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人工智能
生理学和膜生物学系助理教授 Theanne Griffith 博士被授予阿尔弗雷德·P·斯隆基金会颁发的 2024 年斯隆神经科学研究奖学金。该奖学金为期两年，金额为 75,000 美元，旨在表彰美国和加拿大的杰出研究人员，他们的创造力、创新精神和研究成就使他们脱颖而出，成为下一代领导者。该奖学金是年轻研究人员可获得的最具声望的奖项之一，部分原因是许多往届研究员后来成为科学界的杰出人物；迄今为止，已有 57 名研究员获得了诺贝尔奖。Griffith 是今年从 53 家机构中选出的 126 名早期职业研究人员之一。她的研究调查了本体感觉（我们对自我的内部空间意识）和其他体感模式背后的细胞和分子机制。她的研究采用了电生理学、转基因小鼠模型、行为、成像和分子分析的创新组合。
锂离子电池SOH预测，深度学习通过可解释的机器学习增强
本研究中使用的方法可以帮助电池开发人员将不同的操作策略与电池老化联系起来。We use inputs such as temperature (T), current (I), and state of charge (SOC) and utilize a feature transforma- tion technique which generates histogram-based stressor features representing the time that the battery cells spend under operational conditions, then investigate the performance of DNN models along with explainable machine learning (XML) techniques (e.g., SHapley Additive exPlanations) in predicting LiB SOH.比较分析利用了广泛的开源数据集来评估LSTM，GRU和FNN等深度学习模型的性能。预测以两种不同的模式执行：一个将预测的周期限制为520，另一个将预测扩展到了电池第一寿命的结束（SOH = 80％）。
Augtyro美国处方信息
1的指示和用法1.1 r o s 1阳性非小细胞肺癌1.2 n t t r k基因融合阳性固象固体瘤2剂量和给药2.1患者选择2.2重要信息2.2重要信息在启动Augtyro 2.3启动Augtyro 2.3推荐评估和测试之前，在启动Augtyro 2.4推荐的2.5剂量2.5剂型2.6供应4.6供应4.6供应4.6供应3.6警告和预防措施5.1中枢神经系统不良反应5.2间质性肺疾病/肺炎5.3肝毒性5.4肌酸磷酸激酶升高5.5高尿素5.5高尿素5.6骨骼骨骼骨骼骨骼5.6骨骼骨折5.7胚胎毒性6胚胎毒性6不良药物6不良药物6.1临床相互作用7周期效应7周期效果7周期效果7周期效果7周期效应7周期效应7周期效应7周期效应7周期效果。药物
七月至八月
Pathways 订阅（双月）付款方式：活动/Pathways（现价 20 美元）可用现金（仅限亲自支付 20 美元或以下的账单）、支票（支付给 City of Westlake）、Visa、Discover、MasterCard 或 American Express 支付，或者在前台以 4.00 美元的价格领取一份。退款和取消如果未达到最低参与人数，计划可能会被取消并退款。如果您已支付计划费用但需要取消，您可以在付款截止日期之前取消（如果超过 2 美元）并获得退款。2.00 美元或以下的退款将不予处理。付款截止日期之后，我们无法处理退款，除非有候补名单并且该位置已被其他顾客填补并支付。除非另有说明，否则旅行退款和取消政策是旅行日期前 30 天全额退款。中心礼品卡不可退款。有些居民无力参加我们的活动。如果您想以“回馈社会”而非退款的方式表示感谢，请在致电取消时告知接待处。
用于声学特性分析和评估的潜水平台在伊杜基落成
艾哈迈德讷格尔 (Ahmadnagar) ：Shri RA Shaikh，车辆研究与发展机构 (VRDE) 安贝尔纳特 (Ambernath) ：Dr Ganesh S Dhole，海军材料研究实验室 (NMRL) 巴拉索尔 (Balasore) ：Shri PN Panda，综合试验场 (ITR) Shri Ratnakar S，Mohapatra，P 屋顶与实验机构 (PXE) 班加罗尔 (Bengaluru) ：Shri Satpal Singh Tomar，航空发展机构 (ADE) Smt MR Bhuvaneswari，机载系统中心 (CABS) Smt Faheema AGJ，人工智能与机器人中心 (CAIR) Dr Josephine Nirmala M，战斗机系统发展与集成中心 (CASDIC) Dr Sanchita Sil 和 Dr Sudhir S Kamble，国防生物工程与电医学实验室 (DEBEL) Dr V Senthil，燃气轮机研究机构 (GTRE) Shri Venkatesh Prabhu，电子与雷达发展机构（LRDE）Mita Jana 女士，微波管研究与发展中心（MTRDC）昌迪加尔：Pal Dinesh Kumar 博士，终端弹道研究实验室（TBRL）：Anuja Kumari 博士，国防地理信息学研究机构（DGRE）钦奈：K Anbazhagan 