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AW-Drones 向 EASA 提出的最终建议
多项研究和调查得出的结论是，拥有全面的监管和标准化框架可能会极大地促进无人机相关业务的发展。欧盟法规以绩效为基础，包括具有法律约束力的“硬性规定”（即具有法律约束力的委员会法规），其中包含高水平的绩效要求。这些“硬性规定”由所谓的“软性规定”补充，即欧洲航空安全局 (EASA) 批准的可接受合规手段 (AMC)。这些 AMC 可能指标准开发组织 (SDO) 制定的标准。在此背景下，欧盟“地平线 2020”研究与创新计划资助了 AW-Drones 项目，以支持欧盟的无人机法规，方法是确定 EASA 可能接受为 AMC 的标准，从 UAS 性能法规的角度，使欧盟的无人机能够安全、环保和可靠地运行，并确定现有标准中的差距。SORA 本文件介绍了至少部分涵盖特定操作风险评估方法 (SORA) 设定的标准的标准，这些标准由 EASA 推荐为欧盟法规 947/2019 第 11 条的 AMC，并且由于其得分，这些标准已经可以推荐在 AMC 中实际使用，阻碍完全覆盖的差距，填补已发现差距的建议以及有关要解决的监管方面的建议。
无人驾驶的自治障碍算法...
摘要 - 为了克服自动飞行中无人驾驶汽车（无人机）避免障碍物的挑战，本文提出了双重体验注意力卷积软卷积 - 批评者（DAC-SAC）算法。该算法与卷积网络集成了双重体验缓冲池，自我注意力的机制和软性批判性算法。由于缺乏成功的培训数据，双重体验缓冲池用于解决无效的无人机培训问题。为了克服处理图像数据中原始软演员 - 批评（SAC）算法的缺点，应用了卷积神经网络（CNN）来重建参与者和评论家网络，从而可以更好地提取图像特征提取和分类。此外，通过向网络添加卷积自我发项层来采用一种自我注意的机制。此修改可以根据不同输入图像特征对注意力重量进行动态调整，从而有效解决与焦点相关的挑战。进行了两个模拟实验，并且在处理未知环境时，DAC-SAC算法在已知环境中达到99.5％的成功率，成功率为84.8％。这些结果证实，即使将深度图像作为输入，提出的算法也可以避免无人机的自主障碍。
Dyfyniad o'r fersiwn a gyhoeddwyd / 已发布版本的引用 (APA)：McStay，A. (2020)。情感人工智能、软生物识别和情感生活的监控：关于隐私的不同寻常的共识。大数据与社会，7 (1)。https://doi.org/10.1177/2053951720904386
摘要 到 2020 年代初，情感人工智能 (emotional AI) 将越来越多地出现在日常物品和实践中，例如助手、汽车、游戏、手机、可穿戴设备、玩具、营销、保险、警务、教育和边境管制。人们还对使用这些技术来规范和优化空间的情感体验有着浓厚的兴趣，例如工作场所、医院、监狱、教室、旅行基础设施、餐馆、零售店和连锁店。开发人员经常声称他们的应用程序不会识别人员。从表面上看，本文要问的是，无法识别个人的情感 AI 实践会对隐私产生什么影响？为了调查对软性非识别情感 AI 的隐私观点，本文借鉴了以下内容：对情绪检测行业、法律界、政策制定者、监管机构和对隐私感兴趣的非政府组织进行的 100 多次访谈；与利益相关者一起举办的研讨会，旨在设计使用情绪数据的道德准则；对 2068 名英国公民进行的关于情绪捕捉技术的感受的调查。研究发现，社会利益相关者对隐私需求的共识很弱，这是由不同的利益和动机所驱动的。鉴于这种共识很弱，研究得出结论，社会上就隐私和情绪数据使用达成实践原则共识的机会有限。
马铃薯的增强（卵巢结核L. cv。...
