许多现有的运动预测方法都依赖于符号感知输出来生成代理轨迹,例如边界框,路图信息和traf-fight。这种符号表示是现实世界的高级表现,它可能会使运动预测模型容易受到感知错误的影响(例如,在检测开放式录音障碍时失败),而缺少场景中的显着信息(例如,糟糕的道路条件)。另一种范式是从原始传感器中端到端学习。但是,这种方法缺乏解释性,需要大量的培训资源。在这项工作中,我们提出将视觉世界的标记化为一组紧凑的场景元素,然后利用预先训练的图像基础模型和LiDAR神经网络以开放式播音方式进行编码所有场景元素。图像基础模型使我们的场景令牌可以编码开放世界的一般知识,而LiDAR神经网络编码几何信息。我们提出的表示形式可以有效地用几百个令牌编码多帧多模式观察,并且与大多数基于变压器的体系结构兼容。为了评估我们的方法,我们使用了带有凸轮嵌入的Waymo开放运动数据集。通过Waymo开放运动数据集进行的实验表明,我们的方法会导致对最先进的表现的显着改善。
背景和动机视觉策略学习涉及将视觉观察映射到运动动作上,使机器人能够有效地与环境互动。传统方法通常在多模式作用分布的复杂性以及对高精度和时间一致性的需求中挣扎。最近引入的扩散策略通过采用有条件的降级扩散过程来生成机器人动作,从而提供了有希望的解决方案。这些模型在产生复杂的行为方面表现出了卓越的性能,使其成为机器人操纵和组装任务的理想候选人。此外,整合自然语言处理(NLP)允许多功能任务调理,使机器人能够根据人类指令执行各种任务。
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态,因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中,我们提出了一种基于时空自相似性(STSS)的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧,STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值,它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS,让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY,可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练,无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积,它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动,从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明,该方法优于以前的运动建模方法,并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上,该方法取得了最佳效果。
摘要 4 AM 和 0.5 AM 钒 (V) [V(V),钒酸盐] 分别完全抑制了脱膜海胆精子鞭毛和用 0.1 mM ATP 重新激活的胚胎纤毛的运动能力。0.5-1 AM V(V) 可抑制潜伏形式的动力蛋白 1 的 Mg2+ 激活 ATPase 活性 (ATP 磷酸水解酶,EC 3.6.1.3) 50%,而 Ca2+ 激活 ATPase 活性则不那么敏感。V(V) 对鞭毛摆动频率和动力蛋白 1 ATPase 活性的抑制似乎不是与 ATP 竞争的。与其他报告一致的是,V(V) 对 (NaK)ATPase 的抑制在 ATP 存在下起效较慢,而在 ATP 不存在下起效相对较快。然而,对于动力蛋白,无论是否存在 ATP,抑制都会以快速的速度发生。浓度为 1 mM 的儿茶酚可逆转 V(V) 对重新激活的精子运动、动力蛋白 ATPase 和 (NaK)ATPase 的抑制。浓度高达 500 AM 的 V(V) 对肌球蛋白和肌动球蛋白 ATPase 均无抑制作用。V(V) 的抑制提供了一种可能的技术,用于区分动力蛋白和肌球蛋白在不同形式的细胞运动中的作用。
本课程介绍与体育技术、创新和创业相关的基本主题。涵盖与体育工程、制作和编码文化、体育材料和可穿戴技术以及数据分析相关的内容,为您提供有关体育技术和创新的广泛知识。您还将被指导如何对体育或运动相关的电子产品进行编程和原型设计。本课程的最后一个部分涉及商业计划的制定。本课程对于体育科学和管理专业的学生都很重要,因为所涵盖的内容将帮助您了解工业 4.0 对该领域的影响。
