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材料科学的人工智能
自动化的导向车辆（AGV）在各个研究领域都起着至关重要的作用。我们的项目旨在增强人类的视觉系统并开发智能机器。AGV广泛用于工业领域，社区服务和危险工作环境中。他们在我们的日常生活中具有许多优势，使他们能够像机器人一样感知和对环境做出反应。考虑到它们的广泛使用，我们开发了一个AGV的原型，该原型使用两个DC电动机和一个freewheel遵循平坦表面上的预定路径。相机连接到PC，以通过MATLAB进行图像采集和处理。GUI应用程序允许用户确定路径，而RF模块可以在PC和MicroController之间进行通信。我们可以根据车辆的位置从PC发送命令，然后按照指示向前，向左，右或停止。这项研究旨在利用医疗保健部门的机器人技术来增强残疾人的流动性。该项目涉及开发一个机器人系统，该机器人系统可以跟踪和导航各种环境，包括工业领域，仓库，医疗设施以及人类无法运作的地区。所提出的系统由三个主要组件组成：机器人组件，PC和GUI应用。机器人组件包括Atmega 16A微控制器，电机驱动器电路（L293D），RF模块（CC2500），IR传感器和USB摄像头。PC将从GUI应用程序接收命令，并通过RF模块向机器人组件发送信号。基于IR的传感器用于障碍物检测。系统的功能框图说明了摄像机如何使用阈值捕获车辆路径的鸟眼视图图像，并使用阈值检测车辆上的红色条并跟踪其运动。GUI应用程序允许用户追踪路径，而微控制器识别PC中的命令并控制机器人的运动（向前，左或右）。电路图显示了两个主要部分：机器人组件和PC。机器人组件采用带电机驱动器电路的Atmega 16A微控制器，用于隔离高功率电动机。RF模块CC2500使用串行协议操作，并连接到微控制器的TX和RX引脚。该系统的算法涉及初始化微控制器，USART和电机；从USB摄像头获取图像；处理图像；跟踪位置；向机器人组件发送信号；并在各自的方向上移动机器人。原型实施证明了在各个领域中使用AGV的可行性，包括工业环境，仓库，医疗设施和人类无法运作的危险区域。参考：1。R.C. Arkin和R.R. Murphy，“制造环境中的自动导航”，IEEE Int。 conf。 机器人和自动化，1997年，pp。 2312-2317。 2。 K. Schilling，M。Mellado-Arteche，J。Garbajosa和R. Mayerhofer，“用于工业生产的灵活自动运输机器人的设计”，《 Proc》。 ieee int。 sammp。 工业电子（ISIE'97），第1卷。R.C.Arkin和R.R.Murphy，“制造环境中的自动导航”，IEEE Int。conf。机器人和自动化，1997年，pp。2312-2317。2。K. Schilling，M。Mellado-Arteche，J。Garbajosa和R. Mayerhofer，“用于工业生产的灵活自动运输机器人的设计”，《 Proc》。ieee int。sammp。工业电子（ISIE'97），第1卷。在1997年，纽约纽约发行了一份出版物，涉及从第791页到796。一份题为“自动导向车辆的同时调度和无冲突路线的动态优化”的研究论文发表在2010年的高级机械设计，系统和制造杂志上。另一项研究是“自动制造系统的过程与以资源为导向的Petri净建模”，由N. Wu和M. Zhou进行，出现在2010年5月的《亚洲控制杂志》中。本文讨论了与AGV词典中与AGV相关的框图。
软介质中的引导弹性波
1在软培养基中引导弹性波的基本面6 1理论方面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.1线性弹性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2散装波。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.3羔羊波。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 2实验方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 2.1样品制备。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 2.2设置。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.3单色激发和频镜检查。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.4提取复杂位移图。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.5首先观察。