XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抓地力
Al TVVugion执行100硬/和TVIDE？
Doro Leva X10非常适合具有认知挑战的人，例如De-Mentia，短期记忆问题或其他认知或灵巧性问题，谁将受益于更简单，更安全，更安全的用户友好的电话体验。手机的纹理表面提供了更安全的抓地力，四个清晰标记的拨号按钮比以往任何时候都更容易致电一个人最常用的联系人。它还为助听器用户以及Doro ClearSound技术纳入了HAC，为减少听力的人提供了更大，更清晰的声音。为用户安全和福祉而开发的Leva X10具有出色的安全功能，例如能够通过仅限于受信任和授权的呼叫者来限制传入的呼叫来阻止骗子和不必要的垃圾邮件调用。可以设置每日服用药物的提醒，并且可以在涉及潜在风险的情况下激活安全定时器。如果未取消，计时器将自动拨打并发送带有GPS位置的SMS警报以预设数字。此外，可以随时按下手机背面的Asistance按钮，以提醒可能需要帮助的联系人，包括一个人的GPS位置。可选的可选用户模式的特殊功能使亲戚可以根据用户的需求设置适当的保护和易用性。更重要的是，所有设置和激活都在管理员菜单中受到保护，从而最大程度地减少了用户意外更改的风险。亲戚还将通过简单的SMS请求随时获得用户的GPS位置的能力。
机器人操纵的手眼协调
在基于视觉的机器人操作中，当机器人识别物体掌握的对象时，对物体的位置，几何和物理特性的了解并不完美。可变形的物体（例如苏打罐，塑料瓶和纸杯）在学习这些特性的不确定性方面占据了最佳的challenges。为了敏捷地掌握这些，机器人必须在不同的非结构化表示下自适应地控制和协调其手，眼睛和鳍力量的力。换句话说，机器人的手，眼睛和施加力的量必须得到很好的协调。本论文探讨了人类启发的机制的基本原理，并将其应用于基于视觉的机器人抓地力，以开发手眼镜协调以进行可变形的物体操纵。有了一个对象找到任务，机器人遇到了一个无知的对象混乱的非结构化环境。它首先必须查看环境的概述，并存储场景的语义信息，以进行以后的对象触发迭代。使用存储的信息，机器人必须找到所需的对象，仔细抓住它，然后将其带回定义的位置。为了实现感知目标，该机器人首先能够将环境视为一个整体，例如当人类遇到新探索的场景时，并通过模拟视觉选择性注意模型来学会在三维空间中有效地识别对象。最后，在某些特殊情况下，由于人类或以后的迭代中，机器人可能会遇到已经变形的对象。为了更有效地对此进行完善，该机器人还经过训练，可以通过合成的变形对象数据集重新认识这些项目，该对象数据集使用基于直观的Laplacian的网状网格变形过程自动生成。在整个论文中，都解决了这些子问题，并通过在实际机器人系统上进行实验来证明所提出方法的可行性。
转录组学数据的综合网络分析揭示了急性放射综合征的潜在药物靶点
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用于处理稻袋的自动机械化机器人
摘要一种新型技术，它克服了手动劳动的困难，以提高大规模食品存储设施的生产率。特别是强调米袋，这种创造性的方法旨在无缝取代人类互动，例如采摘，存储，移动和监视食物袋。该系统采用一种集成方法，其中包括精密握把，剪刀升降机，笛卡尔机器人，自动驾驶指导车辆（AGV）和先进的人工智能驱动控制系统。尤其是，称为同时定位和映射（SLAM）的技术在保证系统的平稳运行中起着至关重要的作用。虽然笛卡尔机器人精确地执行了复杂的作业，但来自AGV的自主移动性可以在存储空间内有效而准确地移动。剪刀升降机增加了系统在管理不同存储布置方面的灵活性。米饭可以仔细地处理，并且可以通过精确的抓手来控制。人工智能算法由总体控制系统采用，以促进各种成分的平稳协调。结合了这些尖端技术，该系统不仅简化了操作，而且还大大降低了对手动劳动的需求，为管理食品存储的更有效，更尖端的方法打开了大门。关键字：自主移动性，大满贯，精密抓地力，剪刀升降机，笛卡尔机器人，AGV和简化操作。在印度的研究中，水稻行业对于维持经济稳定和粮食安全至关重要。在这种情况下，有效的米袋处理至关重要，因为它直接影响分布和供应链。此摘要涵盖了用于稻袋堆叠和堆叠的自动托盘制度系统的创建和应用。利用尖端的机器人技术和自动化技术，该系统优化了处理程序，提高效率并降低了对人工劳动的依赖。印度的大多数稻米厂和存储设施目前都手工处理米袋，这是一项劳动力的运营。除了降低运营效率外，这种劳动密集型方法还
