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面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ，或直接使用强 化学习方法 [68-69] ，但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中，更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来，即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ，其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度， ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差，因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减（ diminishing rigidity ）的概 念，即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系，并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外，常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵，即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ，使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、（加权）最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而， 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关，因此在操作 过程中具有时变性，这使得在线更新结果具有滞 后性，即利用过往数据更新雅可比矩阵后，柔性体 已经移动至新的形状，而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时，完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据，这在实际操作过程中难以实现，为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外，此类方法需要雅可比矩阵的初 值，一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动，收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响，在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制，难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式，其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射，待估计参数 为时不变形式。基于该模型，该方法将离线学习与 在线更新无缝结合，实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
研究论文 运行智能预测方法...
大跨度预应力钢结构运维阶段是全寿命周期的核心环节。目前，对运维全过程安全风险变化规律的研究较少，尤其是如何有效利用运维阶段丰富的监测数据和相关安全风险信息，对结构运维全过程安全风险变化规律进行分析预测的研究，对预应力钢结构运维安全状态的判断和控制决策效率产生影响。以轮辐式索桁架为例，提出将数字孪生模型（DTM）与钢结构运维安全相结合的新理念。通过现实物理空间维度与数字虚拟空间维度的结合，基于假设的分析模型。以上提出了理论框架，并从大数据的角度对某预应力钢结构进行了案例分析，评估了该方法在预应力损失及不均匀雨雪荷载工况下应用的可行性。该方法可为运维管理提供指导，及时制定策略。
意念运动脑机接口的理论视角：基于动作-效果表征的自然主义和非侵入性脑机接口范式
近年来，非侵入式脑机接口 (BCI) 设备和应用在各种环境（医疗、工业等）中得到了迅猛发展。该技术允许代理“直接用思想行动”，绕过外周运动系统。有趣的是，值得注意的是，典型的非侵入式 BCI 范式与人类自愿行动的神经科学模型相距甚远。值得注意的是，在 BCI 实验中，动作和感知之间的双向联系经常被忽略。在当前的观点文章中，我们提出了一种创新的 BCI 范式，它直接受到意念运动原理的启发，该原理假定自愿行动是由即将到来的感知效果的预期表现驱动的。我们相信 (1) 调整 BCI 范式可以实现简单的动作-效果绑定，从而实现动作-效果预测；(2) 使用这些动作-效果预测的神经基础作为 AI 方法中感兴趣的特征，可以实现更准确、更自然的 BCI 介导动作。
核酸染色试剂 Clear Stain Blue - CLEAR STAIN Blue
*1 本产品含有沉淀物。搅拌均匀，添加沉淀物，制备染色溶液。 *2 染色溶液可以在几天到一个星期内重复使用几次。请根据使用频率和染色程度使用。 *3 若染色时间增加，脱色所需时间也会增加。如果脱色过夜，将染色时间延长约 45 至 60 分钟将使您获得更清晰的电泳图像。 *4 如果将其放置于室温水中 2 小时，或放置于冰箱中过夜，您将获得清晰且无背景的图像。
一个多尺度时空模型，包括从有氧运动到厌氧代谢的转换，可再现早期婴儿肠道微生物群的继任
摘要人类肠道菌群在出生后立即形成，对宿主的健康很重要。在第一个日子里，师生的细菌种类通常占主导地位，例如肠杆菌科。这些由严格的厌氧物种（尤其是双杆菌种类）继承。早期过渡到双杆菌物种与健康益处有关；例如，双杆菌物种抑制病原竞争者的生长并调节免疫反应。替代多杆菌被认为是由于辅助厌氧菌（包括肠杆菌科）在新生儿中存在于新生儿中的氧氧氧气所致。为了研究过渡到双杆菌物种的氧气耗竭，我们在这里引入了一个多尺度数学模型，该模型考虑了代谢，空间细菌种群动力学和交叉进食。使用Agora Collection的公开代谢网络数据，该模型从头开始模拟了严格和某些厌氧物种在肠道和氧气影响下的肠道状环境中的竞争。该模型预测，新生婴儿的殖民地内氧的个体差异可以解释观察到的与厌氧物种，尤其是双杆菌物种的术中观察到的个体变异。双杆菌种类通过使用双杆分流器在模型中变为模型，这使双杆菌可以切换为次优屈服代谢，并在高乳糖浓度下快速生长，如此处使用液压平衡分析。因此，计算模型使我们能够检验婴儿结肠中细菌定植和继承的假设的内部合理性。
基于数字孪生的复杂产品设计-制造-运营和维护 (O&M) 集成
摘要：本文提出一种基于数字孪生技术的复杂产品设计-制造-运维一体化方法，旨在解决智能制造背景下复杂产品设计、制造和运维阶段的信息孤岛问题，实现复杂产品设计、制造和运维流程的一体化。针对复杂产品设计、制造、运维业务一体化的集成需求，首先提出了基于数字孪生的复杂产品设计-制造-运维一体化框架，设计了数字孪生模型虚实结合的模型和运行机制。然后，对基于数字孪生的设计-制造-运维一体化过程的多阶段协同设计技术、数据智能感知技术、数据集成与融合技术实现进行了分析和探讨。最后，通过某动车组转向架关键部件故障预测案例，展示了动车组设计-制造-运维流程的一体化运行模式。它验证了所提出的框架、流程和方法的有效性。
促进美国利用国际空间站的举措
美国在2005年NASA授权法案中将国际空间站指定为“美国国家实验室（NL）”，并向其他美国国家机构和私人实体开放了使用国际空间站美国部分的机会。美国通过国际空间站国家实验室*1（一家于2011年被选为NL运营机构的非盈利组织）向用户免费提供50%的国际空间站利用资源（参见参考资料2）。
Durvalumab 诱发非小细胞肺癌患者的免疫相关性肝炎
Durvalumab是一种免疫检查点抑制剂，是一种抗程序性死亡配体-1（PD-L1）的人源IgG1单克隆抗体，对PD-L1有较高的亲和力，从而阻断与PD-1的相互作用，增强癌抗原特异性T细胞的细胞毒作用，抑制肿瘤生长。临床上，durvalumab用于不可切除的非小细胞肺癌（NSCLC）的免疫检查点抑制剂，此类癌症的治疗选择非常有限。2018年版日本肺癌治疗指南提出“同步放化疗后建议使用durvalumab进行维持治疗（2B）”，2019年版改为“建议同步放化疗后使用durvalumab进行维持治疗（1B）”（1）。这一修改基于 III 期 PA-CIFIC 试验的结果，该试验比较了在根治性同步放化疗后未出现进展的不可切除 III 期 NSCLC 患者中，使用 durvalumab 和安慰剂进行维持治疗的效果 (2, 3)。与维持治疗相比，durvalumab 显著延长了两个主要终点。