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研究文章 - RSC 药物化学
片段也是优化的有效起点，因为与较大分子的结合相互作用可能更有效，尽管亲和力较低。8,9 然而，良好的库设计对于利用这些潜在优势至关重要。片段库必须平衡化学和药效团多样性、分子复杂性和物理化学特性。我们最近报道了一种使用化学自动编码器的深度学习片段生成器模型。10 该出版物中给出了该模型的完整细节。简而言之，自动编码器是一种编码器/解码器神经网络架构。11 在训练中，编码器生成其输入的压缩“潜在”表示，而解码器从中重建输入。在化学自动编码器中，输入/输出是分子表示。一种常用的方法是基于编码 Daylight SMILES 字符串。12,13 在生成过程中，对潜在表示的空间进行采样，在上述情况下，可以以 SMILES 格式输出新分子。14
你只需要关注
主要的序列传导模型基于复杂的循环或卷积神经网络，包括编码器和解码器。性能最佳的模型还通过注意力机制连接编码器和解码器。我们提出了一种新的简单网络架构 Transformer，它完全基于注意力机制，完全省去了循环和卷积。在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型质量优越，同时可并行性更高，并且训练时间显著减少。我们的模型在 WMT 2014 英语到德语翻译任务中获得了 28.4 BLEU，比现有最佳结果（包括集成）提高了 2 BLEU 以上。在 WMT 2014 英语到法语翻译任务中，我们的模型在八个 GPU 上训练 3.5 天后，建立了新的单模型最新 BLEU 分数 41.0，这仅仅是文献中最佳模型训练成本的一小部分。
二维纠错码在容错系统中的应用综述
随着电子设备的小型化，辐射环境中的内存故障数量也在增加。一维 (1D) 纠错码 (ECC) 无法有效缓解这些问题，需要二维 (2D)-ECC 来提供卓越的纠错能力，同时减少能耗和面积消耗。该领域的出版物数量大幅增加，需要开展一项研究来指导和资助研究决策，主要是为了确定一种比较和评估 ECC 的标准化方法。我们提出了系统文献综述 (SLR)，以研究用于缓解内存故障的 2D-ECC 的最重要特征。该 SLR 揭示了最常用的 ECC、数据大小和冗余开销、编码器和解码器实现技术、故障注入方法和评估指标。此外，我们提取了一些 ECC 趋势，例如在解码器内重复使用编码器，并以三维 (3D)-ECC 为目标来提高纠错效率。实验结果描述了对该科学界具有重要价值的重要研究决策。
绝对式编码器 ENA36IL-R***-SSI
SSI 输出格式 标准 • 空闲状态下，信号线“Data +”和“Clock +”处于高电平 (5 V)。 • 时钟信号首次从高电平切换到低电平时，开始传输数据，其中当前信息（位置数据 (D n ) 和特殊位 (S)）存储在编码器中。 ± • 最高位 (MSB) 通过第一个脉冲上升沿应用于编码器的串行数据输出。 • 下一个连续的低位通过每个后续的脉冲上升沿传输。 • 传输最低位 (LSB) 后，数据线切换到低电平，直到单稳态触发器时间 T m 到期。 • 直到数据线再次切换到高电平或时钟暂停时间 T p 到期，才能开始后续数据传输。 • 时钟序列完成后，单稳态触发器时间 T m 通过最后一个脉冲下降沿触发。 • 单稳态触发器时间 T m 决定最低传输频率。
如何创建较小，更安全和可扩展的机器人设计
机器人运动控制成功的机器人运动控制成功基本上需要相互构图。例如，用于人形机器人的电机控制系统需要为您的机器人设计选择最佳的功率和尺寸配置。在机器人中，电动机控制驱动器连接到机器人电池，并包括电流，电压传感和编码器接口。人形机器人尤其与更高的自由度和更快的响应时间变得更加复杂，以更好地模仿人类运动（图2）。人形机器人的运动必须接收运动位置数据以定义路径计划。需要各种转子位置传感器，具体取决于电动机所需的精度。Texas Instruments提供了模拟和过程来启用编码器接口系统。一些最常见的编码器是：•光学编码器•磁编码器•增量编码器•正弦（SIN/COS）解析器（解析器是模拟的电气变压器，测量角姿势和速度）
多模式深卷积神经网络管道，用于AI辅助口腔癌的早期检测
摘要口服鳞状细胞癌（OSCC）提出了重大的健康挑战，早期检测对于有效治疗和提高的存活率至关重要。先前的研究检查了标准照片的使用，例如智能手机中的照片，但它们通常仅依靠图像，忽略了合并多种方式的潜在好处。这项研究通过提出一条包含多种数据源的多模式深度学习管道来解决这一差距，其中包括患者元数据，该数据源模仿了临床医生在早期发现口腔癌中的诊断方法。该研究利用最新的图像编码将口腔病变分类为良性且潜在的恶性类别。提出了六个预训练的深度学习模型（Mobilenetv3-Large，MixNet-S，Resnet-50，Hrnet-W18-C，Densenet-121和Inception_V3）的性能比较。使用MobileNetV3-Large-large-large图像Encoder，提议的管道的性能达到了81％的总体精度，精度为79％，召回79％，F1得分为78％，MATTHEWS相关系数（MCC）为0.57。与仅使用图像数据相比，研究结果突出了整合多种数据模式的功效，以更准确地检测潜在的恶性肿瘤。结果可能为改善临床决策和患者预后铺平道路。
DKS 1 智能数字伺服驱动器，集成电源...
