科研邪修法第1期:一天搞定一周的科研绘图工作量

你从未直视过屏幕那头的人，直到AI接管了眼神

画一双假眼睛来直视对方，和真实但有点跑偏的视线，用哪一个呢？ 多年前第一次打视频电话时，由于视线的错位，我完全没有面对面聊天的感觉。AI修改眼神或许是个无感的好方法，不管是线上面试还是听网课时摸鱼都很好用，但也有人觉得真实画面更好，重在心意，你怎么看？

打工人救星来了！出门问问TicNote录音卡初体验

开会、上课总是记不过来？那些你以为靠不住的录音工具，其实早就被颠覆了。我们这次实测了一款新型智能设备，说它是“录音设备”都有点小看它了。因为它的表现远超你的预期，尤其是在和常见AI工具的对比中，差距让人意外。到底是怎么回事？别急，这次视频我们全程实测，用真实使用场景告诉你答案。如果你也是追求高效的职场人或学生党，这期内容绝对不容错过。

出天才了！大三本科生，两年狂发7篇SCI，担任顶刊审稿人，学校官方这么回应

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耗尽“十年”码力做出⚡我的鸿蒙世界⚡2.0

HarmonyOS 6.0无限进化！！真的每一项功能都在进步 而且进步速度太快了= = 现在AI能力已经可以让毫无鸿蒙开发经验的人制作一款自己用的计算器（等等各种常见的简易应用！） 每条评论都会看（真的x12138 如果你喜欢这种视频请三连让我有更多动力吧！！ 策划：FoFTG 地图：ChrisDaCow 开发工具：DevEco Studio 使用版本：6.0.0 Beta2 Prod by HuanYing 参考：淡 忘

当你问AI灰安教主50球A组时……

Ai动画126-4G显存占用！Wan2.2极限性能测试！手搓一个Kj首尾帧 Vs Comfy官方版首尾帧！旧版首尾帧一个能打的都没有！-T8 Comfyui教程

(KJ高动态版FPS24)WAN2.2目前最强首尾帧超级加速版工作流V1 https://www.runninghub.cn/post/1952012888850509826/?utm_source=kol01-RH099 (KJ FPS16版)WAN2.2首尾帧FLF2V超级加速版工作流V1 https://www.runninghub.cn/post/1952002049745563650/?utm_source=kol01-RH099 Wan2.2官方加速版GGUF Q8首尾帧V1 https://www.runninghub.cn/post/1952087976358694913/?utm_source=kol01-RH099 粉丝福利，注册送1000点，每日登录100点，畅玩4090！体验48G的超能魅力！ 贞贞的AI工坊（注册送0.2刀，各种API）：https://ai.t8star.cn/ 左侧令牌，创建令牌，分组选择default，随便取个名字，复制API即可使用，支持直接用（聊天模式），也支持各种工具调用（comfyui,sillytavern,cusor等） 端脑云AI：https://cephalon.cloud/share/register-landing?invite_id=92gD9o 通过链接注册后可得5000脑力值，助力中国大学生学AI，认证每月送1W点脑力值 晨羽智云Kontext训练镜像(T8版)：https://www.chenyu.cn/console/newShare?uuid=e0fee1b741e543238014e1c87ddcd67a&invitationCode=NGT5S4 更多镜像陆续更新，可搜索：t8star 0.1=5的券 300张：W6TGFF 30 =45的券 300张：T8AIGC 50=100粉丝福利每个都可领取，每个号一次： 50VS50 卡：24G 3090 32G 4080 48G 4090 Go YounJung（高允贞고윤정） Ins:https://www.instagram.com/goyounjung/ AIX PS AI版插件粉丝福利版：https://www.bilibili.com/video/BV1AaEnzoEGU/ LightCC送2币永久98折：https://lightcc.cloud/login?invitationCode=yUK3NMVK16690 AIX官网：https://draw.aix.studio/ https://github.com/orssorbit/ComfyUI-wanBlockswap 记得给作者点个star，赠人玫瑰，手留余香 注意，本体需要更新到最新！ 模型 链接：https://pan.quark.cn/s/a88435d2ffca 模型放到comfyui/models目录下 深入学习ComfyUI，AI知识，知识星球号：96920057 地址：https://t.zsxq.com/7F90A 节点地图（每周日更新）：https://github.com/T8mars/Comfyui-Aix-NodeMap 海外Plus会员：https://nf.video/rmo5T 优惠码：T8 图文介绍及工作流星球地址:https://t.zsxq.com/LeEOe 下载方式：打开链接，文章底部扫码，复制口令，自动回复,需登录

Locomotion and Reconfiguration Autonomy for Spherical Freeform Modular Robots

Authors: Yuxiao Tu, Guanqi Liang, Di Wu, Xinzhuo Li, Tin Lun Lam Corresponding author: Tin Lun Lam (Email: tllam@cuhk.edu.cn; Website: https://freeformrobotics.org/tllam ) Published in: International Journal of Robotics Research (Accepted) Paper: (To be available) Freeform Robotics: https://freeformrobotics.org Title: Locomotion and Self-reconfiguration Autonomy for Spherical Freeform Modular Robots Abstract: Modular robotic systems consist of multiple repeated modules capable of transforming into various configurations. Matching these configurations to a library enables efficient automation, even with high degrees of freedom and strict motion constraints. Prior work has automated cube-based modular robots by mapping predefined gait sequences to module controllers. However, due to limited control accuracy and docking misalignment tolerance, such methods struggle with robust 3D self-reconfiguration without external sensors. Freeform modular robots, featuring continuous spherical joint connections and no fixed-point connectors, offer greater misalignment tolerance and environmental adaptability. Yet, their redundant degrees of freedom and incompatible reconfiguration approaches make existing library-based systems unsuitable. This article proposes a novel autonomy framework for locomotion and self-reconfiguration of spherical freeform modular robots. Module connections are modeled as either spherical joints or parallel robots using a unified skeletal kinematics approach. Target configurations are achieved via iterative inverse kinematics and command translation. A library with interfaces for design tools defines behaviors and feasible kinematic transitions. Executable behaviors are efficiently retrieved using a configuration matching and mapping algorithm. The system is validated on the FreeSN platform with up to 18 modules and 48 joint motors, laying the groundwork for advanced planning and control in freeform modular robotics.

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