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MOS2中的Moiré工程光 - 摩擦相互作用... 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Jafarzadeh，S.，Nooshkam，M.，Qazanfarzadeh，Z。等（2024）。解锁潜在的O 加油否认：气候变化反动运动和瑞典极右媒体 有效的微孔子频率梳 可用性比较拟人化数字人的健康参与者和基于文本的聊天机器人，以此作为对心理健康问题的响应者：随机对照试验 朝着光网络中的可解释的强化学习：RMSA用例 和电热膜蒸馏 基于滑动触摸的探索，用于用多指双手建模未知对象形状 原子能洞察纳米片分裂水的竞争边缘 引用原始发表的论文（记录的版本）：Konzock，O。，Nielsen，J。（2024）。试图评估微生物Biote的生产成本 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Bainsla，L.，Zhao，B.，Behera，N。等（2024）。 中的大面外旋转轨道扭矩 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Monsel，J。，Ciers，A.，Kini Manjeshwar，S。等（2024）。耗散和色散cav 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kumar，R。，Srivastav，S.，Roy，U。等（2024）。镁的电噪声光谱 用快速电子梁探测光学叠液 基于机器学习的极化签名分析，用于检测和分类窃听事件和有害事件
van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统，在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而，在室温下，Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中，我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子（IX）的定位。通过执行反射对比光谱，我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时，我们观察到IX寿命会更长，并且发光增强，表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外，通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合，我们发现，使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值，与利用DelaCalized IXS的设备相比，较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学，而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。
SMA 中的高 β 爆发介导双手运动任务中的预期肌肉抑制
在运动网络中，运动抑制可由感觉运动 mu 节律 (8-12Hz) 或 beta 爆发 (13-30Hz) 驱动。在本研究中，我们旨在调查 mu 或 beta 活动是否支持有效的预期抑制，这反映在肌电图 (EMG) 活动的减少中。为了测试这一点，我们在 16 名执行双手负重举重任务 (BLLT) 的成年人中记录了脑磁图 (MEG)，参与者用一只手支撑另一只手举起重物。在预期卸载时，支撑臂的肘屈肌受到抑制以防止肘部偏转。我们观察到，当屈肌抑制发生在卸载开始前约 30 毫秒时，会发生最佳姿势稳定。在此时间间隔内较强的 EMG 抑制与高伽马功率 (90-130Hz) 呈负相关，反映神经兴奋性降低，与内侧辅助运动区 (SMA) 的高 beta 功率呈正相关。相反，在 mu 范围（8-12 Hz）内未观察到显著相关性。同时，高 beta 和高 gamma 功率呈负相关。中介分析证实，gamma 功率显著介导 beta 功率与 EMG 抑制之间的关系。使用相位斜率指数的 beta 爆发概率和定向连接分析表明，高 beta 爆发从中部前额皮质 (mPFC) 和肘部相关的初级运动皮质 (M1) 传输到 SMA。我们的研究结果表明，在自愿卸载任务中，最佳时间的预期肌肉抑制是由 SMA 内兴奋性降低驱动的，这可能是由源自 mPFC-M1-SMA 网络的高 beta 爆发促进的。
双手机器人操纵的3D策略扩散
图1：BI3D扩散器演员的概述。顶部：BI3D扩散器Actor是一个条件扩散模型，生成两个端效应器的3D轨迹。类似于[13]，在每个扩散步骤I中，我们的模型将机器人未来最终效应器轨迹的噪声估计值，提出RGB-D视图O和本体感受信息c。这些令牌是通过注意，使用3D相对位置信息的上下文对语言进行的，并参与语言令牌l以融合教学信息。Our model predicts the noise of left- and right-hand 3D locations ( ϵ loc θ,l ( o , l, c l , τ i l , i ) and ϵ loc θ,r ( o , l, c r , τ i r , i ) ) and the noise of left- and right-hand 3D rotations ( ϵ rot θ,l ( o , l, c l , τ i l , i ) and ϵ rot θ,r ( o , l, c r , τi，r i）。底部：在推断期间，BI3D扩散器演员迭代地将未来双手轨迹的估计值降低。
基于滑动触摸的探索，用于用多指双手建模未知对象形状
