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使用交互式进化计算的个性化音乐综合的用户引导的生成框架
生成人工智能（AI）的发展在音乐综合领域取得了显着的进步。然而，在生成的内容中缺乏创造力，引起了公众的重大关注。为了解决这个问题，本文介绍了一种新颖的方法，以进行个性化音乐的合成，并结合了人类的一代。此方法利用以捕获用户的喜好和生成的对抗网络而闻名的交互式进化计算的双重强度，以其自主产生高质量音乐的能力而闻名。这种整合的主要目标是增强音乐合成中生成AI的可信度和多样性，在人类中的计算艺术创造力。此外，一个用户友好的交互式音乐播放器旨在促进音乐合成过程中的用户。所提出的方法表明了一个范式，其中用户通过人机互动来操纵潜在空间，从而强调了人类在综合多样化和创意音乐中的关键作用。
电池材料的计算指导的合成
摘要：材料合成是储能技术开发的关键步骤，从首次合成新预测的材料到优化已建立材料的关键特性。虽然固态材料的合成传统上依赖于直觉驱动的反复试验，但现在正在出现计算方法，以加速改善合成食谱的识别。从这个角度来看，我们探讨了这些技术，并专注于它们指导前体选择固态合成的能力。在电池的材料的背景下讨论了每种方法的适用性，包括锂离子阴极和全稳态电池的实心电解质。我们的分析展示了这些计算方法的有效性，同时也突出了它们的局限性。基于这些发现，我们为未来的发展提供了前景，这些发展可以解决现有的局限性，并在电池材料的综合设计方面取得了进展。t
自动导向车辆（AGV）-IJRPR
自动导向车辆（AGV）项目旨在通过使用自动驾驶车辆来改变行业的物料处理和物流。配备高级传感器和计算机，这些AGV可以准确有效地沿特定路径移动。该项目的成功取决于强大的导航算法，允许AGV遵循路线，同时适应环境变化。此外，智能通信设置可以使AGV与现有仓库管理系统（WMS）之间的平稳协调，有望简化材料流并提高效率。安全是AGV运行的共享工作区中的重中之重。诸如障碍物检测，避免碰撞和紧急停车之类的功能对于防止事故和伤害至关重要。进行了广泛的测试，以确保在模拟和现实世界中的AGV系统的可靠性和安全性。这个严格的过程不仅可以提高性能，还可以建立对系统受益工业运营能力的信任。AGV项目带来了几个优势。自动化可降低人工成本，最小化错误并改善吞吐量。此外，系统的可伸缩性和灵活性使其可以适应不断变化的生产需求和布局，从而确保其长期有用。最终，通过拥抱自动化和机器人技术，AGV项目旨在提高工业环境中的生产力，安全性和竞争力。
VLM通过图像子缘综合探索
机器人技术中的自主导航传统上依赖于预定的航路点和结构化图，从而限制了动态，真实世界环境中的可扩展性。缺乏通知的语言操作数据集进一步使语言驱动的导航模型的发展变得复杂。受到大规模视觉语言模型（VLM），图像生成模型和基于视觉的机器人控制的最新进展的启发，我们提出了使用VLM引导的图像子缘合成（ELVISS）探索探索的框架，以增强使用用户指示的机器人导航任务的勘探。此框架利用VLMS的语义推理将复杂的任务分解为更简单的任务，并通过生成由低级策略执行的与任务相关的图像子搜索来执行它们。我们还结合了一个基于VLM的子量验证循环，以最大程度地减少执行未生成的子观念。实验结果表明，我们的验证循环显着改善了执行操作与我们的指令的对齐，并且我们的结果系统能够执行基于广义的基于搜索的说明。
肌肉指导的吉他踏板：通过表面肌电图和深度学习探索互动策略
本文探讨了一种与吉他踏板进行传统互动的方法。通过分析通过表面肌电图（SEMG）可穿戴传感器跟踪的肌肉收缩，我们旨在调查如何动态跟踪吉他手的声音意图，以自动控制吉他声音。基于双向长期记忆的两个复发性神经网络被删除，以实时分析SEMG信号。该系统被设计为一种数字乐器，可在初始培训过程中向每个用户校准。在培训期间，音乐家提供了他们的手势词汇，将每个手势都带到相应的踏板预设中。最有效的特征与最佳肌肉相当，以优化系统的学习率。通过一项用户研究评估了该系统，其中包括七个专家吉他手。sults表明，平均而言，参与者赞赏该系统的基础概念，并认为它能够促进其创造力。
通过培训线引导的仿真影响护士的表现
背景：小儿人工耳蜗通过增强沟通来改善听力障碍儿童的生活质量。基于模拟的教育将课堂学习与现实世界实践联系起来，使护士能够为有人工耳蜗的儿童提供高质量的护理。这项研究旨在评估模拟引导的培训线对护士对人工耳蜗儿童的表现的影响。方法：使用了准实验研究设计（前/后随访）。设置：该研究是在2023年10月至2024年3月的Sohag University医院在耳朵，鼻子和喉咙住院和门诊诊所进行的。主题：一个方便的样本，由所有在前提到的设置中工作的50名护士组成。数据收集工具：（1）结构化访谈问卷表和（2）使用观察清单来评估护士的实践并收集数据。结果：关于知识和实践，护士之间存在统计学上的显着差异（p <0.001）。该研究的发现表明，在实施模拟引导的训练线之前，三分之二的护士对人工耳蜗的植入有很大的了解，其中一半以上在该领域具有无能的实践水平。在实施模拟指导培训线后，绝大多数被检查的护士都具有良好的知识水平，并且大多数人都具有胜任的实践水平。与受训练线指导的预仿真相比，护士的表现在统计学上有很大的差异和改善（p≤0.001）。结论：通过训练线指导的模拟对人工耳蜗手术对护士的知识和实践产生了积极影响。建议：纳入各种专业的护理人员的基于模拟的培训可以显着增强其在人工耳蜗植入方面的知识和能力，最终导致患者的护理和结果改善。
