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Terahertz操纵2D半导体中的激子复合物
富含库仑结合的准粒子的物理学，例如激发剂和过渡金属二甲基元素单层中的trions，目前在冷凝的物质群落中正在进行深入研究。这些准颗粒在100 MEV的顺序上具有较高的结合能，表现出强烈的光耦合，并且可以将量子信息存储在自旋valley自由度中[1]。实现超快时间标准上激素状态的外部控制的策略已成为重要的研究途径。在这里，我们报告了在HBN封装的Mose 2单层中观察到瞬态Trion到脱位的转换（图1a）是由在红外自由电子激光设施（Felbe）（Felbe）[2，3]产生的Picsecond TimeScales上的强烈Thz脉冲引起的。随后通过用条纹摄像头记录时间分辨的光量（TRPL）光谱来监测激子动力学。可见的脉冲（= 400 nm）激发了激动的激子和Trions的种群（图1b，无脉冲脉冲的trpl光谱）。通过在大约30次皮秒延迟后添加THZ脉冲相对于可见的激发（图1C），我们观察到Trion发射的淬火和激发激素发射的暂时增亮。此外，通过调整Thz脉冲的频率，我们记录了TRIONS的THZ解离光谱（图1d）。重要的是，当THz光子能量等于或高于Trion结合能时，可以观察到有效的Trion TRION转换。在其他机构中观察到THZ辐射的相似影响，例如WSE 2单层和Mose 2 /WSE 2异质结构。总的来说，结果为低维材料中的许多粒子状态的外部控制开辟了有希望的途径。
俄罗斯的反射控制理论：操纵对手以获得优势
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将有关此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188)，1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有任何其他规定，但如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。
TAC-MAN：触觉通知的铰接物体的无效操纵
这项工作得到了国家科学技术重大项目（2022ZD0114900）的部分支持Horizon Europe框架通过可触及的项目（101092518）。（Zihang Zhao和Yuyang li对这项工作也同样贡献。相应的作者：Lecheng Ruan和Yixin Zhu。）Zihang Zhao和Yixin Zhu曾与中国北京大学100871北京大学的人工智能研究所一起（电子邮件：zhaozihang@stu@stu.pku.edu.edu.cn; yixin.zhu@pku.edu.edu.cn）。Yuyang Li和Zhenghao Qi曾在中国北京大学，北京大学，北京大学和北京通用人工智能研究所，中国北京100080，中国以及自动化部，北京大学，北京大学，北京大学，北京大学，北京大学，北京100084，中国（电子邮件）： {liyuyang20，qi-zh21}@mails.tsinghua.edu.cn）。Wanlin Li与中国北京100080的北京通用人工智能研究所合作（电子邮件：liwanlin@bigai.ai）。Lecheng Ruan曾在中国北京100871的北京大学工程学院以及中国武汉430075的PKU-Wuhan人工智能研究所（Ruanlecheng@ucucla.edu）任职。Zihang Zhao和Lecheng Ruan在这项工作中也部分地在北京通用人工智能研究所中。数字对象标识符（DOI）：请参阅此页面的顶部。Kaspar Althoefer曾在英国伦敦皇后大学伦敦皇后大学工程与材料科学学院内的高级机器人中心 @皇后玛丽（Queen Mary），伦敦E1 4NS（电子邮件：k.althoefer@qmul.ac.uk）。
2024_54_DOLS_ER：通过微生物操纵增强海草的生长和弹性
在全球范围内，海草草地以惊人的速度丢失，在过去的30年中，英国损失了多达40％的海草覆盖范围。海草提供各种生态系统服务，因此有几项努力旨在恢复英国这些丢失的草地。迄今为止，已经有三种中心的海草修复方法：将天然存在的海草移植到新地点，将种子直接种植到海床上，并种植了耕种的海草原位，将其种植到海洋环境中。这些方法对于英国海草物种Zostera Mariana和Z. Noltei取得了不同的成功。海洋保护信托基金（Oceant Trust）正在开发一条修复管道，该管道将种子在室内水产养殖设施中种植，并将已建立的植物移植到环境中。苗圃种子可以达到高发芽的成功率，但是这种成功目前是很大的变化，室内设施中的植物健康也是如此。
记录或操纵昆虫神经元的遗传和病毒方法
用于记录和操纵体内神经元的遗传编码工具的发展极大地提高了我们对神经元活动如何影响行为的理解。最近的进展使得这些工具可用于通常被认为不易被遗传处理的物种。这一进展正在彻底改变神经科学，特别是昆虫神经行为学。这里我们介绍了最新的创新及其在系统发育多样化的昆虫物种中的一些应用。我们讨论了这些方法对基础研究和转化研究的重要性和意义。我们重点介绍用于钙成像、光遗传学和突触沉默的遗传编码和病毒编码工具。最后，我们讨论了用于昆虫行为神经行为学研究的普遍适用、模块化和用户友好的遗传工具包的未来潜在发展。
CS59200 -RM：机器人操纵 - 普渡大学计算机科学
