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离子热运动的量子逻辑光谱
量子逻辑光谱 (QLS) 可用于缺乏合适电子能级结构来直接执行这些任务的原子和分子离子种类的内部状态制备和读出[1 – 4]。原则上，通过使用“逻辑离子”(LI) 及其与共捕获的“光谱离子”(SI) 的运动耦合，QLS 可以控制任何离子种类。如参考文献 [1] 中所述，传统 QLS 协议有两个主要局限性。首先，它要求将离子冷却到接近运动基态。其次，它的读出效率与 SI 的数量关系不大，这可能会阻碍将量子逻辑原子钟扩展到多个离子所带来的更高的稳定性[5]。已经开发出使用重复量子非破坏 (QND) 测量来减轻这些影响的方法[6 – 8]。然而，由于电子结构不合适，应用它们可能不可行，重复测量会降低光谱探针的占空比。在这里，我们演示了文献 [9] 中基于几何相位门提出的 QLS 方法
vmts：双皮德机器人中多刺运动的视觉辅助教师增强学习
摘要 - 双方机器人由于其拟人化设计，在各种应用中提供了巨大的潜力，但其结构的复杂性阻碍了它们的控制。当前，大多数研究都集中在基于本体感受的方法上，这些方法缺乏克服复杂地形的能力。虽然视觉感知对于在以人为中心的环境中运作至关重要，但其整合使控制进一步复杂化。最近的强化学习（RL）方法已经显示出在增强腿部机器人运动方面的希望，特别是基于本体感受的方法。然而，地形适应性，尤其是对于两足机器人，仍然是一个重大挑战，大多数研究都集中在平坦的情况下。在本文中，我们介绍了专家教师网络RL策略的新型混合物，该策略通过一种简单而有效的方法来增强基于视觉投入的教师策略的绩效。我们的方法将地形选择策略与教师政策结合在一起，与传统模型相比，表现出色。此外，我们还引入了教师和学生网络之间的一致性损失，而不是强制实施相似之处，以提高学生驾驶各种地形的能力。我们在Limx Dynamic P1 Bipedal机器人上实验验证了我们的方法，证明了其跨毛线地形类型的可行性和鲁棒性。索引术语 - Bipedal机器人，增强学习，视觉感知的控制
从欧洲阿尔卑斯山的观察记录中检测气候变化对高山质量运动的影响
a Laboratory of Hydraulics, Hydrology, and Glaciology (VAW), ETH Zurich, H ¨ onggerbergring 26, Zurich 8093, Canton Zurich, Switzerland b Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape Research WSL, Zürcherstrasse 111, Birmensdorf 8903, Canton Zurich, Switzerland c WSL Institute for Snow and Avalanche Research SLF，Flüelastrasse11，Davos Dorf 7260，Canton Grison，瑞士D气候变化，高山地区的极端和自然危害，CERC研究中心CERC，Flüelastrasse11，Davos Dorf 7260，Canton Grison，Canton Grison，瑞士E研究院E研究所E andarta for National for National for Geo-Hyological for National for Geo-Hyological for National for Geo-Hyological for Cance，National for contara for National for Geo-Hyological of Corcepand， Torino 10135，意大利f g´eoazur，observatoire de la c ˆ ote d'Azur，Universit'e c fout瑞士苏黎世，气候变化影响和风险在人类世界（C - CIA），日内瓦大学环境科学研究所，66 Boulevard Carl - Vogt - Vogt - Vogt，日内瓦，日内瓦，1205年，Canton Geneva，Canton Geneva，史威尔郡，IMR 6042 CNR，UMR 6042 CNR，CLERMIT-630 CLERMENT-CLERMENT-CLERMENT-CLERMONT，CLERMONT，CLERMONT，CLERMONT，CLERMONT，CLERMONT，CLERMONT AUVERER，AUVERER，AU u.ant au u.ant，法国J umr ige，Inrae，CNRS，IRD，Grenoble INP，Grenoble Alpes，2 Rue de la Papeterie，Saint Martin d'H`H`H`H`H`H`H`H`H`H`H`38400了，法国K地理技术工程学院Eth Zurich，Sonneggstrasse 5，苏黎世8092，瑞士广州苏黎世M山风险工程研究所，土木工程和自然危害系，Boku University，Peter Jordanstr。82，维也纳1190年，奥地利N Edytem实验室，大学e de Savoie，CNRS，5，Bd de la Mer Caspienne，Le Bourget Du Lac，Cedex，Cedex，73376，法国o农业，森林和食品科学学院瑞士州伯恩，瑞士P Dendrolab。
