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沙眼衣原体的遗传操纵的进步
衣原体沙眼，一种衣原体，对人类健康的影响最大，是细菌性传播疾病的主要原因，并且在所有Chamydia spp中都可以预防失明。物种。胸部寄生虫的强制性细胞内寄生虫和独特的双相发育周期是开发遗传操作工具的主要障碍。过去十年见证了对气管梭菌的遗传操纵，包括化学诱变，基于II组内含子的靶向基因敲除，荧光报告的等位基因交换诱变（FRAEM），CRISPR干扰（CRISPRI）和最近开发的转载体诱变。在这篇综述中，我们讨论了沙眼梭状芽孢杆菌的遗传操纵的当前状态，并突出了衣原体遗传学新生田中的新挑战。
Cyberdemo：增强现实世界灵巧操纵的模拟人类示范
我们介绍了Cyberdemo，这是一种用于机器人模仿学习的新方法，该方法利用了模拟人类的策略来实现现实世界的任务。通过在模拟环境中纳入广泛的数据增强，CyberDemo在转移到现实世界中的传统现实世界中的表现优于传统的现实世界中的演示，从而处理了多样化的物理和视觉条件。无论其负担能力和在数据收集中的便利性如何，Cyberdemo Opper-pers-pers-pers-pers of-lip-term-term of基线方法在跨不同任务的成功率方面，并具有以前未见的对象的普遍性。例如，尽管只有人类的示范插入三瓣，但它仍可以旋转新型的四阀和五角谷。我们的研究证明了模拟人类示范对现实世界灵活操纵任务的重要潜力。更多详细信息可以在https://cyber-demo.github.io/
Robodexvlm：视觉语言模型模型的任务计划和灵活机器人操纵的运动控制
摘要 - 本文介绍了Robodexvlm，这是一个用于机器人任务计划的创新框架，并掌握了配备灵敏手的协作操纵器的检测。以前的方法着眼于简化且有限的操纵任务，这些任务通常忽略了以长期培训方式抓住各种对象相关的复杂性。相比之下，我们提出的框架利用灵巧的手能够抓住不同形状和大小的对象，同时根据自然语言命令执行任务。所提出的方法具有以下核心组件：首先，设计了一个具有任务级恢复机制的稳健任务计划器，该机制设计了视觉语言模型（VLMS），这使系统能够解释和执行长序列任务。第二，基于机器人运动学和正式方法提出了语言引导的灵活掌握感知算法，该方法是针对带有多种物体和命令的零摄像的灵巧操作量身定制的。全面的实验结果验证了Robodexvlm在处理长层场景和执行灵巧抓握方面的有效性，适应性和鲁棒性。这些结果突出了该框架在复杂环境中运行的能力，展示了其进行开放式灵巧操作的潜力。我们的开源项目页面可以在https://henryhcliu.github.io/robodexvlm上找到。
21世纪的碳和人类：树木作为对可持续环境的气候操纵的工具
由于地球气候系统的差异，人类，动物和环境的持续苦难与可持续发展相去甚远。气候变化（CC）已被公认为是对粮食安全，环境可持续性的重大威胁之一，包括二十一世纪的人类健康发展（Seager等，2007; Adiaha et al。，2020），跨越跨越人际关系对气候变化（IPCC）的结论，这是人们的预期变化，这是一定的变化，这是一定的变化，这是一家人的变化，这是一定的变化。将来改变（IPCC，2007年）。即使在保护方案下，未来的气候变化也可能包括在某些地区的全球平均温度进一步升高（超过2°C -4°C），并在某些地区进行明显干燥（Seager等，2007），以及极端干旱，热极端和热浪的极端干旱频率和严重程度的增加（IPCC，2007年）。
转移可概括机器人操纵的基础模型