背景：马铃薯种植在世界主要农作物中排名，但容易受到众多疾病的影响。将草甘膦抗性基因的整合到马铃薯植物中，可以直接应用草甘膦，从而简化杂草和疾病的管理。这项创新减少了对复杂控制方法的需求。此外，还采用了各种生物技术策略来应对马铃薯种植中的疾病挑战。目的：通过农杆菌介导的转化方法制定了有效的方案，该方法具有质粒，P485，该方法具有来自细菌种类dickeya dadantii的ARO A基因，以提高对马铃薯细菌软性腐烂疾病的耐药性。这项研究旨在研究草甘膦施用与马铃薯对两种影响植物的细菌病原体的抗性之间的关系。材料S和方法：将草甘膦的最佳浓度（1.8 mg.l -1）应用于转基因马铃薯品种。奥德赛品种的叶子表现出对两种致病性菌株的抗性，即胸骨杆菌21a和D. dadantii Ena49。聚合酶链反应（PCR）和逆转录PCR（RT-PCR）验证证明了马铃薯基因组中ARO A基因的成功整合和异源表达。此外，转录分析揭示了与马铃薯相关的发病机理相关基因和基因的表达
融化异构体的融化用于嵌入微通道的高分辨率模板
然而，组织工程并不是唯一受益于逃亡材料的研究领域。自2000年代初以来，使用散散射墨水的3D打印而创建的微通道越来越引起人们的关注，作为微流体学领域中传统软性光刻技术的一种替代方法。这些系统涉及在将微通道网络从2D扩展到3D时的软光刻的持久限制。Therriault等人的开创性工作。[8]证明了将AM扩展到包括3D微通道网络在内的微流体的可能性。尽管3D打印原理为微流体提供了令人兴奋的新机会，但软光刻方法仍然比传统的3D打印技术（例如挤出印刷或立体光刻学）保持优势，在达到小型特征尺寸和高表面质量时。[9,10]虽然基于挤出的技术主要传递了毫米尺寸的尺度，但立体光刻可能会将边界推向100 µm以下。但是，实现此类决议的市售树脂和打印机非常有限。[9]作为常规3D打印技术的替代方法，诸如用于液体打印的液体填充空隙[11]和两光子直接激光写入聚合[12]允许制造特征大小以下50 µm。但是，这些
Proprioceptive learning with soft polyhedral networks
抽象的本体感受是检测运动神经元的肢体姿势的“第六含义”。它需要在肌肉骨骼系统和感觉受体之间进行自然整合，这在现代机器人中具有挑战性，旨在以低成本的机械设计和算法计算，以轻巧，适应性和敏感设计。在这里，我们介绍了软性多面体网络，具有对物理相互作用的嵌入式视觉，能够通过学习动力学特征来适应性动力学和粘弹性本体感受。此设计使被动适应全态相互作用，这是通过嵌入内部的微型高速运动跟踪系统在视觉上捕获的。结果表明，软网络可以在动态相互作用中推断出具有0.25/0.24/0.35 N和0.025/0.025/0.025/0.025/0.025/0.034/0.006 nm的实时6D力和扭矩。我们还通过添加蠕变和放松修饰者来鉴定预测结果，在静态适应过程中将粘弹性纳入静态适应性。提出的软网络结合了设计，全型适应性和本体感受的简单性，具有高精度，使其成为机器人技术的多功能解决方案，以低材料成本，超过一百万个用于敏感和竞争性的和触摸基于触摸的几何形状重构等任务的循环超过一百万个。这项研究为自适应抓握，软操纵和人类机器人相互作用的软机器人提供了新的见解。
3R电池：基于液体镀耐电极
每年将在不久的将来生产数十亿个一次性薄膜电子产品，用于智能包装，物联网和可穿戴生物监测贴片。在这些情况下，传统的刚性电池在形式和人体工程学方面也不是最佳的，也不是生态方面的。迫切需要使用薄，可拉伸，弹性且可回收的新型储能设备。在此，提出了一种新型的材料和制造技术结构，允许完全3D打印的软性薄膜电池对机械应变有弹性，如果可修复，可充电，可回收，并且可以在其寿命结束时回收。通过利用数字可打印的超易碎液态金属电流收集器和新型的镀具有镀碳碳阳极电极，AG 2 O-Gallium电池可快速打印并根据应用程序定制。通过优化镀具有耐碳碳复合材料的性能，获得了26.37 mAh cm-2的创纪录的面积容量，在100％应变时10个周期后改善了10.32 mAh cm-2，而前所未有的最大应变耐受性为≈200％。部分损坏的电池可以治愈自己。通过创新的冷蒸气刺激来治愈严重损坏的电池。一个用印刷传感器来监控心脏的数字印刷，泰勒制造的电池健康监控贴片的示例，并证明了呼吸。
