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World File Search System轨迹的
双手机器人操纵的3D策略扩散
图1：BI3D扩散器演员的概述。顶部：BI3D扩散器Actor是一个条件扩散模型，生成两个端效应器的3D轨迹。类似于[13]，在每个扩散步骤I中，我们的模型将机器人未来最终效应器轨迹的噪声估计值，提出RGB-D视图O和本体感受信息c。这些令牌是通过注意，使用3D相对位置信息的上下文对语言进行的，并参与语言令牌l以融合教学信息。Our model predicts the noise of left- and right-hand 3D locations ( ϵ loc θ,l ( o , l, c l , τ i l , i ) and ϵ loc θ,r ( o , l, c r , τ i r , i ) ) and the noise of left- and right-hand 3D rotations ( ϵ rot θ,l ( o , l, c l , τ i l , i ) and ϵ rot θ,r ( o , l, c r , τi，r i）。底部：在推断期间，BI3D扩散器演员迭代地将未来双手轨迹的估计值降低。
注意缺陷/多动症障碍和大脑功能网络的多基因风险评分在社区基于社区的样本中
1。Faraone SV，Asherson P，Banaschewski T等。注意 - 赤字/疾病障碍。nat rev：dis primers。2015; 1：15020。 doi：10。1038/nrdp.2015.20 2。Murray AL，Obsuth I，Zirk-Sadowski J，Ribeaud D，EisnerM。多动症症状与反应性与反应性侵略性之间的发展关系。j的疾病。2020; 24（12）：1701-1710。doi：10.1177/10870547166666323 3。Neumann A，Walton E，Alemany S等。 从出生到学龄的DNA甲基化与ADHD症状之间的关联：一种显着的荟萃分析。 翻译精神病学。 2020; 10：398。 4。 Hamza M，Halayem S，Bourgou S，Daoud M，Charfi F，Belhadj A. Epi-Epi-Genetics and ADHD：迈向疾病发病机理的综合方法。 J Atten Disord。 2019; 23：655-664。 5。VanDongen J，Zilh〜Ao nr，Sugden K等。 成年人注意力缺陷/多动症症状的整个表观基因组的关联研究。 生物精神病学。 2019; 86：599-607。 6。 Walton E，Pingault J-B，Cecil Cam等。 ADHD症状轨迹的表观遗传分析：一项前瞻性，全甲基化的研究。 MOL PESHITHITRY。 2017; 22：250-256。 7。 sporns O. 人类连接：起源和挑战。 神经图像。 2013a; 80：53-61。 doi：10.1016/j.neuroimage.2013.03.023Neumann A，Walton E，Alemany S等。从出生到学龄的DNA甲基化与ADHD症状之间的关联：一种显着的荟萃分析。翻译精神病学。2020; 10：398。4。Hamza M，Halayem S，Bourgou S，Daoud M，Charfi F，Belhadj A. Epi-Epi-Genetics and ADHD：迈向疾病发病机理的综合方法。J Atten Disord。2019; 23：655-664。 5。VanDongen J，Zilh〜Ao nr，Sugden K等。 成年人注意力缺陷/多动症症状的整个表观基因组的关联研究。 生物精神病学。 2019; 86：599-607。 6。 Walton E，Pingault J-B，Cecil Cam等。 ADHD症状轨迹的表观遗传分析：一项前瞻性，全甲基化的研究。 MOL PESHITHITRY。 2017; 22：250-256。 7。 sporns O. 人类连接：起源和挑战。 神经图像。 2013a; 80：53-61。 doi：10.1016/j.neuroimage.2013.03.0232019; 23：655-664。5。VanDongen J，Zilh〜Ao nr，Sugden K等。