摘要 - 在下一代集中式或云无线电访问网络(C-RAN),时间和波长分层多路复用的光学网络(TWDM-PON)已被广泛认为是构建移动式fronthaul的有前途的候选人。考虑到C-RAN中严格的带宽效率,潜伏期和成本要求,对于基于TWDM-PON的Fronthaul,非常需要效率的带宽和波长分配方案。尤其是对于启用波束形成的大量多个输入多个输出(MMIMO),需要在TWDM-PON中以带宽和波长资源共同分配附加的无线电资源。在本文中,我们将联合分配概率提出为整数线性编程数学模型,并提出了基于TWDM-PON-基于MMIMO Fronthaul网络的能量结构的基于能量良好的架构的深入增强学习(RL)的联合分配方案。所提出的方案将启发式无线电资源分配算法与基于RL的波长分配模型相结合,以优化在下游方向共同共同优化Fronthaul带宽,无线电资源和波长利用率。仿真结果表明,所提出的方案具有较高的带宽效率和高无线电源造成的,与基准相比,与基准相比,降低了波长的使用,并降低了波长的使用。
广泛认识到,所有AP服务所有用户都可以导致大量的回程开销。为了减轻背部高架负担并增强网络实用性,在[4]中提出了一种称为中心方法的AP选择方法,在[4]中,每个AP仅为用户提供最强渠道的用户,即接收到最强的信号参考功率(RSRP)。但是,以用户为中心的方法忽略了网络拓扑的信息,并且可能在某些拓扑场景中表现不佳。考虑一个网络拓扑,其中众多用户靠近一个AP。根据以用户为中心的方法,这些用户将连接到同一AP,从而导致接收信号强度和严重的内部干扰。为了增强此类网络拓扑中以用户为中心的方法,在[5]中的AP选择过程中考虑了有效的渠道增益,而不是RSRP,以减少Intra-AP干扰。然而,每个用户只连接到一个AP,可以将其扩展到多个AP。
摘要 - 可以解决任务分配问题的智能决策系统对于多机器人系统以协作和自动化的方式进行工业应用至关重要,例如使用移动机器人使用移动机器人,使用无人体表面工具进行的水力调查等仓库检查等。因此,本文旨在解决多代理自动移动系统的任务分配问题,以自主,智能地将多个任务分配给机器人机器人。这种问题通常被视为与成员机器人以下任务计划分离的独立决策过程。为了避免由脱钩引起的亚最佳分配,提出了一个端到端任务分配框架,以解决此组合优化问题,同时在优化过程中考虑了后续的任务计划。该问题被称为多人多epter travely Salesmen问题(MTSP)的特殊变体。提议的端到端任务分配框架采用了深厚的强化学习方法来代替以前工作中使用的手工启发式方法。所提出的框架具有加固学习代理的模块化设计,可以针对各种应用程序进行自定义。此外,提出了基于机器人操作系统2的实体机器人实现设置,以实现仿真到现实差距。执行了仓库检查任务,以验证拟议框架的训练结果。该框架已通过模拟和实体机器人测试与各种参数设置进行了交叉验证,其中适应性和性能得到了很好的证明。
在亚洲理工学院 (AIT) 的拉拔试验实验室,使用红褐色风化曼谷粘土和粘土质砾石、红土残积土作为回填材料,对不同钢筋直径和孔径大小的焊接钢丝网钢筋进行了拉拔试验。使用风化粘土回填物进行了总共 87 次拉拔试验,回填物以 95% 标准普氏密度压实,并在 2 种不同的压实水分含量(最佳干侧和湿侧)下进行。测试的正常压力范围为 1 至 13 tsfri。加固垫由 1/4" 和 3/8" 直径的钢筋组成,焊接在一起形成 6" x 9"、6" x 12" 和 6" x 18" 的孔径。同样,使用 3 种不同含水量(干、最佳和湿)的红土残渣土进行了 47 次拔出试验,压实密度分别为 95% 和 100%。测试在 0.2 至 1.8 tsm 的较低压力下进行。使用的加固垫为 1/4" 和 1/2" 直径的钢筋,网格尺寸为 6"x6" 和 6"x9"。在所有进行的测试中,土壤-加固相互作用表明横向构件对总拔出阻力的被动阻力占主导地位。发现纵向构件的摩擦阻力占垫子总拔出阻力的 3% 至 5%。此外,由于钢筋的不可延展性,钢筋的屈服强度仅在 1 至 4 毫米位移的低应变下发生。研究还发现,直径较小的钢筋通过产生更高的拔出能力,可以有效增强被动抵抗的全面动员。在所有使用的网格尺寸中,6"x9" 网格几何形状似乎是最有效的。
摘要3D混凝土印刷(3DCP)由于增强生产力和可持续性的利益而引起了显着关注。然而,现有的3DCP技术在将常规的钢筋增强与印刷混凝土结构整合在一起时面临着自动化和实用性的挑战。本研究提出了一个自动机器人系统,并加上建筑信息建模(BIM),以应对挑战。dynamo脚本用于生成打印路径,该算法进一步优化了用于结合钢筋增强的算法。采用了深度学习模型来识别具有较高纵横比的钢筋。钢筋识别的平均准确性为92.5%,位置误差在2 mm之内。开发了用于多个设备通信的集中控制系统,包括相机,机器人臂和抓手。最后,进行了实时演示,代表了自动化机器人系统的第一个实际演示,以将钢筋加固与使用BIM生成的数据在物理世界中的印刷结构相结合。
