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World File Search System四倍的
通过弯曲的纳米膜中的非线性霍尔效应
高阶霍尔效应超出了普通的效果，解锁了电子传输特性和功能的更多可能性。先驱工作的重点是制造具有低晶格对称性的复杂纳米结构以生产它们。在本文中，我们从理论上表明，可以通过弯曲导电纳米膜来产生这种高阶霍尔效应，该纳米膜高度可调，也可以使各向异性呈各向异性。可以通过简单地改变施加的磁场的方向和幅度来调整其HALL响应。主要的霍尔电流频率也可以从零变为两倍，甚至可以更改为四倍的交替电场。这种现象严重取决于与弯曲几何形状引起的有效磁场偶极子和四极管相关的高阶蛇轨道的发生。我们的结果为弯曲导电纳米膜的空间工程磁通频率，当前的直流和频率乘法提供了途径。
主动感测以改进模型学习的数据质量
摘要 - 在机器人技术的机器学习中，培训数据质量具有至关重要的作用。许多方法都使用利用算法来选择模型最有用的数据点，通常会忽略测量噪声对数据的影响。本文介绍了一种增强模型学习数据集质量的方法，优化了探索和主动传感指标的组合。我们介绍了一种基于高斯工艺的新型探索格拉米亚度量，预测协方差矩阵，优化以探索有关未知模型的知识最大的状态空间区域。这些与主动传感度量（gramian）集成在一起，以减轻测量噪声效应。通过在独轮车和四倍的机器人上进行模拟来证明这种方法的有效性，证实了组合主动感应和探索可以显着提高模型学习中的性能。
Synthesis_and_properties -Opuswürzburg
Tetrayne前体3A-C通过2倍铃木交叉偶联（2倍）与市售的1A-C（方案1）获得了良好的收率（72-76％）。17个四倍的氯化苯苯二苯甲酸是通过使用含有3和AGNTF 2处理的Tetrayne前体来实现的，并且所得的二皮肾上腺粒纳米仪4A-B以76％和81％的良好产率获得了4A-B。18,19这些化合物的计算结构在主链中表现出扭曲。然而，人们认为对映异构化的障碍是如此之低，以至于使化合物具有易感性。纳米摄影4C。存在羰基矫正物和para到苯量反应位点从这些位置中撤出电子密度，使它们过于反应，无法完全苯并式发生，并导致产物的复杂混合物。
单人物机器人部署的行为调制
摘要 - 为了在现实世界中取得成功，机器人必须应对与训练过程中看到的情况不同的情况。我们通过利用以前学过的行为的多样化的曲目来研究部署期间在部署过程中适应这种新型情况的问题。我们的方法，强大的自主调制（ROAM），基于预先训练的行为的感知价值，以选择和适应手头情况的情况。至关重要的是，这种适应过程全部发生在测试时间的单个情节中，而无需任何人类监督。我们证明，漫游使机器人能够迅速适应模拟和真正的GO1四倍的动力学变化，甚至成功地以鞋底上的滚筒溜冰鞋成功地前进。通过有效选择和适应相关行为，我们的方法与现有方法相比，与现有方法相比，与现有方法相比，与现有方法相比，适应于2倍以上。
在风险地形上学习敏捷运动
摘要 - 四倍的机器人通过强化学习在各种地形上表现出了显着的能力。然而，在存在稀疏的立足点和危险的地形（例如步进石材和平衡梁）的情况下，需要精确的脚部放置以避免跌倒，经常使用基于模型的方法。在本文中，我们表明端到端的强化学习还可以使机器人能够通过动态动作遍历风险的地形。为此，我们的方法涉及培训一项通才政策，以实现无序和稀疏的垫脚石的敏捷运动，然后通过将其可重复使用的知识从中转移到更具挑战性的地形上。鉴于机器人需要在这些地形上快速调整其速度，我们将任务作为导航任务而不是常用的速度跟踪，从而限制了机器人的行为并提出探索策略来克服稀疏的奖励并实现较高的健壮性。我们通过在Anymal-D机器人上进行模拟和现实实验来验证我们提出的方法，从而达到峰值前进速度≥2。5 m/s在稀疏的垫脚石和狭窄的平衡梁上。视频：youtu.be/z5x0j8oh6z4
ZincFive-微电网设计
Boundless 使用技术特定的能源存储假设和标准化放电深度率来评估购买碳回报 (CROP) 指标，以能源为基础比较替代方案。CROP 指标衡量 ZincFive 客户每千瓦时能源存储所避免的温室气体。分析表明，与锂离子、铅酸和钠硫电池相比，ZincFive 的客户可以通过投资 ZincFive 的镍锌电池实现显著的温室气体减排。与锂离子 NMC 和 NCA 电池相比，购买 ZincFive 电池的客户可以节省高达六倍的温室气体排放，与锂离子 LFP 电池相比，由于其相对较高的温室气体足迹，节省的温室气体排放量甚至更高。分析表明，与铅酸 AGM 和凝胶电池相比，可以节省高达四倍的温室气体排放。每购买一百万美元的 ZincFive 电池，通过让可再生能源进入电网，可以节省 148,255 吨二氧化碳当量。完整分析的结果已总结在下一页的蜘蛛图中。
一种用于自动化现实捕获和可视化的机器人网络物理系统，在施工进度监控
有效的进度监控对于在规定的时间和预算中成功交付建筑项目至关重要。经常通过多个项目利益相关者进行耗时的实际场地访问来不规则地监测建筑项目。使用机器人网络物理系统（CP）进行远程监测可以使过程更有效，更安全。本文为自动化现实捕获和可视化的机器人CP提供了一个概念框架，用于远程进度监视。CPS集成了四倍的机器人，构建信息建模（BIM）和360°现实捕获以自主捕获并可视化最新站点信息。此外，该研究还通过对17个进度监测专家的半结构化访谈探讨了影响拟议机器人CP的因素。这些发现将指导建筑管理团队在建设中采用CP，并推动以人为中心的CPS建设开发的进一步研究。
智能相互作用的由生物启发的事件驱动的机械发光传感器
事件驱动的传感器对于实时应用至关重要，但是当前技术的集成面临着诸如高成本，复杂信号处理和噪声脆弱性之类的限制。这项工作引入了一个由生物启发的机械发光视觉传感器，该传感器使标准基于框架的摄像头能够通过仅在机械应力下发射光执行事件驱动的传感，从而充当事件触发器。从犬齿的生物力学中汲取灵感，传感器利用杆状图案阵列来增强机械发光信号灵敏度并扩大接触表面积。此外，设计支持机器学习的算法旨在实时准确分析相互作用触发的机械发光信号。传感器被整合到四倍的机器人的口腔界面中，显示出增强的交互式功能。该系统成功地分类了八个互动活动，平均精度为92.68％。综合测试验证了传感器在捕获动态触觉信号并扩大与环境相互作用时机器人的应用范围时的效率。