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直接自我识别通过粒子滤波来进行灵巧操纵的逆雅可比亚人
摘要 - 计划和控制机器人手机操纵的能力受到了几个问题的挑战，包括系统的先验知识以及随着不同机器人手甚至掌握实例而变化的复杂物理学。最直接的手动操纵模型之一是逆雅各布，它可以直接从所需的内对象运动映射到所需的手动执行器控制。但是，获得没有复杂手动系统模型的没有复杂手动系统模型的这种反向雅各布人通常是impeasible。我们提出了一种使用基于粒子滤波器的估计方案自我识别的逆雅各布人来控制手工操作的方法，该方案利用了非隔离的手在自我识别运动过程中维持被动稳定的掌握的能力。此方法不需要对特定手动系统的先验知识，并且可以通过小型探索动作来学习系统的逆雅各布。我们的系统紧密近似近似雅各布，可用于成功执行一系列对象的操纵任务。通过在耶鲁大学模型上进行广泛的实验，我们表明所提出的系统可以提供准确的亚毫米级精度操纵，并且基于雅各布的逆控制器可以支持高达900Hz的实时操纵控制。
与增加希尔伯特空间过滤和广义雅可比 3â•fi 对角关系相关的量子理论
摘要。我们证明，经典随机变量或随机场的量子分解是一种非常普遍的现象，仅涉及希尔伯特空间的递增过滤和一族使过滤增加 1 的厄米算子。定义这些厄米算子的量子分解的创建、湮灭和保存算子（CAP 算子）满足对换关系，该对换关系概括了通常的量子力学关系。实际上，对换关系有两种类型（I 型和 II 型）。在 I 型对换关系中，对换子由算子值半线性形式给出。当此算子值半线性形式为标量值（恒等式的倍数）时，非相对论自由玻色场的特征为相关对换关系简化为海森堡对换关系。到目前为止，II 类对易关系尚未出现，因为当随机场的概率分布为乘积测度时，它们完全满足。从这个意义上讲，它们编码了有关随机场自相互作用的信息。
新鲜和冷冻的心脏组织在DNA甲基化阵列β值中是可比的，但是福尔马林固定的石蜡包含的组织可能高估了DNA甲基化水平
未处理的新鲜心脏组织是研究心脏生物学和疾病的DNA甲基化模式的最佳组织材料。但是，很难获得新鲜组织。因此，以冷冻或福尔马林固定的，石蜡填充（FFPE）存储的组织被广泛用于DNA甲基化研究。尚不清楚存储条件是否改变心脏组织中的DNA甲基化。在这项研究中，我们比较了新鲜，冷冻和FFPE心脏组织的DNA甲基化模式，以研究储存方法是否影响DNA甲基化结果。，我们使用甲基化甲基化测定法获得了来自九个个体的新鲜，冷冻和FFPE组织中的全基因组甲基化水平。我们发现，与新鲜和冷冻的组织相比，在FFPE样品中，在FFPE样品中高估了21.4％的DNA甲基化水平，而5.7％被低估了。对DNA甲基化模式的重复分析显示了冷冻和FFPE组织的高可重现性（精度）。总而言之，我们发现冷冻和FFPE组织给出了可再现的DNA甲基化结果，并且冷冻和新鲜组织产生了相似的结果。
全年报告1月至2024年12月
净销售额下降了3.3％，排除了以可比汇率的终止的曼彻斯特式服务的影响。净销售额为1.504亿欧元（1.559亿欧元），下降了3,5％（以可比汇率下降3,6％）。调整后的EBITDA为52,0万欧元（5.71亿欧元），下降了8,9％（以可比汇率下降了9,0％）。调整后的EBITDA利润率为34.6％（36.6％），降低了2,0 pp（以可比的汇率下降为2,0 pp）。调整后的EBIT为3.96亿欧元（46,000万欧元），下降了13,9％（以可比的汇率下降13,9％）。营业利润（EBIT）为2460万欧元（3.04亿欧元）。到2024年底，针对至少1000万欧元效率的效率计划在第四季度末达到了目标效率的100％以上。董事会向年度股东大会提议每股0,50欧元的股息，然后在11月的第二份每股最高0,50欧元，但要遵守董事会的决定。在2024年10月至12月，影响可比性的项目为-220万欧元（-2,3欧元）和2024年1月至12月至2024年1月至12月，至-7,000万欧元（-6,1,100万欧元），包括主要重组和其他与效率计划相关的成本。
面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ，或直接使用强 化学习方法 [68-69] ，但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中，更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来，即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ，其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度， ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差，因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减（ diminishing rigidity ）的概 念，即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系，并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外，常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵，即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ，使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、（加权）最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而， 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关，因此在操作 过程中具有时变性，这使得在线更新结果具有滞 后性，即利用过往数据更新雅可比矩阵后，柔性体 已经移动至新的形状，而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时，完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据，这在实际操作过程中难以实现，为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外，此类方法需要雅可比矩阵的初 值，一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动，收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响，在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制，难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式，其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射，待估计参数 为时不变形式。基于该模型，该方法将离线学习与 在线更新无缝结合，实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
北欧数据中心的灵活性服务
1) 可比 EBITDA 基于 Fortum 和 Uniper 财务报表中定义的 Fortum 可比 EBITDA 和 Uniper 调整后 EBITDA。未考虑假设交易的影响。2) 基于 2019 年报告的发电量（Uniper 中的会计视图）。2019 年未合并。
2022 财年 - 德国电信
纵观我们 2022 年的财务数据，我们取得了成功：在美国、在我们的欧洲国家公司以及在我们的德国本土市场，我们的收入增加了，并且按可比基础创造了更高的收益。净收入再次增加，截至本财年末增长 6.1% 至 1144 亿欧元——这一结果在几年前似乎还遥不可及。特别令人高兴的是，我们在大西洋两岸的服务收入按可比基础实现了增长，这是公司业绩的关键因素。这帮助我们巩固了在全球最大电信公司联盟中的地位。从有机角度来看，即基于恒定汇率和可比的公司结构，我们正朝着中期增长目标迈进。
入学前健康表：第一部分长期签名...
弗吉尼亚大学要求所有缴纳综合费用的学生必须购买符合特定保险要求（即可比保险）的健康保险。为了满足此要求，必须在 2024 年 7 月 15 日至 2024 年 8 月 30 日（秋季）期间在线提交健康保险验证计划的保险证明，网址为：https://www.studenthealth.virginia.edu/insurance-deadlines 如果没有提交可比保险证明（无论是学生未提交任何文件还是因为学生的健康计划被确定为无法提供足够的可比保险），学生将承担大学认可的学生健康保险计划下单一保险的全部费用。更多信息：https://www.studenthealth.virginia.edu/about/insurance
医疗和护理专业入学前健康表：第一部分
弗吉尼亚大学要求所有缴纳综合费用的学生必须购买符合特定保险要求（即可比保险）的健康保险。为了满足此要求，必须在 2024 年 7 月 15 日至 2024 年 8 月 30 日（秋季）期间在线提交健康保险验证计划的保险证明，网址为：https://www.studenthealth.virginia.edu/insurance-deadlines 如果没有提交可比保险证明（无论是学生未提交任何文件还是因为学生的健康计划被确定为无法提供足够的可比保险），学生将承担大学认可的学生健康保险计划下单一保险的全部费用。更多信息：https://www.studenthealth.virginia.edu/about/insurance