XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System精确地
学习在实际环境中有效，精确地导航
在陆地机器人自主导航的背景下，创建用于代理动力学和感官的现实模型是机器人文献和商业应用中的广泛习惯，在该习惯中，它们用于基于模型的控制和/或用于本地化和映射。另一方面，较新的AI文献是在模拟器或Ai-thor的模拟器或端到端代理上进行训练的，在这种模拟器中，重点放在照相现实渲染和场景多样性上，但是高效率机器人动作具有较少的特权角色。所得的SIM2REAL差距显着影响训练有素的模型转移到真正的机器人平台。在这项工作中，我们探讨了在设置中对代理的端到端培训，从而最大程度地减少了Sim2real Gap，在感应和驱动中。我们的代理直接预测（离散的）速度命令，这些命令是通过真实机器人中的闭环控制维护的。在修改的栖息地模拟器中鉴定并模拟了真实机器人的行为（包括底盘的低级控制器）。探视和定位的噪声模型进一步促进了降低SIM2REAL间隙。我们在实际导航方案上评估，探索不同的本地化和点目标计算方法，并报告与先前的工作相比的性能和鲁棒性的显着增长。
机器学习精确地预测了高性能光伏的材料特征
“ perovskite光伏是商业化的门槛，但仍面临长期稳定性的挑战，并缩放到大型表面积。“我们的研究表明，机器学习对于改善工业生产所需的钙钛矿薄膜形成至关重要。”
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
谁精确地编程聚合物？ -
可生物可吸收的聚合物通过水解降解分解为单体成分乳酸和乙醇酸，这两者都是自然地被人体解析或排泄的 - 这是它们的主要好处。从源自可再生资源的单体开始，Ashland的科学家开发了独特的制造和纯化过程，可以更精确地控制聚合物组成，化学属性和纯度。结果是生产高质量的聚合物，这些聚合物以可预测的方式用于药物输送和医疗设备应用。
基因组用纳米孔测序精确地确定脊椎动物中的全球和盆地DNA甲基化
基因组浏览定义为低通序的覆盖范围低于0.05倍，通常用于线粒体基因组恢复和物种鉴定。长阅读的纳米孔测序仪可以同时阅读DNA序列和甲基化，并且可以多重样品进行低成本基因组练习。在这里，我将纳米孔测序作为全球DNA甲基化和转座子评估的高度精确平台。仅覆盖0.001×或30 MB的读数，精度为1％。生物学和技术复制可验证高精度。浏览40种脊椎动物物种揭示了与全基因组亚硫酸盐测序一致的全球甲基化模式，平均地图率> 97％。基因组大小与全局DNA甲基化直接相关，解释了其39％的方差。只能以0.0001倍的覆盖范围或3 MB的读数来获得小鼠和灵长类动物中的精确正弦和线转座子甲基化。样品多路复用，现场可移植性和该仪器的低价合并，使基因组掠过DNA甲基化成为一种可访问的方法，用于从生态学到流行病学和低资源组的表观遗传评估。
通过 ddPCR 快速、精确地定量大片段 DNA 切除和倒位
重新混合或改编本材料用于任何目的，无需注明原作者。预印本（未经同行评审认证）在公共领域。它不再受版权限制。任何人都可以合法共享、重复使用，版权所有者已将此版本发布于 2020 年 4 月 14 日。；https://doi.org/10.1101/2020.04.13.039297 doi：bioRxiv 预印本