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AI驱动的机器学习方法确定了与支架大象植入的总主动脉弓置换后30天死亡率相关的风险因素
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主动释放-Aukus
6。澳大利亚官员已安排在这些宣布之前向新西兰简要介绍。公告可能涵盖澳大利亚将要获得哪种类型的潜艇，在哪里以及如何构建这些潜艇，可能的总体成本以及实现这一目标的时间表。澳大利亚还可能会解决有关其现有柯林斯级潜艇退休与新核电潜艇舰队服务之间的能力差距的问题。虽然Pillar预计Aukus之一将成为三边公告的主要重点，但也可能有更多有关支柱第二的细节，以及如何提出这一点。
通过扩展主动推理进行目标导向规划和目标理解：通过模拟和物理机器人实验进行评估
摘要：我们表明，通过扩展主动推理框架，可以在目的论框架中制定目标导向的行动规划和生成。所提出的模型建立在变分递归神经网络模型上，具有三个基本特征。这些特征是：（1）可以为静态感官状态（例如要达到的目标图像）和动态过程（例如围绕物体移动）指定目标；（2）该模型不仅可以生成目标导向的行动计划，还可以通过感官观察来理解目标；（3）该模型根据从过去的感官观察推断出的当前状态的最佳估计，为给定目标生成未来的行动计划。通过在模拟移动代理以及执行对象操作的真实人形机器人上进行实验来评估所提出的模型。
高山草原的术语主动恢复策略
结果：土壤有机碳（SOC）的增加程度增加，而在所有综合恢复措施下，可用的营养素均降低。单独播种，与受精，SOC大大增加，草地植被状况的改善和增强的草地生产率。在将牲畜从牧场中转移出来45天的综合恢复度量下，谷氨科的地上生物量和地上生物量增加了（T4）。冗余分析表明，草地植被特征，SOC和可用钾之间存在很强的相关性。考虑到土壤和植被因素，短期结果表明，T4HAD的组合措施对草地恢复是最明显的积极影响。
5。使用可再生能源的被动和主动系统
5.1。被动系统被动系统是用于建筑物中太阳能和风能的最古老系统。在这些系统中，重要的是优化太阳辐射的影响（Özdemir，2005年）。通过被动太阳系提供加热，冷却，通风和照明；通过被动风系统冷却和通风。被动太阳系应用可以用作冬季，自然通风和夏季冷却的热量增加。被动系统是通过计划阶段的计划决策和材料实现的。在这些系统中，通过使用一个或多个变速箱，运输和辐射路径收集，存储并分布到建筑物的墙壁，窗户和屋顶组件的太阳光线（Gültekin和Demircan，2017年）。
主动学习信心 - 自由函数在机器人中 -
老龄化社会的需求提出了在日常情况下机器人支持人类的希望。对于这些辅助机器人，与用户自然通信的功能能力至关重要。但是，当前对话系统中使用的最先进技术远远不令人满意。对于使用这些技术的机器人选择适当的动作，例如朝橱柜移动或在听到命令“带给我杯子”时，这不是一件容易的事。房屋内部可以有许多候选杯子，并且需要将其移交给用户的特定杯子根据情况而不同。例如，它可能与准备一顿饭菜或被清除的一顿饭有关。出于实际原因，服务机器人采用的大多数对话管理机构是言语（用户的话语）和非语言（例如，视觉，运动和背景）的信息。使用这些机制，当机器人处理发音时，情况和以前的经历都没有考虑到，因此它可能会执行用户没有想象的动议。在这项研究中，当机器人由于识别误差而执行不良运动时，我们将“运动失败”定义为发生的。这项研究的目的是减少失败的风险。专注于语言理解与运动之间的关系，我们不处理成功识别用户命令的情况，但执行的运动最终导致了不良的结论。考虑一个机器人成功识别命令“选择对象”的情况，但是机器人在尝试捡起时未能掌握指定的对象。
明智的帮助：在家庭中积极主动和自适应机器人帮助的战略对手建模
尽管在日常任务中对弱势群体（例如，老年人，儿童和残疾人）的辅助技术有很大的需求，但对高级AID辅助解决方案的研究确实满足了他们的各种需求，这仍然很少。传统的人机互动任务通常需要机器来简单地帮助您对人类能力和感觉的细微差别，例如他们进行实践和学习的机会，自我改善感和自尊心。解决这一差距时，我们定义了一个关键而新颖的挑战智能帮助，旨在为各种残疾人的人提供积极主动而自适应的支持，并在各种任务和环境中提供动态目标。为了确定这一挑战，我们利用AI2- [32]来构建一个新的互动3D实体家庭环境，以完成智能帮助任务。我们采用了一个创新的对手建模模块，该模块对主要代理的能力和目标有细微的理解，以优化辅助代理人的帮助政策。严格的实验验证了我们的模型组件的功效，并显示了我们整体方法与已建立基线的优越性。我们的发现说明了AI所辅助机器人在改善弱势群体的福祉方面的潜力。