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软机器人的无触摸传感器和无触摸传感
软机器人的特征是它们的机械依从性，使其非常适合各种生物启发的应用。但是，需要使用软传感器来维护其在部署过程中的灵活性的挑战，从而可以提高其移动性，能源效率和空间适应性。通过模拟人类感官的结构，策略和工作原理，软机器人可以检测刺激，而无需直接与柔软的无触摸传感器和触觉刺激接触。这导致了软机器人技术领域中值得注意的进步。尽管如此，柔软，无触摸的传感器提供了非侵入性传感和抓地力的优势，而没有与物理接触相关的缺点。因此，近年来，柔软无触摸传感器的普及促进了与人类，其他机器人和周围环境的直观且安全的互动。本评论探讨了无触摸传感和软机器人技术的新兴汇合处，概述了可部署软机器人的路线图，以实现人级的灵活性。
创作精神。人触摸。
■标准学习计划：4个学期■课程开始：冬季学期■入学要求：受到限制的入学学士学位，并在心理学，计算机科学或认知科学领域的研究计划中进行了考试。学士学位的证明，总成绩为2.5或更高。其他学科的毕业生，尤其是工程学，物理学，重点是神经科学和数学的生物学，也可以考虑到候选人的特定于学位计划的特定学科适应性。 ■语言技能：英语的良好水平（在C1级或分钟分钟。 在基于Internet的托管中为95点或雅思或雅思评分至少为7.0）■费用：请参阅第47页■在线申请期：4月1日至5月15日■申请程序：适用于ULM大学计划的德国申请人和申请人： https：// www.uni-assist.de其他学科的毕业生，尤其是工程学，物理学，重点是神经科学和数学的生物学，也可以考虑到候选人的特定于学位计划的特定学科适应性。■语言技能：英语的良好水平（在C1级或分钟分钟。在基于Internet的托管中为95点或雅思或雅思评分至少为7.0）■费用：请参阅第47页■在线申请期：4月1日至5月15日■申请程序：适用于ULM大学计划的德国申请人和申请人： https：// www.uni-assist.de在基于Internet的托管中为95点或雅思或雅思评分至少为7.0）■费用：请参阅第47页■在线申请期：4月1日至5月15日■申请程序：适用于ULM大学计划的德国申请人和申请人： https：// www.uni-assist.de
安全触摸政策
安全的触摸政策，指定成年人对“安全触摸”的使用需要定期监督，监视和审查，以确保其继续满足孩子，父母/护理人员和员工的需求。安全的触摸适用于我们学校中工作的所有员工和儿童。在管理行为和指定的保障潜在客户（DSL）时，对我们学校的员工进行了识别和使用培训，并培训了校长指定的保障潜在客户（DDSL）以及校长完成了由Surrey提供的相关培训，该培训被Surrey提供，称为“积极接触”。为了保护儿童和学校工作人员免受儿童保护程序中的指控，一些学校和地方当局采取了“无触摸”政策。但是，这所学校正在采取一个知情的，基于证据的决定，以确保安全的触摸作为一种适当的开发干预措施，这将有助于健康的成长，学习和行为。研究清楚地表明，健康的亲社会脑发育需要安全触摸，作为镇静，舒缓并包含恐惧，悲伤或愤怒的孩子的痛苦的手段之一。对于所有儿童来说，学习安全和不安全的触摸之间的区别，并经历了通过行为计划和 /或蓬勃发展的计划，拥有最强烈的情绪，被重要的成年人所包含，验证，接受和抚慰。如果孩子表现出不可接受，威胁，危险，侵略性或失控的方式，他们尚未了解如何安全地包含，引导和交流他们最强烈的情感反应。在承认这一点的情况下，在特殊，商定和有监督的条件下，工作人员将考虑使用安全的触摸作为他们可获得的手段之一，例如让他们平静下来的孩子，包含一个愤怒或失调的孩子，并鼓励或肯定一个自尊心低的焦虑的孩子或肯定的孩子。安全的触觉是为了平静，舒缓和调节孩子的情绪是必需的发展经历。大脑不会发展自我舒缓的神经元途径，除非并且在经历了这种安全的情绪调节之前。儿童没有足够的安全触摸和平静法规的经验，这可能是帮助大脑发展思维，判断和评估机制的优先事项。安全的触摸是调节儿童情绪的关键方法之一，但这是一项策略，工作人员将在监督下使用，并符合整个学校的积极干预措施。安全触摸使用我们考虑可能使用的三种不同类型的触摸和身体接触，它们是：1。休闲 /非正式 /偶然的触摸工作人员将与儿童的触摸作为正常关系的一部分，例如，安慰孩子，给予放心和祝贺。这可能包括伸出手臂将孩子带到一个房间，把孩子带到手上
FFA120分析快速指南LabChip®GX触摸/GXII触摸
图1中的数据证明，当使用直接（标记的蛋白质）或半独立检测系统（Biotin –SA系统（恒定比率））时，HTRF准确确定PPI的亲和力（KD）的适用性。（1）Bruhns等。Blood（2009）113; 3716-3725
手指触摸检测
机器学习是“一个研究领域，它使计算机能够学习而无需明确地进行学习” [11]。机器学习的起源始于康奈尔大学的心理学家弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）。基于人类神经系统的机器设计。该机器被称为“ Perceptron”，其目的是识别字母的字母[8]。随着机器学习的领域的增长，可以完成的任务数量也随之增长。例如，对象检测是通过使用机器学习进一步研究，测试和部署的众多任务之一。对象检测是计算机视觉中的视觉识别问题，其目标是在给定图像中找到某些目标类的对象，并为每个对象分配一个相应的类标签。由于近年来基于深度学习的图像分类的成功，它结合了深度学习技术[12]。现在已经解释了机器学习的一些历史，让我们开始研究如何使用它来检测指尖。 创建此机器将是有益的，因为它的模型可以采用并将其实施到不同的应用程序中。 在本文的其余部分中，将说明以下内容：讨论的第一个主题将是其他人在手指检测方面进行的一些先前研究，接下来将提供模型的创建和测试方法，然后将是整个过程的结果。 最后，本文将以结论结束。现在已经解释了机器学习的一些历史，让我们开始研究如何使用它来检测指尖。创建此机器将是有益的，因为它的模型可以采用并将其实施到不同的应用程序中。在本文的其余部分中，将说明以下内容：讨论的第一个主题将是其他人在手指检测方面进行的一些先前研究，接下来将提供模型的创建和测试方法，然后将是整个过程的结果。最后，本文将以结论结束。