神经形态处理有望高能效率和快速响应率,使其成为实现自动驾驶资源受限机器人的理想候选者。对于高水平的视觉感知而言,它可能对复杂的神经网络有益。但是,完全神经形态的解决方案还需要解决低级控制任务。值得注意的是,目前仍然具有挑战性,即使是基本的低级控制器,例如比例综合衍生(PID)控制器。具体来说,很难合并整体和衍生部分。为了解决这个问题,我们提出了一个神经形态控制器,该神经形态控制器在学习过程中结合了比例,积分和衍生途径。我们的方法包括整体途径的新型输入阈值适应机制。此输入加权阈值适应(IWTA)引入了每个突触连接的额外重量,用于适应后突触后神经元的阈值。我们通过使用不同时间常数使用神经元来解决衍生术语。我们首先分析了提出的机制的性能和限制,然后通过将其在连接到开源的小型Crazyflie四极管上的微控制器上实现,将其控制在测试中,以取代内部的速率控制器。我们证明了在存在干扰的情况下飞行的生物启发算法的稳定性。当前的工作代表了用神经形态算法控制高度动态系统的实质性一步,从而推进了神经形态处理和机器人技术。此外,整体是任何时间任务的重要组成部分,因此提出的输入加权阈值适应(IWTA)机制可能具有超出控制任务的影响。
在各种下游应用中,稀疏正则化的优化问题无处不在,例如深层神经网络(DNNS)的特征选择和压缩。尽管如此,当将这种正则化与随机损耗函数结合使用时,文献中现有的方法并不能很好地执行。,设计具有转换保证的计算有效算法并可以计算组较高的解决方案是一项挑战。最近,提出了一种半空间的预测梯度(HSPG)方法,部分解决了这些挑战。本文介绍了我们称之为ADAHSPG+的HSPG的大大增强版本,这取得了两个明显的进步。首先,与HSPG所要求的假设相比,ADAHSPG+在明显较宽的假设下具有更强的收敛结果。通过将差异技术与新的自适应策略整合在一起,以迭代预测解决方案的支持来实现这种改善。第二,与HSPG相比,ADAHSPG+的参数调整要少得多,从而使其更实用和用户友好。通过设计自动和自适应策略来选择每次迭代中采用的步骤类型并更新关键的HyperParam-eters来实现这一进步。我们提出的ADAHSPG+算法的数值有效性在凸面和非凸基准问题上都证明了。源代码可在https://github.com/tianyic/adahspg上找到。
鉴于当今应用程序的重要性和治理的复杂性,核心数据中心仍然是实现混合云和多云卓越的起点,因为它现在和不久的将来仍承载着关键工作负载。到 2024 年,欧洲组织预计将 44% 的基础设施预算用于核心和二级数据中心,与 2022 年预期的 45% 相近。
在过去 120 年里,植物育种者在开发具有新颖性状(包括提高生产力)的新作物品种方面取得了令人瞩目的进展。[5] 然而,气候变化的速度和规模将使传统的育种方法难以产生维持粮食安全和缓解二氧化碳增加问题所需的品种。新的工具可以帮助解决这个问题。在过去十年中,强大的基因编辑技术已经得到开发,使我们能够控制植物的基因蓝图。[6] 基因编辑使我们能够对植物基因组进行精确的改变,加速新作物品种的生产,包括那些更能抵御气候变化引起的压力的品种以及那些能够捕获和储存过量大气二氧化碳的品种。
该模型用来表示基线或场景土地覆盖。它也可以用来表示土地覆盖条件(降级 - 良好)。可以详细说明您需要表示您感兴趣的过程。
本文旨在让读者熟悉心理能量 (PE) 的概念,以及它在深化我们对心理社会适应创伤性生活事件以及更确切地说是慢性疾病和残疾 (CID) 发病的理解方面所起的作用。为了实现这一目标,采取了以下步骤:首先,简要回顾了物理学领域传统上所设想的能量、力和作用的性质。其次,概述了 PE,重点强调了其历史基础以及其在社会、健康和康复心理学领域的当前概念。特别强调了 PE 在适应压力、创伤和 CID 发病领域的应用。第三,回顾了传统上用于评估 PE 及其动态的性质、内容和规模的测量工具。最后,提出了关于 PE 的维度结构、过程和动态的新观点,它与身体能量在概念上的相似性,以及它与经历创伤和 CID 后社会心理适应过程的潜在和更深层次的联系。
摘要全球COVID-19大流行激发了人们对疫苗快速开发以及动物模型的强烈兴趣,以评估候选疫苗的候选者并定义保护的免疫相关性。我们最近报道了小鼠适应的SARS-COV-2病毒菌株(MA10),可能会感染野生型实验室小鼠,促进呼吸道组织中的高水平病毒复制,以及严重的临床和呼吸症状,以及在模型系统中捕获的人类疾病中重要的临床和呼吸道症状。我们评估了新型恒河猴血清型52(Rhad52)疫苗针对MA10挑战的免疫原性和保护性效率。恒河虫载体的基线血清阳性低于人类或黑猩猩腺病毒载体,使这些载体具有吸引人的疫苗开发候选者。我们观察到Rhad52疫苗引起了鲁棒的结合和中和抗体滴度,它们与挑战后的病毒复制成反比。这些数据支持RHAD52疫苗的开发以及MA10 Challenge病毒在筛查新型疫苗候选物中的使用,并研究野生型小鼠中SARS-COV-2挑战的免疫机制。