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Shakingbot：装袋的动态操作
通过机器人的抽象袋操纵是由于袋子的可变形性而变得复杂而挑战。基于动态操纵策略，我们为行李任务提出了一个新框架，Shakingbot。Shakingbot Utiz liz liz liz liz the感知模块，从任意初始配置中识别塑料袋的关键区域。根据细分，摇晃迭代地执行了一套新颖的动作，包括调整袋，双臂摇动和一臂固定，以打开袋子。动态动作，双臂摇动，可以有效地打开袋子，而无需考虑弄皱的配置。然后，机器人插入物品并抬起袋子进行运输。我们在双臂机器人上执行我们的方法，并获得21/33的成功率，以在各种初始袋子配置中插入至少一个项目。在这项工作中，我们证明了与包装任务中的准静态操纵相比，动态摇动动作的性能。我们还表明，尽管袋子的尺寸，图案和颜色，我们的方法仍会概括为变化。补充材料可从https://github.com/zhangxiaozhier/shakingbot获得。
平衡的装袋分类器机器学习模型 -
Features n % Median Mean Standard deviation Chemotherapy cycles 3439 100 General Cancer type Breast cancer 1315 38 Lung cancer 890 26 Colorectal cancer 1159 34 Other cancers 75 2 Stage 1 to 3 1927 4 1512 Involved systems number* 0 0.8 1.1 Gender Female 1811 53 Male 1628 47 Age 55 55.1 11.4 ECOG performance status 1 0.7 0.7 Coronary disease No 3133 91 Yes 306 9慢性阻塞性肺疾病（冷）否3252 95是187 5放疗3372 98在3372 98之前没有接受67 2先前的化疗NO 1922 56是1517 44治疗治疗方法作为住院NO 3240 94是3240 94是3240 94 YES 199 6 CSF YES 199 6 CSF否2543 74 YES 896 26 26 26 26 26 NO 311 NO 311 NO 311 11 11 1117剂量重新降差 neutropenia No 3211 93 Yes 228 7 Febrile neutropenia after chemotherapy No 3306 96 Yes 133 4 Drug number** 1 336 10 2 1644 48 3 1076 31 4 382 11 5 1 0 Regimen risk*** 1 938 27 2 2157 63 3 344 10 Cycle no on current protocol 3 2.8 1.4 Laboratory LDH (IU/ml) 343 370 235 ALT （IU/mL）18 22 20 20肌酐（mg/dl）0.71 0.76 0.22淋巴细胞计数（x1000/mm3）1.7 1.7 1.9 1.3白蛋白（mg/dl）4.2 4.2 4.2 0.4
用于锂离子电池健康估算状态的基于装袋的ELM算法中的超参数优化
daniel-ioan Stroe能源系Aalborg University Aalborg，丹麦des@energy.aau.dk摘要 - 广泛研究了人工神经网络的健康状况（SOH）估计锂离子电池的估计，因为它们可以从原始数据中识别全球功能，并能够与多二维数据相处。，但模型的性能在一定程度上取决于选择超参数的选择，而超参数在模型训练期间保持恒定。为了提高概括性能和准确性，为电池SOH估算提供了一个集合学习框架，其中将多个极端学习机与装袋技术结合在一起。然后，基本模型的袋子和神经元的数量通过五种常用的高参数优化方法调节。此外，选择具有最大概率密度的SOH值作为输出估计，以进一步提高估计精度。最后，对NMC和LPF电池的实验结果表明，具有超参数优化的提出的方法可以实现稳定而准确的电池SOH估计。无论使用哪种优化方法，NMC和LFP电池的SOH估计的平均百分比误差分别可以保持在1％和1.2％以下。
在高运动青年队列中进行数据救援，以实现稳健且可重复的大脑行为关系
