XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System操作器
用于物理人体型操纵器合作的硬件式模拟器
摘要 - 本文介绍了与空中操纵器合作的硬件模拟器。模拟器为用户提供了适用于人冲水器交互活动的逼真的触觉反馈。测量硬件界面和Human/环境之间交换的力，并提供给动态模拟的空中操纵器。反过来，模拟的空中平台将其位置反馈到硬件，从而使人类能够感觉到并评估相互作用的效果。除了人冲洗操作器的合作外，模拟器还提供了发展和测试空中操纵中的自主控制策略。因此，对拟议系统的有效性以及两个案例研究进行了评估：一个协作任务，其中人类操作员将工具附加到机器人最终效用器和一个自动鸟分流器的安装任务。
V7 用户手册 - 欧姆龙欧洲
• 请勿在电源开启时连接或断开接线，或进行信号检查。 • 即使电源关闭后，变频器内部电容器仍处于充电状态。为防止触电，在维修变频器前请断开所有电源，然后在电源断开后等待至少一分钟。确认所有指示灯均已熄灭后再继续操作。 • 请勿对变频器的任何部分进行耐压测试。变频器是使用半导体的电子设备，因此易受高压影响。 • 除非电源已关闭，否则请勿移除数字操作器或空白盖板。切勿在电源开启时触摸印刷电路板 (PCB)。 • 本逆变器不适用于能够输送超过 18,000 RMS 对称安培、最大 250 V（200 V 级逆变器）或 18,000 RMS 对称安培、最大 480 V（400 V 级逆变器）的电路。
针对2型糖尿病的中年患者的糖尿病性视网膜病风险预测模型的开发和验证
方法：这项回顾性研究筛选了931例T2DM患者在2011 - 2018年全国健康和营养检查调查数据库中30至59岁之间。开发小组包括2011 - 2016年调查的704名参与者，验证小组包括2017-2018调查的227名参与者。最低绝对收缩和选择操作器回归模型用于确定最佳预测变量。逻辑回归分析构建了三个模型：完整模型，多个分数多项式（MFP）模型和逐步（stepaic）选定的模型。然后，我们根据接收器操作特征曲线（ROC）决定了最佳模型。ROC，校准曲线，Hosmer-Lemeshow检验和决策曲线分析（DCA）用于验证和评估模型。还构建了一个在线动态列出预测工具。
在搜索后搜索操作期间软连续机器人的多模式相互作用
摘要，如果人类机器人相互作用（HRI）易于执行，则在机器人协助的搜索和救援操作效率将是有效的。可以使用柔软的机器人来完成，与刚性相比，该机器人的性能更好。其中，由于其光滑的性质，可以使用柔软的连续机器人（SCR）。SCRS有两种类型：软连续操作器（SCM）和软蛇机器人（SSR）。尽管这两个机器人在功能上不同，但在结构上是相似的。因此，这些机器人可以模块化和重新配置。SCM可以协助医疗团队进行采摘操作，而SSR可以穿越诸如地震之类的灾难后发生的限制空间。从我们的调查中推断出，文献中并没有很多研究工作侧重于disasaster后情况下的SCR的HRI方法。因此，在这项工作中，我们专注于开发模块化和可重构的SCR的HRI方法。
GCworkplace 技术参考手册
一般规定： • 确保控件可访问。控件包括电灯开关、储物柜和文件柜上的锁、门和木制品把手、电动门操作器等。（条款 4.3） • 确保已提供适当的净空。（条款 4.5.1） • 确保突出物体可被手杖探测到，或设计成不突出。例如壁挂式电视/显示器、安装在座椅背面的表面、壁挂式急救箱等。（条款 4.5.2） • 确保考虑解决功能和认知障碍、环境不耐受和声学问题。（条款 4.7） • 考虑如何设计照明/空间以满足对光敏感的人的需求。尽可能结合可调节性和调光功能，并考虑来自多个光源的照明，例如任务和吊灯，以提供各种照明条件并方便用户控制。
正常粘膜中的DNA-甲基化变异性
结果：在558个独特基因座的健康个体中，近端结肠内有AP的个体的正常剖腹组织表现出失调的DNA甲基化COM。利用这些与腺瘤相关的差异性可变和甲基化的CPG（ADVMC），我们的分类器在Swepic数据集（接收器操作器操作特征曲线下[ROCAUC]¼0.63-0.81）之间识别了健康和AP-ADJACECT的组织（接收器工作特征曲线下的交叉验证区域），包括年龄在年龄范围内。在3个外部组中验证了这种歧视能力，与癌症的组织有区别（ROC AUC¼0.82-0.88）。值得注意的是，ADVMC失调与息肉多重性相关。超过50％的ADVMC与年龄显着相关。这些ADVMC富含基因组的活性区域（P <.001），相关基因在AP-ADJACACENT组织中表现出改变。
spirobs：对数螺旋形机器人，用于跨音阶的多功能抓握Zhanchi Wang，1 Nikolaos M. Freris，1,3， *和XI Wei 2，** 1 School
