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![arxiv：2403.02338v2 [cs.ro] 2024年10月14日](/simg/e\ee3c46bb24e50db31410e5afeea40f4c0447111e.webp)
arxiv：2403.02338v2 [cs.ro] 2024年10月14日
摘要：由于许多操纵任务的接触性质以及协调高维基数系统固有的复杂性，用两个多指手操纵物体是机器人技术的长期挑战。在这项工作中，我们分享了对物理建模，实时感知和奖励设计的新颖见解，从而使使用深度强化学习（RL）在模拟中训练的政策能够有效，有效地转移到现实世界中。具体来说，我们考虑了用两只手扭曲各种瓶子样物体的盖子的问题，这些问题表明了具有多种看不见的对象以及动态和灵活性行为的概括能力的政策。据我们所知，这是第一个在双手多指手中启用此类功能的SIM模型RL系统。
非致命武器 (NLW) 战术运用的 MTTP
当今世界局势要求在各个战争层面上投射非致命武力，以使我们的战士和领导人能够有效应对一系列传统和非传统威胁。现在比以往任何时候都更需要对附带损害和人员伤亡保持最低容忍度，再加上典型对手倾向于利用交战规则 (ROE) 为自己谋利，这需要通过非致命武器有效灵活地运用武力。就像可以根据需要调高或调低功率的变阻器开关一样，NLW 提供了工具，使指挥官能够使用足够的武力来实现目标，而无需摧毁敌人或栖息地。使用 NLW 的目的不是在与对手的升级过程中再增加一步，而是增加另一种工具，可在整个过程中使用。本出版物提供了在战术环境中使用 NLW 的初步指导。
非致命武器 (NLW) 战术运用的 MTTP
当今世界局势要求我们在各个战争层面上都使用非致命性武器，以使我们的战士和领导人能够有效应对一系列传统和非传统威胁。现在比以往任何时候都更需要对附带损害和人员伤亡保持最低限度的容忍，再加上典型的对手倾向于利用交战规则 (ROE) 为自己谋利，这就需要我们通过非致命性武器有效灵活地使用武力。非致命性武器就像一个可以根据需要调高或调低功率的变阻器开关，它提供了工具，使指挥官能够使用足够的武力来实现目标，而无需摧毁敌人或栖息地。使用非致命性武器的目的不是在与对手的升级过程中再增加一步，而是增加另一种工具，以便在这一过程中的任何地方使用。本出版物提供了在战术环境中使用非致命性武器的初步指导。
为什么美国经济在过去 70 年里的每次衰退都能如此持续地复苏？
美国历史上的商业周期中有一个值得注意的事实，那就是在失业率在经济衰退中达到顶峰并开始复苏之后，失业率的年度下降幅度稳定在当前失业率的十分之一左右。我们在另一篇论文 Hall and Kudlyak (2020a) 中记录了这一事实。在这里，我们考虑了复苏令人惊讶的一致性的解释。我们表明，劳动力市场从衰退到复苏的演变不仅仅涉及经济衰退冲击导致失业者持续失业的直接影响——经济复苏期间没有失业的人的失业率高于正常水平。我们探讨了劳动力市场自我复苏的模型，这些模型意味着在经济衰退冲击后失业率会逐渐消失。我们强调高失业率对创造就业机会的力量的反馈。这些模型还解释了为什么市场整体失业率的恢复速度比个体失业工人找到新工作的速度慢得多。原因在于，失业者重返稳定就业的道路往往包括几份短暂的临时工作。
为什么美国经济在过去 70 年里的每次衰退都能如此持续地复苏？
关于美国历史商业周期的一个值得注意的事实是，在失业率在衰退中达到顶峰并开始复苏之后，失业率的年度下降幅度稳定在当前失业率的十分之一左右。我们在配套论文 Hall and Kudlyak (2020a) 中记录了这一事实。在这里，我们考虑了复苏令人惊讶的一致性的解释。我们表明，劳动力市场从衰退到复苏的演变不仅仅涉及失业者因衰退冲击而持续失业的直接影响——对于那些在衰退期间没有失业的人来说，复苏期间的失业率高于正常水平。我们探讨了劳动力市场自我复苏的模型，这些模型意味着在衰退冲击后失业率逐渐下降。我们强调高失业率对推动创造就业机会的力量的反馈。这些模型还解释了为什么市场整体失业率的恢复速度比个体失业工人找到新工作的速度慢得多。原因包括个体失业者重返稳定就业的道路通常包括几份短暂的临时工作。
复制 Cynandra opis 蝴蝶的结构颜色，用于仿生双色滤光片
微结构或纳米结构会引起衍射、干涉和散射。[3] 以这种方式产生的结构色通常与角度有关（彩虹色），与光吸收产生的颜色相比，结构色更鲜艳、可调且稳定。[4] 到目前为止，已有多种光子结构被用于产生结构色并取代传统的色素沉着。这些包括可调高折射率光子玻璃、微米级球形胶体组件和衍射光栅结构。[5,6] 虽然仿生光子结构已被用于创造高度饱和的结构色，但它们制造困难且成本高，不适合大规模生产。此外，整个可见光谱范围内对新的仿生结构色的需求尚未得到满足。因此，更好地理解结构着色的潜在机制无疑将改善颜色特性和寿命。虽然自然界中存在大量结构色的例子，但由于蝴蝶翅膀的光子纳米结构颜色鲜艳，因此人们对其的研究兴趣颇多。[7,8] 例如，Vigneron 等人发现，Pierella luna（月神蝴蝶）翅膀鳞片产生的彩虹色效应是由整个鳞片的宏观变形引起的，当翅膀被白光照射时，就像衍射光栅一样分解
通过到达方向验证 ADS-B 定位...
