XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System四倍的
lista：在混乱环境中基于几何对象的变更检测
摘要 - 我们介绍Lista（LiDAR时空时空肛门），这是一个系统，可使用Multi-Mession Slam检测概率对象级变化。许多应用程序需要这样的系统，包括施工，机器人导航，长期自治和环境监控。我们专注于在数周或几个月内添加，减去或更改对象的半静态场景。我们的系统结合了使用学识渊博的描述符来跟踪一组开放的对象的多态度激光雷达大满贯，体积差异，对象实例描述和对应分组。任务之间的对象对应关系是通过聚类对象的描述符来确定的。我们使用在模拟环境中收集的数据集和使用安装在四倍的机器人上的LIDAR系统捕获的现实世界数据集来证明我们的方法，该数据集捕获了一个固定，半静态和动态对象的工业设施。与现有方法相比，我们的方法在检测半静态环境的变化方面表现出了卓越的性能。
分析用于仿真的最新四足球控制器
1。论文的目的是比较在模拟中实施的几个最新的四倍的运动控制器，制定指南，表明哪种控制器在哪种情况下更好，最后，实施一个示例决策策略，该示例可以根据当前上下文进行切换。2。最初，学生应审查四倍运动控制器的可用文献和实施。3。接下来，学生应创建必要的应用程序，以便在同一模拟器中运行所有控制器以进行公平比较。学生应设计适当的模拟场景，该场景将用于比较控制器。4。学生应提出和评估合适的指标，以便为给定任务选择最佳控制器。应从比较结果中提取一个简单的面向用户指南。5。最后，学生应实施一种上下文感知的策略，该策略将能够在多个运动控制器之间切换，以在某些设计的方案中实现设计指标的卓越性能。
血清素，化学素霉素免疫测定的准确性
在这项研究中，根据CDC标准进行了早期临床活性原发性，继发性和潜在梅毒的诊断。在这项研究中，所有梅毒患者均被证实患有梅毒感染。如果患者表现出一个或多个无痛的堂，则进行原发性梅毒的诊断。患者被证实患有皮肤和粘膜病变，均在整个人体中，有或没有区域淋巴结肿大，并且可以被诊断为继发性梅毒。在具有这些临床标准的患者的非骨骼和三骨血清学检测的阳性结果可能是诊断初级和继发性梅毒的基础。在去年遇到以下标准之一的在去年初期感染的无症状患者被诊断出患有早期潜伏的梅毒：1）在过去的12个月中，已记录了血清转化或四倍的非骨骼测试滴定器的四倍； 2）去年与原发性或继发性梅毒一致的症状； 3）与被诊断为确认或可能的初级或继发性梅毒或可能的潜在梅毒的伴侣发生性接触（独立记录了不到一年）；或4）在过去12个月中可能暴露后，对非股东和毛进行teponemal测试的阳性结果。 从2023年1月至11月，纳希丁·苏迪罗胡索多医院及其网络医院的性传播感染（STI）的个人被送往2023年1月至11月。。在去年初期感染的无症状患者被诊断出患有早期潜伏的梅毒：1）在过去的12个月中，已记录了血清转化或四倍的非骨骼测试滴定器的四倍； 2）去年与原发性或继发性梅毒一致的症状； 3）与被诊断为确认或可能的初级或继发性梅毒或可能的潜在梅毒的伴侣发生性接触（独立记录了不到一年）；或4）在过去12个月中可能暴露后，对非股东和毛进行teponemal测试的阳性结果。从2023年1月至11月，纳希丁·苏迪罗胡索多医院及其网络医院的性传播感染（STI）的个人被送往2023年1月至11月。将招募所有愿意参加研究并符合纳入标准的人群，包括具有性传播感染风险的人，将被招募为样本。不同意参加这项研究的患者将被排除在外。
重塑交通基础设施：打造弹性连接
面对不断变化的气候，韧性交通系统成为持续经济稳定和增长的基础。通过积极解决现有和规划中的交通基础设施的脆弱性，该地区每年可避免超过 10 亿美元的直接损失 5 。投资基础设施韧性可带来可观的回报，世界银行估计，发展中国家的韧性投资可带来四倍的收益 6 。但是，虽然韧性融资已经取得进展，但它仍然只占发展中国家到 2030 年每年所需 2150 亿至 3870 亿美元的 20% 至 30% 7 。此外，到 2040 年，企业整合适应和韧性 (A&R) 计划可以减少高达 15% 的息税折旧摊销前利润 (EBITDA) 的损失 8 。除了经济收益之外，韧性基础设施还会产生至关重要的环境和社会影响。为了充分发挥弹性基础设施所能带来的好处，政府、企业和金融机构需要迅速采取一致行动，保障我们的交通网络和经济未来，这是变革的主要推动力。
Sunnybrook战略更新
上下文很重要。这一动荡加剧了安大略省已经面临的关键财政挑战，其中包括由于流行病救援套餐的近40B美元的创纪录赤字，并减少了个人和公司税。也有众所周知的人口变化，包括未来20年的高年级人口从240万人增加到460万人（财政部），这将对我们的医疗保健系统产生深远的影响。我们目前面临的严重的心理健康和成瘾挑战很可能会随着与共同相关的悲伤，压力和焦虑的加剧而激增。我们的系统已经被长期使用走廊药物和高ALC率所困扰，现在我们甚至会随着LTC床的降低的降低而进一步扩展：由于降低了三重和四倍的室，以符合所需的IPAC标准（Ontario长期护理协会，CEO，CEO），〜4,500张床（5％）。所有这些都发生在安大略省最大的医疗改革中，由安大略省卫生（合并了20多个健康机构），LHINS的终止和安大略省卫生团队的创建。
