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自适应空间基础架构的可部署cuboctahedron
摘要 - 对月球，火星及其他地区的开发任务需要多个空间基础设施。但是，将材料发送到太空的成本很高。一种缓解这种成本的方法是使用自适应基础架构，该基础架构可能利用可以根据相关环境和任务需求组装，拆卸并重新组装成多种机械结构的离散构件。的确，NASA可自动化的可重新配置自适应系统（ARMADAS）项目正在采用这种方法。由Armadas Engineers选择的离散建筑组件是Cuboctaheron，或更简单的“ Voxel”作为体积像素。体素轻巧且简单，并组装成具有高刚度和稳定性的可编程机械超材料结构。然而，完整体素的运输保持体积较大，并且在体内的制造体积为系统增加了显着的复杂性。在此，我们引入了一个Cuboctoctahedron Voxel设计，该设计在运输过程中压缩到其部署体积的35％，并在其目的地处于其扩展状态下被动锁，然后可以组装许多体素。受Hoberman Sphere的启发，Voxel设计用于使用一维力输入部署。我们进一步确认新的可部署体素与现有的Armadas组装代理兼容。索引术语 - 改变形状的机器人，变形机器人，模型基础设施，可重构基础架构
深度强化学习基于学习的资源自适应...
*信函作者，rexcarry036@gmail.com摘要：本文介绍了一种新的基于深度学习的资源调度算法，用于在线视频聊天。该框架解决了MCU环境中资源分配效率和服务效率的问题。设计了一个全面的系统体系结构，并结合了统一的资源池和智能调度机制。深度强化学习模型采用了一个参与者批判性的网络结构，具有定制设计的状态空间和针对视频会议工作负载优化的奖励功能。该框架使用自适应资源分配和负载平衡技术来确保异质系统中的稳定性。实验结果表明，与传统方法相比有了显着改善，响应时间减少了35.2％，资源利用率增加了28.7％，性能提高了23.5％。带宽。该系统在最多1000个用户的高负载下保持一致的性能，同时确保服务99.99％。该解决方案提供了一种灵活而有力的方法来控制云视频会议，以及在交付大规模业务方面的潜在应用。关键词：深度强化学习；云计算；视频会议；资源调度。1。简介1.1云视频会议的背景云视频会议已成为现代企业和组织的重要交流工具。云技术的快速发展将视频会议过程转变为更复杂和灵活的解决方案[1]。这些系统使用云技术在管理计算和网络使用的同时提供高质量的视频通信服务。从传统MCU（多点控制单元）系统到基于云的体系结构的演变已经引入了资源利用率和系统可扩展性的显着改善。现代云视频会议平台采用分布式资源库，将各种MCU集成到统一的逻辑系统中[2]。此体系结构通过自动备份机制实现动态资源分配和改善系统可靠性。云计算和虚拟化技术的最新进展已使专门为视频会议应用程序设计的私有云解决方案的开发。与公共云替代方案相比，这些解决方案提供了增强的安全性，更好的资源控制和改善的服务质量。云计算与视频会议的集成也有助于实施智能资源管理策略[3] [4] [5]。1.2云视频会议系统中资源管理资源管理中的挑战提出了一些关键挑战。网络条件和用户需求的动态性质需要复杂的调度算法才能保持最佳性能[6]。一个重大的挑战是在分布式池之间有效地分配了MCU资源，同时确保了最小的延迟和最大资源利用。视频会议工作的差异反映了调度的难度。传统调度系统经常不同的会议可以具有不同的视频质量，参与者的数量和网络活动。
与时期信息的自适应轨迹同步
摘要 - 在本文中，开发了一种自适应轨迹同步控制器，该控制器是在机器人模型参数（包括非线性参数摩擦术语）中的通信时间延迟和不确定性的情况下将机器人关节轨迹同步到人类关节轨迹的。通过解释人类机器人协作任务中出现的时间延迟，例如，使用图像处理估算人类轨迹或传感器融合以进行轨迹意图估计或计算限制，将控制器同步到人类轨迹。开发的自适应时间延迟同步控制器采用了新的积分并发学习（ICL）基于基于神经网络参数估计的参数更新定律。使用Lyapunov-Krasovskii函数分析证明了同步和参数估计误差的最终有界稳定性。使用人类机器人同步示例提出了蒙特卡洛模拟的结果，以验证所提出的同步控制器的性能。使用人类机器人同步示例提出了蒙特卡洛模拟的结果，以验证所提出的同步控制器的性能。
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研究的目的。这篇评论的目的是探索压力和恐惧的神经生物学，总结恐慌发作的概念性观点（PA）及其与心血管疾病（CVD）的关联，以提供对PA的临床研究的进一步策略，并优化预先研究和治疗干预措施。方法。在六个电子医疗数据库（“ Web of Science”，“ Scopus”，“ Medline/PubMed”，“ Embase”，“ Elibrary.ru”，“ Cyberleninka.ru”中搜索了直到2024年的科学文章。Inclusion criteria were: keywords “anxiety disorders, autonomic disorders, COVID-19, PA, CVD, neurobiology of stress and anxiety, non-specific adaptive defense mechanisms and reactions (NADMR) of the organism, non-specific methods of treat- ment and prevention”, cardiovascular diseases, coronary heart disease;科学论文的类型“原始临床研究”；过去5年的研究期。患有精神疾病，严重疾病和/或它们的并发症的科学论文被排除在外。辩证法和系统的方法被用作解决目标的方法学框架。
引入一种新颖的方法来自适应阈值...
