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World File Search System空间限制
通过基于模型的强化学习
摘要 - 这项研究提出了一种创新的方法，可用于由四个可压缩肌腱驱动的软执行器启用的软四倍机器人的最佳步态控制。柔软的四足机器人与刚性的机器人相比，已广泛认可，可提供增强的安全性，较低的重量以及更简单的制造和控制机制。然而，它们的高度变形结构引入了非线性动力学，使得精确的步态运动控制复合物。为了解决这一问题，我们提出了一种基于模型的新型增强学习（MBRL）方法。该研究采用多阶段方法，包括国家空间限制，数据驱动的替代模型培训和MBRL开发。与基准方法相比，所提出的方法显着提高了步态控制策略的效率和性能。开发的策略既适合机器人的形态，既适合又有能力。这项研究结论是在实际情况下强调这些发现的实际适用性。索引术语 - 四倍的机器人，软执行器，增强学习，步态控制
注意适应长期太空任务的模拟和新技术的出现
长期太空任务需要很好地了解人类对太空恶劣环境的适应性。一些专业环境具有孤立、受限、极端或不寻常的空间限制。它们可以作为研究挑战适应性的空间类比，因为它们的环境限制破坏了环境需求与个人调动的资源之间的平衡。这种体内平衡的破坏会导致这些专业人员的压力增加、绩效下降和整体健康状况不佳。然而，作为类比，这些专业环境也可以提供信息，以更好地识别能够有效适应这些特殊环境造成的限制的个人心理和认知资源。研究表明，正念（即通过有目的地关注当下、不加评判地关注时时刻刻展开的体验而产生的意识）可能是处理这些问题的相关候选者。因此，我们根据模拟环境和军事环境中的经验，将正念视为应对太空任务限制的相关心理资源。我们建议就培养正念的新对策展开讨论，特别是通过使用新技术（例如“沉浸式现实”等），以提高对太空环境的适应能力，并为宇航员的长途太空旅行提供量身定制的计划。
热科学与技术杂志
摘要 沸腾传热是液体的显热传递和汽化引起的潜热传递的结合。为了研究沸腾中的显热传递，液-气多相流中液体的温度测量必须发挥重要作用。尽管已经提出了几种用于沸腾现象温度测量的光学方法，但由于许多沸腾气泡对照明和观察的干扰，直接测量相对较高热流密度下的沸腾温度场具有挑战性。本研究提出了一种新颖的温度测量方法，利用密闭空间、两块透明板之间的夹层空间和双色激光诱导荧光温度测量来测量多个沸腾气泡周围的液体温度分布。密闭空间限制了流体运动，使得可以照亮和观察几乎整个感兴趣的区域。两种荧光染料的强度比显示了局部和时间温度，而无需任何物理探针的侵入。我们成功地观察到了过热液体从传热表面的清除，证明了该方法的实用性。利用该方法从实验数据中提取出的多个位置的温度时间变化与沸腾气泡的行为相一致，并对该方法尚待解决的问题进行了讨论。
走向可持续能源格局？ - OPUS
摘要：考虑到国际气候保护战略的可再生能源的潜在时空模式尚未得到分析，也未从景观复杂性的角度对其进行准确可视化。此外，由于缺乏限制，尚不清楚在新能源景观中哪些土地用途会盛行，以及哪些社会冲突会与这些土地用途变化有关。对于从资本主义秩序中产生的现有土地使用对实现碳中和和社会公正社会的影响程度，我们一无所知。还不清楚通过改变可再生能源的空间限制，在多大程度上可以确定可持续能源转型的替代空间模式。为此，我们希望模拟和可视化一个区域能源景观，该景观与联合国气候大会在电力部门区域温室气体平衡方面的目标相对应。在这方面，该研究详细分析了如果那些试图将能源转型与《巴黎协定》联系起来的价值观占上风，农村地区将发生的景观变化。分析表明，严格按照气候保护目标来发展可再生能源，将大大促进农村地区的机械化，从而显著改变其社会模式。
推进机器人驱动的转型和部门...