通过铸造方法制备了由聚乙烯醇和羧甲基纤维素(PVA/CMC)组成的混合基质。SiO 2纳米颗粒以不同量的加固添加(Sio 2 = 1、2、3和4 wt。%)。这项研究利用FTIR来检查组成的变化以及混合矩阵与SIO 2的包含之间的相互作用。在第一次,使用接触角度和表面粗糙度参数的测量结果,使用SIO 2添加了SIO 2,研究了PVA/CMC混合矩阵的表面粗糙度和表面润湿性。随着SIO 2含量的增加,混合矩阵的表面粗糙度和润湿性增加。此外,混合矩阵光学特性由UV - 可见分光光度计确定。基于使用TAUC的关系分析,发现能量带隙从5.52降低到5.17 eV(直接过渡),从4.79降低到4.79 ev(pva/cmc和PVA/CMC和PVA/CMC/CMC/4%SIO 2 BlendEnflms)。PVA/CMC和PVA/CMC/4%SIO 2混合胶片的折射率从2.009增加到约2.144。此外,在添加SIO 2纳米颗粒后,PVA/CMC混合物的光学传导率和介电常数得到了改善。
抽象的心肌炎是一种严重的心血管疾病,如果不及时治疗,可能会导致严重的后果。它是由病毒感染触发的,并出现诸如胸痛和心脏功能障碍之类的症状。早期检测对于成功的治疗至关重要,心脏磁共振成像(CMR)是识别这种情况的宝贵工具。但是,由于对比度较低,噪声可变以及每名患者的多个高CMR切片的存在,使用CMR图像检测心肌炎可能具有挑战性。为了克服这些挑战,该方法融合了先进的技术,例如卷积神经网络(CNN),改进的差异进化(DE)算法(DE)算法以及用于培训的基于增强学习(RL)模型。开发这种方法由于来自德黑兰OMID医院的Z- Alizadeh Sani心肌炎的分类不平衡,提出了重大挑战。为了解决这个问题,培训过程被构建为一个顺序决策过程,在该过程中,代理会获得更高的奖励/罚款,以正确/错误地对Mi-Nority/多数派类进行分类。此外,作者提出了一种增强的DE算法来启动反向传播(BP)过程,从而克服了基于梯度的方法的初始化灵敏度问题,例如训练阶段的后退传播。通过基于标准性能指标的实验结果证明了拟议模型诊断心肌炎的有效性。总的来说,这种方法显示出加快CMR图像的分类,以自动筛查,促进早期检测和成功治疗心肌炎。
分子光谱是分子与电磁辐射相互作用时的电子,振动和旋转激发的分析。它被广泛用作识别和表征材料定量和定性分析的分子的工具。摩尔的光谱是入射电磁辐射的测量吸收或发射。每个分子都为特定的光谱法产生独特的光谱,从而使光谱被用作分子的ngerprint。红外(IR)光谱法是一种光谱技术,它阐明了改变其偶极矩的分子的振动模式。1这些振动模式导致摩尔数在红外线区域吸收电磁辐射,该区域位于波数4000 - 400 cm-1的范围内。官能团在1500 cm - 1以上的峰区域中具有独特的吸光度,称为功能组区域。2
Oak Ridge,TN 37831,美国{Amasyalik,Yanliu,zandih }@ornl.gov摘要 - Reinforeveres Learning(RL)是一种强大的工具,在许多领域显示了许多领域,例如机器人和游戏。 由于RL算法通过与环境连续交互来学习最佳控制策略,因此这些算法需要大量数据才能学习,这将其应用限制为广泛的域。 因此,需要提高RL的培训和数据效率。 为了解决这一研究差距,本文提出了一种转移学习(TL)方法,以通过减少数据需求,从而减少培训时间来提高RL算法的效率。 为了证明拟议的方法,进行了从一组建筑物到另一个建筑物的知识转移。 结果表明,所提出的TL方法是一种有前途的方法,可以有效地利用类似RL任务的信息并减少RL算法的数据需求。Oak Ridge,TN 37831,美国{Amasyalik,Yanliu,zandih }@ornl.gov摘要 - Reinforeveres Learning(RL)是一种强大的工具,在许多领域显示了许多领域,例如机器人和游戏。由于RL算法通过与环境连续交互来学习最佳控制策略,因此这些算法需要大量数据才能学习,这将其应用限制为广泛的域。因此,需要提高RL的培训和数据效率。为了解决这一研究差距,本文提出了一种转移学习(TL)方法,以通过减少数据需求,从而减少培训时间来提高RL算法的效率。为了证明拟议的方法,进行了从一组建筑物到另一个建筑物的知识转移。结果表明,所提出的TL方法是一种有前途的方法,可以有效地利用类似RL任务的信息并减少RL算法的数据需求。
4. 4. 4. 4. 直径 40 号搭接变形钢筋,UNO。钩应为标准钩,UNO。搭接直径 40 号搭接变形钢筋,UNO。钩应为标准钩,UNO。搭接直径 40 号搭接变形钢筋,UNO。钩应为标准钩,UNO。搭接直径 40 号搭接变形钢筋,UNO。钩应为标准钩,UNO。搭接直径 40 号搭接变形钢筋,UNO。钩应为标准钩,UNO。搭接焊接金属丝织物,使得最外层交叉钢丝的重叠部分不小于每个相邻薄板的交叉钢丝的间距。 搭接焊接金属丝织物,使得最外层交叉钢丝的重叠部分不小于每个相邻薄板的交叉钢丝的间距。 搭接焊接金属丝织物,使得最外层交叉钢丝的重叠部分不小于每个相邻薄板的交叉钢丝的间距。交叉电线加 2 英寸,UNO。加 2 英寸,UNO。加 2 英寸,UNO。加 2 英寸,UNO。加 2 英寸,UNO。