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用一只手抓住多个对象
摘要 - 人手的错综复杂的运动学能够同时抓握和操纵多个对象，这对于诸如对象传递和手持操作等任务必不可少。尽管具有重要意义，但机器人多对象抓握的领域是相对尚未探索的，并且在运动学，动力学和对象配置方面面临着显着的挑战。本文介绍了Multigrasp，这是一种新型的两阶段方法，用于在桌面上使用灵巧的多指机器人手抓住多物体。该过程包括（i）生成pre-grasp提案，以及（ii）执行掌握和提起对象。我们的实验重点主要是双对象抓地力，达到了44.13％的成功率，突出了对新对象配置的适应性和不精确的掌握能力。此外，该框架证明了以推理速度为代价的两个以上对象的潜力。
抓住了十年。我们如何授权澳大利亚...
气候委员会的计划概述了整个十年和下一个储存的逐步逐步增长的清洁太阳能和风的逐步增长，因此我们准备从2030年开始抓住我们面前的明亮机会。我们还需要扩大新的工业投入（例如可再生氢）的生产，以及制造等领域的新兴技术。这些关键步骤的好处将在未来的几十年中经历，但是这项工作必须立即加速。澳大利亚并不是唯一关注这些机会的国家：如果我们这十年不抓住它们，我们可能会被抛在落后，因为其他国家可以在新的基础设施，技术和能源上建立这些行业的聪明，曾经是世纪的投资。
白皮书 民间信贷：银行面临压力、抓住机遇
过去十年，私人信贷市场的增长轨迹超过了大多数传统资产类别。近年来，这种增长速度加快，2023 年是一个转折点。在全球金融危机之后，私人信贷持续保持了可观的风险调整后回报和相对较低的波动性，已成为一种正式资产类别，在大多数机构投资组合中占据一席之地。在利率上升的时期，私人信贷的出现引发了债务市场参与者的一系列战略重新评估：主导承销和银团活动的全球银行和资本市场机构、专注于投资策略和管理的资产管理人、寻求收益的机构投资者以及需要资本的最终借款人。
放射性疗法：抓住机会
rlts由三个关键组件制成：靶向癌症的配体，一个放射性同位素和连接它们的连接器。有多种靶向配体特异性结合到癌细胞，尽管最常见的是抗体，肽和小分子，它们识别细胞表面标记或生化特征优先表达或在癌细胞上表达或过表达。配体与细胞表面的结合使连锁的放射性同位素成为癌细胞的近距离，导致DNA损伤并最终导致细胞死亡。与癌细胞结合引起的衰减释放出可能损害附近细胞DNA的能量，从而增强了“旁观者效应”。RLT中使用的放射性同位素可能会散发出α-或β-颗粒，每个颗粒具有不同的特性和潜在用例。 alphaRLT中使用的放射性同位素可能会散发出α-或β-颗粒，每个颗粒具有不同的特性和潜在用例。alpha
对重新定义农业经济学的可持续发展的全面审查：克服挑战并在不断变化的世界中抓住机遇
本文批判性地研究了农业经济学的不断发展的领域及其向可持续发展过渡的必要条件。传统的农业实践通常与环境退化，资源消耗和社会不平等有关。本文回顾了农业经济学的当前状态，确定了主要挑战，并提出了一个框架，以重新定义与可持续发展原则保持一致的学科。它提供了对该主题的全面概述，证明了对农业经济学的问题和挑战的清晰了解。它为农业经济学在促进可持续发展方面的作用提供了宝贵的见解，并为重新定义了满足未来需求的学科提供了一个结构良好的框架。这项研究强调了农业经济学在实现可持续发展中的不断发展的作用，重点是挑战和机遇。这些方法涉及彻底的文献综述，分析可持续农业，经济工具，技术创新和社会层面的原则。来自不同地区的案例研究说明了可持续实践的成功实施。这些发现强调了农业生态学，经济激励措施和市场机制在促进可持续农业中的重要性。精确的农业和生物技术作为关键技术出现，但道德考虑是至关重要的。社会方面，包括农村发展和性别平等，在实现可持续性中起着至关重要的作用。评论确定了采用的障碍，并提出了未来的研究指示以推进该领域。总的来说，审查倡导农业经济学的范式转变，强调需要采取全面，跨学科和可持续的方法来应对全球挑战，并为更可持续的未来做出贡献。
在英国抓住碳捕获，使用和存储的可持续增长机会
气候债券计划是一个国际非营利组织，致力于动员全球资本进行气候行动，并将绿色债券市场从利基市场转变为可持续发展的主流资本来源，通过与巴黎协议一致的基于科学的绿色定义来推动发行质量。气候债券倡议的工作流程涵盖可持续债务标准和认证；市场情报；政策分析和倡导；运动；能力建设；投资者参与；技术援助和分类学发展。气候债券计划与全球利益相关者（包括政府，投资者，银行和大公司）合作，这是可持续财务进展的最前沿。有关气候债券计划的更多信息，请访问：www.climatebonds.net。
人工智能治理：抓住机遇、应对挑战
简介 人工智能的定义 OECD 将人工智能 (AI) 系统定义为“一种基于机器的系统，它可以通过为给定的一组目标产生输出（预测、建议或决策）来影响环境。它使用机器和/或基于人类的数据和输入来 (i) 感知真实和/或虚拟环境；(ii) 通过自动方式（例如，使用机器学习）或手动方式将这些感知插入模型；(iii) 使用模型推理来制定结果选项。人工智能系统旨在以不同程度的自主性运行”(OECD 2019)。这一定义将人工智能与最近引起技术进步兴奋的技术类型联系起来：机器学习。机器学习是计算统计学的一个分支，专注于设计算法来根据新数据进行预测，而无需明确编程解决方案。自 2012 年以来，机器学习作为一种预测技术的使用大幅增长。机器学习现在已经很常见：Pandora 学习如何根据用户的喜好做出更好的音乐推荐； Google 学习如何根据在线找到的翻译文档自动将内容翻译成不同的语言；Facebook 学习如何根据已知用户的数据库识别照片中的人。一组称为“深度学习”的机器学习算法已被证明对各种预测任务特别有用且具有商业可行性。深度学习算法是一种神经网络，它几乎不需要程序员的指导就能解决大型复杂数据集中的问题。神经网络是一种程序，它使用权重和阈值的组合将一组数据输入转换为输出预测，测量这些预测与现实的“接近度”，然后调整它使用的权重以缩小预测与现实之间的距离。通过这种方式，神经网络可以在输入更多数据时进行学习。它被称为“深度”学习，因为该程序会自动生成多个网络作为数据的抽象层来识别模式。4 虽然最近对人工智能的兴趣是由机器学习推动的，但计算机科学家和哲学家
为爱尔兰企业抓住太空机遇
我们都是太空技术的采用者和使用者。太空是通信、旅行、金融服务和地球天气与生态系统监测的基础。企业可能在其产品和服务中使用地理空间服务的通信基础设施，甚至没有意识到他们正在利用太空基础设施。在未来 10 到 20 年内，我们将看到超过 100,000 颗卫星发射到地球周围的各种轨道上提供服务，并增加加入太空领域的可能性。可以利用这种太空能力作为用户或开发者的邻近行业包括保险、金融科技和能源。公共部门可能是太空技术的最大用户之一，以提供更高效、更有效的公共服务以及知情和智能的资源管理。