本文介绍了一种用于小型折臂起重机状态监测的数字孪生实现新方法。起重机的数字孪生在非线性有限元 (FE) 程序中实时模拟,其中估计的有效载荷重量用作输入。我们实施了一种基于物理应变计测量的重量及其力矢量方向估计的逆方法。使用额外的应变计来验证数字孪生和逆方法的准确性。基于一些物理传感器输出,数字孪生可以实时确定无限数量的热点处的应力、应变和负载。因此,数字孪生可以成为预测性维护和产品生命周期管理的有效工具。此外,在重物作业期间对起重机的状态进行监测可以提高安全性和可靠性。所提出的方法以通用方式描述,适用于行业中使用的各种机器人操纵器。
对象分类机器人臂正在彻底改变我们的流程,使它们更有效,并为未来的自动化奠定了基础。它正在开辟我们处理和分类材料的新时代,尤其是随着技术的不断发展。但是,它确实有挑战。机器人臂必须适应不同类型的对象和现实世界环境,这可能很棘手。研究人员一直在努力提高其功能,以确保其顺利集成到各种环境中。随着技术的进步,该机器人部门的潜在应用正在扩大。它可用于详细的装配线,甚至用于个性化的物流。这项技术的持续发展强调了其在转型行业中的重要性。我们正在走向智能机器人系统将播放
“机器人臂角电动机应用”代表了机器人和自动化最前沿的开拓性项目。在当今动态的工业景观中,机器人武器在从制造业到医疗保健的各个领域都起着关键作用。但是,编程和协调这些机器人武器的复杂性经常提出挑战。该项目介绍了专门为机器人武器设计的创新软件应用程序。主要目标是创建一个用户友好的界面,该界面简化了机器人臂的编程和控制,使用户能够轻松地定义,管理和优化操作序列。高级控制算法确保实时监控和协调,增强各种应用程序中的精度和适应性。预期的结果包括一个强大的工具,可以改变机器人武器的操作方式。制造业,物流,医疗保健和农业等行业将受益于提高效率,降低复杂性和改善自动化。随着机器人技术的不断发展,机器人序列的机器人序列应用程序的应用是变革性变化的催化剂,并有望在各个域中更容易访问,多功能和必不可少的机器人臂。
结果:元分析中纳入了涉及501例患者的16项研究。考虑到研究设计的异质性,我们分别分析了随机对照研究(RCT)和单臂研究。在RCT中,任何级别的伊拉斯的发生率为95.0%(95%的置信间隔[CI] 87.3-99.3),≥3级伊拉斯的发病率为24.0%(95%CI 13.7-36.0)。在单臂研究中,任何级别的伊拉斯的发生率为89.4%(95%CI 75.0-98.0),≥3级伊拉斯的发病率为20.3%(95%CI 8.7-35.2)。在RCT和单臂中,最常见的任何级伊拉斯都是皮疹和疲劳,而最常见的≥3级伊拉斯是肝功能异常和结肠炎。由于IRAE,RCT中有9.4%的患者和6.9%的单臂研究患者未完成处方的新辅助治疗周期。
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露,采取了二维(2D)非对比度轴向轴向单板CT CT,而不是在临床实践中常见的三维(3D)体积CT。然而,很难在纵向成像中找到相同的横截面位置,因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化,如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此,增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题,但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响,以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是,在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的,因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是,这种方法不适合解决2D采集中的平面运动,其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13,图像协调方法分为两个主要组:深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体,15-17 Convbat,18和贝叶斯因子回归。19然而,与生成模型不同,统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布,以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布,这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器(VAE),28是一种生成模型,由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布,解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络(GAN)20是另一种类型的生成模型,其中包含两个子模型,一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏,Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中,以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像,Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是,原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN(CGAN)30和CONDINATION VAE(CVAE)31解决了此问题,该问题允许生成具有条件的特定图像,从而对生成的输出提供了更多控制。但是,这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息,例如目标类,语义图或热图,在测试阶段32作为条件,这在我们的情况下是不可行的,因为我们没有任何可用的直接目标信息。
微生物驱动全球碳循环1,并可以与宿主生物体建立象征关系,从而影响其健康,衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明,该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而,这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射,其中通常<1%的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱(MS)基于非靶向代谢组学,这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术,该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物,药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时,也需要进行广泛的文献搜索,以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础,例如Kegg 12,Mimedb 13,Npatlas 14和Lotus 15,可以帮助进行这种解释,但它们大部分限于已建立的,很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外,虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16,但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此,尽管MS参考文库不断扩大,但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白,我们已经开发了Microbemasst(https://masst.gnps2.org/microbemasst/),这是一种利用的搜索工具
超敏光谱是中红外(MIR)技术的重要组成部分。然而,miR探测器的缺点在单光子水平上对稳健的miR光谱构成了挑战。我们提出了miR单光子频率上转换光谱非局部将miR信息映射到时间do-main。来自自发参数下调的宽带miR光子频率向上转换为具有量子相关性保存的近红外带。通过纤维的组延迟,在1.18微米的带宽为2.76至3.94微米内的miR光谱信息被成功地投影到相关光子对的到达时间。在每秒6.4×10 6光子的条件下,使用单像素检测器证明了具有单光子敏感性的聚合物的传输光谱。开发方法绕过扫描和频率选择不稳定性,它在不断发展的环境中固有的兼容性和各种波长的可伸缩性而引人注目。由于其高灵敏度和鲁棒性,生化样品的表征和量子系统的弱测量值可能是预见的。
1. Kim C, Prasad V. JAMA Int Med. 2015 年 12 月 1 日;175(12):1992-4。2. Davis C 等人。BMJ。2017 年 10 月 4 日;359。3. Hatswell AJ 等人。BMJ Open。2016 年 6 月 1 日;6(6):e011666。4. Salcher-Konrad MA 等人。Milbank Quart。2020 年 12 月;98(4):1219-56。5. Flynn R 等人。Clin Pharmacol Ther。2022 年 1 月;111(1):90-7。6. Wang X 等人。J Cancer Policy。2023 年 1 月 14 日:100403。7. Naumann-Winter F 等人。Frontiers Pharmacol。 2022 年 8 月 11 日;13:920336。