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Redwood Materials 的电池金属回收缓解了矿山的混乱
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一种新颖的保守混乱驱动的动态DNA编码图像加密
最近，已经开发了许多基于混合DNA和混乱的图像加密算法。这些算法中的大多数利用混沌系统在分叉图中表现出耗散动力和周期性的窗口/图案以及参数空间附近共存的吸引子。因此，这种算法产生了几个弱键，从而使它们容易受到各种混乱的攻击。在本文中，我们提出了一种新型的保守性混沌标准MAP驱动的动态DNA编码（编码，加法，减法和解码），以进行图像加密。是第一个杂种DNA和基于保守的混乱图像加密算法，具有有效的有限键空间。所提出的图像加密算法是一种动态的DNA编码算法，即用于对每个像素不同规则进行编码，加法/减法，解码等的加密规则。是根据借助保守性混沌标准图生成的伪界序列随机选择的。我们提出了一种新型的方法，可以通过保守的混沌标准图生成伪随机序列，并在最严格的伪随机测试套件（NIST测试套件）中严格测试它们，然后在建议的图像加密算法中使用它们。我们的图像加密算法结合了独特的进纸和反馈机制，以生成和修改动态的一次性像素，这些像素被进一步用于加密普通图像的每个像素，从而在明文上和ciphertext上引起了所需的敏感性。在该算法中使用的所有控制伪序序列都是为参数的不同值（秘密键的一部分）而产生的，并通过混乱映射的迭代（在生成过程中）具有相互依赖性（因此在生成过程中），因此也具有极高的密钥灵敏度。绩效和安全分析已通过直方图分析，相关分析，信息熵分析，基于DNA序列的分析，感知质量分析，关键灵敏度分析，纯文本灵敏度分析，经典攻击分析等进行了广泛的执行。<结果是有希望的，并证明了该算法对各种常见的隐式分析攻击的鲁棒性。
在混乱且高度可编程的量子模拟器上学习，验证和删除错误
，如果我不突出我从东方加州理工学院的理论伪顾问Soonwon Choi突出显示。suonwon于2020年初开始与我们的团队合作，这个联盟一直非常富有成果，并且一直持续到今天。此外，我应归功于我与我分享了紧密合作伙伴关系的很快的学生。丹尼尔·马克（Daniel Mark）具有能够为我提出的任何问题提供答案，并能够从薄空气中发明理论证明和数值分析技术。他深厚的分析知识极大地提高了许多项目。Zhuo Chen是我对大约基准测试项目的不断伴侣，这是我博士学位最复杂的数量级。当我不断地欺骗他进行更多（和更大的）模拟时，他通过他的无与伦比的数字能力，他的奉献精神和耐心使他从字面上实现了整个工作。
学习用交互式视觉失败预测掌握混乱中的
摘要 - 现代仓库处理数百万个独特的物体，这些物体通常存储在密集的容器中。为了在此环境中自动化任务，机器人必须能够从高度混乱的场景中挑选各种对象。现实世界学习是一种有前途的方法，但是在现实世界中执行选秀权是耗时的，可能会导致昂贵的失败，并且通常需要大量的人类干预，这会导致操作负担并限制数据收集和部署的范围。在这项工作中，我们利用交互式探针在不完全执行选片的情况下视觉评估杂物中的grasps，我们称为交互式视觉失败（IVFP）。这可以在执行过程中对GRASP的自主验证，以避免昂贵的下游失败以及自主奖励分配，从而提供监督以连续塑造并改善机器人在现实世界中的经验，而无需不断需要人类干预。通过在RESTARTH RE1机器人上进行实验，我们研究了IVFP对绩效的影响 - 无论是在有效的数据吞吐量和成功率方面，都表明这种方法会导致掌握单独接受人类监督的政策的政策，同时需要减少人为干预。代码，数据集和视频，请访问https://robo-ivfp.github.io
在整个空间上为2D粘性涡流模型的混乱定量繁殖
（但也是Divk∈W -1，∞））。Bresch，Jabin和W.（'20）（一般单数内核）。库仑（喜欢）流或保守的流动，确定性案例：duerinckx（'16），sfaty（'20），rosenzweig（'20 -'21）。Guillin，Le Bris＆Monmarché（'21）。Guillin，Le Bris＆Monmarché（'21）。
通过3D形状完成在混乱环境中改善机器人水果收获
