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具有动态结构参数的滑臂四轴飞行器飞行控制
摘要 — 介绍了一种新型四轴飞行器的概念设计和飞行控制器。该设计能够在飞行过程中改变无人机的形状，以实现位置和姿态控制。我们考虑动态重心 ( CoG )，它会导致无人机的转动惯量 ( MoI ) 参数不断变化。这些动态结构参数在系统的稳定性和控制中起着至关重要的作用。四轴飞行器臂长是一个可变参数，它由基于姿态反馈的控制律驱动。MoI 参数是实时计算的，并纳入系统的运动方程中。无人机利用螺旋桨的角运动和可变的四轴飞行器臂长进行位置和导航控制。重心的运动空间是一个设计参数，它受执行器限制和系统稳定性要求的限制。提供了有关运动方程、飞行控制器设计和该系统可能应用的详细信息。此外，通过航路点导航任务和复杂轨迹跟踪的比较数值模拟对所提出的变形无人机系统进行了评估。
单臂双峰浆体折射率传感器的理论和实验分析
摘要：在本文中，我们在理论上和实验上都研究了双峰干涉传感器的敏感性，其中干涉发生在两个具有不同特性的等离子模式之间，在同一物理波导中传播。与众所周知的Mach- Zehnder干涉测定法（MZI）传感器相反，我们首次表明双峰传感器的灵敏度与传感面积长度无关。通过将理论应用于组成的铝（AL）等离子条纹波导的集成等离子双峰传感器来验证这一点。使用不同长度的等离子条带进行了数字模拟的一系列这种双峰传感器，证明了所有传感器变体的散装折射率（RI）敏感性，证实了理论上的结果。还通过芯片级RI传感实验对三个制造的SU-8/Al Bimodal传感器进行了芯片级RI传感实验，以50、75和100 µm的血浆传感长度进行了实验验证。发现获得的实验性RI敏感性分别非常接近，等于4464、4386和4362 nm/riU，这证实了感应长度对双峰传感器敏感性没有影响。上述结果减轻了设计和光损失约束，为更紧凑，更强大的传感器铺平了道路，可以在超短声感应长度下实现高灵敏度值。
一种用于机器人臂和刚体的基于量子计算的新算法
1机械工程系，魁北克大学氢和研究所的机械工程系，3351 BOULEVARD DES FORGES，TROIS-RIVIères，QC G8Z 4M3，加拿大，电子邮件，电子邮件：nadjet.zioui@uqqtr.ca 2 Ezzouar，16111年，阿尔及利亚，阿尔及利亚，电子邮件：yousra.mahmoudi@uqtr.ca 3城市液压部，国立液压学院Arbaoui Abdallah，29号，布里达路线29，阿尔及利亚4Véo4Véo项目，Sherbrooke，Sherbrooke，2500 de l'电子邮件：aicha.mahmoudi@usherbrooke.ca 5流程控制实验室，国家理工学院，阿尔及利亚，阿尔及利亚，电子邮件：mohamed.tadjine@g.enp.enp.edu.dz 6工程与科学学院，挪威西部挪威大学应用科学大学，北挪威大学，北北，5063，5063，Email，电子邮件： say.bentouba@hvl.no
STMGP：全基因组关联或全基因组测序研究数据
通过培训数据构建预测模型，并通过平滑阈值多变量遗传预测（STMGP）方法预测测试数据表型，其中包含基因环境（GXE）相互作用，其中将GXE相互作用线性添加到具有边际效应的STMGP模型中。数据必须采用Plink二进制格式和边际测试p值（即通过PLINK软件计算每个变体的测试），即使对于具有大量变体的数据，也可以快速计算。通过CP型标准选择最佳的P值截止。可以接受定量和二进制表型，其中必须以PLINK FAM FAM FORGAT或SEPARATE文件（PLINK格式，即FID和IID需要）。环境变量需要通过指定列名来在协变量文件中。
COVID-19的易感性和住院的全基因组全基因组关联研究
