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Qhali：一种用于协助心理健康治疗的人形机器人
摘要：近年来，社会辅助机器人在医疗保健环境中获得了大量认可，尤其是在患者护理和监测等任务中。本文提供了富有表现力的人形机器人Qhali的全面概述，重点是其工业设计，基本组件和在受控环境中的验证。工业设计阶段包括研究，构想，设计，制造和实施。随后，详细的机电系统系统涵盖了感应，驱动，控制，能量和软件接口。Qhali的功能包括自主执行心理健康促进和心理测试的常规。软件平台可以实现治疗师指导的干预措施，从而使机器人能够通过关节和头部运动传达情感手势，并模拟各种面部表情，以进行更多吸引人的互动。最后，在机器人完全运行的情况下，进行了初始的行为实验，以验证Qhali提供远程心理学干预措施的能力。这项初步研究的发现表明，参与者报告了他们的情感福祉的增强，以及对使用类人动物机器人进行的心理干预的积极结果。
新闻通讯
旨在建立我们星球的数字复制品的欧盟目的地（Destine）倡议已经进入了一个新阶段。ECMWF是Destine的三个主要参与者之一，以及欧洲的气象卫星剥削组织（Eumetsat）和欧洲航天局（ESA）。我们提供的前两个高优先数字双胞胎和Digital Twin Engine是Destine的核心。目的是实现可在决策中使用的气候发展和极端天气相关的事件的高度准确表示，并具有前所未有的互动性水平，并且有可能运行定制模拟来测试“何时”场景。为此，我们涉及到欧洲的90家机构，我们的成员和合作国家在当地人中扮演的领导角色。上个月，欧盟委员会激活了初始的命运系统。在第二阶段，我们的前两个数字双胞胎，ESA的核心服务平台和Eumetsat的数据湖正在逐渐运转。Destine有望通过与广泛的用户的应用程序共同设计扩展其操作并开发更多组件，从而不断发展。到2030年，它应该能够制作出可用的地球的完整交互式数字复制品。
反射性高斯脱落
新型视图合成由于基于越来越强大的NERF和3DGS方法而经历了重大进步。但是，反光对象的重新构造仍然具有挑战性，缺乏适当的解决方案来实现实时，高质量的渲染，同时适应反射。为了填补这一空白，我们引入了一个反光的高斯裂（ref-gaussian）框架，并具有两个组件：（i）基于物理的递延渲染，通过公式化的分裂近似来赋予像素级材料的渲染方程； （ii）首次意识到高斯跨度范式内的反射函数的高斯基间反射。为了增强几何形状建模，我们进一步引入了材料感知的诺尔传播和初始的人均阴影阶段，以及2d gaus-sian原始阶段。在标准数据集上进行的广泛实验表明，在定量指标，视觉质量和计算效率方面，参考文献超过了现有方法。此外，我们表明我们的方法是反射性场景和非反射场景的统一解决方案，超越了以前的替代方案，仅着眼于反思场景。另外，我们说明Ref-Gaussian支持更多的应用程序，例如重新设计和编辑。
使用没有远程监控和早期CRS干预策略的汽车T细胞疗法的门诊治疗
鉴于汽车T细胞疗法的住院治疗的缺点，新兴数据证明了门门诊CAR T细胞疗法的安全性和可行性。16，17然而，报告对汽车T细胞治疗的门诊管理的研究通常会为患者使用非常严格的监测系统，包括使用远程患者监测设备，在小时的医疗保健团队进行检查后的患者检查，包括电话，以及初始的住院监测期。18，19这反过来使门诊在后勤上复杂，并可能导致患者的焦虑增加，从而影响他们的生活质量。20与CD28结构域相关 - 含有CAR T-Cell产品，例如Axi-Cabtagene Ciololeucel（AXI-CEL），商业CAR T-Cell治疗的门诊治疗通常仅限于具有41BB Costimulation Domimulatoration Domimain and liSocabtag的产品tisagenlecleucel，或使用复杂的家庭监控系统进行CRS监视。18，19此外，与淋巴瘤不同，用于门诊抗BCMA CAR T细胞治疗MM的数据，尤其是Ciltacabtagene Autoleucel（CILTA-CEL）。19，我们报告了我们使用不远程监控和对CRS的早期干预的策略，报告了我们对市售汽车T细胞治疗产品的门诊管理的经验。
