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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。
利用一条记录抓住链接数据浪潮 - IATA
“ONE Record 是业界应对当前全球挑战的答案之一：实施后，它将提高效率、质量和速度。更早、更高质量地接收更多数据将使我们的行业真正实现数据驱动，并降低初创企业和创新蓬勃发展的障碍。通过使用大数据、预测分析和人工智能，我们将能够提高运营效率并提供更以客户为中心的体验，同时为整个供应链的所有利益相关者提供完全透明度。”
基于学习的实时扭矩预测用多指手抓住未知对象
摘要 - 用多指手抓住对象时，对于掌握稳定性至关重要，在每个关节上施加正确的扭矩以应对外力。大多数当前系统都使用简单的启发式方法，而不是正确对所需的扭矩进行建模。相反，我们提出了一种基于学习的方法，能够实时预测对未知对象的抓扭矩。使用监督学习的端到端训练的神经网络被证明可以预测更有效的扭矩，并且与所有经过测试过的启发式基准相比，对象的非自愿运动较少。具体来说，对于90％的掌握，对象的翻译偏差低于2。9毫米，旋转下方3。1◦。为了生成训练数据，我们使用弹性模型来制定扭矩的分析计算作为优化问题，并处理多接触的不确定性。我们进一步表明，网络概括以预测具有1个推理时间1的真实机器人系统上未知对象的扭矩。5 ms。网站：dlr-alr.github.io/grasping/
在线轨迹重新启动器，用于动态抓住不规则对象
摘要 - 本文提出了一种用于抓住不规则对象的新轨迹重新启动器。与常规的掌握任务不同，该任务简单地假定对象的几何形状，我们旨在实现不规则对象的“动态掌握”，这需要在握把过程中持续调整。为了有效处理不规则的对象，我们提出了一个构成两个阶段的轨迹优化框架。首先，在指定的时间限制为10 s的指定时间限制中，为从机器人的初始配置中进行无缝运动计算初始离线轨迹，以掌握对象并将其传递到预定义的目标位置。其次，实现了快速的在线轨迹优化，以在100毫秒内实时更新机器人轨迹。这有助于减轻视力系统中的估计错误。为了解释模型的不准确性，干扰和其他非模块化效果，实施了机器人和抓手的轨迹跟踪控制器，以从提出的框架中阐明最佳轨迹。密集的实验结果有效地证明了我们在模拟和现实世界中的轨迹计划框架的性能。
thinkgrasp：一种愿景语言系统，用于杂乱无章的战略部分抓住
摘要：由于阻塞和复杂的物体排列，机器人抓握在混乱的环境中仍然是一个重要的挑战。我们开发了ThinkGrasp，这是一种插件的视觉语言握把系统，它利用GPT-4O的高级上下文推理来实现沉重的混乱环境抓地策略。thinkGrasp可以通过使用面向目标的语言来指导去除阻塞物体的障碍物，可以有效地识别和产生目标对象的掌握姿势。这种方法可以从中揭示目标对象，并最终以几个步骤和高成功率掌握了目标对象。在模拟和真实的实验中，ThinkGrasp在沉重的混乱环境中或具有多种看不见的物体中取得了很高的成功率，并且表现出强大的概括能力。
抓住我：关于黑人妇女接受巴西屁股举重手术动机的关键女权主义话语分析
该论文是由Scholarworks @ Georgia State University的妇女，性别和性研究研究所免费提供给您的。已被授权的学者 @ Georgia State University的授权行政人员纳入妇女，性别和性研究。有关更多信息，请联系Scholarworks@gsu.edu。
GE Vernova 具有独特的优势，可以抓住近期立法中提出的能源机遇
国会已颁布两项具有里程碑意义的气候变化法案，即《通货膨胀削减法案》（IRA）和《基础设施投资与就业法案》（IIJA），旨在到 2030 年将美国温室气体排放量减少 40% 以上*，同时推动美国在能源弹性和突破性技术方面的投资。GE Vernova 拥有业内最广泛的能源价值链技术组合，在帮助美国实现这项立法目标方面具有独特优势，并正在与主要利益相关者合作，帮助他们实现承诺。
通过直接支付建立公平，抓住时机实现种族正义、社区所有权和工人权力
凯蒂在能源和环境政策及立法方面拥有十年的工作经验，最近担任美国众议院环境监督小组委员会的办公室主任，任职于众议员罗·卡纳。在此之前，她曾担任参议员伯尼·桑德斯的能源和环境政策顾问五年多。在此期间，凯蒂在参议院办公室和两次总统竞选中就能源、环境、部落和领土问题为参议员提供建议。凯蒂曾担任 Duncan, Weinberg, Genzer & Pembroke, PC 的助理律师，为电力公司、各州和部落提供建议。凯蒂拥有法学博士学位，专注于能源法，以及佛蒙特法学院的环境法和政策硕士学位，并获准在科罗拉多州执业。
抓住时机制定基于地点的经济政策：重建美好区域挑战对实践者和政策制定者的启示
首先，在供应链中断、全球不安全感加剧以及经济脱碳需求迫切的背景下，BBBRC 寻求提高国家在先进制造业、清洁能源、农业、生物技术和健康等领域的技术和工业能力。第 117 届国会通过《基础设施投资和就业法案》、《芯片和科学法案》和《通货膨胀削减法案》向基础设施、半导体和清洁能源领域投入 1.5 万亿美元，进一步支持这些战略部门。在所有这些支出中，像 BBBRC 这样的基于地点的政策承认，国家的工业能力源自哈佛大学研究人员所说的“工业公地”——研究机构、技术工人和供应商的基于地点的集中，是美国最具生产力的集群的支柱。4
将深Q学习与掌握质量网络的集成用于机器人在混乱的环境中抓住
摘要在机器人臂运动过程中，如果手臂直接抓住多个紧密堆叠的物体，则很容易发生碰撞，从而导致掌握故障或机器损坏。可以通过重新排列或移动对象清除抓握空间来提高成功。本文提出了一个高性能的深Q学习框架，可以帮助机器人手臂学习同步的推动和掌握任务。在此框架中，使用GRASP质量网络用于精确识别物体上的稳定掌握位置，以加快模型收敛性并解决由于掌握故障而在训练期间造成的稀疏奖励问题。此外，提出了一种新颖的奖励功能，以有效评估推动作用是否有效。在模拟和现实世界实验中，提出的框架分别达到了92％和89％的成功率。此外，仅需要200个培训步骤才能达到80％的成功率，这表明拟议的框架在工业环境中快速部署的适用性。