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基于高斯混合模型和K值选择算法的机器人臂的新型轨迹学习方法
在机器人臂轨迹模仿学习领域，高斯混合模型被广泛用于捕获复杂轨迹特征的能力。但是，利用这些模型的一个主要挑战在于初始化过程，尤其是在确定高斯核的数量或K值时。K-Value的选择显着影响模型的性能，而传统方法（例如基于经验知识的随机选择或选择）通常会导致次优结果。为了应对这一挑战，本文提出了一种用于机器人臂的新型轨迹学习方法，该方法将高斯混合模型与K值选择算法相结合。所提出的方法利用肘法的原理以及指数函数，校正项和权重调整的特性，以确定最佳的K值。接下来，使用最佳的K值应用K-均值聚类来初始化高斯混合模型的参数，然后通过预期最大化算法进行完善和训练。然后将所得的模型参数eTers用于高斯混合物回归中，以生成机器人的臂轨迹。通过使用二维理论非线性动态系统和使用实际机器人臂数据的物理实验的模拟实验来验证所提出方法的有效性。这些结果表明，所提出的方法显着提高了机器人臂轨迹产生的准确性和效率，从而为改善机器人操纵任务提供了有希望的解决方案。实验结果表明，COM占据传统的高斯混合模型方法，所提出的方法将轨迹精度提高了15％以上，如降低平均绝对误差和根平方误差所示。
3D臂目光：3D ARM的公共数据集到达虚拟现实中的注视信息
3D武器凝视是一个公共数据集，旨在从精确控制的，舒适的姿势到达宽的可触及空间中的物体时提供自然的手臂运动以及视觉和凝视信息。参与者参与了在虚拟环境中挑选和将物体放置在各种位置和方向上，从而使工作空间最大化了探索工作区，同时通过指导参与者通过躯干和肩部来确保参与者通过视觉反馈来确保一致的坐姿姿势。这些实验设置允许以高成功率（> 98％的物体）和最小的补偿性运动捕获自然手臂运动。数据集重组超过250万个样本，这些样本从20位健康参与者中记录，他们执行14,000个单次选拔运动（每位参与者700个）。最初旨在探索基于自然眼睛和手臂协调的新型假体控制策略，但该数据集也将对对核心感觉运动控制，人形机器人机器人，人类机器人相互作用以及在注视指导计算机视觉中相关解决方案的开发和测试的研究人员也很有用。
叶绿体基因组完整分析：东方山羊豆的结构、系统发育关系及山羊豆科植物的进化推断
摘要：东方山羊豆是豆科植物，具有重要的生态和经济价值，因其抗逆性强、蛋白质含量高而被广泛栽培。然而，东方山羊豆的基因组信息尚未见报道，限制了其进化分析。由于基因组较小，叶绿体相对容易获得基因组序列以进行系统发育研究和分子标记开发。本文对东方山羊豆叶绿体基因组进行了测序和注释。结果表明，东方山羊豆叶绿体基因组长度为125,280 bp，GC含量为34.11%。共鉴定出107个基因，包括74个蛋白质编码基因，29个tRNA和4个rRNA。东方山羊豆叶绿体基因组中丢失了一个反向重复（IR）区。此外，与其近缘种G. officinalis的叶绿体基因组相比，有5个基因（ rpl22 、 ycf2 、 rps16 、 trnE-UUC 和 pbf1 ）丢失。共检测到84个长重复序列和68个简单序列重复序列，可作为G. orientalis及其近缘种遗传研究的潜在标记。我们发现，在G. officinalis与其他3个Galegeae物种（ Calophaca sinica 、 Caragana jubata 、 Caragana korshinskii ）的两两比较中，petL 、 rpl20 和 ycf4 3个基因的Ka/Ks值大于1，表明这3个基因受到了正向选择。 15个Galegeae物种的比较基因组分析表明，大多数保守的非编码序列区域和两个基因区域（ycf1和clpP）分化程度较高，可作为DNA条形码用于快速准确的物种鉴定。基于ycf1和clpP基因构建的系统发育树证实了Galegeae物种间的进化关系。此外，在所分析的15个Galegeae物种中，Galega orientalis在ycf1基因中有一个独特的30 bp内含子，而Tibetan liangshanensis在clpP基因中缺少两个内含子，这与现有只有IR缺失支（IRLC）中的甘草属物种缺少两个内含子的结论相反。总之，首次确定并注释了G. orientalis的完整叶绿体基因组，这可以为Galegeae属内尚未解决的进化关系提供见解。
