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生物控制的手提假体的内骨骨骼的设计
摘要。文章分析了当今假体设备市场上常见的生物控制假体的结构，尤其是I-Limb，“米开朗基罗手”和Bebionic Prostheses。表明，这些构造使用手指和棕榈的空心壳模型，共同形成了假体结构的外骨骼。这种类型的设计的特征是制造的复杂性，因此，由于牵引元素，齿轮元素或其他元素被放置在这些空心元素内，因此成本和不合理使用体积的使用，这可以确保在执行此类手指的弯曲运动时的传输力。本文提出使用内骨骼作为固定电动驱动器和控制元素的支持基础。同时，该结构是一组链式连接的元素和杆，用于传播力，其中确保在所有铰链接头中同时弯曲，并且执行的运动的形式接近自然。同时，在拟议的设计中更合理地使用了手指元件的体积，因为可以在结构杆上固定弹性材料的外部喷嘴，这将重复真实的手指的形状，在执行握把运动时可靠地固定物体。同时，可以在这种弹性体元素中安装传感器以提供触觉感觉。研究的结果是，开发了所有假体内骨骼元素的3-D模型，并通过3-D打印制造。在原型制定阶段，由Arduino Uno模块控制的双极步进电动机用作电动驱动器来评估执行运动的轨迹。证明，由于安装传感器的安装，可以提高功能性，以提供触觉感觉，因此确定执行动作的数量实际上与类似物的数量相同，并且提出的设计的成本要低得多。同时，由于使用少量的结构元素及其连接，可靠性更高。
猕猴大脑皮层神经元网络中的信息动态反映了认知状态和行为
先前的内部状态和环境的感觉输入。这个过程被称为35“分布式计算” [2，3]，在大脑的背景下，被认为是认知和36个havior的基础。可以通过将“信息动力学”分为三部分37 [3]：信息存储（神经元的过去活动都会告知其未来的程度，例如LTP 38或LTD）[4]，信息传输（来源神经元的过去的程度告诉目标神经元的39未来，例如突触通信）[5，6]和信息修改（即“非线性”计算40，其中神经元将不同的信息流集成到比零件总和更大的事物中）41 [7，8，9，10]。可以使用信息理论[11]进行正式化这三个动力学（请参阅秒1.1）。42先前使用信息理论研究记录的神经元网络中信息动态的先前工作43发现，在开发过程中修改信息变化的能力[10]以及在相同的发育44个窗口中，特定的信息传输模式“锁定” [12]。此外，45个信息修改的能力是在网络的神经元上分布的。集中在高46度，富俱乐部神经元中[13，14，15]。信息传输[16]已应用于各种神经和47个神经元记录（有关综合综述，请参见[5]），并允许研究人员估算有效的网络48相互作用的神经元模型。特定动态服务的目的仍然很困难。最后，主动信息存储为刺激响应49和视觉处理系统中的偏好提供了见解[4]。50尽管在这个领域进行了大量分析，但信息动态如何与行为相关的问题仍然不清楚，因为在神经文化中，许多上述工作都是在神经文化中进行的52，而不是与复杂环境相互作用的行为生物体相反。因此，提出了信息动态和行为之间的链接53（例如例如，尽管有很好的文献记录了协同信息动态，但仍不清楚它们在认知和行为相关的信息处理中扮演什么（如果有）角色，或者56仅仅是统计的Epiphenomena。为此，我们研究了信息动力学和由此产生的57个效率网络结构，同时记录了三个猕猴的额叶 - 顶端抓地力网络的最多三个皮质区域的神经种群。在录音过程中，猴子执行了59个延迟的感觉运动转换任务，涉及处理不同的视觉提示，制备和60个不同的掌握类型的记忆以及这些掌握类型的执行。（有关详细信息，请参见[17]。使用61这些数据，我们可以估计神经元级的活动信息存储，信息传输和协同62在不同的认知和行为状态中的信息修改，从而使我们能够直接评估信息动力学和复杂行为之间的相关性63个分离。68我们假设不同的行为状态和握把变化将与不同的69个信息动态模式相关。此外，通过推断传输熵64网络，我们可以应用网络科学[18，19]的技术来检查行为的变化如何改变65网络中神经元之间的有效连通性模式。最后，我们可以结合这两条66行分析，以探索神经元如何在网络夫妇中定位特定任务以揭示67个单个神经元在信息处理中的局部作用。特别地，我们假设需要高70度的主动处理的行为状态（例如与其他状态相比，识别行为提示，准备和执行动作）71将显示更复杂的活动和独特的网络结构（例如期望72固定）。我们的发现与这些假设是一致的：不同的行为状态与全球效果网络结构的明显相关性相关联73相关联，尤其是74的运动与系统的总体信息增加，并且在系统中增加了75个信息，并在协同信息处理的量中增加了75。对于两种不同的握把类型的每一种，这些网络范围的活动模式都是不同的76，并且可以根据77
