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这项工作解决了未知机器人过渡模型下多机器人协调的问题,以确保按时间窗口时间窗口逻辑指定的任务对用户定义的概率阈值满意。我们提出了一个BI级框架,该框架集成了(i)高级任务分配,其中根据机器人的估计任务完成概率和预期奖励分配任务,以及(ii)在履行分配的任务时,机器人独立优化了辅助奖励。要处理机器人动力学中的不确定性,我们的方法利用实时任务执行数据来迭代地完善预期的任务完成概率和奖励,从而无需显式机器人过渡模型即可自适应任务分配。我们从理论上验证了所提出的算法,表明任务分配具有很高的置信度达到所需的概率阈值。最后,我们通过全面的模拟证明了框架的有效性。
摘要 — 通过表面肌电 (sEMG) 信号对手部运动进行分类是一种成熟的高级人机交互方法。然而,sEMG 运动识别必须处理基于 sEMG 控制的长期可靠性,这受到影响 sEMG 信号的可变性的限制。嵌入式解决方案会受到识别准确度随时间下降的影响,这使得它们不适合可靠的手势控制器设计。在本文中,我们提出了一种基于时间卷积网络 (TCN) 的完整的可穿戴级嵌入式系统,用于基于 sEMG 的稳健手势识别。首先,我们开发了一种新颖的 TCN 拓扑 (TEMPONet),并在基准数据集 (Ninapro) 上测试了我们的解决方案,实现了 49.6% 的平均准确率,比目前最先进的 (SoA) 好 7.8%。此外,我们设计了一个基于 GAP8(一种新型 8 核物联网处理器)的节能嵌入式平台。使用我们的嵌入式平台,我们收集了第二个 20 个会话数据集,以在代表最终部署的设置上验证系统。我们使用 TCN 获得了 93.7% 的平均准确率,与 SoA SVM 方法(91.1%)相当。最后,我们使用 8 位量化策略来适应处理器的内存限制,对在 GAP8 上实现的网络的性能进行了分析。我们达到了 4 倍更低的内存占用(460 kB),性能下降仅为 3% 的准确率。我们详细介绍了在 GAP8 平台上的执行情况,结果显示量化网络在 12.84 毫秒内执行单个分类,功率包络为 0.9 mJ,使其适合长寿命可穿戴设备部署。
超快泵和探针脉冲的时间分辨光发射是一种具有广泛应用潜力的新兴技术。实时记录非平衡电子过程,化学反应中的瞬态状态或电子和结构动力学的相互作用为未来的研究提供了有趣的机会。将价值波段和核心水平光谱与用于电子,化学和结构分析的光电子衍射相结合,需要少数10 fs的软X射线脉冲,其中大约10 MeV光谱分辨率,目前可在高复兴速率的频率射击器激光器下可用。我们已经构建并优化了在Flash/pg2上委托使用的多功能设置,该设置将自由电子激光功能和用于光发射研究的多维录制方案结合在一起。我们使用带有飞行时间记录的全场成像动量显微镜作为以空前效率(k x,k y,e)参数空间(k x,k y,e)映射的检测器。我们的仪器可以在几个EV的结合能量范围内成像最多7Å-1直径的全表面布里渊区,同时解决约2.5×10 5数据素体。在36.5 eV和109.5 eV的光子能量下测量的范德华半导体WSE 2中使用超快激发态动力学
摘要 - 网络威胁的快速发展已经超过了传统的检测方法,需要创新的措施,能够解决现代对手的适应性和复杂性。一个新颖的框架是构造的,利用时间相关图来建模恶意操作中固有的复杂关系和时间模式。该方法动态捕获的行为异常,提供了一种可靠的机制,可在实时场景中区分良性和恶意活动。广泛的实验证明了该框架在各种勒索软件家族中的有效性,其精度,召回和总体检测准确性始终如一。比较评估强调了其比传统的基于签名和启发式方法更好的表现,尤其是在处理多态性和以前看不见的勒索软件变体方面。该体系结构的设计考虑到可扩展性和模块化,确保与企业规模环境的兼容性,同时保持资源效率。对加密速度,异常模式和时间相关性的分析提供了对勒索软件运营策略的更深入的见解,从而验证了该框架对不断发展的威胁的适应性。该研究通过整合动态图分析和机器学习来推进网络安全技术,以在威胁检测中进行未来的创新。这项研究的结果强调了改变组织检测和减轻复杂网络攻击的方式的潜力。
在肺动脉高压(PAH)的基因组学基因组学上取得了长足的进步,因为第六次世界上的肺动脉高压座研讨会,在几种新型基因中鉴定了稀有变体,以及赋予PAH风险中等的常见变体。基因和专家小组的变体策划现在为了解要测试哪些基因以及如何解释临床实践中的变体提供了一个强大的框架。我们建议将基因检测提供给有症状的PAH患者的特定亚组,以及患有某些类型的3组肺动脉高压(pH)的儿童。对无症状家庭成员的测试以及在生殖决策中使用遗传学需要参与遗传学专家。现在存在大量具有生物素质的PAH患者,并且已经开始扩展到非组1 pH。但是,这些同类人群主要是欧洲血统。更大的多样性对于表征导致pH风险和治疗反应的全基因组变异的全部程度至关重要。还合并了其他类型的OMIC数据。此外,为了推进基因和途径特异性护理和靶向疗法,基因特异性注册机构对于支持患者及其家人以及为基于遗传知情的临床试验奠定基础至关重要。这将需要患者/家庭,临床医生和研究人员之间的国际宣传和合作。最终,对患者衍生的生物测量,临床和杂音信息以及分析方法的协调将推进这一领域。
摘要 - 机器人灵巧的手负责抓握和灵巧的操纵。电动机的数量直接影响了此类系统的敏捷性和成本。在本文中,我们提出了Muxhand,这是一种使用时间分割多路复用电动机(TDMM)机制的机器人手。该系统允许仅4电动机独立控制9条电缆,从而显着降低了成本,同时保持高敏度。为了提高抓握和操纵任务期间的稳定性和平滑度,我们将磁接头整合到了三个3D打印的手指中。这些关节具有出色的影响力和自我测量能力。我们进行了一系列实验,以评估Muxhand的抓握和操纵性能。结果表明,TDMM机制可以精确控制连接到手指接头的每个电缆,从而实现强大的抓握和灵活的操作。此外,指尖载荷能力达到1.0 kg,磁接头有效地吸收了冲击和校正未对准而不会损坏。