spirobs：对数螺旋形机器人，用于遍及尺度的多功能抓握Zhanchi Wang，1 Nikolaos M. Freris，1,3， *和XI Wei 2，** 1计算机科学技术学院，中国科学技术大学，中国，Hefei，Anhui，Anhui，Prc，Prc，230026。2中国科学技术大学化学与材料科学学院，Hefei，Anhui，Prc，230026 3 Lead Contact *通信：nfr@ustc.edu.cn。 **通信：wxi@ustc.edu.cn。 总结实现具有生物学上可比灵活性和多功能性的软操作器通常需要仔细选择材料和驱动以及其结构，感知和控制的细心设计。 在这里，我们报告了一类新的软机器人（螺纹），该机器人在形态上复制了在自然附属物中观察到的对数螺旋模式（例如，章鱼臂，大象躯干等）。 这允许在不同尺度和快速廉价的制造过程中建立共同的设计原理。 我们进一步提出了一个受章鱼启发的抓斗策略，可以自动适应目标对象的大小和形状。 我们说明了螺旋罗的敏捷性，以及抓紧大小的物体的能力，其大小多于两个以上的数量级，并且自重的260倍。 我们通过另外三种变体演示可伸缩性：微型抓手（MM），一个长时间的操纵器和一系列可以纠结各种物体的螺旋体。 这些附件能够具有显着的运动复杂性，并提供各种重要功能，例如猎物捕获，运动，操纵和防御。2中国科学技术大学化学与材料科学学院，Hefei，Anhui，Prc，230026 3 Lead Contact *通信：nfr@ustc.edu.cn。**通信：wxi@ustc.edu.cn。总结实现具有生物学上可比灵活性和多功能性的软操作器通常需要仔细选择材料和驱动以及其结构，感知和控制的细心设计。在这里，我们报告了一类新的软机器人（螺纹），该机器人在形态上复制了在自然附属物中观察到的对数螺旋模式（例如，章鱼臂，大象躯干等）。这允许在不同尺度和快速廉价的制造过程中建立共同的设计原理。我们进一步提出了一个受章鱼启发的抓斗策略，可以自动适应目标对象的大小和形状。我们说明了螺旋罗的敏捷性，以及抓紧大小的物体的能力，其大小多于两个以上的数量级，并且自重的260倍。我们通过另外三种变体演示可伸缩性：微型抓手（MM），一个长时间的操纵器和一系列可以纠结各种物体的螺旋体。这些附件能够具有显着的运动复杂性，并提供各种重要功能，例如猎物捕获，运动，操纵和防御。关键字柔软的机器人，对数螺旋，多尺度设计，软机器人握把介绍某些动物具有细长，灵活的附属物，范围从海马长度的几厘米和Chameleons的前尾尾巴1,2到超过一米的章鱼臂和大量的off臂和大头臂和大头脑trunks trunk trunks trunks 3，4。通过利用软材料或合规机制5-7，这是设计和构建柔软连续操作器的灵感来源。尽管机器人已经成功地重现了此类机器人系统中的柔性变形，并且在处理脆弱或不规则形状的物体8，安全的人类机器人互动任务9-11，医疗应用12,13等方面表现出了巨大潜力，但生物学示例在脱氧和敏捷性方面仍然超过了特大工程。例如，大象树干可以包裹直径为3厘米的胡萝卜，而它也可以抓住和堆叠300千克的树桩，直径超过直径14。章鱼手臂可以伸出手，并在次秒时间尺度上捕获鱼。
使用神经场生成机器人能力图
操纵器的工作空间（定义为它可以达到的所有职位）是确定其操作适用于给定任务的重要方面。对于许多应用程序，有趣的是通过将能力措施分配给工作空间中的每个位置，例如Yoshikawa提出的可操作性指数[29]，从而生成所谓的能力图。能力图有助于许多随后的任务，例如运动计划[30，20，24]，本地化[21，23]，人体机器人相互作用[25，31]和硬件设计[14]。使用传统方法进行准确的能力图需要数小时才能计算[30，20]。尤其是在机器人形态会发生变化的情况下，例如在模块化机器人[27，1]或机器人设计[7，12]的背景下，计算复杂性因此大大限制了能力图的适用性。这项工作使用神经领域[26]来有效地生成各种串行操作器的能力图。在数值实验中，我们表明可以平均创建具有300,000多个查询位置的精确能力图。此外，我们表明我们的方法概括为分布样本。
![arxiv：2110.06799v1 [Quant-ph] 2021年10月13日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3ac1c84a9d0c289423c939f0f0b7a9534008938d.webp)
arxiv：2110.06799v1 [Quant-ph] 2021年10月13日
量子计算为组合问题提供新的启发式方法。具有小型和中级量子设备的可用性，可以在小型问题上实施和测试这些启发式方法。这种组合问题的候选者是异质的车辆路线问题（HVRP）：确定最佳路线集的问题，鉴于具有不同装载能力的杂种车辆，以将货物交付给给定的客户。在这项工作中，我们研究了使用量子近似优化算法（QAOA）的量子计算机的潜在用途将近似于HVRP的解。为此，我们将HVRP映射到Ising Hamiltonian，并在最多21 QUBIT的问题实例上模拟算法。我们发现，此映射量表所需的量子数与客户数量二次。我们比较了QAOA中不同经典操作器的性能，以不同的是HVRP的问题大小，从而在优化器性能和运行时找到了交易。
4M25-最终报告系统标识和基于模型的...
已经开发了一个简单的软操作器 - 一种仅在其底部致动的连续软杆，以探索这些模型。系统标识首先是使用全部信息，然后使用有限的信息来得出操纵器的动力学。然后，通过基于模型的RL对控制器进行训练，目的是将Ma-Nipulator保持在直立位置。这种方法通过通过学习动力学生成模拟数据来规避收集数据以进行无模型增强学习的效率低下。的目标是，通过对模拟动态进行训练，增强能够比实时培训更快，从而提高数据效率。比较了无模型和基于模型的方法以测试这一点。然后，还将增强学习与传统线性季节调节器（LQR）控制和比例积分衍生物（PID）控制的功效进行比较。作为外部影响和训练，有Pilco（（Deisenroth＆Rasmussen，2011）），这是一种基于Gaussian过程的控制学习计划，用于系统识别和策略搜索试验之间的控制。