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用于增材制造铝合金设计的集成计算材料工程-锚定闭环方法
中佛罗里达大学材料科学与工程系，中佛罗里达大学先进材料加工与分析中心，佛罗里达州奥兰多 Holden Hyer 中佛罗里达大学材料科学与工程系，中佛罗里达大学先进材料加工与分析中心，佛罗里达州奥兰多 Sharon Park 中佛罗里达大学材料科学与工程系，中佛罗里达大学先进材料加工与分析中心，佛罗里达州奥兰多 Yongho Sohn 中佛罗里达大学材料科学与工程系，中佛罗里达大学先进材料加工与分析中心，佛罗里达州奥兰多 Rajiv S. Mishra 北德克萨斯大学材料科学与工程系、先进材料与制造工艺研究所、搅拌摩擦加工中心，德克萨斯州登顿
基于脑电音频信号处理的闭眼和睁眼情况下的深度学习模式识别技术
摘要：最近，使用脑电图 (EEG) 进行音频信号处理中的模式识别引起了广泛关注。眼部情况（睁眼或闭眼）的变化反映在 EEG 数据的不同模式中，这些数据是从一系列情况和动作中收集的。因此，从这些信号中提取其他信息的准确性在很大程度上取决于在采集 EEG 信号期间对眼部情况的预测。在本文中，我们使用深度学习矢量量化 (DLVQ) 和前馈人工神经网络 (F-FANN) 技术来识别眼部情况。由于 DLVQ 能够学习代码约束的码本，因此在分类问题上优于传统 VQ。在使用 k 均值 VQ 方法初始化后，DLVQ 在 EEG 音频信息检索任务上测试时表现出非常出色的性能，而 F-FANN 将眼部状态的 EEG 音频信号分类为睁眼或闭眼。与 F-FANN 相比，DLVQ 模型具有更高的分类准确度、更高的 F 分数、精确度和召回率，以及更出色的分类能力。
基于 FPGA 的闭环睡眠调节系统——...
摘要 — 闭环睡眠调节是一种治疗睡眠障碍和提高睡眠益处的新兴研究范式。然而，两大障碍阻碍了这一研究范式的广泛应用。首先，受试者通常需要通过有线连接到机架式仪器上进行数据采集，这会对睡眠质量产生负面影响。其次，传统的实时睡眠阶段分类算法性能有限。在这项工作中，我们通过开发一种支持设备闭环操作的睡眠调节系统来克服这两个限制。睡眠阶段分类是使用轻量级深度学习 (DL) 模型执行的，该模型由低功耗现场可编程门阵列 (FPGA) 设备加速。DL 模型使用单通道脑电图 (EEG) 作为输入。两个卷积神经网络 (CNN) 用于捕获一般和详细特征，双向长短期记忆 (LSTM) 网络用于捕获时变序列特征。使用 8 位量化来降低计算成本，同时不影响性能。DL 模型已使用包含 81 名受试者的公共睡眠数据库进行了验证，实现了最先进的 85.8% 的分类准确率和 79% 的 F1 分数。开发的模型还显示出可以推广到不同通道和输入数据长度的潜力。闭环同相听觉刺激已在测试台上得到演示。
使用闭环超声波脑机接口解码运动计划
1 加州理工学院生物与生物工程系，美国加利福尼亚州帕萨迪纳市 91125 2 巴黎医学物理学系，法国国家健康与医学研究院，法国国家科学研究院，巴黎高等物理学院，巴黎 PSL 研究大学，法国巴黎 75012 3 法国巴黎 INSERM 生物医学超声技术研究加速器 4 Iconeus，法国巴黎 Jean Calvin 街 6 号 5 加州理工学院 T&C Chen 脑机接口中心，美国加利福尼亚州帕萨迪纳市 91125 6 加州大学河滨分校生物工程系，美国加利福尼亚州河滨市 7 南加州大学凯克医学院神经外科系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90033 8 南加州大学凯克医学院神经修复中心，美国加利福尼亚州洛杉矶 90033 9 Rancho Los Amigos 国家康复中心，美国加利福尼亚州唐尼 90242 10技术，美国加利福尼亚州帕萨迪纳市 91125 11 霍华德休斯医学研究所，美国加利福尼亚州帕萨迪纳市 91125 *这些作者对本文的贡献相同
人工智能在封闭循环经济模式中有效电池生命周期的应用——一个视角
摘要：全球环境污染是最具挑战性的环境问题之一。电子人口和人类活动是废物产生规模急剧增加的主要原因，特别是电池废物。电池废物处理不当会造成有害的环境影响。由于重金属的释放，电池废物影响生态系统和健康。我们面临着有效的电池废物管理，特别是回收利用的挑战，以防止自然资源枯竭并维持生态平衡。人工智能（AI）实际上存在于我们生活的各个领域。它可以降低与各种研究相关的成本，提高自动化程度并加速生产力。本文回顾了可持续发展背景下基于人工智能的有效电池废物管理的代表性研究进展，特别是对当前趋势、算法准确性和数据可用性的分析。最后，讨论了以人为本的人工智能应用在电池生产过程和电池废物管理中的未来研究方向和发展方向。