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日期实验活动和作业1月16日至1月16日的人口增长，资源使用和生态足迹研讨会在1月30日生物学研讨会上的生物学研讨会4：00-5：00：00-5：00pm LR2 NMM 21-JAN T＃2讨论对豆啤酒微生物的温度影响的实验。生物学研讨会4：00-5：00pm LR2 NMM 23-1月2日＃2豆甲虫微生物组多样性（分离样品）。生物学研讨会4：00-5：00PM LR2 NMM 28-JAN T＃2生物学研讨会2：45-3：50pm LR2 NMM。Lab will start at 4:00pm: Bean beetle microbiome diversity (isolate samples) 30-Jan TH #2 Bean beetle microbiome diversity (DNA extraction) Seminar presentations on Ecological Footprint Discussion on research poster format and evaluating posters 4-Feb T #2 Bean beetle microbiome diversity (DNA extraction) 6-Feb TH #2 Bean beetle microbiome diversity (discuss community生态分析）关于生态足迹11-FEB T＃2豆甲虫微生物组的多样性（分析和讨论）13-FEB TH＃2豆甲虫微生物组多样性（研究海报准备）1月1日星期一3月3日星期一3月3日星期一Black Black Black Black Black 18-Feb T＃3饮用水净水（饮用水量）25-FEB TH 25-FEB PER IFER PERIPATION（分析和讨论）的研讨会演讲。水净化
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机器人组的设计，分析和实施
摘要：今天，技术正在沿着同一方向发展，以迅速增加的人类需求。为满足这些需求所做的工作使生活每天更轻松。机器人武器与外部用户或执行预定的命令一起工作。如今，每个领域的机器人武器领域最发达的领域是行业和医学领域。该项目的主要重点是设计和开发机器人臂的机制，以供采摘和位置。机器人臂的设计具有5度的自由度，并编程为准确地完成简单的轻型材料挑选，并放置任务以协助任何行业的生产线。3D打印方法用于制造项目的机器人臂组件。因此，它在此方法中提供了更精确的维度以及巨大的时间和节省成本。机器人臂配备了6台伺服电动机，可连接零件并带动臂移动。arduino，一种开源计算机硬件和软件可通过驾驶伺服电动机来修改位置来控制机器人臂。无线控制是通过通过蓝牙模块与Android操作系统一起使用智能手机来完成的。机器人臂正在测试和验证其性能，结果表明它可以正确执行选拔任务。为了建立一个良好的仿真环境，我们使用Fusion 360软件。关键字：机器人臂，轴心，自由度，工作信封和工作量，空间，运动学，有效载荷，拾取和位置机器人，机器人臂，机器人 - 阿杜诺。
基于中间结构DNA纳米技术的设计范例
1丁华大学生活科学生命科学学院，合成与系统生物学中心，中国北京100084 Tsinghua大学合成与系统生物学中心。2纽约大学化学系，纽约，纽约10003，美国＃这些作者同样贡献。 †已故。 *通讯作者。 电子邮件：bw@tsinghua.edu.cn（B.W. ）; yoel.ohayon@nyu.edu（Y.P.O.）。 在结构DNA纳米技术的早期开发中，引入了抽象中界作为一种基本跨界构型的类型。 然而，与基于常规连接的对应物相比，从多个中型结构络合物中对自组装的调查被忽略了。 在这项工作中，我们设计了标准化的组件链，以构建复杂的中置晶格。 在1-，2和3维晶格的自组装中展示了三个带有三个和四个臂的典型介质结构，这些构造是由既有脚手架 - 脚手架 - 式瓷砖方法构建的，也是脚手架折纸方法。 引言在该领域已经确定了各种交叉和交叉基序，特别是在理论研究占主导地位的结构DNA纳米技术的早期发展期间。 到1990年代中期，基于3臂和4臂常规连接的体系结构在DNA纳米技术的发展中占主导地位2-13。 值得注意的是，在已经普遍存在的基于紧凑的螺旋，二维（2D）和三维（3D）折纸的设计中，所有交叉方案均来自4- ARM常规连接14-16。 1b）。 s1）。2纽约大学化学系，纽约，纽约10003，美国＃这些作者同样贡献。†已故。*通讯作者。电子邮件：bw@tsinghua.edu.cn（B.W.）; yoel.ohayon@nyu.edu（Y.P.O.）。在结构DNA纳米技术的早期开发中，引入了抽象中界作为一种基本跨界构型的类型。