大脑作为概率传感器
我们为大脑和行为提供了一个通用的理论框架，该框架在进化和计算上都是可行的。我们抽象模型中的大脑是一个由节点和边组成的网络。尽管它与标准神经网络模型有一些相似之处，但正如我们所展示的，它们之间存在一些显著差异。我们网络中的节点和边都有权重和激活级别。它们充当概率传感器，使用一组相对简单的规则来确定激活级别和权重如何受到输入的影响、生成输出并相互影响。我们表明，这些简单的规则可以实现一个学习过程，使网络能够表示越来越复杂的知识，同时充当一个计算设备，促进规划、决策和行为的执行。通过指定网络的先天（遗传）组件，我们展示了进化如何赋予网络初始的自适应规则和目标，然后通过学习进行丰富。我们展示了网络结构的发展（决定大脑能做什么以及做得好不好）如何受到影响数据输入分布的机制和决定学习参数的机制（用于节点和边运行的程序）之间共同进化的协调性的重要影响。最后，我们考虑该模型如何解释学习和决策领域的各种发现，它如何解决一些具有挑战性的思维和行为问题，例如与设定目标和自我控制有关的问题，以及它如何帮助理解一些认知障碍。
指向控制理论模型 - Jörg Müller
本文对手动控制理论中的四种模型进行了实证比较，以了解它们对人类用户使用鼠标进行瞄准行为建模的能力：McRuer 的 Crossover、Costello 的 Surge、二阶滞后 (2OL) 和 Bang-bang 模型。此类动态模型具有生成性，不仅可以估计移动时间，还可以估计指针的位置、速度和加速度。我们描述了一个实验框架，用于获取指向动作并自动将数学模型的参数与实证数据相匹配。我们介绍了实验数据的时间序列、相空间和胡克图可视化的使用，以深入了解人类指向动态。我们发现，所识别的控制模型可以生成一系列动态行为，这些行为在不同程度上捕捉人类指向行为的各个方面。难度指数 (ID) 较低的条件表现出较差的适应性，因为它们不受约束的性质自然会导致更多的行为变化。我们报告了人类在指向过程中的波动行为（初始的弹道子运动）的特征，以及许多控制器性能指标的差异，包括过冲、稳定时间、峰值时间和上升时间。我们描述了模型之间的权衡。我们得出结论，控制理论为基于菲茨定律的人机交互方法提供了有希望的补充，模型提供了人类指向动力学的表示和预测，可以提高我们对
原生质体技术和家族中的体细胞杂交
摘要：apiaceae家族的物种占据了主要市场份额，但迄今为止取决于开放的授粉品种。这导致缺乏生产统一性和降低的质量，从而促进了杂种种子的产生。困难的渗透性emanculation导致育种者使用包括体细胞杂交在内的生物技术方法。我们讨论了原生质体技术在商业特征（例如CMS（细胞质雄性雄性不育）），GMS（遗传性雄性不育）和EGMS（环境敏感的遗传无效性）等商业性状的体细胞杂种，cybrid和体外繁殖中的开发。还讨论了CMS及其候选基因的分子机制。基于摘除剂（伽马射线，X射线和紫外线）以及代谢中使用化学物质（例如碘乙酰胺或碘乙酸酯）的原生质体的饮食策略。融合原生质体的差异荧光染色通常可以用非毒性蛋白来代替新的标记方法。在这里，我们专注于初始的植物材料和组织源，用于原生质体隔离，测试的各种消化酶混合物以及对细胞壁再产生的理解，所有这些都干预了体细胞杂种再生。尽管没有躯体杂交的替代方法，但在最近的针对性状识别和选择的繁殖计划中，还讨论了各种方法，即机器人平台，人工智能，人工智能。
WRF-PDAF V1.0：在线局部整体数据同化框架
