大多数腿部机器人都是由串行安装链路和执行器的腿部结构构建的，并通过复杂的控制器和传感器反馈来控制。相比之下，动物发展了多段腿，关节之间的机械耦合以及多段的脚。它们在所有地形上运行敏捷，可以说是通过更简单的运动控制。在这里，我们专注于开发抗原在自然地形上也滑落和下沉的脚步机制。我们提出了安装在具有多接头机械肌腱耦合的鸟类灵感机器人腿上的多段脚的首先结果。我们的单段和两段机械自适应的脚显示在开始滑动之前，在多个软和硬质基材上显示了可行的水平力。我们还观察到，与球形和圆柱 - 脚相比，分割的脚减少了软底物上的下沉。我们报告了多段脚如何提供非常适合双皮亚机器人的可行压力点的范围范围，还适用于斜坡和自然地形上的四倍机器人。我们的结果还提供了对诸如级别鸟类等动物的分段脚的功能理解。
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人类的腿部运动受人体和神经控制的自然动态的控制。假定有助于人类行走效率高的一种机制是冲动的脚踝推断，它可能为挥杆腿弹射器提供动力。然而，尚不清楚人类下腿的机制，其复杂的肌肉弯曲单元跨越了单个关节和多个关节。腿部机器人允许在实际步行步态中测试复杂的腿力学，控制和环境之间的相互作用。我们开发了一个高0.49m，2.2千克的拟人化型双足机器人，带有比目鱼和甲壳虫肌肉弯曲单元，由线性弹簧代表，在机器人的踝关节和膝关节周围充当单型和二子弹性结构。我们测试了三个比目鱼和胃弹簧螺旋形构型对踝关节功率曲线的影响，踝关节和膝关节运动的协调，总运输成本和步行速度。我们用前馈中央模式发生器控制了机器人，在1.0Hz运动频率下，步行速度在0.35m/s和0.57m/s之间，腿长为0.35m。我们发现所有三种配置之间的差异。比目鱼弹簧刺刺调节机器人的速度和能量效率可能是通过踝关节放大的，而胃刺的弹簧螺旋体在推下时改变了脚踝和膝关节之间的运动配位。
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在这项工作中，我们提出了用于商业产品分类的多模式模型，该模型结合了使用简单的融合技术从Textual（Camembert和Flaubert）和视觉数据（SE-Resnext-50）中提取的功能。所提出的方法显着优于单峰模型的性能以及在我们的特定任务上报告的类似模型的报告。我们进行了多种融合技术的实验，并发现，结合单峰网络的单个嵌入的最佳性能技术是基于结合串联和平均特征向量的方法。每种模式都补充了其他方式的缺点，表明增加模态的数量可能是改善多标签和多模式分类问题的有效方法。
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这项工作为时间延迟系统的安全关键控制提供了一个理论框架。控制屏障功能的理论可为无延迟系统提供正式安全保证，扩展到具有状态延迟的系统。引入了控制屏障功能的概念，以实现正式的安全保证，该概念通过在无限尺寸状态空间中定义的安全集的向前不变性。所提出的框架能够在动态和安全状态下处理多个延迟和分布式延迟，并对可证明安全性的控制输入提供了仿射约束。该约束可以纳入优化问题，以合成最佳和可证明的安全控制器。该方法的适用性通过数值仿真示例证明。
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生成建模是近期量子设备的一项有前途的任务，可以将量子测量的随机性作为随机来源。所谓的出生机器是纯粹的量子模型，并承诺以量子的方式生成概率分布，而对经典计算机无法访问。本文介绍了出生的机器在蒙特卡洛模拟中的应用，并将其覆盖范围扩展到多元和有条件的分布。模型在（嘈杂）模拟器和IBM量子超导量子硬件上运行。更具体地说，出生的机器用于生成由Muons和探测器材料之间的散射过程和高能量物理颜料实验中的探测器材料产生的事件。 MFC是出现在标准模型理论框架中的玻色子，它们是暗物质的候选者。经验证据表明，诞生的机器可以从蒙特卡洛模拟中重现数据集的边际分布和相关性。
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目的：自动化肺肿瘤定位和放射性图像分割等任务可以为放射科和其他临床人员提供宝贵的时间。卷积神经网络可能适用于这样的任务，但需要大量标记的数据训练。获得标记数据是一个挑战，尤其是在医学领域。方法：本文调查了教师学生设计的使用，利用具有不同类型监督的数据集来训练在计算机断层摄影图像上进行肺肿瘤分割的自动模型。该框架由两种型号组成：执行端到端的自动肿瘤细分的学生和在培训期间提供学生额外的伪注释数据的教师。结果：仅使用小比例的语义标记数据和大量边界框注释数据，我们使用教师学生设计实现了竞争性能。培训的型号培训的大量语义注释并没有比教师注释数据所培训的模型更好。结论：我们的结果展示了利用教师学生设计的潜力来减少注释负荷，因为可以执行较少的监督注释方案，而没有分割精度的任何实际降级。
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具有安全行为的赋予非线性系统在现代控制中越来越重要。对于必须在动态变化的环境中安全运行的现实生活控制系统，此任务尤其具有挑战性。本文通过建立环境控制障碍功能（ECBFS）的概念，在动态环境中开发了一种安全关键控制框架。即使在输入延迟存在下，该框架也能够保证安全性，通过占系统延迟响应期间环境的演变。潜在的控制合成依赖于预测系统的未来状态和延迟间隔通过延迟间隔，具有稳健的安全保证预测误差。通过简单的自适应巡航控制问题和更复杂的机器人应用在SEGWAY平台上证明了所提出的方法的功效。
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