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 3从盘子到条带。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.1自由接口处的反射。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 3.2条带中的挠性模式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 3.3面内引导波：与羔羊波的类比。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.4分散关系：关键物理特征。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.5软带中的实验测量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.6流变学的影响。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.7调查Dirichlet边界条件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 4结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>33 div>
基因组分辨的元文字组学揭示了合成微生物群中保守的根定植决定因素
摘要：近年来，协作机器人已成为行业4.0的主要动力之一。与工业机器人相比，自动化的导向车辆（AGV）更具生产力，灵活，多功能和更安全。它们在智能工厂被用于运输货物。今天，许多工业机器人的生产商和开发商都进入了AGV领域。但是，他们在设计AGV系统（例如设计过程的复杂性和不连续性）以及定义分散系统决策的困难方面面临着一些挑战。在本文中，我们提出了一种基于群体机器人技术的新的集成设计方法，以应对功能，物理和软件集成的挑战。此方法包括两个阶段：一个自上而下的阶段，从需求规范到使用系统建模语言（SYSML）的功能和结构建模；在机器人操作系统（ROS）中进行模型集成和实现的自下而上阶段。选择了自动导向车辆（AGV）系统的案例研究以验证我们的设计方法，并说明了其对AGV的有效设计的贡献。这种提出的方法的新颖性是SYSML和ROS的结合，以解决AGV系统的不同设计级别之间的可追溯性管理，以实现功能，物理和软件集成。
通过语言引导的偏好学习有效地产生表达的四倍行为
摘要 - 表达机器人行为对于在社交环境中广泛接受机器人至关重要。学习的腿部运动控制器的最新进展已实现了更具动态和多功能的机器人行为。，确定在各种情况下与不同用户互动的最佳行为仍然是一个挑战。当前方法要么依赖于自然语言输入，这是有效但低分辨率的，要么从人类的偏好中学习，尽管高分辨率却是效率低下的样本。本文介绍了一种新的方法，该方法利用了预先训练的LLMS产生的先验，并在偏好学习的精确度上。我们的方法称为语言引导的偏好学习（LGPL），使用LLMS生成初始行为样本，然后通过基于偏好的反馈来完善这些样本，以学习与人类期望紧密相符的行为。我们的核心见解是，LLM可以指导偏好学习的抽样过程，从而实现样本效率的实质性提高。我们证明，LGPL可以快速学习精确和表现力的行为，只有四个查询，既优于纯语言参数模型和传统的偏好学习方法。带有视频的网站：此HTTP URL。
神经自发荧光技术引导下保留神经的腮腺切除术
腮腺切除术是一种常见的手术，可用于治疗各种病症，包括炎症、感染、先天性症状性畸形和肿瘤切除。无论其适应症如何，由于腮腺切除术靠近面神经，因此需要经验丰富的外科医生进行细致的手术导航。虽然手术技术在不断发展，但神经麻痹和神经相关并发症仍然是干预后的一个重要问题。由于降低手术医源性事件发生率需要很高的学习曲线，因此开发了一种新型设备，可发出实时神经自发荧光，同时提供人工智能 (AI) 手术导航软件 (SNS) 反馈，以在手术过程中隔离和准确识别神经结构。本文作者介绍了首批采用双 AI 和神经自发荧光技术进行微创、保留神经的腮腺切除术的良性腮腺肿瘤切除术病例之一。本报告强调了神经自发荧光引导手术在提高手术精度和患者预后方面的潜力。
e-guard：专家指导的鲁棒干扰复合检测
由小有机化合物引起的分析干扰继续对早期药物发现构成巨大挑战。已经开发了各种计算方法来识别可能引起测定干扰的化合物。但是，由于可用于模型开发的数据稀缺，这些方法的预测准确性和适用性受到限制。在这项工作中，我们介绍了E-Guard（专家指导的鲁棒干扰复合检测的增强），这是一个新颖的框架，试图通过整合自我介绍，积极的学习和专家指导的分子产生来解决数据稀缺和失衡。e-guard迭代地用与干扰相关的分子丰富了训练数据，从而产生了具有出色性能的定量结构交流关系（QSIR）模型。我们以四个高质量数据集，氧化还原反应性，纳米酸酯酶抑制和萤火虫荧光素酶抑制的示例，证明了电子方形的实用性。与未经e-Guard数据增强的模型相比，这些数据集的MCC值最高为0.47，其富集因子的改进有两个或更高。这些结果突出了电子保守物作为缓解早期药物发现中测定干扰的可扩展解决方案的潜力。