the the cabab iliti s o a cab i o o a o o t s t o a cab t o ach t o ach e a a a a a a a a a a a a v e a a a a a a a v e ach i e e e v e c c c t t询问，并提出了这一点，并在他的身份中遇到了a fi e l d s a t a p r e e e p r e e c i p r e ce ce o f b r a d ce o f b r a i i i i mpac t;要付出了代价的范围。它的人类，人类t e l e e n d i n d i s t l oca l oca l oca l oca l oca l oca l oca l oca t l ofe r wa t e r and i n Space和Mo r e e。D esp it e t h i s p r og r ess ( and t he abundance o f coo l demo vi deos ), it' s s till i nc r ed i b ly d iffi cu lt t o make a r obo t do an y one t h i ng , l e t a l one ha v e a gene r a li zab l e s y s t em t ha t can hand l e a s i gn ifi can t b r在各种环境中的任务。那么，让机器人与世界互动有什么困难？T h i s cou r se w ill answe r t ha t ques ti on and p r o vi de an i n - dep t h unde r s t and i ng o f t he s t a t e - o f-t he - a rt i n r obo t man i pu l a ti on b y su rv e yi ng i mpo rt an t l andma r k pape r s i n t he fi e l d as we ll as cu rr en t r ecen tly pub li shed wo r ks。I n pa rti cu l a r, t h i s cou r se w ill ha v e an a l go rit hm i c and compu t a ti ona l f ocus , p r o vi d i ng an unde r s t and i ng o f t he f undamen t a l t echn i ques necessa ry f o r man i pu l a ti on .We w ill a l so co v e r mode r n ad v ances i n how s t a ti s ti ca l mach i ne l ea r n i ng ( pa rti cu l a rly app r oaches known as deep l ea r n i ng , gene r a tiv e A I, o r f ounda ti on mode l s ) a r e app li ed and used b y mode l- and op ti m i za ti on -以我为基础，是现实世界的不确定性。
使用人类运动词典的手机操纵计划
摘要 - 灵巧的手工操纵是一种独特而有用的人类技能。这种能力需要许多感官和手动的协调，以遵守许多约束。这些约束变化，可以受对象特征或特定应用的影响。机器人平台实现可靠的手动操纵技能的关键要素之一是能够将这些约束整合到其运动世代中。这些约束可以通过经验或人类示范进行隐式建模，学习。我们提出了一种基于运动原始词典的方法，以学习和复制手持操纵技巧。尤其是在操纵过程中，我们专注于指尖运动，并定义了一个优化过程来构造运动原始图，以达到特定的指尖配置。这项工作的结果表明，所提出的方法可以产生与人类相干的操纵运动，并且即使没有明确的形式化也可以继承操纵约束。
操纵胚胎隔离作为Stoat生育控制方法的前景
在2016年，新西兰政府设定了雄心勃勃的目标，即在2050年到2050年 - 捕食者免费2020年（PF2050，以下称），消除主要的侵入性掠夺性哺乳动物。这些物种包括三个芥末：雪貂（Mustela putorius furo），Stoats（M。Erminea）和鼬鼠（M. nivalis）；三只大鼠：船只（Rattus rattus），挪威大鼠（R. Norvegicus）和Kiore（R。Exulans）和刷尾巴鼠（Trichosurus vulpecula）（Russell et al。2015;欧文斯2017）。在这个全国范围内消除了侵入性掠食者，从未尝试过，并且传统工具包被认为是不可能的。因此，如果要成功，我们需要大量的技术，运营和社会进步（Owens 2017; Tompkins 2018; Murphy等人。2019; Peltzer等。2019;罗斯等。2020）。
UAD：机器人操纵中无监督的负担蒸馏
摘要：了解机器人必须在给定开放式任务中的非结构化环境中操纵对象。但是，现有的视觉负担预测方法通常仅在一组预定义的任务上手动注释的数据或条件。我们介绍了无监督的负担蒸馏（UAD），这是一种将负担知识从基础模型提炼到任务条件的辅助模型的方法，而无需任何手动注释。通过利用大型视觉模型和视觉模型的互补优势，UAD自动注释了一个具有详细的<指令，Visual Profiseance> Pairs的大规模数据集。仅在冷冻功能上训练一个轻巧的任务条件解码器，尽管仅在模拟中接受了对渲染的对象的培训，但UAD对野外机器人场景和各种人类活动表现出显着的概括。UAD提供的可负担性作为观察空间，我们展示了一项模仿学习政策，该政策证明了有希望的概括，可以看到对象实例，对象类别，甚至在培训大约10次演示后进行任务指令的变化。项目网站：https：//gpt-affordance.github.io/。
机器人操纵中基于LLM的终身学习的框架
虽然机器人代理人越来越擅长低级操纵技巧，但越来越多的大型语言模型计划者指导他们将综合任务分解为子目标。最近的作品表明这些语言模型也可能是有效的技能学习者。我们开发了HALP 2.0，这是一个模块化且可扩展的人类辅助语言计划中学习的框架，使用GPT-4提出了一系列技能课程，这些技能已被学到，使用，使用并智能地重复使用。我们的系统是为大型实验设计的，配备了用户友好的界面，并且可以扩展到新的技能学习框架。我们通过比较抽象的替代实现并通过合并新型框架来证明可扩展性。更重要的是，我们使用众包场景和任务数据集进行了针对GPT-4的重点研究，发现语言模型是技能重复使用和适应能力的能力。我们观察到，尽管性能取决于语言上下文，但提供优化的提示可以产生出色的技能再利用行为。我们设想，随着操纵原语和大型语言模型变得越来越强大，我们的系统将准备好综合其能力，以创建一个自治系统，以供终身学习，有一天可以在现实世界中部署。