摘要 - 世界人口正在增加，到2050年，其对食物，饲料，燃料和纤维的需求几乎一倍。面临环境挑战，劳动力短缺也对农业生产系统构成了至关重要的挑战。农作物生产中手动任务的自动化可能会提高效率，但也会导致农业实践的变化，以更有效地使用可用的土地。在本文中，我们解决了在具有挑战性的现实情况下（例如垂直农场）的机器人果实收获的问题，在垂直农场中，机器人感应和表演需要应对杂乱无章的环境。机器人果实的收获通常是通过直接检测传感器读数中的掌握点来完成的，传感器读数可以根据农作物收获的要求在果实本身或其花梗上进行。然而，掌握点检测并不总是可能的，因为理想的抓紧点可能隐藏在叶子或其他水果后面。我们的方法利用了形状的完成技术，使我们能够估算目标果实的完整3D形状，即使在强烈的遮挡下，它的姿势也可以估算其姿势。以这种方式，即使只有部分可见，我们也可以估计一个掌握点。我们评估了在一个真正的机器人操纵器中运行在垂直农场中的实际机器人操纵器，并采用不同的收获工具。我们的实验表明，与最竞争的基线相比，我们提议的管道平均将成功率提高了18.5个百分点，而不是依赖形状完成的基线。
在混乱环境中基于激光雷达的空中跟踪的分散群轨迹生成
摘要 - 具有多个无人机（UAV）的航空跟踪在各种应用中具有广泛的潜力。但是，现有的群追踪作品通常缺乏在混乱环境中保持高目标可见性的能力。为了解决这种缺陷，我们提出了一个分散的计划者，该计划者可以最大化目标可见性，同时确保无碰撞的动作进行群体跟踪。在本文中，首先通过分散的动力学搜索前端对每个无人机的跟踪性能进行了分析，该搜索为初始化安全的飞行走廊和可见扇区提供了最佳的指导路径。之后，满足走廊约束的多项式轨迹是由空间 - 周期性优化器产生的。车间碰撞和避免阻塞也被纳入优化目标。通过与其他尖端作品进行广泛的基准比较来验证我们方法的范围。与基于自主激光雷达的群体系统集成在一起，提出的计划者在现实世界中展示了其效率和鲁棒性，这些实验杂乱无章。
增加了暗相电沉积中的空间随机性和成核的混乱导致Phototr
作者的完整列表：Simonoff，Ethan；加利福尼亚理工学院，洛伦佐化学范·穆诺兹（Van Munoz）；加利福尼亚理工学院，内森·刘易斯；加利福尼亚技术，化学和化学工程研究所
石墨烯厅效应传感器的性能：偏置电流，混乱和费米速度的作用
1 de toulouse大学，Insa-CNRS-UPS，LPCNO，135 AV。Rangueil, 31077 Toulouse, France 2 Centre d'Elaboration des Matériaux et d'Etudes Structurales (CEMES), UPR8011 CNRS, Université Toulouse 3, 31055 Toulouse, France E-mail: lassagne@insa-toulouse.fr Graphene-based Hall effect magnetic field sensors hold great promise for the development of ultrasensitive magnetometers with very low power 消耗。经常使用所谓的两通道模型对其性能进行分析，其中简单地添加了电子和孔电导率。不幸的是，该模型无法捕获所有传感器的特性，尤其是磁场灵敏度的偏置电流依赖性。在这里，我们提出了一个高级模型，该模型对基于石墨烯的霍尔传感器如何运行并证明其定量评估其性能的能力有深入的了解。首先，我们根据石墨烯的不同品质报告了传感器的制造，最好的设备可实现高达5000ω/𝑇的磁场敏感性，表现优于最佳的硅和基于窄间隙的半导体传感器。然后，我们使用所提出的数值模型详细检查了它们的性能，该模型将Boltzmann的形式主义与电子和孔的不同Fermi水平结合在一起，以及一种引入底物诱导的电子孔 - 水坑的新方法。重要的是，磁场灵敏度对偏置电流，无序，底物和霍尔杆几何形状的依赖性首次定量再现。此外，该模型强调，由于电流堆积物的出现和霍尔酒吧边缘附近的损耗区域的出现，具有电荷载体扩散长度宽度的设备受到偏置电流的影响很大，比常规HALL效应预测大得多。这些区域的形成诱导了横向扩散荷载载体通量，当Hall电场取消在Ambipolarememime中，能够抵消由Lorentz力诱导的载体。最后，我们讨论了Fermi Velocity Engineering如何增强传感器性能，为将来的超敏感石墨烯效果传感器铺平了道路。关键字：石墨烯，石墨烯霍尔传感器，磁场传感器，霍尔效应，玻尔兹曼形式主义，费米速度重新归一化，电子孔布丁
2.1.9 人工智能在社会中
13 详情请参阅参考文献6）“机器人、人工智能和知识产权”（福井健作著）第11章。报告还列举了机器人和人工智能生成内容的潜在好处：（1）由于大规模生产和低成本，知识丰富；（2）通过定制内容满足个性化需求；（3）通过更容易发现侵权和维权，抑制搭便车现象；（4）带来新的体验、发现和兴奋。另一方面，报告列举了以下风险因素：（1）由于价格破坏导致创作周期中断；（2）知识不断分割和集体经验缺乏；（3）由于频繁搭便车和流程复杂导致权利混乱；（4）由于复制链导致知识再生产减少。