更新：艾滋病毒青少年的维生素D3和碳酸钙补充碳酸钙，以减少肌肉骨骼发病率和免疫病理学（Vitality试验）：一项随机安慰剂对照试验的研究方案
全球享有艾滋病毒的200万儿童的抽象背景，有90％的居住在撒哈拉以南非洲。尽管抗逆转录病毒疗法，但长期存在的HIV感染与儿童的几种慢性并发症有关，包括生长失败，尤其是发育不良和青春期延迟。维生素d的缺乏症在撒哈拉以南非洲的艾滋病毒妇女中非常普遍，对骨骼健康产生了进一步的不利影响。该试验旨在确定维生素D 3和碳酸钙的支持是否可以改善艾滋病毒植物的脑骨骼健康。本文是对已经存在的协议的更新，该协议以前在2022年在试验中发表，并详细介绍了试验结果的变化。方法/设计我们将进行单独的随机，双盲，安慰剂对照试验，每周高剂量维生素D 3（20,000 IU）加上每日碳酸钙（500 mg）补充48周。将招募八名亨利夫（HIV）11-19岁的艾滋病毒（HIV）的儿童服用≥6个月的艺术品，并随访96周。主要结果是在48周时DXA测量的总身体较小的骨矿物质密度Z分数（TBLH-BMD），是对先前主要结果总体较不头部骨矿物质含量（TBLH-BMC LBM）的更新。主要结果被更新，以解决由于DXA机器的软件差异的结果，在两个站点之间TBLH-BMC LBM z得分的分布中的实质性分歧。次要结果是DXA测量的TBLH-BMD Z分数，在48周时调整了高度，新的次要结果，腰椎骨矿物质矿物质显着z得分，呼吸道感染的数量，肌肉质量和抓地力，在48和96周时，以及TBLH-BMD Z-SCORE，以及96周的时间为96周。子研究将研究对维生素D 3途径代谢物的干预效果以及骨转换，肠道菌群的标记以及先天和获得的免疫功能的影响。
工业机器人技术中的PhD位置（M/F/D）：学习和...
在纺织品排序中，服装的分离，粗糙分类和扁平化至关重要。该博士学位论文旨在开发工业规模的扁平化过程。使用新颖的仪器工具，精确记录了人类对此过程的演示。可以使用集成的力/扭矩传感器记录触觉方面，并且可以使用集成的摄像头记录纺织品上的实际抓地点。因此，一个非常通用的数据集由人类专家生成，使得为各种服装，材料，印刷图案和尺寸的动作，相互作用力和抓地点创建和学习成为可能。
功能依赖性的前瞻性分类：机器学习的见解和加拿大的衰老纵向研究
摘要目的：func9onal依赖性是一种mul9factorial health condi9on a效果的幸福感和预期寿命。be3er了解这种condi9on的机制，我们的目的是iDen9fy变量，这些变量最好在日常生活的基本和仪器AC9VI9中对成年人进行最佳分类。方法：使用过滤方法从39,927名PAR9CIPANT收集的4,248个候选预测因子中选择最佳的func9onal状态预测指标，该预测因素在基线时为44至88岁。使用选定的基线变量（2010-2015）进行了几种机器学习模型，以在随访（2018-2021）（2018-2021）对训练数据集（n = 31,941）对加拿大加拿大加拿大对衰老的训练数据集（n = 31,941）进行随访（n = 31,941）对PAR9ONAL状态（依赖与独立）进行分类的能力进行了比较。然后在测试数据集（n = 7,986）上检查了最佳性能模型，以确保Sensi9Vity，Speciifity和精度。结果：将十八个候选基线变量偶然地成为随访时Func9onal状态的最佳预测指标。logis9c回归是通过func9onal状态对Par9cipant进行分类的最佳性能模型，并且在测试数据集中达到了81.9％的平衡精度。在基线上没有func9onal limita9ons，更强的抓地力，没有疼痛和慢性调节器，是女性，拥有驾驶员许可证和良好的记忆力与随访时的利用率更大。相比之下，年龄较大，心理困扰，缓慢行走，被重新进行，拥有一个或多个慢性疾病，并且从不去散步与随访时的func9onal依赖性更大。结论：func9onal身份可以最好地由健康状况，年龄，肌肉力量，短期记忆，身体AC9VITY，心理困扰和性别来表达。这些预测因子可以以高准确性在6年以前的构成状态。这是有依赖依赖风险的人们的早期IDEN9FIF CA9ON，允许9ME为Interaven9on的实现，旨在延迟Func9Onal的下降。关键字：衰老，运动，脆弱，记忆，疼痛，肌肉力量，物理Ac9vity，视力
