*作者对本手稿的概念和写作也同样贡献了康奈尔大学,机械和航空航天工程。B哈佛大学,工程与应用科学学院。 c ku Leuven,生产工程。 d空军研究实验室,材料和制造局。 e陆军研究实验室,能源和生物技术部。 f陆军研究实验室,自治系统部。 g Max Planck智能系统研究所,机器人材料部门。 h佛蒙特大学,计算机科学。 i剑桥大学,工程系。 前言:自主机器人由驱动,能量,感觉和控制系统组成,该系统由不一定要用于多功能性的材料和结构构建。 然而,机器人努力模仿的人类和其他动物在细胞,组织和器官水平上包含高度复杂和相互连接的系统,这些系统允许同时执行多种功能。 在这里,我们研究了自然如何建立具有具体能量的自动驾驶机器人的新范式。 目前,大多数不受限制的机器人都使用电池来存储能量并为其操作供电。 为了延长其操作时间,必须与支撑结构同时添加其他电池块,从而增加其体重并降低其效率。 能源储能技术的最新进步使化学或电能源可以直接体现在用于创建机器人的材料和机械系统中。B哈佛大学,工程与应用科学学院。c ku Leuven,生产工程。d空军研究实验室,材料和制造局。e陆军研究实验室,能源和生物技术部。 f陆军研究实验室,自治系统部。 g Max Planck智能系统研究所,机器人材料部门。 h佛蒙特大学,计算机科学。 i剑桥大学,工程系。 前言:自主机器人由驱动,能量,感觉和控制系统组成,该系统由不一定要用于多功能性的材料和结构构建。 然而,机器人努力模仿的人类和其他动物在细胞,组织和器官水平上包含高度复杂和相互连接的系统,这些系统允许同时执行多种功能。 在这里,我们研究了自然如何建立具有具体能量的自动驾驶机器人的新范式。 目前,大多数不受限制的机器人都使用电池来存储能量并为其操作供电。 为了延长其操作时间,必须与支撑结构同时添加其他电池块,从而增加其体重并降低其效率。 能源储能技术的最新进步使化学或电能源可以直接体现在用于创建机器人的材料和机械系统中。e陆军研究实验室,能源和生物技术部。f陆军研究实验室,自治系统部。g Max Planck智能系统研究所,机器人材料部门。h佛蒙特大学,计算机科学。i剑桥大学,工程系。前言:自主机器人由驱动,能量,感觉和控制系统组成,该系统由不一定要用于多功能性的材料和结构构建。然而,机器人努力模仿的人类和其他动物在细胞,组织和器官水平上包含高度复杂和相互连接的系统,这些系统允许同时执行多种功能。在这里,我们研究了自然如何建立具有具体能量的自动驾驶机器人的新范式。目前,大多数不受限制的机器人都使用电池来存储能量并为其操作供电。为了延长其操作时间,必须与支撑结构同时添加其他电池块,从而增加其体重并降低其效率。能源储能技术的最新进步使化学或电能源可以直接体现在用于创建机器人的材料和机械系统中。这种观点突出了体现能量的新兴例子,重点介绍了持久的自主机器人的设计和制造。
在 Andrew Forrest 博士的领导下,FMG 制定了全国领先的脱碳路线图,目标是到 2030 年实现净零运营排放,并制定了世界领先的完整价值链目标,即到 2040 年实现净零排放(范围 1-3)。FMG 已承诺将其税后利润的 10% 通过 Fortescue Future Industries (FFI) 为可再生能源增长提供资金,另外 10% 则用于其他商品的增长机会。Fortescue 的资本配置与公司业绩挂钩,每年为可再生能源提供约 6.2 亿美元的稳定财务基础。到 2030 年,FMG 计划投资 62 亿美元用于引领澳大利亚的脱碳。35
功能性神经影像学表明,在各种运动和认知任务中,背侧额叶区域表现出联合活动。但是,尚不清楚这些区域是否服务于多种计算独立的功能,或者是重复使用以服务高阶功能的电动机“核心过程”的基础。我们假设心理旋转能力取决于植根于这些区域内的系统发育较旧的运动过程。这一假设需要在运动计划期间招募的神经和认知资源预测看似无关的心理旋转任务的表现。为了检验这一假设,我们首先通过测量了30名健康参与者的内部触发的与外部触发的手指按压,从而确定了与运动计划相关的大脑区域。内部触发的手指压机在顶,前和枕颞区域产生了显着的激活。然后,我们要求参与者在扫描仪外执行两项心理旋转任务,包括手或字母作为刺激。顶点和前运动激活是涉及手的心理旋转时个体反应时间的重要预测指标。我们发现运动计划与字母心理旋转的性能之间没有关联。我们的结果表明,在运动计划期间招募的顶叶和前皮层的神经资源也有助于身体刺激的心理旋转,这表明这两个能力的基础是共同的核心成分。
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实施方案是指内部,拥有和控制身体的感觉。在虚拟现实中,可以用一个虚拟的身体代替一个人的身体,称为头像。通过此化身的修改对实施方案的调制对用户具有感知和行为后果,这些用户可以影响用户与虚拟环境互动的方式。因此,定义指标必须对虚拟现实中的体现感进行可靠的评估,以更好地了解其维度,它们的互动方式以及它们对虚拟环境中相互作用质量的影响。在这篇评论中,我们首先介绍了有关体现感,其维度(代理,身体所有权和自我位置的感觉)的当前知识,以及它们如何与其他人联系。然后,我们深入研究目前用于评估实施方案的不同方法,从问卷到神经生理学措施。我们对现有指标进行了批判性分析,讨论了它们在虚拟现实的背景下的优势和缺点。值得注意的是,我们认为,在虚拟现实的背景下,最相关的实现实体的实时度量也是特定的,并且不需要双重任务。脑电图似乎是对未来的良好候选人,如果改善了其对运动和实用性的敏感性(例如其敏感性)。虽然完美的指标尚未确定,但如果存在,这项工作提供了根据上下文选择哪种指标的线索,这应该有助于更好地评估和理解虚拟现实中的体现感。
近年来,在音频生成的深度学习模型中已取得了重大进展,提供了有希望的工具用于Musical Creation。在这项工作中,我们研究了在互动舞蹈/音乐表演中使用深度音频生成模型的使用。我们采用了一种表演主导的研究设计方法,建立了研究者/音乐家与舞者之间的艺术研究合作。首先,我们描述了我们的运动互动系统 - 整合深度音频生成模型,并提出了三种用于体现深层空间的探索方法。然后,我们详细介绍建立以系统共同设计为中心的性能的创作过程。最后,我们报告了舞者访谈的反馈,并讨论结果和观点。代码实施在我们的GitHub 1上公开可用。
执行功能(EF)的发展已成为早期认知发展研究中的核心重点。虽然运动经常用于测量幼儿的EF,并且可能有明显的贡献,但许多领先的EF理论并未完全探索运动的作用。本综述通过体现认知的框架调查了运动在幼儿期EF发展中的关键作用,尤其是利用劳伦斯·夏皮罗(Lawrence Shapiro)概述的中心主题。通过应用Shapiro的主题,该叙述性评论研究了这些体现的认知概念是否以及如何将其整合到EF发展的主要理论中。分析确定了关键差距,其中当前理论可以从更深入的体现认知中受益。这项工作旨在支持未来的研究,该研究强调运动在童年时期培养EF方面的重要性。
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