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World File Search System空间变化
通过打印编程的记忆聚合物部件
许多潜在应用（包括生物医学应用）都需要复杂而实用的 SMP 部件功能和几何形状，这要求部件内具有相应复杂的应变模式，例如双轴、扭转、弯曲或剪切应变、应变梯度或其他空间变化应变。这些复杂的应变模式通常无法通过当前的编程技术实现，特别是对于小型或复杂部件几何形状的情况。事实上，复杂应变的精确编程仍然超出了形状记忆编程的当前水平，而且，由于在建立执行所需的机械驱动编程所需的设备方面存在挑战，甚至使用相对简单的 3D SMP 部件单轴编程替代方案（例如双轴应变编程）仍然极其有限。例如，3D 部件的多轴编程需要一种机制来抓住部件并在多个轴上施加所需的分布应变。因此，迄今为止，只有少数研究成功展示了 3D SMP 部件的多轴编程，而且这些研究仅限于压缩编程，使用手动（实际上是手指和拇指）操作或专门的压接器或夹具实现，[8,16] 因此只展示了膨胀多轴恢复。缺乏用于
tocantins-araguaia盆地中的斑洋鱼类多样性
迁徙鱼与人类社会有着密切的联系。在Tocantins- Araguaia盆地中，一个以高生物多样性，原产性和环境退化为标志的地区，几乎没有关于这些鱼类的信息。在这种情况下，本研究调查了potamodomous鱼类的分类学和功能多样性，目的是编译第一个物种清单，并检查物种丰富度，组成和功能多样性的模式。根据Tocantins-Araguaia和Amazon盆地的鱼类多样性的最新文献分配了每个物种的迁徙状况。这项研究巩固了77种Potamodomous鱼类（三个订单，12个家庭和41个属）的清单，其中包括八个流行性，三个受到威胁和两个非本地物种。pimelodidae总结了大多数物种，其次是Serrasalmidae和Curimatidae。大多数物种被归类为培养基（42）和长距离（32）移民，很少进行大陆迁移（3）。大多数物种广泛分布在盆地中，导致物种丰富度，组成和功能多样性的空间变化很小。但是，特征组成在物种，家庭和迁徙量表之间各不相同。这是该盆地中迁徙鱼类的第一个广泛评估，有可能生成基本信息以支持渔业管理，环境规划和保护计划。
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1纳加兰圣约瑟夫大学的政治学系抽象良好的基础设施和经济是每个国家发展和国家建设的先决条件。基础设施是经济增长和发展的基本组成部分之一。印度经济和基础设施的特征是不发达，并且具有差异。纳加兰印度东北部的一部分也不发达，并以经济和基础设施领域的区域差异为特征，这是发展的主要挑战之一。那加兰邦不同地区的经济和基础设施中存在差异进一步扩大了区域差异的问题。这项研究是根据经济和基础设施的趋势及其在那加兰邦在地区一级的差异进行的，该研究基于各种经济和基础设施的指标，用于区域分析，从而了解了趋势和差异的状况。本文将注意力集中在各个领域的经济和基础设施的差异上，例如不同作物，MESE，通信网络，金融机构，教育机构的可用性和基本便利设施的收益率等。本文还着眼于纳加兰十一地区之间发展的时间和空间变化，以了解正确的研究的差异和理解对决策者和规划人员确定发展动态的重要性。关键字：经济，基础设施，发展，差异，农业，道路，饮用水。
回应Alex Pavlak的评论3-3-2022
