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通过可更换外部增援的多功能真空驱动的人造肌肉
软气动肌肉是软机器人技术中的良好驱动方案，因为它对于机器人机器的关键特征是安全，轻巧且符合的。在这项工作中，我们提出了一种用手动可调输出运动的多功能真空驱动的人造肌肉（VPAM）。我们开发了一种人造肌肉，该肌肉由一堆可以使用可更换外部增援的空气室组成。通过组装不同的钢筋来限制执行过程中执行器的输出运动来实现不同的操作模式。我们设计了可更换的外部增援，以产生单个动作，例如扭曲，弯曲，剪切和旋转。然后，我们为这些运动进行了变形和举重表征。，我们在两台具有不同运动模式的软计算机中证明了人造肌肉的复杂动作和可重复性。我们的结果表明，如果需要，我们的VPAM可重复使用且用途广泛，可产生多样性和复杂的输出动作。此关键功能特别有益于未预测的工作空间，该工作区需要一个可以针对其他任务进行调整的软执行器。我们的计划有可能为水下或陆地操作机器的机车和具有不同操作模式的可穿戴设备提供新的策略。
AA 6061/ SIC/石墨烯杂交的机械性能... div>
由于其出色的强度，对腐蚀，可负担性和易于制造的耐药性，铝及其合金被广泛用于许多不同的工程目的。铝及其合金由于负担能力和易于制造而广泛用于许多工程领域。[1-3]。硬度刚度，压缩强度和强抗拉伸能力的程度是铝合金混合纳米复合材料（AAHNCS）的一些所需特征。与纯合金相比，这些材料表现出更大的耐磨性。这些材料用于多个行业的许多结构应用，例如汽车，飞机和海洋。可以在卡车框架，机车教练，建筑物，塔楼，陆军和工业桥，航空航天利用和造船厂的活动中找到AA 6061的重型结构用途。在其极好的电导率，缺乏密度，高强度和对腐蚀性的抵抗力以及更大的能力以及机器的能力。AA 6061是最常用的矩阵材料[1，4-5]。金属基质复合材料（MMC）最近获得了丰富的焦点，因为它们具有出色的机械品质，它们具有耐磨性和机械强度。空间结构，滑动电触点，
在范围内软机器人中实现自主权
这些微小的生物可以利用其软体体系来促进机车的促进，[5]持续记忆，[6]和计算。[7,8]这种模式在更大的生物中也存在：通过利用其肌肉骨骼系统的机制，脊椎动物也可以实现一种体力智力[9,10]，从而将认知资源释放出来，以提高认知资源来获得高级理性。[1,11]软机器人技术的建立是出于设计能够类似地利用这种身体上的物理智力来简化其环境相互作用并减轻生活中的计算负担的明确目的。[12]然而，尽管软物质工程在生物启发的功能中取得了很大进步的发展，但这些材料的整体转移到具有真正生物启发的自主权的软机器人中，仍然在很大程度上未实现。在此障碍的核心是软机器人控制。软机器人的Chie量集中在功能性，可变形材料的制造[13,14]和致动[15,16] [17-19]，[17-19]在每个区域中驱动了实质性的创新。相比之下，软机器人感知的发展较少，[20,21]学习，[22,23]和对照。[24 - 26]
克兰街外墙改善计划......
