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World File Search System差分
基于差分平面度的一类 3D 空中机械手的 6D 位姿任务轨迹跟踪
I. 引言 A. 背景与动机 近年来，空中操控引起了机器人研究界的极大兴趣 [1]。多个研究小组展示了使用安装在空中机械手上的夹持器进行空中抓取 [2]–[4]。Lee 和 Kim、Kim 等人展示了协作式空中机械手在有障碍物的环境中抓取未知有效载荷 [5]，[6]。Orsag 等人演示了使用四旋翼平台和安装在平台上的双臂执行拾取和钉孔任务 [7]。欧盟第七框架计划资助了几个空中机械手项目，研究空中机械手与环境交互时的运动规划和阻抗控制 [8]–[10]。德国航空航天中心的一个研究小组介绍了安装在直升机上的 7 自由度人形手臂的潜在应用 [11]。类似 Delta 的机构 [12] 和并联机械手 [13] 也被考虑用于空中机械手。这些现有的研究为空中操纵的研究提供了广阔的未来。然而，与地面操纵器相比，空中操纵器能够完成的任务仍处于非常初级的阶段。这是由于许多因素造成的，例如
使用CMOS逆变器和差分对放大器作为延迟元素的环振荡器配置的比较分析
摘要 - 环振荡器是集成电路的必要块，充当数字时钟生成器。该振荡器有几种进度技术。然而，最适当的环振荡器的拓扑选择需要对电气特征进行权衡的分析。本文介绍了两个拓扑之间的比较研究，以实施环振荡器。每个拓扑都使用特定的延迟单元格：CMOS逆变器或差分对放大器。目标输出频率为10.44 MHz，振荡器以130 nm的技术实现。拓扑是根据功率耗散，硅面积和制造过程变化的比较。电气模拟表明，逆变器环振荡器具有较小的功耗和较小的硅面积。在另一侧，差分放大器振荡器对过程变化的敏感性较小。这些结果可以帮助指导设计师确定适合集成电路设计中系统要求的最佳拓扑。索引项 - 逆变器，差分对，环振荡器，人体动作过程变化。
如何引用本文：Sasi Kumar，A.，＆Aithal，PS，（2023）。使用深度CN进行脑机分类和预测的DeepQ残差分析
目的：在本文中，我们将持续探索脑机接口 (BCI) 的脑信号类型，并探索脑信号分析深度学习的相关概念。我们讨论在检测阿尔茨海默病 (AD)、脑瘤等两种脑部疾病方面的最新机器学习方法。此外，还简要概述了用于表征脑部疾病的各种标记提取技术。项目工作，由图像共振信息支持的肿瘤分类自动化工具。它由 ResNet Squeeze 的各种卷积神经网络 (CNN) 样本提供。目标：本文旨在使用深度学习概念分析脑部疾病的分类和预测。深度学习是计算机科学中的一组机器学习，其网络能够从非结构化或未标记的数据中进行无人值守的学习。也称为深度神经学习，是模仿人类大脑处理数据以用于物体检测、语音识别、语言翻译和呼叫的 AI 操作。方法论：为了通过测量输入句子中的语义来测试结果，可以创建具有相同值的嵌入向量。在这种情况下，使用具有不同含义的句子。由于很难收集大量标记数据，因此它模拟了其他句子中的信号。随着您的进步，使用来自前几层的共享输出的层来训练更复杂的功能。我们研究了深度学习方法的类型：带有 RNN 的 LSTM 模型、CNN 结果。CNN 是一个多层前馈神经网络。设备权重通过反向传播误差过程更新。记录 d 中时间段 t 的 TF-IDF。与传统的摘要模型不同，前向工程功能基于对所需记录域的理解。此外，该框架与人工缩写有关，然后可以使用人工缩写来推迟手动功能开发和记录标记的影响。结果：我们将跟踪这个 257 个因素的选择作为向量输入分类算法。它是以下形式的集合，包括输入层、卷积层、线性单元 (ReLU) 层、池化层、全耦合层。循环神经网络 (RNN) 是一种神经网络，它定义循环单元之间的连接。这创建了一个允许的内部网络区域。特征选择是一种广泛使用的方法，可以提高分类器的性能。在这里，我们研究了传统美容火灾与基于相关性的个性化选择的影响。原创性：使用带有 ResNet Squeeze 的深度 CNN 进行计算机分类和预测的方法分析脑部疾病。
公差分析方法的比较研究 - HAL
摘要 稳健产品设计的特点是它们对干扰和噪声不敏感，例如几何零件偏差，这些偏差不可避免地出现在每个制造的工件上。这些观察到的偏差属于制造不精确和测量不确定度的公理，这些公理传达了可变性和不确定性的概念，是稳健设计的基本方面。为了确保产品在存在这些几何零件偏差的情况下仍能正常工作，而无需构建物理工件，在计算机辅助公差分析的背景下采用了公差模拟。受现有工具缺点的启发，皮肤模型形状的概念已被开发为计算机辅助公差分析的新范例。本文对采用专有 CAT 工具进行公差分析的标准程序和基于皮肤模型形状的公差模拟进行了比较研究。为此，重点介绍了两个示例研究案例。基于比较，得出了在公差分析和稳健设计背景下使用 CAT 工具的一般性评论。
电池健康的预后，具有无传感器差分温度伏安的重建和基于多域适应性的容量估计