郑山（Div>）：美国孟菲斯丹尼·托马斯（Danny Thomas Place）262，美国孟菲斯（Memphis），美国田纳西州38105，圣裘德儿童研究医院应用生物信息学研究中心高级生物信息学研究科学家；电子邮件：cheng.zhong.shan@gmail.com
机器人臂的视觉伺服算法，用于拾取和放置应用
机器人臂是由连接接头连接的链路的移动链组成的设备。电动机经常用于移动每个机器人臂接头。可以在空间中自由移动的最终效应器通常连接到固定的机器人平台的一端。机器人武器可以以速度和精度进行重复操作，远远超过了人类操作员。如今，机器人臂系统在全球范围内广泛使用，以提高行业制造过程的质量和效率。 机器人臂系统的典型应用是组装，绘画，焊接，拾取和放置操作等。 此外，许多行业都采用机器人武器来从事各种工作，例如选择和推杆，绘画和材料处理。 但是，完成这些工作的最具挑战性的问题之一是确定机器人部门最终效力器的目标位置。 有两种分析机器人臂运动的方法：前进和逆运动分析。 基于Visual Servo算法，本研究使用反向运动学来执行挑选和放置操作。 首先，实现了一种对象识别算法来识别要掌握的对象。 然后，避免发生任何障碍的算法。 研究的发现表明，在所有三种算法中都获得了良好的系统性能：首先，对象识别算法，第二，障碍避免算法，最后是基于Visual Servo的挑选和位置操作。 因此，可以得出结论，机器人臂的视觉伺服算法适用于采摘应用。如今，机器人臂系统在全球范围内广泛使用，以提高行业制造过程的质量和效率。机器人臂系统的典型应用是组装，绘画，焊接，拾取和放置操作等。此外，许多行业都采用机器人武器来从事各种工作，例如选择和推杆，绘画和材料处理。但是，完成这些工作的最具挑战性的问题之一是确定机器人部门最终效力器的目标位置。有两种分析机器人臂运动的方法：前进和逆运动分析。基于Visual Servo算法，本研究使用反向运动学来执行挑选和放置操作。首先，实现了一种对象识别算法来识别要掌握的对象。然后，避免发生任何障碍的算法。研究的发现表明，在所有三种算法中都获得了良好的系统性能：首先，对象识别算法，第二，障碍避免算法，最后是基于Visual Servo的挑选和位置操作。因此，可以得出结论，机器人臂的视觉伺服算法适用于采摘应用。
有关智能控制系统的评论论文，以提高机器人臂的速度
新数字世界中创新的快速发展以及信息，通信和网络物理技术的不断增长已经修改了现代制造，尤其是在行业4.0的背景下[1]。许多制造行业都采用许多尖端技术。在制造业中获得吸引力的一项技术是机器人手臂操纵器。该技术的利用旨在提高效率和生产力。性能和生产的增加是由于机器人组的速度和精度提高了[2]。在过去的30年中，机器人在工业，医学，军事领域和农业中越来越广泛使用[3]。目前，对在农业中使用机器人和自动化技术的使用进行了许多研究，包括种植，喷涂，监测，播种，养育和收获是迈向农业工业化的重要步骤。自动收获机器人技术已成为数字农业最重要的关键部分之一[4]。用一贯的自动化过程代替耗时和劳动密集型的手动采摘任务将导致人类劳累的减少，最终提高了现场生产率。可以通过利用机器人收割来实现这一目标，该机器人收获涵盖了机器人臂，机制和软件系统。尽管如此，如果控制策略的设计不足，则可能导致农业生产损失。[5]。来自世界各地的研究人员已经对不同的蔬菜和水果进行机器人采摘进行了许多研究，例如番茄采摘机器人，草莓拾取机器人，西瓜拾取机器人和莴苣拾取机器人[6]。与采摘机形成鲜明对比的是，这些采摘机器人更加自动化和更聪明。他们已经完成了挑选目标的基本过程，使人们摆脱了繁重的劳动。尽管如此，我们需要智能控制和智能算法来加快机器人的臂，以高精度地收获农作物。本文详细概述了与收获操作器控制问题有关的过去和当前研究。本文的目的是了解控制系统的方法以及通过确定已采取的措施来提出创新控制方法来弥合本文已发表文献中观察到的知识差距的方法，从而将其分为三个主要部分。第一部分集中于农业收获机器人；第二部分是关于深度学习和视觉控制，第三部分是关于运动计划（运动计划）。