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World File Search System反向运动
神经元的反向迁移：探索大脑的进化体系结构
早期的研究主要集中在神经发生（大脑中神经元的产生）和快速的神经元迁移均在胚胎发育的早期朝着一个方向移动。但研究人员发现，神经元在出生后慢慢移动以调整其最终位置，而神经元的产后反向运动导致了从三层皮层到六层新皮层的进化过渡。他们认为，如果没有反向运动，只有紧凑的三层皮层才能发展出来，而稀疏的六层新皮层的正确形成是不可能的。
![arxiv：2101.03171v1 [cs.ro] 2021年1月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\faede20fdb4dc69e086d3de89c6175867cb123a8.webp)
arxiv：2101.03171v1 [cs.ro] 2021年1月10日
传统上，用刚性材料制造的机器人已被广泛用于制造。然而，缺乏灵活性和能量吸收会导致机器和人之间的相互作用非常危险。相比之下，变形，适应性，灵敏度和敏捷性使软机器人能够更好地弥合此间隙。与可以描述为6度离散自由度的刚性机器人（3个关于X，Y，Z轴的3个旋转和3次翻译），软机器人的固有变形是连续的，复杂的且符合的，这被认为是自由度的非限定度[Tolley（Tolley（2015）]。因此，很难通过直接通过反向和反向运动学来控制软材料制造的机器人的运动。因此，量化和复制软材料的行为成为主要挑战之一。随着现代技术的开发，例如Microscale 3D打印，可以通过：
宝马，自动驾驶的高通和到达合作伙伴
通过繁忙的流量骑摩托车可能会令人恐惧，但Intellias可能有答案。软件开发服务提供商已揭示了一个概念，用于自动化摩托车和踏板车。这项技术甚至可以使他们能够在没有驾驶员的情况下进行操纵，这要归功于与硬件无关的软件体系结构，可以与各种传感器类型和车辆类结合使用。以高达20公里/小时的速度行驶或在狭窄的车道上行驶可以更轻松。自动平衡踏板车不仅适用于最后公里的送货服务，而且适合几乎没有经验的骑手，例如观光旅行的游客或城市踏板车的房客。自行车配备了传感器来检测小费的程度和速度。该软件可以计算并触发车把的必要反向运动，以实时拉直和稳定。“自动稳定的两轮车可以通过保护弱势道路使用者（例如踏板车车手）来使城市内部的交通更加安全，更好，” Intellias副总裁Oleksandr Odukha说。
访问数字社会中的公共空间：日常技术使用工艺，技术和设计
在18世纪的第一次工业革命中，当贸易传递给制造商时，这是能源问题（Elec Tromagnetic，动力学，动力控制）主导了科学环境中的主要辩论，当时的设计也使自己成为了自主活动，在Wedgwood的制造项目中见证了自主活动。现在，新工人（设计师）的支付是工匠的两倍，并且主要参与绘制设计对象的绘制对市场需求：性别，社会阶层和年龄段的差异化。在十九世纪，资本主义兴起的鼎盛时期，新工厂及其正常化和人类GES的标准化和均匀化造成了反向运动：威廉·莫里斯（William Morris）和马修·阿诺德（Mathew Arnold）的艺术和手工艺品。在那个世纪的革命中，工艺问题对于其他一些英特尔的仪表式处理并不容易处理，例如，奥斯卡·王尔德（Oscar Wilde），他们将在英国捍卫工艺事业，并且在访问美国时将成为设计的公关人员。
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。
紧张活跃的主神经元在两个时间尺度上调节相互排斥的运动状态