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van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统,在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而,在室温下,Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中,我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子(IX)的定位。通过执行反射对比光谱,我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时,我们观察到IX寿命会更长,并且发光增强,表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外,通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合,我们发现,使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值,与利用DelaCalized IXS的设备相比,较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学,而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。
1 伯尔尼大学社会与预防医学研究所,3012 伯尔尼,瑞士;eva.pedersen@ispm.unibe.ch (ESLP);maria.mallet@ispm.unibe.ch (MCM);yin.lam@ispm.unibe.ch (YTL);myrofora.goutaki@ispm.unibe.ch (MG) 2 伯尔尼大学健康科学研究生院,3012 伯尔尼,瑞士 3 意大利 Ciliare Primaria Sindrome di Kartagener Onlus 协会,70124 巴里,意大利;saradcp@virgilio.it 4 ADCP 协会,42218 Saint-Étienne,法国;icizeau@cegetel.net 5 PCD Support UK,伦敦 MK18 9DX,英国; fiona.copeland@stonac.co.uk 6 Asociación Española de Pacientes con Discinesia Ciliar Primaria, Santo Ángel 30151, 菲律宾; asociaciondcpes@gmail.com 7 PCD 基金会,明尼阿波利斯,明尼苏达州 55420,美国; michelemanion@gmail.com 8 原发性纤毛运动障碍中心,NIHR 生物医学研究中心,南安普敦大学医院 NHS 基金会信托,南安普敦 SO16 6YD,英国; Amanda-lea.harris@uhs.nhs.uk (ALH); jlucas1@soton.ac.uk (JSL) 9 南安普顿大学医学院,临床和实验医学学院,南安普顿 SO17 1BJ,英国 10 费德里科二世大学转化医学科学系,80138 那不勒斯,意大利; santamar@unina.it 11 伯尔尼大学医院儿科系儿科呼吸医学和过敏学科,伯尔尼大学医院,伯尔尼大学,3010 瑞士 * 通讯地址:Claudia.kuehni@ispm.unibe.ch;电话:+41-31-684-35-07 † COVID-PCD 患者咨询小组(按字母顺序):Sara Bellu,意大利 Kartagener Onlus 原发性纤毛诊断协会,意大利;Isabelle Cizeau,法国 ADCP 协会;Fiona Copeland,英国 PCD 支持;Katie Dexter,英国 PCD 支持;Lucy Dixon,英国 PCD 支持;Trini L ó pez Fern á ndez,西班牙原发性纤毛诊断协会Susanne Grieder,Selbsthilfegruppe Primäre Ciliäre Dyskinesie,瑞士; Catherine Kruljac,澳大利亚 PCD 原发性纤毛运动障碍,澳大利亚; Michele Manion,PCD 基金会,美国; Bernhard Rindlisbacher,Selbsthilfegruppe Primäre Ciliäre Dyskinesie,瑞士; Hansruedi Silberschmidt,Verein Kartagener Syndrom und Primäre Ciliäre Dyskinesie,德国。
通过视觉引导手部动作进行的计算机交互通常采用抽象的基于光标的反馈或不同程度真实感的虚拟手 (VH) 表示。目前尚不清楚在虚拟现实环境中更改这种视觉反馈的效果。在这项研究中,19 名健康的右撇子成年人使用四种不同类型的视觉反馈执行食指运动(“动作”)和观察运动(“观察”):简单的圆形光标 (CU)、指示手指关节位置的点光 (PL) 图案、阴影卡通手 (SH) 和逼真的 VH。使用数据手套记录手指运动,并以光学方式记录眼动追踪。我们使用功能性磁共振成像 (fMRI) 测量大脑活动。与基线相比,动作和观察条件均显示枕颞皮质中的 fMRI 信号响应更强。动作条件还会引起运动、体感、顶叶和小脑区域的双侧激活增加。对于这两种情况,带有移动手指的手部反馈(SH、VH)比 CU 或 PL 反馈导致更高的激活,特别是在早期视觉区域和枕颞皮质中。我们的结果表明,与视觉不完整的手部和抽象反馈相比,在视觉引导的手指运动过程中,皮质区域网络的募集更强。这些信息可能对研究和应用或训练相关范例中涉及人体部位的视觉引导任务的设计产生影响。