改善现实世界中通用机器人操纵的概括能力长期以来一直是一个重大挑战。现有的方法通常依赖于收集大规模机器人数据，这些机器人数据是昂贵且耗时的。但是，由于数据的多样性不足，他们通常会限制其在开放域中的能力，并具有新的对象和不同的环境。在本文中，我们提出了一种新颖的范式，该范式有效地利用了由Internet规模的基础模型生成的语言分割掩码，以调节机器人操纵任务。通过将蒙版模态整合到源自视觉基础模型的语义，几何和时间相关先验中，并将其方法呈现为端到端的策略模型，我们的方法可以有效地感知的对象姿势并启用样本有效的概括性学习，包括新的对象，包括新的对象，包括新的对象，semantic intancics，Semantic类别，语义类别，和统一的背景。我们首先引入了一系列基础模型，以跨多个任务进行基础语言需求。其次，我们基于模仿学习开发了一个两流2D策略模型，该模型可以处理原始图像和对象掩码，以以局部 - 全球知觉方式预测机器人动作。在Franka Emika机器人和低成本双臂机器人上进行的广泛的现实世界实验证明了我们提出的范式和政策的有效性。可以在link1或link2中找到演示，我们的代码将在https://github.com/mcg-nju/tpm上发布。
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。
dexo：用于教机器人灵巧操纵的手部外骨骼系统
摘要 - 我们介绍了Dexo，这是一种新型的手部外骨骼系统，旨在教机器人灵巧的操纵。与传统的远程操作系统不同，由于缺乏触觉反馈和可扩展性的限制，Dexo可以通过运动镜像和力透明性来实现自然和直观的控制。系统的被动外骨骼设计使人类用户可以直接控制机器人的灵巧手，传输精确的运动和强制数据，以在实际环境中学习复杂的任务。配备了集成的触觉传感器，Dexo捕获了高保真互动数据，促进了操纵学习，而无需昂贵的硬件或仔细的工程。我们评估了跨多个灵巧任务的系统，证明了其复制人类水平的操纵的能力及其扩展收集高质量演示数据的潜力，以培训高级机器人学习模型。与现有的远程处理方法相比，我们的实验显示了任务成功率的显着提高，这使得Dexo成为推进机器人敏捷性的强大工具。
如何防范深度伪造技术的威胁 对抗数字操纵的斗争
在网络安全领域，恶意行为者可以使用深度伪造技术创建伪造内容并发起社会工程攻击，例如网络钓鱼或鱼叉式网络钓鱼活动。这些风险凸显了迫切需要采取强有力的对策来防范深度伪造产生的网络安全威胁和隐私泄露的有害影响。出现了大量漏洞和威胁。这些漏洞和威胁主要是由生成式人工智能和深度伪造技术的进步推动的。这些技术对语音和视频身份验证系统的完整性构成的迫在眉睫的威胁包括：
野外自动空中操纵的开源软机器人平台
摘要：空中操纵将飞行平台的多功能性和速度与移动操作的功能能力相结合，由于需要精确的定位和控制，这引起了挑战。在传统上，研究人员依靠卸下感知系统，这些系统涉及昂贵且不切实际的室内环境。在这项工作中，我们引入了一个新颖的平台，用于自主空中操纵，该平台可易于利用板载感知系统。我们的平台可以在各种室内和室外环境中进行空中操纵，而无需依赖外部感知系统。我们的实验结果表明了平台在不同环境中自主掌握各种对象的能力。这一进步可以通过消除昂贵的跟踪解决方案的需求来显着提高空中操纵应用的可扩展性和实用性。为了加速未来的研究，我们开源3我们的ROS 2软件堆栈和自定义硬件设计，使我们的贡献可用于更广泛的研究社区。
双手机器人操纵的3D策略扩散
图1：BI3D扩散器演员的概述。顶部：BI3D扩散器Actor是一个条件扩散模型，生成两个端效应器的3D轨迹。类似于[13]，在每个扩散步骤I中，我们的模型将机器人未来最终效应器轨迹的噪声估计值，提出RGB-D视图O和本体感受信息c。这些令牌是通过注意，使用3D相对位置信息的上下文对语言进行的，并参与语言令牌l以融合教学信息。Our model predicts the noise of left- and right-hand 3D locations ( ϵ loc θ,l ( o , l, c l , τ i l , i ) and ϵ loc θ,r ( o , l, c r , τ i r , i ) ) and the noise of left- and right-hand 3D rotations ( ϵ rot θ,l ( o , l, c l , τ i l , i ) and ϵ rot θ,r ( o , l, c r , τi，r i）。底部：在推断期间，BI3D扩散器演员迭代地将未来双手轨迹的估计值降低。