2。该模型是否合理地表示基准年的小时阈值数据？vce的WIS：DOM模型在当前和未来都按小时和时间（2040年）模拟电力系统。因此，WIS：DOM将捕获低范围的小时以及高风速。在运行前三个情况之前，VCE将初始化其模型和审查结果，以确保马里兰州的电网操作以及整个PJM在2020年的实际操作中尽可能接近实际操作。3。基准年的风和太阳能因素是什么？VCE模型使用来自国家海洋大气管理局的高分辨率快速刷新模型以3公里的5分钟分辨率来计算多年的风和太阳能因子。这使VCE模型可以权衡风和太阳能产生带来的时间和空间变化。参考，PJM和马里兰州的陆基风能的平均容量因子分别为30％和34％，而公用事业级，社区太阳能和住宅太阳能的PJM的平均容量因子分别为24％，18％和18％，以及25％，19％和19％的玛丽兰。要清楚，这些平均容量因素不被用作VCE模型中的统一容量因素。4。对于新建筑，VCE如何量化现实世界的条件：强迫中断，
在纳米结构均匀性限制之外的模态超强耦合下，在空间均匀和定量表面增强的拉曼散射
摘要：我们开发了一种底物，该基材可以实现高度敏感和空间均匀的表面增强拉曼散射（SERS）。该基材包括密集的金纳米颗粒（D-Aunps）/二氧化钛/AU膜（D-ATA）。D-ATA底物显示了AUNP和Fabry-pé腐烂纳米腔的局部表面等离子体共振（LSPR）之间的模态超肌耦合。d-ATA表现出近场强度的显着增强，与D-Aunp/ Tio 2底物相比，晶体紫（CV）的SERS信号增加了78倍。重要的是，可以获得高灵敏度和空间均匀的信号强度，而无需精确控制纳米级AUNP的形状和排列，从而实现了定量的SERS测量。此外，在超低吸附条件下（0.6 r6g分子/AUNP）在该基材上对若丹明6G（R6G）的SER测量显示出3％以内信号强度的空间变化。这些发现表明，在模态超肌耦合下的SERS信号源自具有量子相干性的多个等离激元颗粒。关键字：局部表面等离子体共振，模态超技术耦合，表面增强的拉曼散射，量子相干性，自组装
基于暗通道先验
摘要。极化滤光片阵列（PFA）摄像机是一种成像装置，能够以快照方式分析光的极化状态。这些摄像机在纳米构造过程中引入的光学缺陷而表现出空间变化，即非均匀性。校准是通过计算成像算法来校正辐射和极化误差的数据的。我们回顾了现有的校准方法，并使用实用的光学采集设置和市售的PFA摄像头应用了它们。评估的目标首先比较了算法在极化误差方面的性能更好，然后研究训练数据的动态范围和极化角刺激的数量的影响。据我们所知，这在以前的工作中尚未完成。 ©作者。 由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。 全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。 [doi：10.1117/1.jei.29.4.041011]据我们所知，这在以前的工作中尚未完成。©作者。由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.jei.29.4.041011]
智能交互技术对个人内部空间塑造的影响：用户对交互形状特征偏好的分析研究
随着交互式技术在个人生活空间中越来越普遍，了解用户的偏好以及与这些技术的互动变得至关重要。本研究旨在研究用户对个人生活空间中交互式技术的偏好，特别关注交互式照明、家具和空间变化。本研究的结果将为未来个性化交互式环境的设计和开发提供参考。一组不同的参与者完成了一份问卷，评估他们对不同家庭空间中交互式技术的偏好。使用描述性统计数据分析收集的数据。结果表明，个人生活空间中交互式技术的接受度越来越高。大多数受访者表示更喜欢交互式颜色变化，其次是交互式家具。偏好的性别差异也很明显，男性更喜欢形式变化，而女性则更喜欢交互式家具。这些发现对个性化交互式环境的设计具有重要意义。它强调了考虑用户的偏好并让他们参与设计过程以创造量身定制的体验的重要性。本研究通过强调研究交互式技术及其在人们的家庭和环境中的潜在应用的重要性，为该领域做出了贡献。通过为设计和开发未来个性化交互环境提供宝贵的见解，该研究强调需要满足用户不断变化的需求和偏好，以增强他们的整体生活体验。
