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World File Search System变形
媒体的变形：从印刷到像素
本课程介绍了整个历史上的媒体技术与社会转型之间的复杂关系。该跨学科课程对约翰内斯·古滕伯格（Johannes Gutenberg）的印刷媒体发明的演变进行了全面的探索，到当代社交媒体平台的兴起，由马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）等人物开创。通过历史分析，文化研究和媒体理论的融合，学生将研究如何从印刷机到广播，电视和互联网的每种技术进步，都可以重塑沟通实践，文化规范和个人行为。该课程将严格分析这些媒体转型对社会各个方面的影响，包括政治，经济学，教育和人际关系。通过追踪媒体发展的轨迹，学生将深入了解技术创新如何不仅促进信息传播，还影响了身份，意识形态和社会结构的形成。通过案例研究，讨论和研究项目，学生将研究媒体历史上的关键时刻，询问媒体在塑造公共话语中的作用，并评估媒体技术的道德意义。此外，该课程将研究当代问题，例如数字素养，算法偏见，隐私问题以及媒体生产和消费的民主化。在课程结束时，学生将对媒体技术如何催化文化转变并影响社会动态，使他们有能力在越来越相互联系的世界中与媒体进行认真互动。
变形虫可以教给我们关于线粒体动力学的什么？
Kari和她的团队还在研究细胞骨骼（称为细胞骨架）在调节线粒体动力学中的作用。细胞骨架有助于维持线粒体和其他细胞成分的形状和运动。“众所周知，线粒体动力学取决于哺乳动物和酵母中的细胞骨架，但对于D. discoideum中的细胞骨架在动力学中的作用并不了解，” Kari解释说。“为了确定这种作用，我们需要分析线粒体动力学过程中细胞骨架和线粒体之间的相互作用。”通过使用活细胞成像，研究人员可以观察细胞骨架如何实时与线粒体相互作用。这种方法使他们能够更好地理解这些相互作用中的破坏如何影响线粒体功能并导致细胞疾病。
评估和设计建议折叠变形的核特征机器人
摘要 - 本文探讨了仅通过直径150毫米直径进入管道访问核设施所需的折叠机器人的设计和开发。英国塞拉菲尔德（Sellafield）等旧核网站的封闭遗产设施具有这种有限的访问权限。当一个站点到达其运营寿命的末端时，必须退役，并且必须安全处理所得的废物。封闭环境的条件，放射性特征和可访问性是未知的；为了进行退役，必须映射和表征这些环境。为了使机器人执行这项任务，关键要求之一是机器人能够穿越崎rough的地形和可能在设施内部发现的障碍物的能力。为了适应这一点，在拟合进入管道的同时，所选的设计利用变形的Wheg（即轮腿）进行运动。这些是改变形状的车轮，可以将其旋转成围绕轴旋转的一组腿，比单独的车轮更大的牵引力，直径和物体横穿能力。在本文中讨论了用于核表征的折叠变形机器人的设计和形态，以及原型的制造和测试。对机器人的初步评估表明，它能够爬上150毫米的最大步骤高度，同时具有100毫米的车轮尺寸，并且能够通过150 mm的管道拟合。折叠机器人，变形，表征，核退役
分析纺织品机械变形的研究：增强
摘要：鉴于纺织品在从时尚到航空航天等行业中的广泛应用，纺织品的机械变形是研究的关键领域。本文研究了有关纺织材料机械行为的各种研究，尤其是专注于提高耐用性和恢复性能的方法。通过分析拉伸，弯曲，压缩和剪切变形，这项研究确定了纤维类型，纱线结构，织物编织和整理处理等因素如何影响纺织性能。提高耐用性和恢复性的技术，包括纤维混合物，形状记忆聚合物的使用以及纳米技术中的进步。本文还突出了实验方法，包括拉伸测试和数字图像相关性（DIC），这些方法可深入了解纺织品的变形行为。总体而言，该研究强调了开发下一代纺织品所需的持续创新，并为各种工业应用提供了增强的机械性能。
冲浪变形器减轻表面动态缺陷代码 - ...