行为的连续性要求动物在相互排斥的行为状态之间平稳过渡。控制这些转变的神经原理尚不清楚。秀丽隐杆线虫自发地在两个相反的运动状态（向前和向后运动）之间切换，这种现象被认为反映了中间神经元 AVB 和 AVA 之间的相互抑制。在这里，我们报告说，自发运动及其相应的运动回路不是单独控制的。AVA 和 AVB 既不是功能等效的，也不是严格相互抑制的。AVA 而不是 AVB 保持去极化的膜电位。虽然 AVA 在快速时间尺度上阶段性地抑制了正向促进中间神经元 AVB，但它在较长的时间尺度上保持了对 AVB 的紧张性、突触外兴奋。我们提出，AVA 在不同时间尺度上具有相反极性的紧张性和阶段性活动，充当主神经元，打破了底层正向和反向运动回路之间的对称性。该主神经元模型为由互斥的运动状态组成的持续运动提供了一种简约的解决方案。
微电子可靠性
重引线键合是高功率电子制造中最常见的互连技术之一。对于工业应用，这些连接的长期可靠性至关重要。除了选择引线材料和环几何形状本身之外，环形成工艺参数也会影响引线键合的可靠性。在这项工作中，系统地研究了引线键合过程中键合头向后移动对引线键合连接质量的影响，并通过循环机械寿命测试、激光共聚焦显微镜对跟部区域的表面粗糙度测量和静态拉伸测试进行了鉴定。引线键合环由具有不同硬度值的 300 μm 铝 H11 和 H14CR 线制成。通过分别在 5 Hz 和 60 kHz 下运行的两种不同的机械循环测试方法确定了低频循环和高频循环模式下的寿命。结果表明，环形成过程中初始塑性变形引起的跟部区域的表面拓扑对由于跟部开裂而导致的引线键合失败有显著影响。在低频和高频循环范围内的所谓起皱分析中，失效前的负载循环次数与表面粗糙度呈反比关系。软线与硬线相比，根据测试条件表现出不同的使用寿命，而在所有情况下，当键合过程中反向运动 > 30 % 时，使用寿命会显著缩短。
何时脑官是候选感知者？
摘要本文认为，杜威（Dewey）表达了对建构主义的核心发挥作用：生物不会遇到现实的现实，而是通过改变周围环境来将它们带出来。他补充说，建构主义并不能消除现实主义，因为一旦引入了变化，就与生物的能力有关。这构成了困境。如果启用主要需要改变外部环境，那么该运动就会重复实用主义，也崩溃了一个基础，其许多作者将他们的观点与生态心理学的真实性ISM不同。然而，正如颁布主义者的语言有时所暗示的那样，如果建设性活动在很大程度上是内部的，那么批评家可能会说，运动反向运动陷入了早期的现代孤独主义。一个更广泛的论点是，颁奖主义者有时会使詹姆斯的描述为一致的经验主义。在这里，风险是研究人员担任职位不是因为证据而是不管有证据，或者规定了术语定义，这些定义会提前排除反对意见。即使是物理学仍然不合同，并且可能会有伴侣的心理记载空间。或通常是敌对的立场，例如发挥作用和功能主义，具有一些术语 - 逻辑重新构架，可调和。本文还涉及历史事务，例如美国哲学和实施主义具有亚洲和进化论的意义，或者它们会对普通学校做出反应。目的是阐明所讨论的行动，并通过将自己的对抗敌人定向，而不是事实，以确定颁奖主义者在何处参与中途经验主义。
使用神经网络探索和解释生物大脑中运动处理的特性
视觉运动感知是从导航到深度感知和抓住的行为的基础。我们对生物系统的有限访问限制了我们对大脑中运动如何处理的理解。在这里，我们通过训练神经网络来估计图像序列的速度来探索生物系统中运动感知的特性。网络概括了生物学大脑中运动处理的关键特征，我们利用对其结构的访问来探索和理解运动（MIS）感知。我们发现，网络以方向捕获了对反平运动的生物学反应。我们进一步发现，由于反向运动与时空的接收界之间的相关性，它分别高估并低估了慢速和快速反向运动的速度，该相关性在相反的方向上调整为运动。第二，我们发现网络的V1和中间（MT）层中时空调谐特性的分布与在生物系统中观察到的分布相似。然后，我们证明，与调谐到快速速度的MT单元相比，调整为缓慢速度的单元主要接收到调谐到高空间频率和低时间频率的V1单元的输入。接下来，我们发现MT单元的模式运动和速度选择性之间存在正相关。最后，我们表明网络捕获了人类低相干运动刺激的低估，这是由于噪声和信号运动的汇集所致。这些发现为众所周知的现象提供了生物学上合理的解释，并为未来的心理物理和神经生理实验提供了混凝土预测。