概述了世界面临的几个挑战，包括COVID-19大流行，人口增长，气候变化和减少粮食生产，这是世界面临的几个挑战。在大流行期间，粮食生产的设施停止了生产，导致世界部分地区的恐慌。尽管令人担忧，但通过提供解决方案的科学技术进步可以减轻许多担忧，尤其是粮食不安全。人口增长进一步加剧了这种粮食不安全问题，在2050年需要将粮食生产增加一倍，以养活世界上100亿的人口。传感器技术，自动化和机器人技术在技术上都在发展[7]。随着智能制造的持续开发以及机器人的不断扩展应用，机器人在越来越复杂的环境中部署，机器人的性能要求变得越来越
校准高能暗物质搜索氙气后臂的闪烁和电离响应
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带有Mako机器人臂辅助总膝关节置换术的陷阱
摘要：与手动总膝关节置换术相比，机器人臂辅助的总膝关节置换术（Ratka）最小化植入物比对的偏差可最大程度地使植入物的偏差在植入物位置上获得优异的精度。在这篇全面的评论中，我们介绍并分类了该程序的局限性和陷阱，我们还提供了避免每个限制的建议。主要的外科医生相关的局限性包括长时间的操作持续时间，检查点和销钉的插入松散，错误的注册和映射以及对骨切割过程中软组织的损害。与系统相关的问题包括由于振动，手术室的规格和电源的规格而导致的锯切中断，系统的高成本以及由于额外植入物而导致的每个操作的成本，无法使用系统的各种假体，各种无线连接，系统的组件之间的无线连接中断，该组件之间的六个关节设备之间的六个设备之间的无线连接。为了规避此手术程序中的潜在挑战，必须拥有足够的经验并接受全面的培训。在整个操作中保持对其他植入物的持续意识，并确定保存软组织的意义至关重要。在某些情况下，对系统及其固有的约束的深刻理解也可能是关键的。
明志科技大学113学年材料工程系硕士班课程表
薄膜科学与工程（薄膜科学与工程） 3 3 全英授课 晶体结构与分析（晶体结构与分析） 3 3 材料分析（材料分析） 3 3 全英授课 电浆制造工艺与应用（等离子体加工与应用） 3 3 电子显微镜实务一（电子显微镜实践1） 2 2 材料功能与设计（电子显微镜的功能与设计）材料) 3 3 进阶表面处理(Advanced Surface Treatment) 3 3 全英授课半导体工程(Semiconductor Engineering) 3 3 太阳能电池特论(Special Topics on Solar Cells) 3 3 高分子材料特论(Special Topics on Polymer Materials) 3 3 人工智慧概论(Introduction to Artificial Intelligence) 3 3 电化学特论(Special Topics on Electrochemistry) 3 3 全英授课英语授课课程《高等材料选择与设计》(Advanced Material Selection and Design) 3 3 有机光电材料与元件有机光电材料与器件 3 3 固体物理（Solid StatePhysics） 3 3 全英授课英语授课课程奈米检测技术（Nano-writing Technology） 3 3 电子实验室实务二（Practice of Electron Microscopy） 2) 1 1 半导体元件物理（Semiconductor Device Chemistry） 3 3 全英授课 复合材料（Composite Materials） 3 3 全英授课 进阶能源物理材料（Advanced Energy Materials） 3 3 全英授课 奈米生医与绿色材料（纳米与绿色材料） 3 3 奈米科技与应用（纳米技术与应用） 3 3 全英授课 光电工程与材料(光电工程与材料) 3 3 封装工艺与材料（包装与材料） 3 3 薄膜磨润学(薄膜摩擦学) 3 3