图 1。描述运动排序和装袋程序的示意图。Shen 268 分割方案用于提取所有参与者的 fMRI 时间序列。执行清理时，如果其 rmsFD > 0.20 毫米，则在 fMRI 时间序列中识别出运动损坏的时间点 (T)。审查该时间点后，还会删除其前一个 (T – 1) 和两个后续 (T + 1, T + 2) 时间点。然后根据时间点的 rmsFD 值对其进行排序，并使用顶部 minTP 运动污染最少的时间点来计算功能连接（运动排序功能连接矩阵）。对于每个参与者，使用运动排序时间序列计算功能连接矩阵。使用清理后的时间序列执行装袋，方法是选择与预定义阈值（由 minTP 表示）匹配的受运动破坏最少的时间点（按其 rmsFD 值排序），并从 500 次迭代中的运动受限时间点中引导给定大小 TP 的样本（有替换地）并计算功能连接。对于每个参与者，平均装袋功能连接矩阵是通过对得到的 500 个功能连接矩阵（装袋功能连接矩阵）取平均值来计算的。
情况说明书 Hunters Point 海军造船厂
经调查，在松散的土壤中发现一个直径约为 3/16 英寸的小玻璃物体，位于地表以下约六英寸处。在将该物体安全装袋、贴上标签并存放在安全拖车内的上锁保险箱中之前，收集了静态伽马计数和剂量率读数，然后将其带走进行进一步分析。实验室分析发现，该玻璃物体与低水平 Ra-226 活性有关。
集装箱式制冰系统 (CIMS) | HDT Global
HDT 集装箱制冰系统 (CIMS) 是一种三叉式远征级军用集装箱制冰机，在 120°F (48.9°C) 的环境条件下每天可制出 3,600 磅（1632.9 千克）的冰。CIMS 专为在极端环境下运行而设计，仅需水和电力即可制冰。该系统生产冰，然后将冰装袋、密封袋子，并在内部储存 30 到 60 个 10 磅（4.5 千克）的袋子。
心脏病预测基于生理参数，使用集合分类器和参数优化Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，
使用集合分类器和参数优化基于生理参数的心脏病预测Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，Sugondo Hadiyoso 3* Institut Teknologi Dan Sainsia Mandala，Indonesia，Indonesia 1 Telekom University 1 Telekom University，Indonesia 23 sugondo@telkomuniversity.actistia in Indonesia telkomuniversity.ace.ac.act.ace.ace.act.act act：20 3 333 333 303 303接受：2023年11月7日 *通讯作者摘要本研究描述了使用具有参数优化的集合分类器对心脏病的预测。作为输入，从UCI机器学习存储库中获取了一个公共数据集，该数据集是指UCI机器学习中的数据集。数据集由13个变量组成，这些变量被认为会影响心脏病。粒子群优化（PSO）用于特征选择和主成分分析（PCA），以降低特征的尺寸。在几种机器学习方法上的应用优化应用，例如SVM（径向基础功能），深度学习和集合分类器（装袋和增强），以获得最高的精度比较。与PCA相比，该研究使用PSO维度降低的结果降低导致精确度。相反，通过优化深度学习参数的精度为84.47％，并优化SVM RBF参数，精度为83.56％，获得了最高精度。使用SVM上的袋子在83.51％的装袋中的最高精度，与SVM相差0.5％，而无需使用袋装。关键字：心脏病，机器学习，降低维度，参数优化，合奏分类器1。简介
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o 用户应清洗、擦干并收好所有碗碟、饮料容器和餐具。如果使用洗碗机，离开前必须将碗碟清空。o 用户应在完成后清洁水槽并擦拭食物排水口周围。o 用户应清洁任何柜台、炉灶、烤箱、烤架或其他使用过的表面。o 用户应将所有物品放回正确位置。o 除非获得授权，否则用户不得使用属于其他团体的食物或用品。o 用户应将垃圾装袋并捆扎，并将其带到室外垃圾箱。o 地板应清扫干净。
社区资源指南
新生活教堂食品架（伍德伯里）..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 651-459-0444 http://nlcwoodbury.org/reach紧急食品架，服务南华盛顿县。仅被约会捡起的装袋食品。请注意：没有现金，账单付款或其他材料或物品。如果您需要食物以外的其他物品，请致电211（大双城联合之路 - 直接将有需要的人与可以提供帮助的组织联系起来）。由于Covid-19，我们的建筑物不受实物食品储藏室的访问。作为替代方案，您可以致电651-500-3308进行预订以在我们的停车场拿起“食物篮”。