视觉引导的跟踪和无人机的紧急登陆
摘要：本文提出了一种基于视觉的自适应跟踪和降落方法，用于多轨无人机（UAV），该方法旨在在推进系统故障的情况下进行安全恢复，从而降低了可操作性和响应能力。该方法解决了外部干扰（例如风力和敏捷目标运动）所带来的挑战，特别是考虑了由推进系统故障引起的可操作性和控制限制。在我们先前在执行器故障检测和耐受性方面的研究中，我们的方法采用了修改的自适应纯追求指导技术，并具有额外的适应性参数来说明可操作性的降低，从而确保对移动物体的安全跟踪。此外，我们提出了一种自适应着陆策略，该策略适应跟踪偏差并最大程度地减少偏离靶向降落，这是由于横向跟踪误差和延迟响应引起的，并使用侧向偏置依赖依赖于偏置的垂直速度控制。我们的系统采用基于视觉的标签检测来确定与无人机相关的无人接地车辆（UGV）的位置。我们在中期紧急着陆情况下实施了该系统，其中包括对紧急降落的执行者健康监测。广泛的测试和模拟证明了我们方法的有效性，大大推动了由于执行器故障而导致具有受损控制权的无人机的安全跟踪和紧急登陆方法的发展。
使用自动指导的车辆机器人
摘要 - 自主机器人在工业世界中生长和使用，并且变得很重要，该机器人广泛用于各个工业领域。自主机器人使用导航系统识别环境，导航在自主机器人中具有重要作用。除了应用良好的导航外，还需要在周围环境中获得准确的地图，以便机器人可以根据环境移动。在这项研究中，将使用Hector SLAM算法方法对映射结果进行准确分析，以通过模拟和实时（机器人）映射周围环境。在这项研究中，它具有几个重要组件，即机器人操作系统（机器人操作系统），即诸如Hector扫描匹配的数据滤波器，可构建所获得的数据，以及极大地影响生成地图质量的传感器类型。本研究测试Hector扫描匹配算法是否可以准确映射环境。这项研究的结果可以得出结论，从模拟和机器人（真实）生成的地图具有相当好的精度。这是基于与模拟和机器人（真实）映射的结果匹配的第一个方案，该结果的精度为SSIM：77.26％，MSE错误：3.96％，像素匹配：55.46％的机器人（真实）映射结果。同时，从用于与获得SSIM准确性的机器人相比的第二种情况下获得的仿真结果：87.29％，MSE错误：1.65％和像素匹配：81.11％。Kata Kunci：机器人操作系统，Hector-SLAM，Hector扫描匹配，均方根误差，像素匹配，结构相似性图像度量，峰值信噪比，LIDAR。摘要 - 自主机器人在工业界越来越多地发展和使用，在各个工业领域都发挥了重要作用并广泛使用。自主机器人使用导航系统浏览其环境，导航在自主机器人中至关重要。为了实施有效的导航，它需要准确的周围环境地图，以便机器人可以根据周围环境移动。这项研究分析了使用Hector SLAM算法方法通过模拟和实时（机器人）绘制周围环境的映射的准确性。这项研究包括几个重要组件，即机器人操作系统（机器人操作系统），数据过滤器（例如用于构建获得的数据的Hector扫描匹配）等数据过滤器，传感器类型显着影响所得地图的质量。研究检查了Hector扫描匹配算法是否可以准确映射环境。这项研究的结果可以得出结论，由模拟和真实机器人产生的地图具有相对良好的精度。这是基于仿真和真实机器人映射的匹配结果，在方案1中结果得出了SSIM的精度：77.26％，MSE错误：3.96％，像素匹配：55.46％的真实机器人映射结果。同时，从用于与机器人进行比较的方案2中获得的仿真结果，SSIM的准确性：87.29％，MSE错误：1.65％和像素匹配：获得了81.11％。关键字：机器人操作系统，Hector-slam，Hector扫描匹配，均方根误，像素匹配，结构相似性图像指标，峰值信噪比，LIDAR
数据驱动的可参数化生成对抗网络，用于合成数据的增强超声波传感器信号
在复合材料（例如纤维金属层压板（FML））中检测并表征隐藏的损害仍然是一个挑战。引导的超声波（GUW）或X射线影响通常用于检测这些损害，但它们的解释仍然存在，在非破坏性测试（NDT）和结构健康监测（SHM）中也是如此。数据驱动的预测指标模型可以检测与GUW时间相关信号的结构中的损害，但是实验训练数据缺乏差异，统计强度和超参数空间的质量覆盖率。通常会经历心理数据缺乏目标参数的基础真理注释。综合数据通常是创建强大而广义的损害预测模型的唯一解决方案。可以使用基于模型，模型辅助或无模型方法生成合成传感器数据。然而，通过应用有限元方法或求解字段方程式通过数值计算的GUW信号表明，由于过多的约束和简化，尤其是在非同质的材料，复合材料和层板的情况下，由于过多的约束和简化而显示出差的现实统计。数据驱动的生成模型的最新发展，例如生成对抗（神经）网络（GAN）[1]，通常是由大量生成过程驱动的，包括确定性样式矢量以生成特定信号数据[2] [2]，确定损坏大小，位置，位置，定位，传递器位置，材料，材料，材料，材料，材料，材料，材料。这些新体系结构旨在通过使用