中国关于2030年可持续发展议程执行的进度报告（2021）
第二，经济结构随着质量和效率的提高而有所提高。农业已经获得了更坚实的基础，并且已经完全实施了农村振兴战略。到2020年底，连续17年收获了17年。中国人民的米碗牢牢握在自己手中。随着加速工业转型和升级，中国一直保持并巩固了其作为世界顶级制造商的地位。从2016年到2020年，以名义的年平均增值增值增值为6.14％，从20.9.5万亿元人民币增加到26.59亿元人民币，约占全球总数的28％。中国已经在高质量的贸易发展及其作为主要商品贸易国家的地位方面已经建立了新的水平。从2016年到2019年，商品的平均年增长率达到7.5％，中国仍然是世界第二大进口商。 数字经济发展迅速，现代服务行业已成为重要的支持。 在2020年，新行业，新业务形式和新业务模式的增值相当于GDP的17.08％，从2016年的15.4％增加。 第三级行业的增值从52.4％增加到GDP的54.5％。 在2020年，中国数字经济中的核心行业的增值占GDP的7.8％。 在13 期间从2016年到2019年，商品的平均年增长率达到7.5％，中国仍然是世界第二大进口商。数字经济发展迅速，现代服务行业已成为重要的支持。在2020年，新行业，新业务形式和新业务模式的增值相当于GDP的17.08％，从2016年的15.4％增加。第三级行业的增值从52.4％增加到GDP的54.5％。在2020年，中国数字经济中的核心行业的增值占GDP的7.8％。在13
移动操作机器人臂-IJRPR
朝着协作机器人或配件的趋势继续增长。这些机器人旨在与人类一起工作，从而提高各种行业的效率和灵活性。配角配备了安全功能，使它们可以安全地与人类工人紧密相邻。机器人臂越来越多地与先进的传感技术（包括视觉系统，力/扭矩传感器和其他反馈机制）整合在一起。这增强了他们感知和适应环境的能力，使它们更具通用性并能够处理复杂的任务。机器人臂中人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合是一个明显的趋势。这使机器人可以从经验中学习，优化其性能并适应不断变化的条件。AI也可以用于预测性维护，提高机器人系统的整体可靠性。具有模块化设计的机器人臂变得越来越流行。模块化允许更轻松的自定义，重新配置和可扩展性，使其适应各种应用程序和行业。在武器末端工具中有连续的发展，包括握把，传感器和其他专业附件。这些创新旨在提高机器人武器对不同任务和行业的多功能性。正在努力使包括中小型企业（中小型企业（SME）在内的更广泛的用户更广泛地使用机器人武器。这涉及创建用户友好的接口，简化的编程方法和负担得起的解决方案。机器人武器越来越多地在电子商务和物流中用于订单实现，分类和包装等任务。这些行业对自动化的需求正在推动机器人解决方案的采用。除了工业应用外，在医疗保健环境中使用机器人臂的趋势越来越大。这包括机器人协助的手术，康复和为有行动不便的人提供的援助。在3D打印应用中使用机器人臂，允许精确和受控的添加剂制造工艺。对节能机器人系统的关注正在上升。这包括使用轻质材料，节能组件以及优化能源消耗的编程策略。
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
使用深神经网络从后顶层皮层解码
抽象目标。运动解码对于翻译脑部计算机界面（BCIS）的神经活动至关重要，并提供了有关如何在大脑中编码运动态的信息。深神经网络（DNNS）正在成为有前途的神经解码器。尽管如此，目前尚不清楚DNN在不同的电机解码问题和方案中的表现如何，哪个网络可以成为入侵性BCIS的良好候选人。方法。完全连接，卷积和复发性神经网络（FCNN，CNNS，RNNS）设计并应用于从麦克拉（Macaques）后顶叶皮层（PPC）中从V6A区域记录的神经元中解释运动态。考虑了三个运动任务，涉及到达和到达（后者在两个照明条件下）。dnns使用试用课程中的滑动窗口接近3D空间中的九个到达终点。为了评估模拟各种场景的解码器，还分析了性能，同时人为地减少了记录的神经元和试验的数量，并在执行从一项任务到另一个任务的转移学习时。最后，准确的时间课程用于分析V6A电机编码。主要结果。dnns的表现优于经典的幼稚贝叶斯分类器，而CNN在整个电机解码问题上还优于XGBoost和支持向量机分类器。cnns使用较少的神经元和试验时，导致了表现最佳的DNN，并且任务对任务转移学习改善了性能，尤其是在低数据制度中。意义。最后，V6A神经元甚至从动作计划中编码并触及到gr的属性，稍后发生握把属性的编码，更接近移动执行，并且在黑暗中显得较弱。结果表明，CNN是有效的候选者，可以从PPC记录中实现人类侵入性BCI的神经解码器，这也减少了BCI校准时间（转移学习），并且基于CNN的数据驱动分析可以提供有关大脑区域的编码特性和功能性启动的见解。
