其软件结构的构建块。我们还提供了使用该软件的结果的说明性示例。©2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
便携式移动步态监视器系统基于用于监视步态和电力电子
在1981年，埃文斯（Evans）和马丁（Martin）分离并建立了小鼠胚泡的内部细胞质量（ICM）分离和建立的胚胎干细胞（ESC）线[1，2]。thomson等人成功地隔离了人类ESC（HESC）。[3]在1998年，HESC提供了研究人类胚胎发育和再生医学的无与伦比的工具[4]。此外，分别在2006年和2007年分别产生了小鼠诱导的绒毛干细胞（MIPSC）[5]和人IPSC（HIPSC）[6，7]。ESC和IPSC的两个关键特征是自我更新，具有不合时宜和多能性的能力以及在适当的培养条件下脱离各种组织细胞类型的能力。作为多能干细胞（PSC）的主要类型，ESC和IPSC提供了研究基因功能的强大工具。特别是，HIPSC对生成患者特异性人PSC（HPSC）的巨大希望[8]。除了PSC外，其他类型的干细胞被广泛使用，例如间充质干细胞（MSC）[9]，造血干细胞（HSC）[10]和精子型