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通过控制和设计共选
软机器人利用合规的材料以灵活的方式与复杂和不确定的环境相互作用，从而可以操纵脆弱的物体并与生物的安全相互作用。它们的适应性推动了医学和制造等领域的创新。设计软机器人即使对于经验丰富的设计师，由于其非线性材料，多物理耦合，多个身体与环境之间的复杂相互作用及其许多自由度，即使对于经验丰富的设计师来说也很具有挑战性。这解释了为什么软机器人技术中的第一批设计受到自然的启发，模仿了诸如蠕虫或章鱼之类的软动物。软体能够符合硬对象并重新配置DI FF任务，然后将控制的重要部分委派给身体。与刚性机器人不同，体现的智能仍然是软机器人技术中的新兴话题。但是，很明显，可以很好地适应其环境的代理商可以快速学习智能行为。本文摆脱了传统的训练控制和敏捷性的关注，旨在通过将人工智能与软机器人设计联系起来来应对控制挑战。软机器人技术领域在建模，控制和设计方面提出了许多挑战。Inria Lille的除霜团队已经开发了几种有限元方法（FEM）的工具来应对这些挑战，从而可以准确地模拟软机器人。这些工具已用于低级控制，并在制造前评估了软机器人设计。此探索需要解决一些挑战。在这项工作中，应用了各种基于FEM的仿真和数值优化工具来探索软机器人的计算设计。设计空间必须非常大，才能探索相关的设计，但也受到了足够的限制，以使优化问题可以解决。开发相关的数学适应性功能对于准确评估软机器人设计的性能和效果至关重要。鉴于计算设计算法的重要数据要求和准确模拟的计算费用，我们旨在通过选择平衡计算时间和准确性的模型或使用学习技术来加速FEM模拟来加快模拟的速度。本论文探讨了软机器人的计算设计，重点是对数值结果的模拟到真实性。解决了两个参数软操作器的设计优化，一个具有嵌入式传感器，另一个具有自动接触功能。随着控制任务，环境和设计空间变得更加复杂，计算负担增加。这激发了从FEM模拟中学到的替代模型的发展，以表征软机器人的设计和控制。通过各种情况证明了该模型的适用性，特别是对气动操纵器的嵌入式控制和软操作器的计算设计。此外，这项工作的一个关键目标是开发工具以选择软机器人设计和控制。
多模式共学习：挑战，与...
使用多种模式的多模式深度学习系统，例如文本，图像，音频，视频等，表现出比单个模式（即单峰）系统更好的性能。多模式机器学习涉及多个方面：表示，翻译，对齐，融合和共同学习。在多模式机器学习的当前状态下，假设是在训练和测试时间内都存在所有模式，对齐和无声。然而，在实际的任务中，通常可以观察到缺少一种或多种方式，嘈杂，缺乏带注释的数据，具有不可靠的标签，并且在培训或测试中稀少，并且两者兼而有之。这一挑战是通过称为多模式共学习的学习范式来解决的。（资源贫乏）模式的建模是通过利用知识传递（包括其表示形式和预测模型）之间知识转移来帮助（资源丰富）模态来帮助的。
频率，可变性和共发生对...
■通过统计和结构规律的复杂组合将对象分为类别。我们试图更好地理解隐式学习导致对象类别的结构特征的神经反应。成年参与者暴露于32个对象类别，其中包含三种结构属性：在隐式学习任务中，频率，可变性和共发生。在此暴露后，参与者完成了一项识别任务，然后在fMRI会议期间出示了学习对象类别的块。分析是通过从整个梭形回旋和外侧枕皮层的ROI中提取数据来进行的，并比较整个ROI的不同结构证券的影响。行为上，我们发现该符号
扫描共聚焦电子显微镜
在当今技术驱动的社会中，许多重要的电子、磁性和光子器件的生产规模不断缩小。为了最大限度地提高元件密度并进一步减小尺寸，这些器件也被制造成多层、部分金属化的结构。一个众所周知的例子是微电子器件/集成电路，其结构可以有一层到五层或更多层，厚度可能只有 2-10 微米（图 1）。在该器件的各个层中，重要特征的尺寸范围可以从大约 100 微米到数十纳米。这种材料、厚度和分辨率超出了传统光学显微镜的范围，但对材料科学、微电子学和新兴的纳米科学界来说至关重要。
共轨对抗空间系统
主席、不限成员名额工作组成员、民间社会参与者和秘书处，大家早上好！感谢你们邀请我参加这些讨论，并让我有机会分享我对太空安全问题的看法。太空竞争并不是什么新鲜事。自 1957 年世界上第一颗人造卫星 Sputnik-1 发射以来，竞争就一直存在。但几十年来，这种竞争发生了变化，而且愈演愈烈。太空军事化是我们在过去几十年中讨论过的问题——事实上，世界上大多数军队都将太空用于他们所谓的被动军事行动，例如 ISR（情报、监视和侦察）。但今天，这并不是真正的担忧。许多缔约国确实在将外层空间武器化，这使得外层空间变得极其脆弱。将太空纳入军事行动会产生严重后果。这是一条危险的道路，因为如果一个国家决定走上这样的武器化道路来保护自己，它就会迫使其他国家也这么做。最终结果对每个人都是负面的，原因有几个。第一，太空本质上是有限的；可用的轨道本质上是有限的。如果大量国家决定走这条路，就会污染太空，超出可用范围。已经拥挤不堪的太空将变得更加拥挤，太空物体和太空垃圾在过去十年中呈指数级增长。正如国防情报局最近的报告所述，太空发生碰撞的可能性大大增加。报告称，“由于太空发射次数增加（尤其是搭载多个有效载荷的发射），以及碰撞、电池爆炸和进一步的反卫星试验事件造成的持续碎片化，近地轨道 (LEO) 上大型废弃物体发生碰撞的可能性正在增加，而且几乎肯定会持续到至少 2030 年。” 第二，这些行动将对太空的长期可持续性产生负面影响，甚至可能在中期内无法进入太空。采取此类行动并不能保证安全、可靠和持续进入太空。尽管由于太空拥挤的性质可能会发生许多卫星中断，但日益加剧的地缘政治竞争（尤其是在印度太平洋地区和全球范围内）增加了各国故意发动攻击的可能性，以此来否认通过太空获得的优势（尤其是在冲突期间）。在地缘政治竞争的推动下，我们正在走向新生的外层空间军备竞赛。这些可能表现为使用网络和电子战等反太空能力进行的一系列攻击，但在未来，使用反卫星系统或共轨系统的可能性似乎越来越大，所有这些都使安全、可靠和不间断地进入外层太空变得更加困难。
“与人类一起进化的下一代人工智能相关的技术开发项目”...