摘要 — 在本文中，我们介绍了 Surf-Deformer，这是一种代码变形框架，可将自适应缺陷缓解功能无缝集成到当前的表面代码工作流程中。它根据基本规范变换设计了几种基本变形指令，这些指令可以组合起来探索比以前的方法更大的设计空间。这使得针对特定缺陷情况定制的变形过程更加优化，以最少的量子位资源更有效地恢复变形代码的 QEC 能力。此外，我们设计了一种自适应代码布局，可以适应我们的缺陷缓解策略，同时确保逻辑操作的高效执行。我们的评估表明，Surf-Deformer 的表现优于以前的方法，可将各种量子程序的端到端故障率显著降低 35 倍至 70 倍，而与以前的方法相比，仅需要约 50% 的量子位资源即可实现相同的故障率。烧蚀研究表明，Surf-Deformer 在保留 QEC 能力方面超越了以前的缺陷去除方法，并通过实现近乎最佳的吞吐量来促进表面代码通信。索引词——量子误差校正、动态缺陷
Bi浓度对Sn-Bi合金变形行为的影响
研究了Sn-Bi-Cu、Sn-Bi-Ni、Sn-Bi-Zn、Sn-Bi-Sb合金的超塑性变形行为。本研究旨在测定Sn-Bi二元合金的应变速率敏感性指数m。在不同横梁速度下进行25、40、60和80 ℃拉伸试验，测定指数m。结果表明，指数m随Bi浓度和试验温度的增加而增大。在60和80 ℃时，Sn-Bi合金的指数m均超过了3.0，这是超塑性变形行为的阈值。研究发现，Sn-Bi共晶组织对亚共晶Sn-Bi合金的超塑性变形有显著的影响。
通过可编程序序不稳定性实现软圆柱结构中的复杂变形
超弹性圆柱壳在加压下表现出的显著变形使其成为可编程充气结构的理想平台。如果施加负压，圆柱壳将弯曲，从而产生一系列丰富的变形模式，由于选择了超弹性材料，所有这些变形模式都可以完全恢复。虽然真空下的初始屈曲事件很容易理解，但这里探索了后屈曲状态，并确定了设计空间中发生耦合扭曲收缩变形模式的区域；通过仔细控制我们的均质壳的几何形状，可以控制收缩与扭曲的比例。此外，可以通过改变我们壳的圆周厚度来解锁作为后屈曲变形模式的弯曲。由于这些软壳可以从屈曲引起的显著变形中完全恢复，因此可以利用这些不稳定性驱动的变形来构建能够通过单个驱动输入进行可编程运动序列的软机器。
深度学习和变形金刚中的硕士论文
组合优化在多样化的物流，制造，基因组学和合成生物学等多样化的领域中的许多现实应用中都起着至关重要的作用。这些问题及其复杂的变化的NP坚硬性质使它们难以解决。传统方法通常依赖于数十年研究的确切算法和启发式方法。但是，他们在可伸缩性和对其他问题的适应性方面挣扎。为了克服这些局限性，深度学习的成功导致了神经组合优化（NCO）的出现，后者从传统方法偏离了传统方法，以利用神经网络的概括能力。在这里，通过从数据中学习无需手动制定算法规则的数据，对神经网络进行了培训，从而生成了近乎最佳的解决方案。
使用具有触觉传感的灵巧手指的可变形线性对象
摘要 - 关于可变形线性对象（DLO）操纵的大多数研究都假定刚性抓握。然而，除了刚性的抓握和重新抓紧之外，在掌握的范围之外，人类也是人类使用敏捷操纵DLOS的重要技能，它需要通过握住DLO来防止其掉落的同时通过手动滑动来连续更改抓握点。在没有使用专门设计但不是多功能的最终效果的情况下，实现这种技能对于机器人来说非常具有挑战性。以前的作品尝试使用通用的平行抓地力，但是由于关注和持有之间的冲突，它们的稳健性并不令人满意，这很难与一级自由的抓手保持平衡。在这项工作中，受到人类如何使用手指跟随DLOS的启发，我们探索了具有触觉感知的通用灵巧的手的用法，以模仿人类的技能并获得强大的DLO跟随。为了使硬件系统能够在现实世界中运行，我们开发了一个框架，其中包括笛卡尔空间手臂控制，基于触觉的In-Hand-hand 3-D DLO姿势估计以及特定于任务的运动设计。实验结果证明了我们方法比使用平行抓手的显着优势，以及它的稳健性，可推广性和效率。
CNN，RNN和变形金刚
人类行动识别（HAR）涵盖了监视各个领域的人类活动的任务，包括但不限于医学，教育，娱乐，视觉监视，视频检索以及对异常活动的识别。在过去十年中，HAR领域通过利用卷积神经网络（CNN）和经常性的神经网络（RNN）来有效提取和理解复杂的信息，从而增强了HAR系统的整体性能，从而取得了实质性的进展。最近，计算机视觉的领域见证了视觉变压器（VIT）的启示作为有效的解决方案。超出图像分析的范围，已验证了变压器体系结构的功效，从而将其适用性扩展到了不同的视频相关任务上。值得注意的是，在这一景观中，研究界表现出对HAR的浓厚兴趣，承认其多种效用并在各个领域中广泛采用。本文旨在提出一项涵盖CNN的涵盖调查，鉴于它们在HAR领域的重要性，RNNS对VIT的发展。通过对现有文献进行彻底研究并探索新兴趋势，本研究对该领域的累积知识进行了批判性分析和综合。此外，它还研究了正在进行的开发混合方法的努力。遵循此方向，本文提出了一种新型的混合模型，该模型旨在整合CNN和VIT的固有优势。