在过去的几十年中，空中交通量显著增加。空中交通管制 (ATC) 需要仔细协调高交通负荷，以满足严格的安全要求。为了提供高质量的 ATC，其运营商依赖于雷达传感器收集的信息。经典的主监视雷达 (PSR) 方法需要大量昂贵且耗能的地面站。为了减少主雷达站的数量，ATC 组织评估了非依赖性使用二次监视雷达 (SSR) 应答器进行飞机定位。自动相关监视广播 (ADS-B) 基于 SSR 模式 S 协议。与常规 SSR 系统不同，SSR 系统主要根据地面站的事先请求广播无线电报，而 ADS-B 使用基于 Aloha 协议随机触发的自发应答器广播。ADS-B 不仅提供高度和身份信息，还传输机载导航系统收集的运载飞机位置信息。此外，还提供地速、航向和许多其他信息。随着配备 ADS-B 的飞机数量不断增加（目前配备 S 模式的飞机中有 65% [1]），该系统在为 ATC 显示器提供信息方面越来越有吸引力。根据实地研究 [2]，大多数 ADS-B 应答器都在广播可靠的定位信息，其中位置的均方根误差 (RMSE)
通过实时面部识别增强安全性
庞迪切里大学，印度帕德切里摘要：随着暴力犯罪者（包括儿童性犯罪者）的累犯率令人震惊，对维护脆弱环境的高级安全措施的需求越来越紧迫。学校，育儿中心和其他高风险地区特别容易受到潜在威胁的影响，因此必须实施积极的解决方案，以确保儿童和员工的安全和福祉。在很大程度上依赖安全人员手动监控的传统监视系统正越来越多地证明实时识别和应对威胁的不足。人类的监督通常受到诸如延迟反应和判断错误之类的局限性，留下了关键的安全差距。我们建议的工作提供了一种新颖的视频监视系统，该系统使用DeepFaceNet，这是一种高度优化和模块化的深度学习模型，旨在克服这些困难。由于该技术主要旨在处理监视摄像机的实时视频供稿，因此它可以识别和检测具有犯罪背景的人的面孔，尤其是那些被归类为高风险罪犯的人。通过利用最新的面部识别技术，我们建议的系统提供了强大而全面的威胁检测解决方案。随着公共安全的改善，它还可以抑制犯罪行为，这有助于避免这种事件。该系统通过强调高精度，实时处理和可靠性来解决并确保安全和监视领域的更安全环境。索引术语：面部识别，深度学习，深度，监视，安全性。
总统 2021 财年预算补充
信息技术 (IT) 及其支持计算、网络和软件技术在短短两代人的时间里彻底改变了全球人类社会。美国的创新者、公司和政府引领了这一变革。随着 20 世纪 80 年代全球对高性能计算 (HPC) 领导地位的竞争开始升级，美国立法者认为必须积极引导 HPC 和其他 IT 创新的研究和开发 (R&D)。在 1991 年的《高性能计算法案》中，国会启动了现在的网络和信息技术研究与开发 (NITRD) 计划；国会最近在 2017 年的《美国创新与竞争力法案》中重新授权了 NITRD 计划。1 该计划的任务是协调联邦研发，以确定、开发和过渡使用联邦政府所需的安全、先进的 IT、HPC、网络和软件功能，并促进公私合作伙伴关系，为国家提供世界领先的 IT 能力。为了支持其在国家科学技术委员会 (NSTC) 中的作用，NITRD 小组委员会领导联邦政府协调高影响力研发的努力，以满足国家对未来信息技术的不断增长的需求。它还寻求建立、支持和利用多元化、高技能的美国 IT 劳动力，并与美国学术、私营部门和非营利组织以及国际志同道合的机构建立充满活力的研发联盟。NITRD 计划目前协调 23 个联邦成员机构和大约 50 个其他参与机构的 IT 研发和技术转让活动。