然而，与基于常规连接的对应物相比，从多个中型结构络合物中对自组装的调查被忽略了。在这项工作中，我们设计了标准化的组件链，以构建复杂的中置晶格。在1-，2和3维晶格的自组装中展示了三个带有三个和四个臂的典型介质结构，这些构造是由既有脚手架 - 脚手架 - 式瓷砖方法构建的，也是脚手架折纸方法。引言在该领域已经确定了各种交叉和交叉基序，特别是在理论研究占主导地位的结构DNA纳米技术的早期发展期间。到1990年代中期，基于3臂和4臂常规连接的体系结构在DNA纳米技术的发展中占主导地位2-13。值得注意的是，在已经普遍存在的基于紧凑的螺旋，二维（2D）和三维（3D）折纸的设计中，所有交叉方案均来自4- ARM常规连接14-16。1b）。s1）。最近，出现了几个用于设计和构建线框DNA纳米结构17-20的建筑框架，并且毫无例外地，它们都是基于使用不同数量的双螺旋臂的常规连接。根据早期报告21中使用的命名法，分支的DNA连接包含从中央连接点辐射的双链体（图。1a，左右）;相反，一个反该功能由指向圆周方向的双链体组成（图。1a，右）;介质结混合了径向双链体和圆周的双工，侧面是一个中心点（图。我们使用X y / z x y作为命名法来描述某个连接构型（例如，常规连接，反式函数和中间结），其中x代表所涉及的链总数，y径向双层双臂臂的数量，z索引数量的配置变体数量。3臂和4臂DNA连接分别称为3 3和4 4，因为所有三个或四个双链体均为径向21。同样，4臂的触及式被称为4 0，因为没有径向臂（即，所有四个臂都是圆周的）21。由于链极性施加的限制，无法构建具有三个臂的触及术（图。只能通过3臂连接设计3 1个中孔配置，由一个径向臂和两个圆周的臂组成（图。1b，左）21。可用于两个径向臂和两个圆周臂的4臂设计可用的两种不同的配置（图。我们成功的自我组装，导致了各种中间结构1b，中间和右） - 1 4 2中间结构，包括交替的径向臂和圆周臂，以及2 4 2中间结构，包括成对的径向臂和圆周的臂21。以前已经研究了21，22的基本多链中含中含量的复合物的形成，但是自引入23引入以来，多个中二结构络合物的自组装成周期性的晶格仍未实现。在这里，我们通过设计标准化的组件链来完成这项未完成的任务，以进行自组装研究中级晶格。我们首先使用三种典型的介质结构（3 1，1 4 4 2和2 4 2）基于3臂和4臂中界设计和构建一维（1D）周期性晶格。然后，我们在离散晶格的自组装中应用了中间结构。我们采用了1 4 2中间结，使用无脚手架的平铺方法以及脚手架的DNA折纸方法来构建定义尺寸的矩形。除了单双链臂外，我们还设计了两个捆绑的双工，作为一个复合臂，用于2D和3D中型晶格。
谷物运输报告 - 农业营销服务
1个脉冲主要用于人类食用，但也可以用于牲畜和家禽的饲料口。2从2000-04到2020-24，干豆的平均年产量增长了20％，小扁豆为110％，干豌豆的平均产量增长了200％。 鹰嘴豆产量在这5年期间增长了350％。 3 USDA的经济研究局发布了有关精选蔬菜和豆类供应的数据。 从2019 - 23年开始，有67％的美国干豆和鹰嘴豆用于家庭用途；出口30％； 3％用于种子。 （干豌豆和小扁豆的类似使用数据。） 4轨道数据计数的吨位与发货一样多次。 但是，在生产和最终使用之间仅涉及一次铁路运输仅一次的生产份额的计算：对于铁轨多次处理相同产品的任何情况下，51％的份额将较低。2从2000-04到2020-24，干豆的平均年产量增长了20％，小扁豆为110％，干豌豆的平均产量增长了200％。鹰嘴豆产量在这5年期间增长了350％。3 USDA的经济研究局发布了有关精选蔬菜和豆类供应的数据。从2019 - 23年开始，有67％的美国干豆和鹰嘴豆用于家庭用途；出口30％； 3％用于种子。（干豌豆和小扁豆的类似使用数据。）4轨道数据计数的吨位与发货一样多次。但是，在生产和最终使用之间仅涉及一次铁路运输仅一次的生产份额的计算：对于铁轨多次处理相同产品的任何情况下，51％的份额将较低。
量子最佳手臂识别-CUHK CSE
在不久的将来，建造量子计算机[1]的最新进展[1]在量子算法中广泛应用。有了量子计算机的优势，人们不仅可以加快基本算法，例如非结构化搜索[6]和分解[11]，而且还可以加快机器学习算法[3]。在本文中，我们研究了强化学习的规范任务的量子加速，这是多臂匪徒中最佳的手臂识别。多臂匪徒（MAB） - 从LAI和ROBBINS引起[8] - 是一个重要的顺序决策模型（参考，[9]）。在随机情况下，mAb由k臂组成，每个臂都与未知平均µ k的奖励分布相关。查询臂k∈K时：= {1，2，。。。，k}，一个人从其奖励分布中获得的奖励，即