Swarna Bindu Prashana
1,2,3,4 B药房，LSDP药学学院摘要：Swarna Bindu Prashana用于阿育吠陀预先准备小儿使用。Swarna Bindu prashana主要愈合，以改善免疫力，记忆力，智力和掌铁矿以及皮肤色调。SBP的主要成分是Swarna Prashan（金纳米颗粒），即黄金，gu ghrita以及一些有助于改善儿童健康的药物。这是一种独特，安全且有效的阿育吠陀技术，可为婴儿进行免疫接种。Swarn Bindu Prashana已被提议作为免疫疗法和疫苗的有效药物。但是，作为赫伯金属的准备，其安全性和功效得到了阿育吠陀的经典出版物的很好的支持。Swarna Bindu Prashana在正常儿童中没有显示任何副作用。包括，SBP是针对任何病毒疾病的婴儿的免疫力助推器，有必要通过系统的方法论研究检查其安全性和功效。关键字：Swarna Prashana，阿育吠陀儿科医学，免疫调节剂，Pushya Nakshatra，简介Swarna Bindu Prashana是独特的，最佳和印度草药的免疫方法。有助于提高免疫力并提高儿童抓地力的能力。它跟随大脑，免疫系统，皮肤，思想并促进改善，维持健康，通过产生非特异性免疫来保护免受污染的保护。Swarna Bindu Prashana同样可以改善外观。如今，Swarna Prashana就像是一次疫苗接种，它还有助于通过防止微生物和感染来预防疾病。却没有像个体免疫这样的特殊迹象，因此可以提高杨氏的整体免疫力。suvarna prashana用于治疗细菌和病毒感染以保护Youngstars。它有助于治疗上呼吸道感染并防止普通的感冒和流感一段时间。它改善了大脑的记忆，智力，言语和认知功能。The ingredient list is as follows: • Vacha:- Acorus calamus • Shankh pushpi :- Convolvulus pluricaulis • Brahmi:- Bacopa monneiri • Pippali:- piper longum • Swarna Bhasma:- incinerated gold • Pure honey • Cow's ghee • Ashwagandha:- Indian ginseng
通过使用瞬态直方图解锁接近传感器的性能
摘要 - 我们提供了通过利用一类近距离飞行时间（TOF）距离传感器捕获的瞬态直方图来恢复平面场景几何形状的方法。瞬态直方图是一个一维的时间波形，它填充了入射在TOF传感器上的光子的到达时间。通常，传感器使用专有算法处理瞬态直方图以产生距离估计值，距离估计值通常在几种机器人应用中使用。我们的方法直接利用了瞬态直方图，以使平面几何形状能够更准确地恢复，仅使用专有距离估计值，并且平面表面的反照率的一致恢复，而单独的距离估计是不可能的。这是通过可区分的渲染管道来完成的，该管道模拟了瞬态成像过程，从而可以直接优化场景几何形状以匹配观测值。为了验证我们的方法，我们从广泛的观点中捕获了八个平面表面的3,800个测量值，并表明我们的方法在大多数情况下都以数量级优于专有距离基线的基线。我们演示了一种简单的机器人应用程序，该应用程序使用我们的方法感知与安装在机器人臂端效应器上的传感器的平面表面的距离和斜率。I. i tratoduction o ptally of飞机近距传感器最近已广泛使用场景瞬变。尽管这些传感器具有许多理想的属性，但现有的机器人应用程序不利用瞬态直方图，而是依靠低分辨率（最多最多这些传感器通过用光脉冲照亮场景，并在瞬态直方图中从场景中重新转移到场景中，从而测量该脉冲的形状，如图1。这些瞬态传感器在机器人技术中的使用是由于它们可靠地报告较大范围内（1cm -5m）的距离估计值，同时较小（<20 mm 3），轻量级和低功率（按测量的毫米级订单）[1]，[2]，[2]。由于其形式，可以将瞬态传感器放置在较高分辨率3D传感器无法的位置，例如在机器人操纵器的抓地力或链接上，或在非常小的机器人上。