XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抓握
带有触觉传感的机器人手的通用滑动检测
滑动检测是要识别抓握过程中对象是否保持稳定，这可以显着增强操纵灵量。在这项研究中，我们探索了能够执行各种掌握类型的五指机器人手的滑移检测，并在整个五个手指上检测到滑移，而不是专注于单个指尖。首先，我们构建了一个在六种抓地力类型的日常生活中收集的数据集，其中包括200 k个数据点。第二，根据深重下降的原理，我们为不同的抓握类型（USDConvnet-dg）设计了一个轻巧的通用滑动检测网络，以对掌握状态进行分类（无触摸，打滑和稳定的抓紧）。通过将频率与时域特征相结合，该网络的计算时间仅为1.26 ms，平均精度在验证和测试数据集上的平均精度超过97％，表明了强大的概括功能。此外，我们在现实世界中的实时掌握力调整中验证了提出的USDConvnet-DG，表明它可以有效地提高机器人操作的稳定性和可靠性。
普罗塔克 hl® 5-x
ProTac HL 5-X 是一款高功率、多燃料战术灯，使用两个受 SL-B26® 保护的锂离子 USB 充电电池组或四个 CR123A 电池。多电池多功能性意味着，如果充电电池组没电且没有充电源，您可以使用一次性电池为灯供电。配有“稳固抓握”橡胶套并附带挂绳。
德克萨斯州沃思堡市职位描述
取决于任务，此类的职位通常需要触摸，说话，听力，看见，抓握，站立，弯腰，跪着，蹲下，蹲下，走路，步行，重复的动作，攀爬，平衡，推动，推，拉和举重；取决于分配。可能会暴露于移动的机械零件，气味，灰尘，通风不良，化学物质，油，极端温度，照明不足，强烈的噪音，气体和工作空间限制。
引用方式：Shi, TW, Chen, K.-J., Ren, L., Cui, W.-H. (2023)。基于运动意象的机械臂抓握控制脑机接口。
本文提出了一种脑机接口（BCI）系统，利用ABB机械臂实现手部和腕部控制。该BCI系统从30个电极采集四类运动想象（MI）任务（手抓握、手伸展、腕部屈曲和腕部伸展）脑电图（EEG）信号。它利用两个具有不同带宽的五阶巴特沃斯带通滤波器（BPF）和归一化方法实现原始MI任务EEG信号的预处理。特征提取的主要挑战是从预处理后的EEG信号中分析MI任务意图。因此，所提出的BCI系统在时域和时频域中提取了十一种特征，并使用互信息方法来降低提取特征的维数。此外，BCI系统应用一个具有30个滤波器的单卷积层卷积神经网络（CNN）来实现MI任务的四级分类。与现有研究相比，该BCI系统的分类准确率提高了约32%-35%，实际机械臂抓取控制实验验证了该BCI系统具有良好的适应性。
医学和生物学中的力学 - AMS Acta
手部接收感觉刺激并执行运动指令，这些指令整合到日常任务的各种功能操作中。手指运动笨拙低效、力量协调性和力量较差、患手运动控制感觉缺陷是患者最常见的现象。因此，我们的研究团队开发了一系列手部功能控制训练系统，以探索执行功能任务时的力量模式特征，并对功能姿势下的手指力量控制进行训练和评估。通过互动游戏提高患者的积极性，同时整合视觉和听觉反馈以获得更好的干预效果。对于腕管综合征患者，他们在不同任务需求中以更大的手指力量抓握，与较弱的成对手指相关性和特定手指上的力量变化较大相关。此外，还开发了定制设计的计算机化评估和再教育生物反馈原型，用于分析手部抓握表现并监测训练对感觉障碍且无运动缺陷的中风患者的手部协调性的影响。最后，对轻度认知障碍患者的训练显著提高了手部灵活性和认知功能，这与先前的研究结果一致，即精细运动表现可以区分认知障碍患者和健康人。