摘要。数据同化是一种常见技术，可在数值模型中估算状态及其相关的不确定性。基于合奏的方法是一种可预见的选择，尽管由于所需的集成集成，因此可以在计算上是计算费用。在这项研究中，我们通过以完全在线模式将其与平行数据同化框架（PDAF）耦合，从而增强了天气研究和预测研究WRF（WRF-ARW）模型的能力。通过最小的Modifations到WRF-ARW模型代码，我们开发了一个有效的数据同化系统。该系统利用模型和数据同化过程之间的并行数据传输，从而大大减少了对I/O的需求，并在同化过程中重新启动了模型。我们在本研究中详细介绍了必要的程序修改。由此产生的同化系统的一个优点是数据同化方法与PDAF模型结构产生的模型应用之间的关注点明确。为了评估同化系统，我们进行了一个双实验，模拟了理想化的热带气旋。循环数据同化实验的重点是温度漏洞的影响。同化不仅可以提高温度场的准确性，而且还证明了初始的U和V型场。与没有数据同化的模型相比，在运行时的同化过程仅在运行时最少，并且表现出卓越的并行性能。因此，在线WRF-PDAF系统是实施高分辨率中尺度预测和重新分析的有效框架。
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I.青少年驾驶员的脆弱性和初始的政策补救措施是一项高度复杂的任务。对于身体上有能力但更容易造成的车辆撞车的青少年驾驶员尤其如此，导致伤害，残疾和死亡比老年人。1在这种情况下，关键脆弱性包括个体的神经发育和社会发展特征。青少年开始学习开车时，他们仍处于脑发育的持续关键阶段，其中包括基本认知过程以及个人个性，行为特征和倾向的成熟。在青春期期间，单独或与常见的冒险相关人格因素（例如，寻求感觉，抑制性控制）共同或共同具有不成熟的认知能力，可能会导致风险驾驶和崩溃。2在1996年，美国启动了州级毕业驾驶许可（GDL）政策系统的实施，以帮助减少青少年驾驶员的严重和致命崩溃。 一般而言，GDL法律涵盖了3个阶段，青少年新手司机必须完成这些阶段，以获得全部独立许可。2在1996年，美国启动了州级毕业驾驶许可（GDL）政策系统的实施，以帮助减少青少年驾驶员的严重和致命崩溃。一般而言，GDL法律涵盖了3个阶段，青少年新手司机必须完成这些阶段，以获得全部独立许可。
量子近似计数，具有非适应性的Grover迭代
引理10的算法完全按照定义4和事实5中所述的构建；有一个初始的非适应性量子零件，上面有固定的格罗弗时间表（我们稍后将定义），最后一个经典的后处理步骤，该步骤使用量子部分的结果来估计θ∗。在说出算法的量子部分中的关键思想之前，我们提到了Aaronson和Rall的“旋转引理” [1，LEM。2]。可以大致说明该引理的主要思想如下：鉴于θ∗在某个范围内[θmin，θmin + ∆θ]，我们可以选择r = o（1 /（θ·∆θ））的奇数整数值，这样rθmin就接近2πk和r（θmin +2π / + 2θ）2×2×2× + ∆ + ∆ + ∆ + ∆ + ∆ + ∆。如果θ接近θmin，则p（r）将接近0（如果接近θmin + ∆θ，则将接近1）。Aaronson和Rall使用此引理来不断收缩θ∗可能在每次迭代处由几何因素所处的可能范围，直到范围为1±ϵ。我们将采用类似的想法来找到一个有效的Grover计划，该计划可以以很高的概率区分任何两个候选角度；我们通过放松一个角度的状况接近2πk，而另一个角度在距离π/ 2处，我们做到这一点。相反，我们在Grover计划中选择了序列R，以便对于任何一对值θ1和θ2，有一些r∈R使得rθ1和rθ2差异大约π/ 8，并且也是“相同的象限”（含义相同的间隔[0，π div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div>> div>> div> div>