摘要。能够向双手机器人传授复杂的功能,例如折叠服装,这是一项非常具有挑战性的任务,通常使用示范数据集中的学习来解决它。如今,机器人研究界可用的几个服装折叠数据集是从人类示范中收集的,要么通过模拟产生。前者有一个巨大的问题,即感知人类的作用并将其转移到机器人的动态控制中,而后者则需要在开放循环中编码人类的运动,从而导致遥远的运动。在本文中,我们提供了人类折叠式演示的简化但非常准确的数据集。数据集是通过Unity的3D平台和HTC Vive Pro系统的使用,通过我们建议的新型虚拟现实(VR)框架收集数据集。该框架能够模拟非常逼真的服装,同时允许用户通过手持控制器实时与它们进行交互。这样做,并且由于沉浸式的经验,我们的框架摆脱了人类和机器人感知循环之间的差距,同时简化了数据捕获并导致了更现实的样本。
使用量子算法模拟量子物质中的复杂物理过程和相关性一直是量子计算研究的主要方向,有望实现优于传统方法的量子优势。在这项工作中,我们开发了一种广义量子算法来模拟由算子和表示或林德布拉德主方程表示的任何动态过程。然后,我们通过在 IBM QASM 量子模拟器上模拟 Fenna-Matthews-Olson (FMO) 复合体的动态来演示量子算法。这项工作首次演示了一种用于开放量子动力学的量子算法,该动力学过程涉及现实生物结构,具有中等复杂的动态过程。出于同一目的,我们讨论了量子算法相对于经典方法的复杂性,并基于量子测量的独特性质展示了量子方法的决定性查询复杂性优势。
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■ 合金文摘 ■ 国际材料评论 ■ 失效分析与预防杂志 ■ 材料工程与性能杂志 ■ 相平衡与扩散杂志 ■ 热喷涂技术杂志 ■ 金相、微观结构与分析 ■ 冶金与材料交易 A ■ 冶金与材料交易 B ■ 形状记忆与超弹性