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World File Search System运动模型
基于标准化流量的上下文运动模型
抽象运动模型可以随着时间的推移预测玩家（或对象）的位置，因此对于分析时空数据是至关重要的，因为它经常在运动分析中使用。现有运动模型要么是根据物理原理设计的，要么完全由数据驱动。然而，前者遭受过多的简化，无法实现可行和可解释的模型，而从当前的角度来看，后者依赖于计算上的昂贵，非参数密度估计并需要多个估计器，每个估计值都负责不同类型的运动（例如，例如不同的速度）。在本文中，我们提出了一个基于归一化流量的统一上下文概率运动模型。我们的方法通过直接优化可能性来了解所需的密度，并仅维护一个可以在辅助变量上进行条件的单个模型。对所有观察到的运动类型同时进行训练，从而导致有效而有效的运动模型。我们对专业足球的时空数据进行经验评估我们的方法。我们的发现表明，我们的方法的表现超过了最高的状态，而相对于汇编时间和内存要求，数量级的效率更高。
分子运动模型中的空间驱动电流逆转
模拟可以帮助揭示分子结构决定功能的复杂方式。在这里，我们使用分子模拟来说明分子电动机结构的轻微变化会导致电动机的典型动力学行为与反向方向相反。受自主合成链苯烷电动机的启发，我们研究了最小运动模型的分子动力学，由沿着沿着包含散布的结合位点和催化位点的轨道移动的穿梭环组成。结合位点吸引了穿梭环，而催化位点加快了分子物种之间的反应，可以将其视为燃料和废物。当将燃料和废物保持在非平衡稳态浓度中时，反应驱动沿轨道的飞行环的指示运动的自由能。使用此模型和非平衡分子动力学，我们表明可以通过简单地调整轨道上的结合和催化位点之间的间距来逆转穿梭环的方向。我们提出了当前逆转背后的一个空间机制，并由模拟的动力学测量支持。这些结果证明了分子模拟如何指导人工分子电机的未来发展。
利用解耦运动和形状模型进行 4D 心肌重建
评估心肌的形状和运动状态对于诊断心血管疾病至关重要。然而，电影磁共振 (CMR) 成像以 2D 切片为主，其大切片间距对切片间形状重建和运动获取提出了挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种将运动和形状分离的 4D 重建方法，该方法可以从有限切片获得的给定稀疏点云序列预测间/内形状和运动估计。我们的框架包括一个神经运动模型和一个舒张末期 (ED) 形状模型。隐式 ED 形状模型可以学习连续边界并鼓励运动模型在没有地面真实变形监督的情况下进行预测，并且运动模型通过将任意点从任意阶段变形到 ED 阶段来实现形状模型的规范输入。此外，构建的 ED 空间可以对形状模型进行预训练，从而指导运动模型并解决数据稀缺问题。我们提出了我们所知的第一个 4D 心肌数据集，并在提出的、公开的和跨模态的数据集上验证了我们的方法，显示出卓越的重建性能并实现了各种临床应用。
![arxiv：2403.17346v2 [CS.CV] 2 Sep 2024](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9944fb79975bd27f5343cf3e1c65012cdfd8fc49.webp)
arxiv：2403.17346v2 [CS.CV] 2 Sep 2024
用于相机轨迹估计，同时定位和映射（SLAM）[9]已被广泛用于机器人技术中。但是，在我们的背景下，传统的大满贯面临两个关键挑战。首先，SLAM假设一个静态环境，而我们的视频包含移动人体，这减少了估计值的认可。其次，单眼猛击只能恢复摄像头轨迹，最多可恢复到库尺度。为代表公制世界框架中的相机运动，我们需要估算一个缩放因素。最近的研究建议从观察到的人类运动中推断摄像机运动的规模[22，95]。特别是在猛击之后，这些方法共同优化了人类的姿势和摄像头尺度，因此人的位移与学习的运动模型相匹配。但是，由于运动模型是从Studio MoCap数据中学到的，因此预测的位移不会推广到现实世界中的复杂性。因此，他们难以恢复复杂而远程的轨迹。
学习以偏见搜索的异质多代理分配
摘要 - 基于信息的覆盖范围指示机器人在区域上移动，以根据某种信息来优化预定义的目标函数。我们先前的工作确定信息图的光谱分解可用于指导一组异质剂，每个剂具有不同的传感器和运动模型，以基于一种称为Ergodicity的度量来优化目标区域中的覆盖范围。在本文中，我们建立在这种见解的基础上，以构建将异质剂分配给频域中不同搜索区域的问题的增强学习公式。我们以三种不同的方式将搜索映射的光谱系数相互关联。第一个方法将代理映射到预定的光谱系数集。在第二种方法中，每个代理都会在所有光谱系数上学习重量分布。最后，在第三种方法中，每个代理都将权重分布作为参数化曲线而不是系数。我们的数值结果表明，根据其感应和运动模型将覆盖责任分配和分配覆盖责任会导致40％，51％和46％的覆盖范围提高覆盖范围的效果，如麦加德指标所测量的覆盖范围，并在搜索区域中分别在搜索区域中提高了所有目标。
![arxiv：2308.14572V2 [QUANT-PH] 2024年1月29日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0508fab93b7cfa35c436ff108d9b12b0c8970ad3.webp)
arxiv：2308.14572V2 [QUANT-PH] 2024年1月29日
最近，人们对量子热力学设备（尤其是量子击球设备）引起了人们的关注。量子电池用作由量子热力学规则支配的能源存储设备。在这里，我们提出了一个量子电池模型，其中可以将关注系统设想为电池，并且环境环境充当充电器（耗散）机制，沿着无处不在的量子棕色运动模型。我们采用量词及其（IN）的（IN）合并表现以及瞬时和平均功率来表征量子电池的性能。我们通过动量和位置坐标在放电和充电动力学上调查了浴室温度以及系统与环境的耦合的影响。此外，我们探测了系统动力学的内存e ff ects，并在系统的非马克维亚进化与电池的充电过程之间获得关系。
Simcenter 3D 用于运动模拟 - ATA 工程