对机器人抓手的机械设计进行了调查，该机器人使用低成本传感器进行了智能控制，并随着行业4.0的出现，有一个
对机器人抓手的机械设计进行了调查，该机器人使用低成本传感器随着行业4.0的出现而进行了智能控制，越来越需要智能和自动化的机器人系统，能够在未知的环境中执行复杂的任务。这项工作着重于用于机器人抓手的机械设计的开发，以及使用FANUC机器人平台选择目标的智能操作。所提出的方法结合了抓手，高级运动控制技术的计算力学以及握把控制策略，以使机器人臂能够准确有效地识别并选择目标对象。为了验证我们的方法，在各种情况下进行了几项实验验证。据认为，拟议的工作是可行的，有效且适用于广泛的工业应用的。关键字：机器人抓手，机械设计，智能控制，拾音器和位置，运动控制。1。引言近年来，工业机器人已成为现代制造工艺的整体部分，从而实现了有效的生产和精确的自动化[1，2]。尤其是，以其机器人和多功能性而闻名的工业机器人部门在各个工业领域都具有显着的突出性。其功能的一个关键方面是成功地操纵对象，尤其是在选择[3，4]和放置目标[5-7]等任务中。机器人抓手的机械设计是直接影响目标拾取成功的关键因素[12-14]。众多研究集中在手工握手的技术规范上[8，9]以及智能操纵技术的整合[10，11]，用于使用工业机器人系统的精确选择目标。的确，机器人抓手在安全抓住目标对象方面发挥了关键作用，而英特尔 - 连接的操纵技术增强了机器人臂的每 /形式的高度，以适应各种特征 - 包括形状，大小和尺寸和Orien- tations对象的特征。此抓手必须具有处理各种物体类型的多功能性，涵盖了从精致的物品到重组件。它应该提供安全，稳定的抓握动作，同时最大程度地减少对目标对象或机器人组本身损坏的风险。考虑到这些要求，改进的抓地力设计可以显着提高采摘过程的整体性能和效率。
o r i g i n a l r e s a a r c h使用活细胞评估癌细胞的钴金属纳米颗粒摄取
脑部计算机界面（BCIS）近年来已经达到了重要的里程碑，但是连续控制运动中的大多数突破都集中在具有运动皮层或周围神经的侵入性神经界面上。相比之下，非侵入性BCI主要在使用事件相关数据的连续解码方面取得了进展，而大脑数据的运动命令或肌肉力的直接解码是一个开放的挑战。来自人类皮层的多模式信号，从相结合的氧合和电信号的移动脑成像中获得，由于缺乏能够融合和解码这些混合测量值的计算技术，因此尚未发挥其全部潜力。为了刺激研究社区和机器学习技术，更接近人工智能的最新技术，我们在此释放了一个整体数据集的混合性非侵入性措施，以进行连续力解码：混合动力学握把（Hygrip）数据集。We aim to provide a complete data set that comprises the target force for the left/right-hand cortical brain signals in form of electroencephalography (EEG) with high temporal resolution and functional near-infrared spectroscopy (fNIRS), which captures in higher spatial resolution a BOLD-like cortical brain response, as well as the muscle activity (EMG) of the grip muscles, the force generated at the grip sensor （力）和混淆噪声源，例如任务过程中的呼吸和眼动活动。总共14位右手受试者在每只手最大自愿收缩的25–50％内执行了单项动态握力任务。Hygrip旨在作为基准，其中有两个开放挑战和用于抓地力解码的研究问题。首先是跨越时间尺度的大脑信号的数据的剥削和融合，因为脑电图的变化速度比FNIRS快三个数量级。第二个是与每只手使用的全脑信号的解码，以及每只手共享特征的程度，或者相反，每只手不同。我们的同伴代码使BCI，神经生理学和机器学习社区中的研究人员易于获取数据。hygrip可以用作开发BCI解码算法和响应的测试床，从而融合了多模式脑信号。由此产生的方法将有助于理解局限性和机会，从而使人们在健康方面受益，并间接地为类似的方法提供信息，从而满足疾病中人们的特殊需求。