成年人注意力缺陷/多动症症状的整个表观基因组的关联研究。生物精神病学。2019; 86：599-607。 6。 Walton E，Pingault J-B，Cecil Cam等。 ADHD症状轨迹的表观遗传分析：一项前瞻性，全甲基化的研究。 MOL PESHITHITRY。 2017; 22：250-256。 7。 sporns O. 人类连接：起源和挑战。 神经图像。 2013a; 80：53-61。 doi：10.1016/j.neuroimage.2013.03.0232019; 86：599-607。6。Walton E，Pingault J-B，Cecil Cam等。 ADHD症状轨迹的表观遗传分析：一项前瞻性，全甲基化的研究。 MOL PESHITHITRY。 2017; 22：250-256。 7。 sporns O. 人类连接：起源和挑战。 神经图像。 2013a; 80：53-61。 doi：10.1016/j.neuroimage.2013.03.023Walton E，Pingault J-B，Cecil Cam等。ADHD症状轨迹的表观遗传分析：一项前瞻性，全甲基化的研究。 MOL PESHITHITRY。 2017; 22：250-256。 7。 sporns O. 人类连接：起源和挑战。 神经图像。 2013a; 80：53-61。 doi：10.1016/j.neuroimage.2013.03.023ADHD症状轨迹的表观遗传分析：一项前瞻性，全甲基化的研究。MOL PESHITHITRY。2017; 22：250-256。 7。 sporns O. 人类连接：起源和挑战。 神经图像。 2013a; 80：53-61。 doi：10.1016/j.neuroimage.2013.03.0232017; 22：250-256。7。sporns O.人类连接：起源和挑战。神经图像。2013a; 80：53-61。 doi：10.1016/j.neuroimage.2013.03.023
数据驱动轨迹不确定性...
高效的轨迹预测工具将成为未来基于轨迹的运营 (TBO) 的关键功能。除了控制器操作之外，爬升飞行中的不确定性是飞行轨迹预测误差的主要组成部分。由于运营问题，飞机起飞重量和爬升速度意图（定义爬升曲线的关键性能参数）并不完全适用于基于回合的轨迹预测基础设施。在空中交通流量管理范围内，扇区进入和退出时间（包括爬升结束和下降开始的时间）是需求容量平衡过程的主要输入。在这项工作中，我们专注于爬升轨迹的不确定性，以量化和分析它们对爬升到巡航高度的时间的影响。我们通过飞机飞行记录数据集（即QAR）使用了模型驱动的数据统计方法。分析结果为飞机起飞重量和速度意图生成了概率定义。获得了这些爬升参数与飞行距离之间的回归，以减少战略层面的不确定性。此外，通过自适应不确定性减少来降低爬升不确定性也在飞行战术层面得到证明。通过模拟，说明了降低飞机质量不确定性对爬升时间的影响。关键词：空中交通管理、轨迹预测、不确定性量化、BADA 缩写
NASA的Glenn Research Center
•卫星计算连接的碰撞概率（PC）•如果较高的PC事件，计划避免碰撞（COLA）操作•进行COLA操作•一旦通过接地枢纽进行筛选，则进行COLA操纵•操纵责任声明•操纵轨迹的意图和未来通过接地枢纽的范围•通过接地式的操作型操作员，而不是自动化的操作员，而不是跨地面操作员，而不是实地操作员，而不是实地操作员，则型号的运营商<
数据驱动的攀爬轨迹不确定性量化
摘要 高效的轨迹预测工具将成为未来基于轨迹的运营 (TBO) 的关键功能。除了管制员的行动之外，爬升飞行中的不确定性是飞行轨迹预测误差的主要组成部分。出于运营方面的考虑，飞机起飞重量和爬升速度意图（定义爬升剖面的关键性能参数）并不完全适用于基于回合的轨迹预测基础设施。在空中交通流量管理范围内，扇区进入和退出时间（包括爬升结束和下降开始的时间）是需求容量平衡过程的主要输入。在这项工作中，我们专注于爬升轨迹的不确定性，以量化和分析它们对爬升至巡航高度的时间的影响。我们通过飞机飞行记录数据集（即 QAR）使用了模型驱动的数据统计方法。根据此分析，为飞机起飞重量和速度意图生成了概率定义。获得了这些爬升参数与飞行距离之间的回归，以减少战略层面的不确定性。此外，通过自适应不确定性减少来降低爬升不确定性也在飞行战术层面得到体现。通过模拟，说明了降低飞机质量不确定性对爬升时间的影响。关键词：空中交通管理、轨迹预测、不确定性量化、BADA 缩写