增强现实(AR)技术为人类机器人互动提供了一种令人兴奋的新媒介,为隐式和明确的人类机器人沟通带来了新的机会。例如,这些技术使身体受限的机器人能够执行非语言相互作用模式,例如Deictic手势,缺乏这样做所需的物理形态。但是,大量的HRI研究表明了物理体现的真正好处(与屏幕上的虚拟机器人相比),暗示虚拟机器人零件的AR增强可能面临挑战。在这项工作中,我们提供了经验证据,比较了使用虚拟(AR)和物理臂来执行识别虚拟或物理引用者的神性手势。我们的主观和客观结果证明了混合现实的神性手势在克服这些潜在局限性方面的成功,无论手势和参考方之间的身体差异如何,它们的成功使用。这些结果有助于激发混合现实机器人系统的进一步部署,并为混合现实技术在HRI环境中的作用提供细微的洞察力。
中国已经降低了温室气体排放增长速度,部分原因是由于对陆上风电的大量投资。相比之下,对海上风电的投资一直很小,直到最近才开始受到成本观念的限制。本文使用同化气象数据来评估中国未来的海上风电潜力。对省级的分析表明,总潜在风电资源是目前沿海地区电力需求的 5.4 倍。最近欧洲和美国市场的经验表明,中国可以利用潜在的海上资源,在高成本情况下以具有成本竞争力的方式提供 1148.3 TWh 的能源,在低成本情况下提供 6383.4 TWh 的能源,相当于 2020 年后沿海地区能源总需求的 36% 至 200%。分析强调了海上风电将给中国带来显著的益处,有望大幅减少温室气体排放,同时改善空气质量。
我们研究了具有lim的计算能力的移动剂之间分布式网络形成的基本问题,旨在通过以对等方式无线传输和接收能量来实现能量平衡。特别是,我们设计了由少数状态组成的简单分布式协议以及形成任意和k -ary树网络的交互规则。此外,我们(理论上和使用计算机模拟)评估了很多能量再分配方案,这些协议可以利用不同的知识水平,以便在媒介之间实现所需的能量分布,要求每个代理具有至少或至少具有高度深度固定剂的两倍。我们的研究表明,如果不使用有关网络结构的任何知识,就无法及时实现此类能量分布,这意味着在重新分配过程中可能会有很高的能量损失。另一方面,只有几个额外的信息似乎足以保证与满足特定特性的能源分布的快速收敛,从而产生低的能量损失。
其中 D μ 是弯曲时空中的协变导数。在这种情况下,m 根本不是一个乘法因子,而是克莱因-戈登方程中的特征。在这种背景下,有建议认为量子流体(超导体、超流体、量子霍尔流体、玻色-爱因斯坦凝聚体)的性质可能会增强与引力波的相互作用,从而导致超流体成为引力天线的介质[1-7],超导电路作为引力波探测器[8]、换能器[9,10]和镜子[11-13]。这些想法并非没有引起争议[14-16]。原因是许多这些想法启发性地应用了量子粒子违反 WEP 的概念。这促使我们为引力波中的量子粒子提供更严格的 WEP 特征。WEP 认为自由落体轨迹应该与质量无关,可以重新表述为自由落体物体的 Fisher 信息与质量不变的陈述 [ 17 ]。在这个信息论框架中,违反 WEP 意味着人们可以提取有关自由落体物体质量的信息。WEP 的这种信息论表述具有以下优势:它可以以明确的方式扩展到量子物体。具体而言,Fisher 信息给出了可观测随机变量提供的有关未知参数的信息量。在我们的例子中,随机变量是粒子 x 的位置,未知参数是其质量 m 。对于具有波函数 ψ( x , t ) 的粒子,Fisher 信息为
摘要 - 本文提出了一个基于变压器的新型框架,旨在通过生成精确的特定于类的对象定位图作为伪标签来增强弱监督的语义细分(WSSS)。在观察到标准视觉变压器中的单级令牌区域的观察基础上可以促进类不足的定位图,我们探索了变压器模型通过学习多个类代币来捕获类别歧视对象定位的特定于类别歧视对象的特定歧视对象的潜力。我们引入了一个多级令牌变压器,该变压器结合了多个类令牌,以启用与贴片令牌的类感知相互作用。为了实现这一目标,我们设计了一种班级感知的培训策略,该策略在输出类令牌和地面实际类标签之间建立了一对一的对应关系。此外,提出了一个对比类别(CCT)模块来增强判别类令牌的学习,从而使模型能够更好地捕获每个类别的独特特征和特性。结果,可以通过利用与不同类代币相关的类键入浓度来有效地生成类歧视对象定位图。为了进一步完善这些定位图,我们提出了从斑块到斑块变压器注意的斑块级成对亲和力的利用。此外,提出的框架无缝补充了类激活映射(CAM)方法,从而在Pascal VOC 2012和MS Coco 2014数据集中显着改善了WSSS性能。这些结果强调了类令牌对WSSS的重要性。代码和模型在此处公开可用。