对面对面生物运动的天生敏感性
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评估全球COVID-19疫苗接种运动的有效性
我们开发了一种传输建模方法，以分析来自不同国家的各种时空数据集，并试图通过调整我们的早期工作（2）来实时评估Covid-19疫苗接种运动（2）。Covid-19，由于各种短期公共卫生和社会措施（例如锁定），新病毒变体的出现，受感染者的年龄变化，多种疫苗的可用性，多种疫苗的可用性，具有不同的有效性，重新感染和其他因素的多种疫苗的可用性，新病毒变异的出现，新病毒变体的出现，受感染者的可用性，新病毒变体的转变，新病毒变体的转变，新的病毒变体的转变。然而，其中许多因素是在关键度量中重新传达的，即随时间变化的传输率β（t），这表征了人口随时间变化的变化。疫苗接种旨在降低人口对疾病的敏感性。在β（t）中解散实时变化，疫苗接种的有效性对于评估疫苗接种计划至关重要，并且只能通过数学建模才能实现。
在患有饮酒障碍的个体中短率有氧运动的神经内分泌效应：一项准实验研究
一半的慢性酒精人口通常在脱核中心进行广泛治疗后复发。这种渴望是由于下丘脑 - 垂体 - 肾上腺，下丘脑 - 垂体 - 核能和下丘脑 - 垂体 - 甲状腺甲状腺轴的释放降低所致。运动对某些神经内分泌轴有积极影响，释放了皮质营养素，皮质醇，催产素和加压素。因此，有必要研究急性饮酒型急性和焦虑的人在脱颖而出的计划中的额外好处。这项研究旨在比较催产素，皮质醇和加压素的血液水平，并将这些因素定期进行短折叠有氧运动的个体的渴望和焦虑以及在酒精降低中心中不进行任何类型运动的人的影响。
使用高斯混合物学习机器人运动的几何力学
使用来自几何力学的原理构建的机器人运动的数据驱动模型已显示[Bittner，Hatton等。2018; Dan Zhao，Bittner等。2022; Hatton等。2013]为各种机器人提供机器人运动的有用预测。对于具有有用数量DOF的机器人，这些几何力学模型只能在步态附近构建。在这里，我们展示了如何将高斯混合模型（GMM）用作流形学习的一种形式，该形式学习了几何力学“运动图1”的结构，并证明了：[i]与先前发表的方法相比，预测质量的可观改善； [ii]可以应用于任何运动数据集的方法，而不仅仅是周期性步态数据； [iii]一种预先处理数据集以促进在已知运动图是线性的地方外推的方法。我们的结果可以在数据驱动的几何运动模型的任何地方应用。
手指滑行运动的临床有效性接受触发手指的患者接受类固醇注射：一项随机临床试验
手指滑翔练习被认为可以增强屈肌肌腱偏移。这项研究评估了接受类固醇注射以触发手指后，手指滑翔锻炼的有效性。随机分配接受皮质类固醇注射的触发手指的患者（1：1）以对照和干预组。干预小组必须进行手指练习并定期提交在线练习日志。在24周内触发手指的临床结果，并通过在线调查评估了对手指滑翔练习的符合性。总共分配了38名参与者。基线特征相似，除了干预组的症状持续时间更长（5.2±2.9 vs. 3.6±2.6个月，p = 0.002）。在24周，34（89.5％）和33（86.8％）干预小组参与者对在线调查做出了回应。在数值疼痛评分，Quinelle分级，手指改善率，触发触发的复发，重复注射的需求以及新触发手指位点的发生中没有观察到统计学上的显着差异。运动对数响应率和合规率为85.6％和68.6％。总而言之，与常规护理相比，我们的研究没有建立手指滑翔运动的临床有效性。
基于异步运动的 BCI 中快速生成训练数据的新范例
简介：基于运动的脑机接口 (BCI) 利用执行或尝试运动期间产生的大脑活动来控制应用程序。通过依赖自然运动过程，这些 BCI 与其他 BCI 系统相比提供了更直观的控制。然而，利用脑电图 (EEG) 信号的非侵入式基于运动的 BCI 通常需要大量训练数据才能在检测运动意图方面达到适当的准确度。此外，运动障碍患者需要基于提示的范例来指示与运动相关的任务的开始。这样的范例往往会在试验之间引入较长的延迟，从而延长训练时间。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的实验范例，可以在 18 分钟内收集 300 次提示运动试验。
模糊的驾驶员辅助系统设计具有纵向运动的自动驾驶汽车的主动干扰拒绝
在本文中，解决了一个具有两个控制器级别的实用自适应巡航控制系统（ACC）。上层控制方案由距离和速度控制器组成。该控制器生成所需的加速度轮廓，低级控制器必须尽可能紧密地遵循。具有很高精度的模糊自适应输出反馈控制器会产生这种所需的加速度。此外，自适应观察者估计无法测量的状态。较低级别的控制器调整节气门和制动执行器。在较低级别上，主动干扰排斥控制器（ADRC）消除了应用于汽车的所有内部和外部干扰。ADRC参数是通过粒子群遗传优化算法调整的。证明了所有信号的闭环稳定性和半全球均匀的界限。此外，还保险了ADRC控制器估计误差的渐近收敛性。为了显示所提出方法的有效性，将提出的算法与预测控制器进行了比较，并证明了该方法的性能优越性。