Cigna Head成像指南-V1.0.2025
•一项相关的临床评估，包括详细的病史，包括症状发作或变化以来的神经检查，包括神经系统检查，并在考虑使用先进成像（CT，MR，核医学）程序之前应进行适当的实验室研究。◦由于症状的发作或变化，通过远程医疗提供的相关临床评估与面对面的临床评估相同。◦如果个人正在接受指南支持的，计划的后续成像评估，则可以进行相关临床评估的例外。▪定期对已知问题的随访，例如，多发性硬化症，肿瘤或脑积水，没有新症状的计划监视，由于家族病史引起的无症状筛查或以其他方式符合重复成像的标准，以及适当的实验性研究和适当的实验性研究和非幕后进行成像： TMJ，鼻窦或乳突病，耳痛，听力丧失，眼部疾病，垂体疾病和鼻tm。（由于仍然需要症状发作以来，一项相关的临床评估）▪该请求来自神经科医生，神经外科医生，神经疾病学家，内分泌学家，妇科医生，耳软性咽喉科医生或眼科医生的妇科医生或眼科医生，他们自从症状或任何症状以来就与任何一项咨询者发起了一项咨询者，他们均与一项咨询者进行了咨询。•其他有意义的联系人（电话，电子邮件或消息传递）由于症状的发作或变化，具有既定的人可以代替面对面的临床评估•根据要求的CT head对比（CPT®70450或CPT®70460或CPT®70470）是在MRI时提供的。
![arxiv：2212.03228v3 [CS.LG] 2024年6月7日](/simg/8\8d6e55e36345a92f0bcf230744b271c0e1d39a3c.webp)
arxiv：2212.03228v3 [CS.LG] 2024年6月7日
在不受控制的环境中，机器人的部署要求它们在以前看不见的场景（如不规则的地形和风条件下）进行稳健操作。不幸的是，虽然从鲁棒的最佳控制理论尺寸较差到高维非线性动力学，但由更可触觉的“深”方法计算出的控制策略缺乏保证，并且往往对不确定的操作条件表现出很小的鲁棒性。这项工作介绍了一种新颖的方法，可以通过将游戏理论安全分析与对抗性增强学习在模拟中结合使用，可与一般非线性动力学对机器人系统的可伸缩合成，并具有一般的非线性动力学。遵循软性参与者计划，寻求安全的后备政策与对抗性的“干扰”代理人共同训练，该代理人旨在引起设计师不确定度允许的模型错误和训练对培训的差异的最严重实现。虽然学习的控制策略并非本质上是固定的安全性，但它用于根据前进性的推出来构建具有强大安全性的实时安全过滤器。该安全过滤器可以与安全性无关的控制政策结合使用，从而排除任何可能导致安全性丧失的任务驱动的动作。我们在5D赛车模拟器中评估了基于学习的安全方法，将学习的安全政策与数值获得的最佳解决方案进行比较，并在经验上验证了我们所提出的安全过滤器对最差案例模型差异的可靠安全保证。关键字：对抗强化学习，模型预测安全过滤器，汉密尔顿雅各比可达性分析
探索大型基础模型的开放潜力...
开放式摄取的人类对象相互作用（HOI）的构图与检测以自然语言为指导的新型HOI的问题有关，这对于不认为以人为中心的场景至关重要。然而，先前的零射HOI检测器通常使用相同水平的图形图来模拟距离的HOI，从而在包含具有较大距离的人类对象对的场景中导致次优性能。此外，这些检测器主要依赖类别名称，并概述语言可以提供的丰富上下文信息，这对于捕获通常很少见的开放词汇概念至关重要，而单独使用类别名称的词汇量不佳。在本文中，我们引入了一种新型的端到端开放词汇HOI检测框架，该框架具有有条件的多级解码和细粒度的semantic增强（CMD-SE）（CMD-SE），从而利用了视觉语言模型（VLMS）的潜力。具体来说，我们建议通过在两部分匹配过程中结合软性结合来对具有不同特征图的不同距离的人类对象对进行建模。更重要的是，通过利用大型语言模型（LLM），例如GPT模型，我们利用了他们广泛的世界知识来生成人体部分状态的描述，以进行各种相互作用。然后，我们整合了人体部分的泛化和细粒语义，以证明相互作用的识别。在两个数据集（Swig-hoi和Hico-det）上进行的实验结果表明，我们提出的方法达到了最新的方法，可以实现开放的词汇HOI检测。代码和模型可在https://github.com/ltttpku/cmd-se-版本中使用。