通过基于模型的强化学习
摘要 - 这项研究提出了一种创新的方法，可用于由四个可压缩肌腱驱动的软执行器启用的软四倍机器人的最佳步态控制。柔软的四足机器人与刚性的机器人相比，已广泛认可，可提供增强的安全性，较低的重量以及更简单的制造和控制机制。然而，它们的高度变形结构引入了非线性动力学，使得精确的步态运动控制复合物。为了解决这一问题，我们提出了一种基于模型的新型增强学习（MBRL）方法。该研究采用多阶段方法，包括国家空间限制，数据驱动的替代模型培训和MBRL开发。与基准方法相比，所提出的方法显着提高了步态控制策略的效率和性能。开发的策略既适合机器人的形态，既适合又有能力。这项研究结论是在实际情况下强调这些发现的实际适用性。索引术语 - 四倍的机器人，软执行器，增强学习，步态控制
氢需求的时空分析，以最大程度地减少韩国未来太阳能和风能的季节性变异性
摘要：可再生能源供应对于碳中立至关重要；但是，旨在最佳利用可再生能源的技术仍然不足。可再生能源的季节性变异性是一个关键问题，许多研究试图通过操作系统和能源存储来克服。目前，氢是唯一可以解决此季节性存储问题的技术。在这项研究中，量化了衡量韩国可再生能源供应季节性变异所需的氢气量。使用可再生能源图和功率负载进行时空分析。可以预测，将来将使用太阳能和风能满足未来总电源需求的50％，并且基于太阳能比率建立了一种情况。发现所需的氢产量大约有四倍的不同，具体取决于场景，突出了以适当比率提供可再生能源的重要性。在空间上，观察到风力不适合氢的物理运输，因为它在山峰和岛屿上具有很高的潜力。这项研究的结果有望帮助未来的氢研究并解决可再生能源可变性问题。
学习安静的小型家庭机器人
摘要 - 随着家庭机器人的牵引力，机器人被融入家庭中，提供陪伴和援助。四倍的机器人，尤其是那些类似狗的机器人，已经成为传统宠物的流行替代品。但是，用户反馈重点介绍了这些机器人在家里行走时产生的噪音的担忧，尤其是大声的脚步声。为了解决这个问题，我们提出了一种基于SIM的基础增强学习（RL）方法，以最大程度地降低与脚步声高度相关的脚接触速度。我们的框架包含了三个关键要素：学习不同的PD增益，以积极抑制和加强每个关节，使用脚接触传感器，并采用课程学习来逐渐在脚接触速度上执行惩罚。实验表明，与RL基线和精心手工制作的Sony商业控制器相比，我们学到的政策实现了卓越的安静。此外，还显示了稳健性和安静之间的权衡。这项研究有助于在家庭环境中开发更安静，更用户友好的机器人伴侣。
基于...
摘要：可用性和可靠的干燥传感器或脑电图（EEG）对于实现大规模部署O脑 - 机器 - 机器Interdace（BMIS）至关重要。但是，与黄金标准AG/AGCL湿传感器相比，干燥传感器总是显示出较差的per肿。当监视信号摩毛和弯曲区域时，使用干燥传感器的损失更为明显，需要使用obulkyand tobledobledortable cacicular传感器。这项工作证明了基于厚度厚的外延石墨烯或检测脑电信号的三维微图案传感器。对应于视觉皮层的大脑的枕骨区域是基于公共稳态的视觉诱发潜在范式实现OBMI的关键。图案化的外延石墨烯传感器显示出具有低阻抗的皮肤接触，并且可以实现与湿传感器相比的信噪比。使用这些传感器，我们还通过大脑活动展示了与四倍的机器人的无动用通信。关键字：大脑 - 机器界，脑 - 机器人互隔离，外延石墨烯，光刻，微图案传感器，脑电图
![arxiv：2403.11383v2 [cs.ro] 4月4日2024](/simg/g:\will\search\icon\source\c\cefc473907f7bc8a8b0e74d4e851c583727df25a.webp)
arxiv：2403.11383v2 [cs.ro] 4月4日2024
摘要 - 四足机器人在移动性中表现出色，以敏捷性导航复杂地形。但是，他们的复杂控制系统提出的挑战尚未得到充分解决。在本文中，我们介绍了将基于样本的随机控制策略用于四足动物，作为传统最佳控制法律的替代品。我们表明，受GPU加速度支持的基于样本的随机方法可以有效地应用于实际四倍的机器人。，特别是在这项工作中，我们专注于实现步态频率适应，这是基于梯度的方法的四足体运动的显着挑战。为了验证基于样本的基本控制器的有效性，我们测试了四足动物机器人的两种不同方法，并将其与常规的基于基于梯度的模型预测控制系统进行比较。我们的发现在模拟和真正的21kg Aliengo方面进行了验证，这表明我们的方法与传统的模型预测控制策略相提并论，当机器人受到零或中等干扰的情况，同时超过基于梯度的方法，在处理持续的外部障碍方面，由于其范围的直率适应性策略可以使其内部的外部骚扰，因此可以实现其形式的形式。