以负担得起的政策分解：
摘要：涉及多个不同物体的长马操纵任务对模仿学习提出了挑战，结果策略表现出较差的效率，概括和模块化。这些限制的核心是使用图像和绝对坐标系捕获世界状态。没有广泛的演示数据集，这些表示形式将策略限制为在封闭的空间位置，类别内实例甚至任务变化上操作。在本文中，我们提出了一种使用以负担性为中心的坐标框架来解决这些Challenges的方法。通过适当地重新定位此框架并使用此相对坐标系培训基于州的政策，我们证明我们不仅可以学习高度样本效果的操纵行为，而且可以推广到广泛的空间和类别内的范围。更重要的是，我们表明，这种表示使我们能够学习可以无缝组成的独立子验证，以解决复杂的，长的，多对象的任务，并具有对新任务变化的组成概括的模块化。我们在现实世界中涉及5个不同对象，13个类别内对象变化和7个不同的子任务的实际茶服务任务上进行了广泛的验证，这些方法表现出了广泛的空间变化，证明了我们解决整个长途任务的能力，仅需10个演示。视频演示和代码将在polition-decomposition.github.io上找到。
有关前列腺癌诊断的同源持久特征的机器学习技术
摘要图像处理设备和技术的快速演变确保了新型图片分析方法的发展。是测量功能拓扑特性的最强大但计算可能的代数技术之一是持续的同源性。这是一个代数不变的，可以在不同的空间分辨率下捕获拓扑细节。持续的同源性使用一组采样点（例如像素）研究了空间的拓扑特征。它可以跟踪由被称为过滤的操作产生的嵌套空间变化引起的拓扑特征的外观和消失，在这种操作中，在我们的情况下，参数量表增加了像素的强度，以检测在各种尺度范围内研究空间的变化。此外，在机器学习的层面上，最近有许多研究和文章目睹了同源性持久性与机器学习算法之间的结合。在另一个层面上，前列腺癌被诊断为描述称为格里森评分的癌症严重程度的评分标准。经典的格里森系统定义了五种组织学生长模式（等级）。在我们的研究中，我们建议研究从新的光学显微镜技术发行的一些腺体上的格里森评分，称为Slim。这种新的光学显微镜技术在光成像中结合了两个经典的思想：Zernike的相比显微镜和Gabor的全息图。在这些图像上计算持续的同源性特征。我们建议将这些图像分类为相应的格里森评分。在同源持久性特征上应用的机器学习技术在这些图像中检测前列腺癌的正确格里森评分非常有效，并且表现出高于95％的精度。
实时3D语义场景感知具有双眼视觉的自我中心机器人
摘要 - 在室内移动的同时，感知具有多个对象的三维（3D）场景对于基于视觉的移动配件至关重要，尤其是对于增强其操纵任务的尤其是。在这项工作中，我们为具有双眼视觉的自我中心机器人提供了实例分割，特征匹配和点集注册的端到端管道，并通过拟议的管道展示了机器人的抓地力。首先，我们为单视图3D语义场景分割设计了一个基于RGB图像的分割方法，并利用2D数据集中的常见对象类将3D点封装在对象实例的点云中，通过相应的深度映射。接下来，根据先前步骤中匹配的RGB图像中感兴趣的对象之间的匹配关键，提取了两个连续的点云的3D对应关系。此外，要意识到3D特征分布的空间变化，我们还根据使用内核密度估计（KDE）的估计分布（KDE）来称量每个3D点对，随后可以使稳健性具有较小的中心范围，同时求解点云之间的刚性转换。最后，我们在7-DOF双臂Baxter机器人上测试了我们提出的管道，并使用安装的Intel Realsense D435i RGB-D相机测试了我们的管道。结果表明我们的机器人可以在移动时分割感兴趣的对象，注册多个视图，并掌握目标对象。源代码可在https://github.com/mkhangg/semantic Scene感知上获得。