斯克内克塔迪 - SD 1900 年左右的惊人增长蒙特普莱森特沿克兰街的传统购物区始于 20 世纪初，服务于被良好的工厂工作机会吸引而涌入斯克内克塔迪的移民。来自东欧的波兰人、立陶宛人和犹太人；来自地中海的意大利人和来自不列颠群岛的爱尔兰人来到这里，填补了通用电气、西屋电气和美国铝业公司不断增长的劳动力大军。投机性住房随处可见，许多双家庭住宅可供多代人居住。克兰街这部分沿线的许多早期商业建筑仍保留了下来。它们是多层的混合用途建筑，拥有传统的店面，楼上的公寓有单独的入口。克兰街社区购物中心一直以来都是为移民服务的。现在也是如此。许多房产现在归圭亚那人所有。他们的数量也在增长。全市有 6,000 多名交通发展 莫霍克&哈德逊铁路是纽约州修建的第一条铁路，连接哈德逊河上的奥尔巴尼和莫霍克河上的斯克内克塔迪：一条 16 英里长的穿过松林荒地的轨道。修建这条线路是为了让伊利运河的乘客能够快速绕过迂回的科霍斯瀑布船闸系统。这使他们的旅程从一整天减少到一小时以内。德威特克林顿机车拉着改装的驿马车，是美国最早的蒸汽机车之一，行驶速度可达 30 英里每小时。最初，这条线路终止于两座城市之外，以避开陡坡。斯克内克塔迪终点站克兰街被称为发动机山。线路终点是机车的转盘。斯克内克塔迪的第一个火车站位于克兰街 803 号，是一座小型砖砌建筑，被称为莫霍克&哈德逊铁路的西站。 1905 年，Pleasant Valley 大桥竣工，用于将斯克内克塔迪铁路公司的有轨电车服务延伸至 Mont Pleasant。这条有轨电车铁路连接是鼓励新住房建设的关键因素——这是斯克内克塔迪最密集的社区。它将 5,000 多人与市中心和工厂连接起来。Crane Street-Scotia 有轨电车线路是斯克内克塔迪铁路公司客流量最大、利润最高的线路之一。但到了 20 世纪 30 年代，公交车已经取代了这一城市通勤系统。
genrl：体现剂中的多模式基础世界模型
学习通才体现的代理，能够解决不同领域中的多种任务是一个长期存在的问题。强化学习（RL）很难扩大规模，因为它需要为每个任务进行复杂的奖励设计。相比之下，语言可以以更自然的方式指定任务。当前的基础视觉模型（VLMS）通常需要进行微调或其他适应性，这是由于显着的域间隙在实施情况下被采用的。但是，此类域中缺乏多模式数据代表了开发用于具体应用的基础模型的障碍。在这项工作中，我们通过介绍多模式基础世界模型来克服这些问题，能够将基础VLM的表示和对齐为RL的潜在生成世界模型的潜在空间，而无需任何语言注释。最终的代理学习框架GenRL允许人们通过视觉和/或语言提示指定任务，将其扎根在体现的域的动态中，并学习想象中的相应行为。通过机车和操纵域中的大规模多任务基准测试评估，GenRL可以通过语言和视觉提示来实现多任务概括。此外，通过引入无数据的政策学习策略，我们的方法为使用生成世界模型的基础政策学习奠定了基础。
基于全 SiC 隔离 DC-DC 转换器的直流电气化铁路固定（轨道旁）储能系统
摘要：目前，在欧洲的几条铁路网络中，使用传统的直流电气化系统，既无法增加交通量，也无法使机车以标称功率运行。轨道旁储能系统 (TESS) 可以作为新建变电站的替代解决方案。TESS 限制接触线电压下降并平滑高峰交通期间吸收的功率。因此，可以在限制成本和环境影响的同时提高电力系统的效率。本文提出了一种基于全 SiC 隔离 DC/DC 转换器的 TESS 新拓扑，该转换器与锂离子电池和电流隔离相结合，为运行安全提供了重大优势。发生故障时，转换器的输入和输出端子将电气分离，并且接触线电压绝不会直接施加到电池上。此外，使用 SiC MOSFET 可以获得具有高开关频率的出色效率。本文第一部分介绍了基本 TESS 模块的主要特性，第二部分针对 1.5 kV 直流线路的典型情况提出了一种尺寸确定方法，该方法表明了使用 TESS 增强电源的局限性。最后，介绍了基本模块原型的实验结果。