自动化材料处理：部署物理学使机器人技术可以优化材料的排序，移动，存储和管理，包括原始，工程和成品工作 - 专注于降低成本，提高效率并提高整个操作的库存准确性，尤其是在混合产品环境中。用于质量控制的精确机器人技术：利用视觉指导的机器人技术进行实时质量检查和监控，以提高产品质量，确保安全合规性以及通过早期检测和预防最小化损失。机器人过程自动化（RPA）：实施机器人技术，以自动化重复，劳动力或危险任务，提高运营效率并释放劳动力能力以实现高价值和/或更安全的活动。用于施工自动化的高级机器人技术：将机器人技术集成到现场检查，焊接和瓦工等任务，提高工作人员的精度，生产力和安全性。高级协作机器人基础架构：将功能集成到协作机器人平台中，以允许自动化用例，使空间限制使传统的机器人单元不可行。移动机器人：开发自动移动机器人（AMR），无人机（UAV）和高级人形机器人（AHR）
对未注册表面空间的限制弹性形状分析
本文引入了一个新的框架，用于表面分析，该框架源自形状空间上的弹性Riemannian指标的一般设置。传统上，这些指标是在沉浸式表面的无限尺寸流形上定义的，并满足特定的不变特性，从而可以比较表面模型形状保存变换，例如重新构度。我们方法的特异性是将允许转换的空间限制为变形场的预定义有限尺寸基础。这些以数据驱动方式估算，以模拟特定类型的表面变换。这使我们可以简化对相应形状空间的代表到有限的尺寸潜在空间。然而，与涉及涉及的方法形成鲜明对比。网状自动编码器，潜在空间配备了从弹性指标家族继承的非欧国人Riemannian指标。我们演示了如何有效地实现该模型以在表面网格上执行各种任务，这些任务不假定这些模型已预先注册，甚至没有一致的网格结构。我们专门验证了我们对人体形状和姿势数据的方法以及人的面部和手部扫描，例如形状注册，插值，运动转移或随机姿势产生等问题。
用于连续矿井运输的导航传感器
在开采和运输煤炭的过程中，操作员在矿井狭小的空间内可能会被移动机械撞击或抓到。解决此问题的方法是使用运输设备上的导航系统，使其跟随开采煤炭的机器。这实际上涉及基于传感器的机器对接。能够承受恶劣的矿井环境（包括灰尘、甲烷气体和水）的传感器起着关键作用。对采矿机的运动和经验机器特性进行计算机分析，以确定操作要求和空间限制，确保将煤炭正确装入运输设备。这些数据用于选择传感系统。扫描激光系统和超声波传感器等各种技术经常用于其他应用，但被发现不可接受。然而，采用主动目标的近红外 (IR) 传感器满足要求。该传感器具有标称 75 EE 锥形视场和 0.1 至 18.0 米的范围。对于单目标模式，在 3.56 米的距离处，标称范围精度为 4.3%。生成校正算法将误差降低至 0.6%。空气尘埃测试表明，在超过联邦法律允许的浓度水平（7.5 倍）时，精度（最坏情况）下降不到 0.8%。该传感器可以跟踪多个活动目标，提供五个自由度 (DOF) 测量。使用四个目标，标称范围精度
愈合、功能类似固体血管
在整个人类历史中，液体的流动一直是其重要特征。在近代，在没有固体壁的表面上对液体的操纵和控制引起了人们对各种应用的兴趣，例如微流体装置[1]、芯片实验室[2–3]、排斥涂层[4]、油水分离[5]和微型化学或生物学。[6–8] 一种常用的策略是亲水–疏水化学图案化表面，其允许水室的空间限制。[9–15] 全疏水–全亲水或超疏油图案化基底的开发使得限制低表面张力液体（LSTL）的液滴成为可能，并显著提高了表面模板液体的能力。[16] 制备全疏水或超疏油表面通常需要全氟化学品进行表面改性或润滑剂注入表面（LIS）。 [17] 然而，全氟化学品的使用存在环境问题，因为它们具有生物持久性，而 LIS 通常不耐用，因为润滑剂在 LSTL 中具有部分可混合性。[18–20] 此外，这些方法通常仅限制 LSTL 润湿的面积，并且只有少数图案化 LSTL 的演示。[21–26] Jokinen
超越模仿未被充分表现的情绪：利用情绪子空间约束进行深度数据增强以实现基于脑电图的情绪识别
近年来，使用脑电图 (EEG) 识别情绪引起了广泛关注。尽管取得了进展，但有限的 EEG 数据限制了它的潜力。因此，生成对抗网络 (GAN) 被提出来模仿观察到的分布并生成 EEG 数据。然而，对于不平衡的数据集，GAN 仅通过模仿代表性不足的少数情绪就难以产生可靠的增强。因此，我们引入了情绪子空间约束的生成对抗网络 (ESC-GAN) 作为现有框架的替代方案。我们首先提出 EEG 编辑范式，将参考 EEG 信号从代表性良好的情绪子空间编辑到代表性不足的情绪子空间。然后，我们引入多样性感知和边界感知损失来约束增强子空间。在这里，多样性感知损失通过扩大样本差异来鼓励多样化的情感子空间，而边界感知损失将增强子空间限制在决策边界附近，而识别模型可能在此受到攻击。实验表明，ESC-GAN 提高了基准数据集 DEAP、AMIGOS 和 SEED 上的情感识别性能，同时防止了潜在的对抗性攻击。最后，所提出的方法为在情感子空间约束下编辑 EEG 信号开辟了新途径，促进了无偏且安全的 EEG 数据增强。
能量
摘要：德国有1454个地区供暖系统。其中大多数是基于化石的，并且具有高温水平，这既不有效，也不是可持续的，需要更改以达到2050年的气候目标。在本文中，我们提出了一个案例研究，用于转换高温至低温区供暖系统，该系统更适合可再生能源供应。使用Carnot工具箱，模拟了潜在区域加热系统的动态模型，然后转换为低温供应。进行灵敏度分析以查看系统性能，以防空间限制了转换。最后，进行了经济比较。结果表明，从技术上讲，可以执行转换直至非常低的温度系统。使用分散的可再生能源，分散的热储罐以及在每个建筑物上放置热泵的位置是实现转化的关键点。关于敏感性分析，在参考案例中分别将季节性存储和太阳能集合尺寸的尺寸降低到其值的60％和80％之前，转换值得进行。但是，经济分析表明，高度有效的低温可再生热网络很难与基于集中的化石CHP解决方案与地区供暖系统竞争。因此，尽管在技术上可以进行转型，但仍需要改变现有的经济方案和政策，以促进热量部门的可再生能源政策。