先生，战斗车辆研究与发展机构（CVRDE）德拉敦：Abhai Mishra 先生，国防电子应用实验室（DEAL）JP Singh 先生，仪器研究与发展机构（IRDE）德里：Hemant Kumar 先生，火灾、爆炸与环境安全中心（CFEES）Dipti Prasad 博士，国防生理与相关科学研究所（DIPAS）Santosh Kumar Choudhury 先生，国防心理研究所（DIPR）Smt Arun Kamal 先生，DPARO&M，DRDO HQrs 先生Navin Soni，核医学与相关科学研究所 (INMAS) Sujata Dash 博士，系统研究与分析研究所 (ISSA) Shri Ashok Kumar，科学分析组 (SAG) Rupesh Kumar Chaubey 博士，固体物理实验室 (SSPL) 瓜廖尔：AK Goel 博士，国防研发机构 (DRDE) 哈尔德瓦尼：Atul Grover 博士，国防生物能源研究所 (DIBER) 海得拉巴：Hemant Kumar，先进系统实验室 (ASL) Shri Srinivas Juluru，国防研究与发展实验室 (DRDL) Shri ARC Murthy，国防电子研究实验室 (DLRL) Manoj Kumar Jain 博士，国防冶金研究实验室 (DMRL) 贾格达尔普尔：Khilawan Singh，SF 综合体 (SFC) 焦特布尔：DK Tripathi，国防实验室 (DL) 坎普尔: Mohit Katiyar 博士，国防材料与仓储研究与发展机构 (DMSRDE) 科钦 : Smt Letha MM，海军物理与海洋实验室 (NPOL) 列城 : Dorjey Angchok 博士，国防高海拔研究所 (DIHAR) 马苏里 : Gp Capt RK Mansharamani，技术管理学院 (ITM) 迈索尔 : M Palmurugan 博士，国防食品研究实验室 (DFRL) 纳西克 : Shri Ashutosh Sharma，高级高能材料中心 (ACEM) 浦那 : Shri Ajay K Pandey，军备研究与发展机构 (ARDE) Vijay Pattar 博士，国防先进技术研究所 (DIAT) Ganesh Shankar Dombe 博士，高能材料研究实验室 (HEMRL) 特兹普尔：KS Nakhuru 博士，国防研究实验室 (DRL) 维沙卡帕特南：Smt Jyotsna Rani，海军科学与技术实验室 (NSTL)
NAB 3 AUG 搬迁服务申请 2024 年 5 月
隐私法机构要求的数据：公法 98-151；美国法典第 5 篇第 5724 节第 57 章联合旅行条例（ JTR ）第 5 章 B 部分第 15 节。主要目的：确定雇主支付的搬迁服务的资格和处理国防部国家搬迁计划（ DNRP ）常规用途的请求；除了隐私法第 5 USC 552a(b) 条通常允许的披露之外，这些记录或其中包含的信息可根据第 5 USC 552a(b)3 条作为常规用途专门在国防部以外披露，包括根据 DNRP 合同要求为调动员工提供保证房屋销售和/或物业管理服务的 DNRP 承包商。披露：披露是自愿的，但是，未能完整填写并返回此表格可能会导致或延迟您使用这些服务。
adaptaug：多代理增强学习
摘要 - 多代理强化学习已成为控制多机器人系统的一种有希望的方法。尽管如此，MARL的样本效率低，这是其在机器人技术中更广泛应用的重要障碍。虽然数据增强似乎是提高样品效率的直接解决方案，但它通常会导致训练不稳定，从而使样本效率变得更糟。此外，手动为各种任务选择合适的增强是一个繁琐而耗时的过程。为了缓解这些挑战，我们的研究理论上分析了数据增强对MARL算法的含义。在这些信息的指导下，我们提出了Adaptaug，这是一个自适应框架，旨在选择性地识别有益的数据增强，从而实现了多机器人任务的卓越样本效率和整体性能。在模拟和现实世界多机器人方案中的广泛实验验证了我们提出的框架的有效性。
使用增强
doi no：10.36713/epra16515抽象有效交流是人类互动的基石，促进了社会的凝聚力和发展。在整个历史上，沟通从原始图纸演变为复杂的语言，塑造了我们社会的结构。然而，在这种进步中，有言语和听力障碍的人通常在交流中面临重大挑战。尽管构成了少数族裔，但他们的需求至关重要，不得忽略。认识到语言分类为口头和非语言形式，很明显，非语言语言起着至关重要的作用，尤其是对于有听力和语音障碍的人（IWSHI）（IWSHI）。这些人依靠非语言交流方法与周围的世界互动，但是由于缺乏理解和可及性，他们经常面临障碍。为了应对这一挑战，HSLR应用程序是一种变革性工具，使IWSHI能够自信地进行交流。利用诸如增强现实（AR）和机器学习（ML）之类的技术，我们的应用程序促进了对手势的实时识别，为无缝通信提供了瞬时的翻译。此外，AR技术的集成增强了用户体验，提供了沉浸式和交互式的标志性通信平台。由于我们提供的足够的数据集，实时使用的MediaPipe模型在识别手语方面具有很高的精度。关键词：手语言识别（HSLR），增强现实（AR），机器学习（ML），美国手语（ASL），计算机视觉，MediaPipe 1。引入言语和听力障碍的人遇到了相当大的互动障碍，尤其是那些不认识指示语言或动作的障碍。缺乏理解通常会给可靠的沟通带来障碍，从而防止社会融合和参与。创建一个选项，以帮助IWSHI与没有听力问题的人之间的平稳互动，这是一个很大的困难。对这一直接要求的反应，使用AR-ML（HSLR）工作是为了克服这些相互作用的障碍而产生的努力。