Shubham Sonawani
总结为博士学位。在机器人和AI中，我的专业知识在于混合现实，计算机视觉，抓握和操纵以及大型语言模型的交集，并非常重视增强人类机器人的互动。通过对IROS，ICRA和CORL等国际会议的贡献来证明我的跨学科方法。我正在将我的学术见解转化为实际应用，并寻求机会加入一个针对现实世界机器人和AI Challenges的团队。
欢迎来到 HellermannTyton
特点和优点 • 提供牢固、耐用的紧固 – 灵活的防滑设计为各种应用提供牢固的抓握 • 创新的设计允许在应用后进行全面调整 – 也可以快速轻松地释放 • 良好的抗紫外线性能 – 适合室内和室外使用 • 灵活的紧固选项 – 可以以单环或双环方向应用，适用于多个捆扎或用作固定带 • 易于切割的带子，整洁美观 • 可释放 • 可重复使用
通过电解质选择作者揭示了分子量对糖化聚噻吩混合传导的影响：joshua tropp，A，†dila
当前的空中机器人与生物学对应物相比，在非结构化环境中的相互作用能力有限。一些示例包括它们无法忍受碰撞并在未知形状，尺寸和纹理的物体上成功降落或栖息。纳入合规性的努力引入了设计，以减少敏捷性和由于增加的重量而以减小的敏捷性和旋转时间为代价。在这项工作中，我们提出并发展了一种轻巧，易感性，柔软的空中机器人（SOBAR），该机器人（SOBAR）可以随时改变其体内刚度以实现固有的碰撞弹性。与常规的刚性空中机器人不同，SOBAR成功地证明了其反复忍受和从各个方向上的碰撞中恢复的能力，不仅限于平面内部的碰撞。此外，我们利用其能力来证明三维碰撞弹性有助于提高栖息的成功率的栖息地。我们还使用一种新型混合织物的Bistable（HFB）Grasper增强SOBAR，该杂种可以利用冲击能量来通过快速形状构象的能力进行接触反应抓握。我们详尽地研究并提供了有关HFB Grasper的Sobar的碰撞弹性，影响吸收和操纵能力的见解。最后，我们通过碰撞表征，抓握识别以及在各种情况下以及不同形状的物体上对传统空中机器人与SOBAR的性能进行比较。
第二读
混合脑 - 计算机界面（BCIS）用于中肢康复后，应促进“更正常”的大脑和肌肉活动的增强。在这里，我们提出了皮质肌肉相干性（CMC）和肌间相干性（IMC）的组合，作为用于康复目的的新型混合BCI的控制特征。在20名健康参与者中收集了来自每侧5个肌肉的多个脑电图（EEG）信号和表面肌电类（EMG）（EMG），并以优势和非优势手进行了纤维伸展（EXT）和抓握（grasp）。CMC和IMC模式的平均值显示出双侧感觉运动区域以及多个肌肉的参与。cmc和imc值用作对每个任务与休息和ext and grasp进行分类的功能。我们认为，CMC和IMC特征的组合允许将两种运动与休息进行分类，而在EXT运动（0.97）的性能（接收器操作特征曲线，AUC下）相对于抓握（0.88）（0.88）。ext v v and grasp的分类也显示出较高的表现（0.99）。总的来说，这些初步发现表明，CMC和IMC的组合可以为最终在混合BCI系统中采用简单的手动运动提供全面的框架，以进行后击球后康复。
芝加哥动物护理与控制中心正在举办低成本宠物...
18 岁以上的合格成年人即可控制。动物控制人员或志愿者不得处理皮带、抓握或移动笼子、协助约束或触摸任何种类的动物或动物设备。 所有狗必须使用不超过 6 英尺长的皮带或放在笼子里（不允许使用伸缩皮带）。 所有猫必须放在笼子里。 如果您的宠物在接种疫苗或与其他动物接触时需要戴口套，您必须携带您的