2022 年可持续发展报告
谈到我们的环境工作，我们继续实施一系列环境计划，以保护和改善港口及其周边的环境。我们与西雅图和塔科马港务局以及西北海港联盟一起，通过西北港口清洁空气战略制定了大胆的愿景，即到 2050 年逐步淘汰港口相关排放，以保护当地社区的空气质量，并履行我们共同的责任，帮助将全球气温上升限制在 1.5° 摄氏度以内。我们推动气候行动的另一种方式是通过低排放技术倡议，这是与不列颠哥伦比亚省政府于 2021 年启动的联合资助伙伴关系，旨在促进在港口试用和采用低排放和零排放燃料和技术。该倡议为多个试点项目提供了资金支持，包括在集装箱渡轮、两辆电池/电动码头卡车上使用 100% 生物柴油，以及在码头机车和港务局的一艘巡逻艇上试用 100% 可再生柴油。我们还与西雅图港、朱诺区以及领先的邮轮公司合作，探索创建连接阿拉斯加、不列颠哥伦比亚省和华盛顿邮轮港口的绿色邮轮走廊的可行性。
甘蔗农业
水井横截面 原始履带式拖拉机，1904 年 早期履带式拖拉机 重型圆盘犁，最大耕作深度 14 英寸。沟 14 英寸。纳塔尔的耕作 重型圆盘犁耙，祖鲁兰 在佛罗里达州的淤泥土壤中进行圆盘平整 两个标准的重型底土附件 在留尼旺岛的深松土 在重垃圾中耕种宿根 耕种宿根的设备 带凹槽的“切碎”圆盘 切碎机组和工具杆安装 用于灌溉的“拦挡”和切割沟 转运提升机，牙买加 汤姆森飓风甘蔗收割机 在纳塔尔的机械种植 4 吨钢制甘蔗车 钢制甘蔗车列车 装载拖拉机车 满载的甘蔗车列车 甘蔗运输，古巴 巴拿马的甘蔗运输 10 吨转运提升机和称重机，佛罗里达 秘鲁移动便携式履带 夏威夷平地机 佛罗里达州克莱维斯顿种植园商店 非洲纳塔尔埃奇库姆山研究站 牙买加的甘蔗种植园
重型发动机和车辆测试程序的改进以及其他技术修订 - 对评论的回复 (EPA-420-R-20-026，2020 年 12 月)
简介 EPA 于 2020 年 5 月 12 日发布了拟议规则制定通知 (NPRM) (85 FR 28153)，提议对重型发动机和车辆的测试程序进行更改，以提高准确性并减轻测试负担。该提案还包括有关轻型车辆、重型车辆、公路摩托车、机车、船用发动机、其他非道路发动机和车辆、影响废气排放标准认证程序的固定式发动机以及相关要求的其他监管修订。EPA 还提议对非道路设备和便携式燃料容器的蒸发排放标准进行修订。这些修订旨在提高合规灵活性、与其他要求协调、增加清晰度、纠正错误并简化法规。许多评论普遍支持 NPRM 中提出的更改，许多行业利益相关者表示支持在认证程序中提供灵活性的条款，其他利益相关者表示支持限制某些灵活性或至少限制可以应用的车型年份。本评论回复包含我们收到的有关 NPRM 的评论的详细摘要，以及我们对这些评论的分析和回复。《联邦公报》上发布的最终规则制定通知 (“FRM”) 包括本规则制定产生的最终法规，以及我们
基于图像处理方法的电动成像脑图像信号的分类
摘要：近年来，越来越多的框架已应用于脑部计算机间技术技术，基于脑电图的机车成像（MI-EEG）正在迅速发展。但是，提高MI-EEG分类的准确性仍然是一个挑战。提出了一个深入的学习框架，即提议解决非平稳性质，激发发生的时间定位以及本文中MI-EEG信号的频段分布特征来解决非平稳性质。首先，根据C3和C4通道之间的逻辑对称关系，MI-EEG信号的时频图像扣除（IS）的结果用作分类器的输入。它既降低了冗余，又增加了输入数据的特征差异。第二，注意模块被添加到分类器中。作为基本分类器构建了卷积神经网络，并通过引入卷积块注意模块（CBAM）来自适应提取有关MI-EEG信号出现的时间位置和频率分布的信息。这种方法减少了无关的噪声干扰，同时增加了模式的鲁棒性。在BCI竞争IV数据集2B上评估了框架的性能，该数据集2B，平均准确性达到79.6％，平均KAPPA值达到0.592。实验结果验证了框架的可行性，并显示了MI-EEG信号分类的性能提高。