类型：DAA 1.1 “带绝对编码器仿真器的模拟接口”卡允许智能数字交流伺服驱动器通过模拟接口与传统控制器一起操作。它还包含用于与连接的控制器通信的控制输入和信号输出，并根据 SSI 标准（同步串行接口）输出实际绝对位置值。
使用...
海得拉巴，Telangana摘要：要面对创建的文本是图像重建的文本子域。它不仅会影响公共安全领域的广泛用例，还影响新的研究领域。由于没有可用数据集，因此对面对合成的文本研究很少。到目前为止，在文本到图像生成上完成的工作的最大值依赖于部分训练的Gan's，其中输入句子的语义属性是使用预先训练的文本编码器提取的。这些语义特征后来被用来指导解码器的图像。为了产生逼真的有机视觉效果，我们在研究中介绍了一个完全训练的gan。为了提供更精确，更有效的结果，对图片解码器和文本编码器均经过同时培训。除了建议的方法外，另一个补充是通过LFW，Celeba和本地生成的数据集创建数据集。此外，使用我们的预定义分类标记了收集的数据或信息。已经通过各种研究证明了我们的模型通过从输入短语中产生高质量的图片来表现更好。此外，视觉发现产生了面部图像，以响应提供的查询，进一步增强了我们的实验。索引术语 - 面部生成，公共安全域，数据集，预训练的文本编码器，语义特征，图像解码器，完全训练的gan，文本编码器，LFW，Celeba，本地准备的数据集，标签，实验，实验，优质图像，视觉结果，面部图像，QUERY，QUERY，QUERY。引言从书面描述中综合逼真的图片，作为人工智能研究的重要研究领域，从文本输入中综合面部图像。这项研究努力的大量用途具有很大的潜力，其中最主要的是加强公共安全法规。但是，该领域的进步已被可用数据集的局限性和现有方法的功效所延续。该领域的一种流行技术是使用生成的对抗网络（GAN），这是一种有效的深度学习模型，能够产生高保真图像。以前的作品依赖于经过部分训练的GAN体系结构，其中利用预训练的文本编码器从输入文本描述中提取有意义的数据，并使用这些功能对图片解码器进行培训。在我们的研究中，我们使用经过全面训练的生成对抗网络提供了一种独特的方法，以从文本描述中增强实际面部图像的产生。与早期方法相比，我们的方法同时训练文本编码器和图像解码器以产生更精确和有效的结果。
AML-Net：基于注意力机制的医疗物联网脑肿瘤分割多尺度轻量级模型
摘要 利用 MRI 图像进行脑肿瘤分割对于疾病诊断、监测和治疗计划非常重要。到目前为止，已经为此开发了许多编码器-解码器架构，其中 U-Net 的使用最为广泛。然而，这些架构需要大量参数来训练，并且存在语义差距。一些工作试图制作一个轻量级模型并进行通道修剪，但这会产生较小的感受野，从而影响准确性。为了克服上述问题，作者提出了一种基于注意机制的多尺度轻量级模型 AML-Net，用于医疗物联网。该模型由三个小型编码器-解码器架构组成，它们使用不同尺度的输入图像以及先前学习的特征进行训练以减少损失。此外，作者设计了一个注意力模块来取代传统的跳过连接。对于注意力模块，进行了六个不同的实验，其中具有空间注意力的扩张卷积表现良好。这个注意力模块有三个扩张卷积，它们形成了一个相对较大的感受野，然后是空间注意力，以从编码器低级特征中提取全局上下文。然后将这些精细特征与解码器同一层的高级特征相结合。作者在 Cancer Genome Atlas 提供的低级别胶质瘤数据集上进行实验，该数据集至少具有液体衰减反转恢复模态。与 Z-Net、U-Net、Double U-Net、BCDU-Net 和 CU-Net 相比，所提出的模型的参数分别少 1/43.4、1/30.3、1/28.5、1/20.2 和 1/16.7。此外，作者的模型给出的结果为 IoU = 0.834、F 1-score = 0.909 和灵敏度 = 0.939，大于 U-Net、CU-Net、RCA-IUnet 和 PMED-Net。