e-guard：专家指导的鲁棒干扰复合检测
由小有机化合物引起的分析干扰继续对早期药物发现构成巨大挑战。已经开发了各种计算方法来识别可能引起测定干扰的化合物。但是，由于可用于模型开发的数据稀缺，这些方法的预测准确性和适用性受到限制。在这项工作中，我们介绍了E-Guard（专家指导的鲁棒干扰复合检测的增强），这是一个新颖的框架，试图通过整合自我介绍，积极的学习和专家指导的分子产生来解决数据稀缺和失衡。e-guard迭代地用与干扰相关的分子丰富了训练数据，从而产生了具有出色性能的定量结构交流关系（QSIR）模型。我们以四个高质量数据集，氧化还原反应性，纳米酸酯酶抑制和萤火虫荧光素酶抑制的示例，证明了电子方形的实用性。与未经e-Guard数据增强的模型相比，这些数据集的MCC值最高为0.47，其富集因子的改进有两个或更高。这些结果突出了电子保守物作为缓解早期药物发现中测定干扰的可扩展解决方案的潜力。
Overlap-ADAPT-VQE：通过重叠引导的紧凑型模拟在量子计算机上进行实用量子化学
ADAPT-VQE 是一种用于近期量子计算机上量子化学系统混合量子经典模拟的稳健算法。虽然其迭代过程系统地达到基态能量，但 ADAPT-VQE 的实际实现对局部能量最小值很敏感，导致过度参数化的假设。我们引入了 Overlap-ADAPT-VQE，通过最大化它们与已经捕获一些电子相关性的任何中间目标波函数的重叠来增加波函数。通过避免在散布局部最小值的能量景观中构建假设，Overlap-ADAPT-VQE 产生了超紧凑的假设，适用于高精度初始化新的 ADAPT 程序。对于强相关系统，与 ADAPT-VQE 相比具有显著优势，包括电路深度的大幅节省。由于这种压缩策略也可以用精确的选定配置相互作用 (SCI) 经典目标波函数进行初始化，因此它为更大系统的化学精确模拟铺平了道路，并增强了通过量子计算的力量决定性地超越经典量子化学的希望。
doi：10.5281/Zenodo.14621956指导发现方法（GDM）对PO
乔斯大学尼日利亚高原摘要这项研究是为了研究指导发现方法（GDM）对化学高中生学术成就的影响。还研究了性别对使用G.D.M教授的SSII学生成就的影响。提出了四个研究问题和四个无效假设以指导研究。在对相关文献进行了综述之后，该研究采用了准实验设计。这项研究是在Yobe South参议员教育区进行的。这项研究的人口是Yobe South参议员教育区的1179名SSII学生。样本由142名SSII化学学生组成，这些学生被随机选择。调查表用于数据收集。三位专家验证了该工具。kuder Richardson 21方法用于确定仪器的内部一致性（CAT和CII）。分别获得了.86和.76的可靠性系数。平均值和标准偏差用于回答研究问题，而ANCOVA统计数为0.05的显着性水平来检验研究假设。该研究的主要发现是：G.D.M。作为一种教学方法是学生对化学兴趣和成就的重要因素。教授G.D.M的小组的成就高于讲座方法的小组。性别并不是学生在化学方面成就的重要因素。还提出了一些有关使用引导发现教学方法的建议。关键字：性别，指导性发现方法，兴趣，成就。
2型糖尿病中心血管疾病风险的模式和决定因素：尼日利亚当前糖尿病管理状态的见解增强微型对象检测而无需微调：具有最新YOLO模型和RT-DETR Transformer
高分辨率图像中的微小对象检测（TOD）在计算机视觉中提出了持续的挑战，包括低分辨率，遮挡和混乱的背景。本文介绍了动态自适应引导的对象推理切片（GOIS）框架，这是一种新型的两阶段自适应切片方法，该方法将计算资源转移到了感兴趣的区域（ROIS）。这种方法显着提高了检测精度和效率，在平均精度（AP）和小物体的平均回忆（AR）指标方面取得了3-4倍的改善。此外，该框架在其他指标中显示出50–60％的大量增长，从而确保了各种物体尺度的稳健性能。在特定的情况下注意到大型检测的略有下降，但戈伊斯在检测中小型物体方面始终表现出色，有效地解决了TOD固有的关键挑战。戈斯框架可以通过统一的效率和稳定的效率来整合自适应切片，多尺度的表示，以及启发了效率的效果。其体系结构 - 不合骨设计允许与包括Yolo11，Rt-Detr-L和Yolov8n在内的各种最新检测模型无缝集成，而无需大量的重新训练。对Visdrone2019-DET数据集进行了严格的验证，并通过对低分辨率图像，视频流和实时相机供稿进行评估，重点介绍了Gois的变革潜力。这些发现将其适用于关键领域，例如基于无人机的监视，自主导航和精确的Di-Nostics。代码和结果可在https：// github上公开获取。com/ mmuzammul/ gois，可在https：// youtu上进行实时演示。BE/ T5T5EB_ W0S4。