面向分析师和设计师的运动模拟解决方案 设计师和分析师通常从两个不同的角度进行运动模拟，CAD 设计师从 CAD 数据开始，而分析师通常从一张白纸开始。Simcenter 3D Motion 解决方案提供适用于任一用户角色的解决方案。分析师可以使用 Simcenter 3D Motion 手动创建新的机制模型，使用简单的原始几何图形作为连杆。这有助于您在应用任何详细几何图形之前了解新装配机制的工作原理。在详细设计阶段使用计算机辅助设计 (CAD) 装配模型的设计师可以通过将几何体转换为机制连杆并将装配约束转换为相应的运动关节，在几秒钟内将这些装配快速转换为工作运动模型。这可以为设计师节省关键的建模时间，因此他们可以开始了解几何图形将如何影响其机制的性能。
移动机器人技术：指南https：//www.ensta-bretagne.fr/ ...
2反馈线性化，奇异性和滑动模式17 2.1谎言衍生物。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>171.1.1统一。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 2.1.2相对程度。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。18 2.2反馈线性化控制的原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.1原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.2不同的延迟矩阵。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.2.3奇异性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.3 Dubins汽车。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 2.4控制三轮车。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.4.1速度和标题控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.4.2位置控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.4.3选择另一个输出。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.5帆船。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.5.1极曲线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 28 2.5.2不同的延迟。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.3反馈线性化方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.5.4极曲线控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.6滑动模式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 2.7运动模型和动态模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.7.1原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.7.2倒杆摆的示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 2.7.2.1动态模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 2.7.2.2运动模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 2.7.3伺服电机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39
torchdriveenv：一种增强性学习基准，用于自动驾驶，具有反应性，现实和多样的不可播放的字符
摘要 - 澳大利亚车辆的培训，测试和部署需要现实有效的模拟器。此外，由于不同自主系统中呈现的不同问题之间存在很高的可变性，因此这些模拟器需要易于使用，并且易于修改。为了解决这些问题，我们介绍了Torchdriveim及其基准扩展TorchdriveEnv。TorchdriveEnv是完全在Python中编程的轻质增强学习基准，可以对其进行修改以测试学习车辆行为的许多不同因素，包括不同的运动模型，代理类型和交通控制模式的影响。最重要的是，与许多基于重播的仿真方法不同，TorchdriveEnV与最先进的行为模拟API完全集成。这使用户可以与数据驱动的不可播放的字符（NPC）一起训练和评估驾驶模型，其初始化和驾驶行为是反应性，现实和多样的。我们通过评估培训和验证环境中的常见强化学习基准来说明TorchdriveEnv的效率和简单性。我们的实验表明TorchdriveEnV易于使用，但难以解决。
ai-nevigation开发环境
我们介绍导航开发环境2，这是一种基于上游学习导航研究的低成本模型全堆栈导航系统。系统有两个部分：1）用于几何导航的板载轻量级软件堆栈，包括SLAM，遍历性分析和长马路径计划。2）基于Unity的可自定义仿真环境，具有与现实世界平台相同的传感器和运动模型，照片真实的渲染和自动数据注释。我们的导航算法仅依赖于单个低成本LIDAR-IMU模块和板载计算机。这可以在流行平台上部署，而没有额外的费用或外部校准工作，例如Unitree GO2。在实验中，我们显示了其本地化，避免碰撞和计划在各种环境中的规划。我们还显示了系统在自定义环境中的微调3D对象检测和语言导航中的用法。指南和教程是为系统在流行平台上的设置提供的，并与上游模块集成。