条款[7]的目标是自动化上一阶段提出的PCNN边缘检测模型中阈值的手动调整。这是通过使用从PCNN分割输出中提取的边缘特征并将其与基于DNN的预测相结合的，以了解PCNN模型的自适应阈值参数设置。Contourlet变换用于从PCNN分割模型的每个迭代输出的子带中提取特征向量。然后，将中值滤波应用于提取的特征向量，然后计算方差和平均值作为特征向量。最后，提出了一种基于DNN的边缘检测算法来实现自适应阈值预测。此方法仅在PCNN模型的六个迭代后就可以实现更好的边缘检测结果。
利用扩散模型进行自适应在线重新规划
扩散模型已成为一种有前途的数据驱动规划方法，并已展示出令人印象深刻的机器人控制、强化学习和视频规划性能。给定一个有效的规划器，需要考虑的一个重要问题是重新规划——何时应由于动作执行错误和外部环境变化而重新生成给定的计划。直接执行计划而不进行重新规划是有问题的，因为来自单个动作的错误会迅速累积，并且环境是部分可观察和随机的。同时，在每个时间步重新规划会产生大量的计算成本，并且可能会阻止任务成功执行，因为不同的生成计划会阻止任何特定目标的一致进展。在本文中，我们探讨了如何使用扩散模型有效地进行重新规划。我们提出了一种原则性方法来确定何时重新规划，该方法基于扩散模型对现有生成计划的估计可能性。我们进一步提出了一种重新规划现有轨迹的方法，以确保新计划遵循与原始轨迹相同的目标状态，这可以有效地引导先前生成的计划。我们说明了我们提出的附加功能组合如何显著提高扩散规划器的性能，使其在 Maze2D 上的性能比过去的扩散规划方法提高了 38%，并进一步实现了随机和长视界机器人控制任务的处理。视频可在匿名网站上找到：https://vis-www.cs.umass. edu/replandiffuser/ 。
超维计算的自适应模型位宽
摘要 — 受大脑启发的超维 (HD) 计算是一种模拟高维空间中神经元活动的新型计算范式。HD 计算的第一步是将每个数据点映射到高维空间（例如 10,000）。这带来了几个问题。例如，数据量可能会激增，所有后续操作都需要在 D = 10,000 维中并行执行。先前的工作通过模型量化缓解了这个问题。然后可以将 HV 存储在比原始数据更小的空间中，并且可以使用较低位宽的操作来节省能源。然而，先前的工作将所有样本量化为相同的位宽。我们提出了 AdaptBit-HD，一种用于加速 HD 计算的自适应模型位宽架构。当可以使用更少的位来找到正确的类时，AdaptBit-HD 一次一位地对量化模型的位进行操作以节省能源。借助 AdaptBit-HD，我们可以在必要时利用所有位来实现高精度，并在设计对输出有信心时终止较低位的执行，从而实现高能效。我们还为 AdaptBit-HD 设计了一个端到端 FPGA 加速器。与 16 位模型相比，AdaptBit-HD 的能效提高了 14 倍；与二进制模型相比，AdaptBit-HD 的精度提高了 1.1%，与 16 位模型的精度相当。这表明 AdaptBit-HD 能够实现全精度模型的精度，同时具有二进制模型的能效。
与年龄相关的先天和适应性免疫的变化
衰老通常被视为不可逆转的过程，其与免疫系统的复杂关系引起了人们的关注，因为它对衰老人群的健康和福祉产生了深远的影响。随着年龄的增长，免疫系统内发生了许多改变，影响了先天和适应性免疫。在先天免疫的领域中，衰老带来了各种免疫细胞的数量和功能，包括中性粒细胞，单核细胞和巨噬细胞的变化。另外，某些免疫途径（例如CGAS）被激活。这些改变可能会导致端粒损伤，细胞因子信号的破坏以及对病原体的识别受损。随着年龄的增长，适应性免疫系统也经历了无数的变化。这些包括T细胞和B细胞的数量，频率，亚型和功能的变化。此外，人类肠道微生物群是衰老过程的一部分，经历了动态变化。值得注意的是，免疫变化与肠道菌群之间的相互作用突出了肠道在调节免疫反应和维持免疫稳态的作用。百岁老人的肠道菌群具有类似于年轻人发现的特征，将其与典型的老年人观察到的微生物群区分开来。本综述深入研究了对衰老如何影响免疫系统的当前理解，并提出了通过干预免疫因素逆转衰老的潜在策略。