・Osaka University ・University of Electro-Communications ・ChiCaRo Inc. ■Development of an online language-learning support AI system that grows with people ・Waseda University ■White-boxing deep learning using a modular model ・Tokyo Institute of Technology ・GE Healthcare Japan, Inc. ①-3 Development of fundamental technologies for AI that learns by understanding human intentions and knowledge ■Development of a platform to support the creation of interactive story-type content ・Keio University ・Future University Hakodate ・Tezuka Productions Co., Ltd. ・University of Electro-Communications ・University of Tokyo ・Historia Inc. ・Rikkyo Gakuin ・Ales Inc. ■Research and development of human-centered artificial intelligence technology embedded in the real world ・National Institute of Advanced Industrial Science and Technology ■Development of fundamental technologies for human-collaborative AI that supports the actualization and transfer of experts' tacit knowledge ・Kyoto University ・National Institute of Advanced Industrial Science and Technology ・Mitsubishi Electric Corporation ■Research and development of explainable autonomous interaction AI and its application to childcare and developmental support (※Spanning ①-2 themes) ・Osaka University ・University of Electro-Communications ・ChiCaRo Inc. ■AI that evolves with people・株式会社英语：在线教育平台的开发・认知研究实验室，・京都大学■开发语义创作平台，以提高人类与AI o oki oki oki oki oki oki oki oki oki oki oki oki tohoku tohoku tohoku University ・ nagoya nagoya技术Tokai国家高等教育和研究系统・那高雅大学，Tokai国家高等教育和研究系统■使用AI和VR ・ Kansai大学的分子机器人共同创造环境的研究和开发・分子机器人Institute Co.，Ltd.建立产品信息数据库的研究和开发■建立产品信息数据库的研究和开发・ Arthur D. Little Japan Inc. ・软银公司・软银银行公司，Panasonic Connect Co.工业科学技术
“与人类共同进化的下一代人工智能技术开发项目”……
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人工智能和机器人将共同进化，实现自主学习和行动。
①至③都是以AI与机器人融合、共同进化为目标的研发，我们将在充分合作的同时，进行AI基础技术、机器人技术等的研发。 此外，我们还将推进旨在实现我们目标的研究和开发，整合各种知识和想法，并设置评估阶段的门槛。 此外，从研究成果顺利落地到社会的角度来看，我们将考虑建立一个允许各个领域的研究人员参与解决伦理、法律和社会问题的制度。 （3）实现目标的研发方向 ○2030年 ①开发出一种在一定规则下协同工作、并且90%以上的人不会感到不舒服的人工智能机器人。 ② 开发旨在自动发现特定问题的科学原理和解决方案的人工智能机器人。 ③ 开发在特定情况下在人类监督下自主运行的人工智能机器人。 ○ 2050年 ①开发出不会让人感到不舒服、具有与人类同等或更强的身体能力、与人一起成长的人工智能机器人。 ②在自然科学领域，开发自主思考、自主行动、自动发现科学原理和解决方案的人工智能机器人系统。 ③ 开发能够自主决策、自行行动、能够在人类难以发挥作用的环境中生长的人工智能机器人。为了在2050年创造出能够自主学习、行动和成长的机器人，需要开发技术要素，并通过它们的融合和共同进化来实现模块化和系统化。为了快速实现这些目标，有效的方法是聚集被认为有前景的技术要素，以实现服务场所和行业对机器人技术和机器人功能的需求，促进研究和开发以将它们融合和共同进化，并构建一个平台来确认它们的功能。图 3 显示了通过实现这一研发理念所实现的登月目标。
低温共晶硅
1.量子计算与量子信息。MA Nielsen 和 IL Chuang，剑桥大学出版社 2. Ciaran Hughes、Joshua Isaacson、Anastatsia Perry、Ranbel F. Sun、Jessica Turner，“量子计算的量子好奇者”，Springer，2021 3. Maria Schuld 和 Francesco Petruccione，“使用量子计算机进行机器学习”，第二版，Springer，2021 4. Maria Schuld 和 Francesco Petruccione，“使用量子计算机进行监督学习”，Springer，2018 5. Peter Wittek，“量子机器学习——量子计算对数据挖掘意味着什么”，爱思唯尔。 7. Michael A. Nielsen 和 Issac L. Chuang，“量子计算与信息”，剑桥，2002 年 8. Mikio Nakahara 和 Tetsuo Ohmi，“量子计算”，CRC Press，2008 年 9. N. David Mermin，“量子计算机科学”，剑桥，2007 年 10. https://qiskit.org/
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978 同步光在材料和生命科学中的散射和衍射应用（物理讲义 TA Ezquerra Mari Cruz Garcia-Gutierrez Auror 354095967X Springer 2009 318