一种封闭形式的方法与Steinberg的解决方案相结合，以估计无铅焊料的疲劳周期数Tuan H. Nguyen Raytheon Techn
组件的抽象焊接关节通常是最容易受到振动载荷条件的影响。Steinberg的封闭式解决方案已被广泛用于行业，以识别高风险组件，以作为振动负载下详细有限元（FE）耐用性分析的候选者。不幸的是，Steinberg的封闭式解决方案仅适用于SNPB，而不适用于无铅材料（SAC）；因此，识别高风险SAC组件会很麻烦，特别是如果BOM中有许多SAC组件。本文是提出一种能够与Steinberg的封闭形式解决方案结合的方法，以识别高风险SAC组件。通过使用高和低周期的疲劳棺材曼森闭合形式方程的高周期，SNPB和SAC疲劳与应变范围关系之间的比较得出了此方法。此外，该方法还可以使用已经衍生的另一种材料中已经衍生的疲劳周期来预测一种材料的焊料关节疲劳周期，而无需重新运行详细的FE分析。此附加功能将有助于例如，如果从SAC到SNPB重新球或反之亦然，则会有任何风险。强烈建议在评估振动下的无铅组件时使用此方法，因为目前仅可用的方法可以实现此目的。关键词棺材曼森，无铅焊料，囊，斯坦伯格，SNPB，PCB
封闭的芳香管——Capsularenes - UCL Discovery
摘要：在本研究中，我们描述了一种将芳烃掺入封闭管（我们将其命名为胶囊烯）的合成方法。首先，我们制备了花瓶状的分子篮 4 – 7 。这些分子篮由一个苯碱基和三个双环[2.2.1]庚烷环融合而成，这些环延伸到邻苯二甲酰亚胺 ( 4 )、萘二甲酰亚胺 ( 6 ) 和蒽二酰亚胺侧 ( 7 )，每个侧都带有一个二甲氧基乙烷缩醛基团。在催化三氟乙酸 (TFA) 的存在下，4、6 和 7 顶部的缩醛转变为脂肪族醛，随后在分子内环化为 1,3,5-三氧杂环己烷（1 H NMR 光谱）。这种环闭合几乎是一个定量过程，它提供了不同大小的胶囊烯 1 (0.7×0.9 纳米)、8 (0.7×1.1 纳米；) 和 9 (0.7×1.4 纳米；)，这些胶囊烯的特征是 X 射线晶体学、微晶电子衍射、紫外/可见光、荧光、循环伏安法和热重法。胶囊烯具有出色的刚性、独特的拓扑结构、出色的热稳定性以及可能可调的光电特性，有望用于构建新型有机电子设备。
IAC–22–C1.6.2 自适应闭环机动规划...
摘要 自主性是未来太空任务中越来越重要的组成部分，新技术对于应对可能对任务成功构成风险的机载异常事件是必不可少的。在寻找一个令人满意的机动计划来纠正意外事件时，对于地月空间的机载低推力任务应用来说，初步确定合适的收敛域仍然具有挑战性。这项研究通过展示人工神经网络作为估计传统迭代制导和控制方法的准确启动解决方案的有前途的工具来解决这一挑战，从而产生了一个强大的“混合”架构，该架构同时受益于神经网络的计算简单性和目标方案的稳健性，以满足准确性要求并确保任务成功。在这个范例中，差分校正直接纳入强化学习过程，任务是让生成的神经网络控制器进行轨迹恢复的初始猜测识别。在“失控”航天器场景中演示了快速低推力机动规划，其中随着时间的推移，偏离计划的近直线光环轨道路径导致定位无效，并且需要采用替代方法来确定有效的恢复计划。关键词：航天器自主性、强化学习、低推力、地月空间、神经网络控制
美国闭环抽水蓄能系统的生命周期评估
Yves TP、S. Mercier-Blais、JA Harrison、C. Soued、P. del Giorgio、A. Harby、J. Alm、V. Chanudet 和 R. Nahas。2021 年。“评估水库生物源温室气体排放的新建模框架：G-res 工具。”环境建模与软件 143：105117。https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2021.105117。Prairie，YT、J. Alm、J. Beaulieu 等人。2018 年。“淡水水库的温室气体排放：大气看到了什么？”生态系统 21：1058–1071。 https://doi.org/10.1007/s10021-017-0198-9 。世界银行。2017 年。生物地球化学过程引起的水库温室气体。华盛顿特区：世界银行。https://documents1.worldbank.org/curated/en/739881515751628436/pdf/Greenhouse-gases-from-reservoirs-caused-by-biogeochemical-processes.pdf 。