电池健康预后是电池管理的关键部分，用于确保安全和最佳用法。在本文中提出了一种基于多域适应性的端到端无传感器差异温度伏安挥发性重建和健康估计状态的新方法。首先，使用部分充电或散布曲线来重建差分温度曲线，从而消除了温度传感器测量的需求。偏差容量曲线和重建的差分温度曲线是输入的，然后在端到端的健康估计状态中使用。最后，为了减少源和目标域之间的域差异，将最大平均差异作为额外的损失包括在于提高差分温度曲线重建和健康估计状态的准确性，并使用未标记的测试电池中的未贴标数据。四个数据集，其中包含具有不同电池化学和格式的实验数据和公共数据，当前模式和速率以及外部条件用于验证和评估。实验结果表明，在不同情况下，提出的方法可以满足健康预后，对于差分温度曲线，平均误差小于0.067°C/V，而健康状况为1.78％。结果表明，与没有传统数据驱动的方法相比，差异温度曲线重建的误差降低了20％以上，健康估计状态的误差降低了所提出的方法的47％以上。
使用新概率粒子群优化器和顺序差分进化的脑电信号癫痫病识别模型
摘要 癫痫是个体的一种慢性发作状态。脑细胞群反映出异常的电活动。脑电图 (EEG) 是一种监测大脑活动和诊断神经系统疾病的常用工具。在处理具有超高维度的复杂变换特征并从 EEG 中提取最佳特征时，对癫痫和非癫痫数据进行分类是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的混合方法来选择最佳特征，该方法涉及粒子群优化 (PSO) 算法、新开发的概率粒子群优化 (PPSO) 算法和顺序差分进化 (SDE) 算法。癫痫患者的 EEG 数据已用于评估该方法。使用离散波长变换提取特征。PSO、PPSO 和 SDE 从 EEG 的特征空间中选择最佳特征。进一步使用不同的分类器评估这些最佳特征的性能。比较了 PSO、PPSO 和 SDE 的性能。本文对生物启发算法对脑电信号特征优化的重要性进行了广泛的研究。在所有分类器中，支持向量机 (SVM) 表现优异，在第 100 个周期时，PPSO 的准确率为 97.74%，SDE 的准确率为 98.34%。这表明最佳特征选择提高了分类器的性能。
将思维视为差分机
许多人都同意，当一套负责产生人类智能的原理（即计算理论：Marr，1982）被发现时，心理科学就达到了它的目标。传统上，对此类原理的追求植根于对“理性”主体通常应如何表现的牢固先入之见（McCarthy，2007；Millroth 等人，2021；Minsky，2007）。虽然这种方法无疑是卓有成效的（例如，Anderson，2013 年；Chase 等人，1998 年；Marr，1982 年；Chater 和 Oaksford，1999 年），但人们一再争论说，对人类行为的理解仍然很少，因为没有投入足够的精力来研究个人的实际问题和目标，导致对可用于指导计算分析层面研究的规范理论做出过早的假设（Millroth 等人，2021 年；Minsky，1974 年；2007 年）。
WIM＃ITJT4® 苯酚红麦芽糖琼脂 我的40克琼脂（渗透性葡萄糖琼脂） 卤素汤 Hicrome™通用差分介质 Zobell Marine Agar 2216 thioglycollate培养基，含Hemin和维生素K div> 氮杂杆菌琼脂（mannitol） 诺里斯葡萄糖无氮培养基 酵母提取物钙碳酸盐葡萄糖琼脂 大豆酪蛋白摘要培养基w/0.5％大豆卵磷脂和4％多渗透盐80（双包） m-filter Rinse肉汤 磷酸铵琼脂 不育测试中等A 环球啤酒琼脂（UB琼脂）
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单发定量差分相对比成像与可编程偏振多路复用照明结合
我们提出了一种具有极化多重照明的单次定量差异相比（DPC）方法。在我们系统的照明模块中，可编程的LED阵列分为四个象限，并覆盖了四个不同极化角度的偏振膜。我们在成像模块中的像素之前使用偏振摄像头。通过将自定义LED阵列上的偏振膜与相机中的极化器匹配，可以从单件采集图像中计算出两组不对称的照明采集图像。与相传函数结合使用，我们可以计算样品的定量相。我们介绍了设计，实现和实验图像数据，证明了我们方法获得相位分辨率目标的定量相位图像以及HELA细胞的能力。
可解释的大脑图的堆叠回归和结构性方差分配
将与复杂刺激相关的大脑活动与2的不同特性相关联，刺激是构建功能性脑图的强大方法。然而，3当刺激是自然主义时，它们的性质通常是相关的（例如，自然图像的视觉和4个语义特征，或用作图像特征的卷积神经网络5的不同层）。相关性能可以充当混杂因素6，并使大脑图的解释性复杂化，并可能影响统计估计器的7个鲁棒性。在这里，我们根据提出的两种方法提出了一种大脑映射8的方法：堆叠不同的编码模型和结构化9方差分配。我们的堆叠算法结合了编码模型，每个模型都将10用作输入一个描述不同刺激属性的特征空间。算法11学会预测体素的活性，作为不同12个编码模型的输出的线性组合。我们表明，由此产生的组合模型可以更好或至少与单个编码模型更好或至少预测13个大脑活动。此外，线性组合的14个权重很容易解释；它们显示了预测体素的每个特征空间的重要性15。然后，我们将堆叠模型构建到16个引入结构化方差分区，这是一种新型的方差分区，考虑了17个特征之间的已知关系。我们验证了我们的模拟方法，展示其大脑在fMRI数据上的21个潜力，并发布Python软件包。24我们的方法限制了假设空间的18个大小，并使我们能够提出有关特征空间和大脑区域之间相似性19的有针对性问题，即使在20个特征空间之间存在相关性的情况下。我们的方法对于有兴趣将大脑活动与神经网络的不同层（23）或其他类型的相关特征空间对齐的研究人员有用。