摘要：氧气进化反应（OER）为许多电催化功率对X过程提供了质子，例如从水或CO 2中产生绿色氢或甲醇。含氧氧化物（IOHS）是该反应的出色催化剂，因为它们在酸性电解质中的活性和稳定性之间取得了独特的平衡。在IOHS中，此平衡随原子结构而变化。 虽然无定形IOH的表现最佳，但它们是最不稳定的。 相反，它们的结晶对应物是正确的。 这些规则用于减少稀缺的IOH催化剂的负载并保留性能。 但是，尚不完全了解活动和稳定性在原子水平上如何相关，从而阻碍了理性设计。 在此，我们提供了简单的设计规则（图12），这些规则源自本研究中的文献和各种IOH。 我们选择了晶体IROOH纳米片作为我们的铅材料，因为它们提供了出色的催化剂利用和可预测的结构。 我们发现，iRooh在超过无定形IOH的活性的同时表示晶体IOH的化学稳定性。 其致密的锥体三价氧（μ3Δ-O）的密集键合网络提供了结构完整性，同时允许可逆还原到电子间隙状态，从而减少了还原电位的破坏性效果。 反应性起源于具有自由基特征的协调不饱和边缘位点，即μ1-o oxyls。 我们希望这些规则将激发未来催化剂的原子设计策略。 ■简介在IOHS中，此平衡随原子结构而变化。虽然无定形IOH的表现最佳，但它们是最不稳定的。相反，它们的结晶对应物是正确的。这些规则用于减少稀缺的IOH催化剂的负载并保留性能。但是，尚不完全了解活动和稳定性在原子水平上如何相关，从而阻碍了理性设计。在此，我们提供了简单的设计规则（图12），这些规则源自本研究中的文献和各种IOH。我们选择了晶体IROOH纳米片作为我们的铅材料，因为它们提供了出色的催化剂利用和可预测的结构。我们发现，iRooh在超过无定形IOH的活性的同时表示晶体IOH的化学稳定性。其致密的锥体三价氧（μ3Δ-O）的密集键合网络提供了结构完整性，同时允许可逆还原到电子间隙状态，从而减少了还原电位的破坏性效果。反应性起源于具有自由基特征的协调不饱和边缘位点，即μ1-o oxyls。我们希望这些规则将激发未来催化剂的原子设计策略。■简介通过与其他IOH和文献进行比较，我们概括了我们的发现并综合了一组简单的规则，这些规则可以预测原子模型中IOH的稳定性和反应性。
运动意象和双手协调的简要回顾
运动意象疗法在临床环境中的应用越来越广泛，例如神经康复和脑机接口 (BCI)。中风后，患者会失去上肢功能，必须重新学习日常生活活动所必需的双手协调技能。物理治疗师将运动意象疗法与物理康复相结合，以加速康复。在 BCI 中，用户通常被要求想象一个动作，通常带有稀疏的指令。与此认知任务相吻合的 EEG 模式被捕获，然后用于执行外部命令，例如操作神经假体装置。因此，BCI 依赖于对运动意象的有效和可靠的解释。虽然运动意象疗法可以改善患者的治疗效果并为 BCI 研究提供信息，但其背后的认知和神经生理机制尚不清楚。某些类型的运动意象疗法比其他类型的更有效。例如，关注运动提示和采用第一人称视角比关注视觉提示和采用第三人称视角更有效。随着运动想象在神经康复和 BCI 中变得越来越占主导地位，阐明这些技术有效的原因非常重要。本综述的目的是研究迄今为止专注于运动想象和双手协调的研究。对这两个主题的当前研究的评估可以作为科学家和临床医生寻求使用运动想象来帮助改善双手协调的有用平台，无论是通过增强物理治疗还是开发更有效的 BCI。
经过多日的练习，完成双手控制任务的从头运动学习
经过多天的练习，完成双手控制任务的从头运动学习 Adrian M. Haith 1 、Christopher Yang 2 、Jina Pakpoor 1 和 Kahori Kita 1 约翰霍普金斯大学 1 神经病学系、2 神经科学系，美国马里兰州巴尔的摩 摘要 尽管关于运动学习的许多研究都集中在我们如何调整动作以在面对强加的扰动时保持表现，但在许多情况下，我们必须从头学习新技能，或者从头学习。与适应相比，人们对从头学习知之甚少。部分原因在于学习一项新技能可能涉及许多挑战，包括学习识别新的感觉输入模式和产生新的运动输出模式。但是，即使有了熟悉的感觉线索和练习过的动作，根据当前状态快速选择适当的动作仍然是一个挑战。在这里，我们设计了一个双手手到光标映射来隔离这个控制问题。我们发现，尽管参与者对映射有明确的了解，但他们最初还是难以在这种双手映射下控制光标。然而，经过多天的练习，表现稳步提高。参与者在恢复到真实光标时没有表现出任何后遗症，这证实了参与者是从头开始学习新任务的，而不是通过适应。对目标中途运动扰动的纠正反应最初很弱，但随着练习，参与者逐渐能够对这些扰动做出快速而有力的反应。经过四天的练习，参与者在双手映射下的行为几乎与使用真实映射光标时的表现相匹配。然而，在表现水平上仍然存在微小但持续的差异。我们的研究结果说明了学习新控制器的动态和局限性，并引入了一个有前途的范例，用于研究运动技能学习的这一方面。 通讯作者：Adrian Haith 209 Carnegie 550 North Wolfe Street Baltimore, MD, 21287, USA adrian.haith@jhu.edu 简介
通过大脑实现双手机械臂的共享控制......
智能机器人系统和脑机接口 (BMI) 的进步帮助患有感觉运动障碍的个体恢复了功能和独立性；然而，由于通过用户输入以协调的方式控制多个肢体的多个自由度 (DOF) 的技术复杂性，需要双手协调和精细操作的任务仍然未得到解决。为了应对这一挑战，我们实施了一种协作共享控制策略来操纵和协调两个模块化假肢 (MPL) 以执行双手自我进食任务。一位在感觉运动大脑区域有微电极阵列的人类参与者向两个 MPL 发出命令来执行自我进食任务，其中包括双手切割。从双侧神经信号解码运动命令，以一次控制每个 MPL 上的最多两个 DOF。共享控制策略使参与者能够将其四自由度控制输入（每只手两个）映射到多达 12 个 DOF，以指定机器人末端执行器的位置和方向。通过使用神经驱动的共享控制，参与者成功同时控制了两个机械肢体的运动，从而在复杂的双手自主进食任务中切开和进食食物。通过 BMI 与智能机器人行为协作实现的双手机器人系统控制的演示对于恢复感觉运动障碍患者的复杂运动行为具有重要意义。
基于增强现实的双手机器人远程操作界面
摘要：双手机器人的远程操作正用于执行复杂的任务，例如医学手术。尽管技术取得了进步，但当前的界面对用户来说并不自然，他们花费大量时间来学习如何使用这些界面。为了缓解这个问题，本文提出了一种基于增强现实的新型远程操作双手机器人界面。所提出的界面对用户来说更自然，并减少了界面学习过程。本文详细介绍了所提出的界面，并使用两个工业机器人操纵器通过实验证明了其有效性。此外，还分析了使用操纵杆的经典远程操作界面的缺点和局限性，以突出所提出的基于增强现实的界面方法的优势。