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机器学习算法的实验应用以通过梁轨迹调节在达利安连贯的光源
自由电子激光器（FEL）设施的激光优化是一项耗时且具有挑战性的任务。不是由经验丰富的运营商手动操作，而是实施机器学习算法为FEL激光优化提供了快速且适应性的方法。最近，在真空紫外线设施-Dalian Cooherent Light Source（DCLS）上进行了这样的实验。已采用了四种算法，即标准和基于神经网络的遗传算法，深层确定性的策略梯度和软演员评论家加强学习算法，通过优化电子束轨迹来增强FEL强度。这些算法在增强FEL激光方面表现出显着的功效，尤其是仅在大约400次迭代范围内实现了收敛的增强学习。这项研究证明了机器学习算法用于FEL激光优化的有效性，从而提供了关于DCL自动操作的前瞻性观点。
使用自适应动态编程的移动机器人的动态路径计划
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非那雄胺对调节风险和临床的影响...
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材料数据库发行说明
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反键诱导的非谐性导致 CsK 2 X (X = Sb, Bi) 具有超低晶格热导率和非凡的热电性能
完整作者名单：袁鲲鹏；大连理工大学；张晓亮；大连理工大学能源与动力工程学院；常政；大连理工大学能源与动力工程学院；唐大伟；大连理工大学能源与动力工程学院；胡明；南卡罗来纳大学机械工程学院
高度可拉伸射频电子设备的力学和电磁缩放定律
a 大连理工大学工业装备结构分析、优化及 CAE 软件国家重点实验室，大连 116024，中国 b 大连理工大学工程力学系，大连 116024，中国 c 大连理工大学 DUT-BSU 联合学院，大连 116024，中国 d 莱斯大学机械工程系，德克萨斯州休斯顿 77005，美国 e 西北大学材料科学与工程系，伊利诺伊州埃文斯顿 60208，美国 f 西北大学 Querrey Simpson 生物电子研究所，伊利诺伊州埃文斯顿 60208，美国 g 西北大学机械工程系，伊利诺伊州埃文斯顿 60208，美国 h 西北大学土木与环境工程系，伊利诺伊州埃文斯顿 60208，美国 i 西北大学生物医学工程系，伊利诺伊州埃文斯顿，美国j 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学范伯格医学院神经外科系
优化多轴增材制造中的制造序列以最大程度减少变形
a 大连理工大学数学科学学院，中国大连 b 代尔夫特理工大学精密与微系统工程系，荷兰代尔夫特 c 代尔夫特理工大学可持续设计工程系，荷兰代尔夫特
宜家的可持续性选择：循环经济，绿色增长或降解
©2023 Elise Arney，Haley Dalian，Daniel McGill和Christina Pastoria。此案是由密歇根大学研究生Elise Arney，Haley Dalian，Daniel McGill和Christina Pastoria在霍尔西姆（美国）可持续企业教授安德鲁·霍夫曼（Andrew Hoffman）的指导下撰写的，可持续企业教授，该职位持有密歇根大学的商业和商业学院的环境和环境和维持式的联合任命。该案是作为课堂讨论的基础准备的，而不是说明对情况的有效处理或无效处理。案件不应被视为批评或认可，不应用作主要数据的来源。案件的开放和结束情况是虚构的，以便提供更强大的学生学习经验。