霞浦湖的原生动物生物群：形态观察和环境 DNA 分析……
[背景和目标] 原生生物是一类生物，占真核生物系统发育多样性的大部分，存在于地球的所有环境中，包括土壤、海洋和湖泊。在水生生态系统中，它们作为重要的初级生产者、初级消费者和分解者，在微生物循环中发挥着重要作用。此外，底栖和附生原生动物是鱼类和甲壳类动物的直接食物，因此对生态系统内的营养循环做出了巨大贡献。因此，了解原生生物群对于更深入地了解该环境中的整个生态系统至关重要。针对深海、南极洲和海洋等环境的原生动物生物群的详细分析已经有很多报道，但是对于涵盖陆地上所谓熟悉的普通环境（普遍环境）中的许多生物群的详细分析却知之甚少。霞浦湖是日本第二大海底湖，平均深度为4米，堪称普遍淡水环境的代表性湖泊之一。自 1976 年以来，日本国立环境研究所 (NIES) 一直在霞浦湖的 10 个点对水质和生物群落进行长期监测。然而，在其中两个地点，对原生动物生物群的调查仅限于使用光学显微镜进行的目视识别，尚未报告DNA水平的详细分析。此外，由于仅收集了地表水样本，对底栖原生动物和附生原生动物的研究不足。 在本研究中，除了在显微镜下进行形态观察外，我们还使用环境 DNA 分析来研究原生动物生物群，包括底栖生物和固着生物，目的是进一步增强对霞浦湖生态系统的了解的基础。 [方法] ○ 调查地点及抽样方法
学年的特殊主题课程列表2024-2025感知深度学习（2.0 cr。）2024秋季术语本课程公开了学生
学年的特殊主题课程列表2024-2025感知深度学习（2.0 cr。）2024秋季术语本课程使学生接触到应用于图像的深度学习的数学基础。最先进的机器人中的感知堆栈正在迅速适应深度学习的最新进步，因为它们的功效和高精度。这些基于深度学习的方法也可以使用并行的硬件（例如GPU）加速，这些硬件可以实现复杂任务（例如实时场景分割）的低延迟操作。在机器人感知的背景下，将对学生进行培训，以制定，开发和实施深度学习解决方案，以解决常见的计算机视觉问题。该课程将涵盖高级和最先进的主题，例如SIM2REAL，对神经网络，视觉变压器和扩散模型的对抗性攻击。本课程中探讨的其他主题包括图像形成，线性分类器，神经网络和反向流体，卷积神经网络（CNN），CNN体系结构，SIM2REAL，黑色和白色盒子攻击的数据生成，用于对神经网络的构建，以构建用于构建现有的艺术机器人的Art机器人堆栈。学生将了解具有最先进的深度学习工具包的机器人系统所需的考虑因素。该课程旨在平衡理论与项目的应用。推荐背景：精通编程，最好是Python，MA 1024，MA 2071/20772，MA 2621/2631机器人进行回收（2.0 cr。）2024秋季B期限介入机器人技术和AI技术的最前沿，以应对全球浪费危机。本课程基于基础机器人知识，以应对可持续废物管理中的现实世界挑战。它提供了一个了解机器人操作和机器人视觉系统的机会，并将这些知识应用于使用物理机器人平台开发废物回收系统的知识。具体来说，该课程将涵盖用于开发废物分类方法的计算机视觉算法，机器人握把和非划分的操纵算法，用于开发废物采摘和重排系统，设计各种采摘机制以及实施端到端的对象拾取管道。该课程包括一个术语项目模块，用于开发废物排序系统的原型。先决条件：RBE 500推荐背景：RBE 549，RBE 4540，CS 541社会辅助机器人技术（2.0 cr。）2024秋季B期限探讨了旨在通过社会互动而不是身体行动来增强人类福祉和我们社会的机器人技术和AI技术的最前沿。本课程涵盖了基础，跨学科的机器人知识，以应对医疗保健，教育和其他领域中现实世界中的挑战。它引入了社会智能机器人技术的发展生命周期，包括设计，开发和评估。具体来说，该课程将涵盖：1）多模式人类机器人相互作用，包括多模式感应和感知，决策和反馈机制； 2）以人为中心的AI，并体现了AI的个性化和适应； 3）在社会辅助环境中的边界研究应用，例如老龄化护理，痴呆症护理，自闭症护理和教育。该课程旨在针对对社会机器人技术，以人为中心的计算，医疗保健，生物医学工程，人类计算机互动和社会科学以及SAR的研究前沿的学生。教学方法包括讲座，邀请专家演讲者的见解以及学生将设计的术语项目模块，建议背景：RBE/CS 526，RBE 549，RBE 595/4540，CS 541