在本文中，我们基于非线性模型预测控制（NMPC）方法提出了一种分散的控制方法，该方法采用屏障证书在具有静态和/或动态障碍的未知环境中安全导航的多个非独立轮式移动机器人。该方法将学习的屏障功能（LBF）纳入NMPC设计中，以确保安全机器人导航，即防止机器人与其他机器人和障碍物的碰撞。我们将我们提出的控制方法称为NMPC-LBF。由于每个机器人都没有关于障碍物和其他机器人的先验知识，因此我们使用每个机器人实时运行的深神经网络（DEEPNN），仅从机器人的刺激镜头和探针测量中学习屏障功能（BF）。深文经过训练，可以学习分离安全和不安全地区的BF。在不同情况下，我们对模拟和实际Turtlebot3汉堡机器人实施了建议的方法。实施结果显示了NMPC-LBF方法在确保机器人安全导航方面的有效性。

Springs can provide force at zero net energy cost by recycling negative mechanical work to benefit motor-driven robots or spring-augmented humans. However, humans have limited force and range of motion, and motors have a limited ability to produce force. These limits constrain how much energy a conventional spring can store and, consequently, how much assistance a spring can provide. In this paper, we introduce an approach to accumulating negative work in assistive springs over several motion cycles. We show that, by utilizing a novel floating spring mechanism, the weight of a human or robot can be used to iteratively increase spring compression, irrespective of the potential energy stored by the spring. Decoupling the force required to compress a spring from the energy stored by a spring advances prior works, and could enable spring-driven robots and humans to perform physically demanding tasks without the use of large actuators.

本文分析了使用管理设计师要求不确定性的股票弹簧选择工具的优势。首先，描述了手动搜索及其主要缺点。然后，提出了计算机辅助弹簧选择工具，该工具执行所有必要的计算，以从数据库中提取最合适的弹簧。该算法使用多标准分析和模糊逻辑分析了具有间隔值的数据集。列出了两个示例，分别进行了手册和辅助搜索。他们不仅显示了使用辅助搜索的结果明显更好，而且还可以帮助设计师轻松，精确地详细说明其规格，从而提高设计过程的灵活性。

我们重新审视加权P4的经典数据库，该加权P4允许卡拉巴 - yau 3折过高度，从机器学习工具箱中配备了各种工具。无监督的技术识别出于对重量拓扑数据的意外几乎线性依赖性。然后，这允许我们在Calabi-yau数据中识别先前未被注意的群集。监督技术是成功预测超细的拓扑参数，其重量具有R ^ 2> 95％的精度。监督学习还允许我们识别加权P4，通过利用聚类行为支持的分区来识别Calabi-Yau过度覆盖到100％的准确性。

在Connectomics领域，主要问题是3D神经元分段。虽然基于深度学习的方法取得了显着的准确性，但仍然存在错误，特别是在具有图像缺陷的区域中。一种常见类型的缺陷是连续缺失的图像部分。这里的数据沿一些轴丢失，所得到的神经元分割在间隙上分开。为了解决这个问题，我们提出了一种基于神经元点云表示的新方法。我们将其作为分类问题和训练素材，是最先进的点云分类模型，以确定应该合并哪种神经元。我们表明我们的方法不仅强烈表现，而且可以合理地缩放到超出其他方法试图解决的问题。此外，我们的点云表示在数据方面是高效的，维持高性能，数据对于其他方法是不可行的。我们认为这是对其他校对任务使用点云表示的可行性的指标。

社交媒体通常在选举活动中被公众使用，以表达他们对不同问题的看法。在各种社交媒体渠道中，Twitter为研究人员和政客提供了一个有效的平台，以探索有关经济和外交政策等广泛主题的公众舆论。当前的文献主要集中于分析推文的内容而无需考虑用户的性别。这项研究收集和分析了大量推文，并使用计算，人类编码和统计分析来识别2020年美国总统选举期间发布的300,000多个推文中的主题。我们的发现是基于广泛的主题，例如税收，气候变化和Covid-19-19。在主题中，女性和男性用户之间存在着显着差异，超过70％的主题。