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使用基于模糊逻辑的疼痛检测方法
摘要：上肢康复中机器人系统的利用已显示出令人鼓舞的结果，以帮助有运动障碍的人。这项研究引入了一种创新的方法，通过开发优化的刺激控制系统（OSCS）来提高上肢外骨骼外骨骼辅助康复的效率和适应性。所提出的OSC集成了一种基于模糊的逻辑检测方法，旨在准确评估和应对康复期间患者的疼痛阈值。通过采用模糊逻辑算法，系统会动态调整外骨骼的刺激水平和控制参数，以确保个性化和优化的康复协议。这项研究进行了全面的评估，包括仿真研究和临床试验，以验证OSCS在改善康复结果中的功效，同时优先考虑患者的舒适性和安全性。这些发现证明了OSC通过提供针对个人患者需求的可定制和适应性框架来革新上肢外骨骼辅助康复的潜力，从而促进了机器人辅助康复领域的发展。
开放系统、量子概率和逻辑，用于生物学、认知和决策中的类量子建模
摘要：本篇综述旨在强调将量子理论的数学形式和方法应用于复杂生物系统行为建模的可能性，从基因组和蛋白质到动物、人类以及生态和社会系统。此类模型被称为类量子模型，它们应该与生物现象的真正量子物理建模区分开来。类量子模型的显着特征之一是它们适用于宏观生物系统，或者更准确地说，适用于其中的信息处理。类量子建模以量子信息理论为基础，可以被视为量子信息革命的成果之一。由于任何孤立的生物系统都是死的，因此生物和心理过程的建模应该基于最普遍形式的开放系统理论——开放量子系统理论。在这篇综述中，我们解释了它在生物学和认知中的应用，特别是量子仪器理论和量子主方程。我们提到了类量子模型基本实体的可能解释，并特别关注 QBism，因为它可能是最有用的解释。
可编程逻辑控制器中计算机视觉算法的性能评估：工业案例研究
摘要：这项工作评估了Phoenix Contact的PLCNEXT生态系统的可编程逻辑控制器（PLC）作为图像处理平台。plcnext控制器提供了“经典”工业控制器的功能，但它们基于Linux操作系统，还允许使用通常与计算机关联的软件工具。使用OPENCV库中Python编程语言中的视觉处理应用程序在PLC中使用此功能实现。这项研究的重点是评估该PLC作为图像处理平台的使用，尤其是用于工业机器视觉应用。该方法基于使用标准图像处理算法将PLC与计算机的性能进行比较。此外，还提供了基于现实情况下的示范应用程序，以通过视觉检查进行质量控制。得出的结论是，尽管处理能力有重大限制，但同时将PLC用作工业控制器和图像处理平台对于低复杂性和不符合周期时间的应用是可行的，为对工业自动化和计算机视觉技术的融合感兴趣的科学社区提供了宝贵的见解和基准。
基于逻辑的可解释和增量机器学习
在ILP中也以非单调逻辑程序和默认规则（Srinivasan，Muggleton和Bain 1992; Dimopoulos and Kakas 1995）学习了身体中的目标。将模型表示为默认规则带来了可观的优势，可解释性，增量学习和数据经济。我们提出了可解释和可解释的基于LP的机器学习算法，以及用于增量学习的基于LP的强化学习，以及基于LP-基于LP的解释，用于解决数据经济问题。我们可解释的基于LP的机器学习方法（Shakerin，Salazar和Gupta 2017; Wang and Gupta 2022，2024）与最先进的技术竞争，例如XGBOOST（Chen and Guestrin 2016）和Mult-ceptrons/ceptrons/nealurations/nealuret网络（Aggarwal 2018）。表1显示了基于LP的ML算法的Fold-SE（Wang and Gupta 2024）的性能比较，以及XG-BOOST和MLP在二进制分类任务上的性能比较。与其他可解释的ML算法不同的是，它可以从数据中学习基于简洁的逻辑规则集，然后可以使用该规则集来进行预测。表2显示了Fold-SE与另一个流行的可解释的ML算法Ripper的比较。fold-se在产生明显较小的规则集的同时，达到了更高或可取的精度。nesyfold（Padalkar，Wang和Gupta 2023; Padalkar and Gupta 2023）是一个使用Fold-Se-M算法（用于多类别分类）的框架，从对图像分类任务进行培训的CNN生成全局解释。对于整个火车组，将最后一层内核的输出进行了二元。然后使用折叠-SE-M算法来学习一个规则集，其中每个谓词的真实值都被二进制内核的输出确定。每个内核都可以映射到它所学会的概念中，可以将其识别为识别及其相应的谓词可以将其标记为这些概念。图1说明了用于对“浴室”，“床房”和“厨房”的图像进行分类的CNN的Nesyfold框架。可以通过域专家仔细检查获得的规则集，以检查CNN可能学到的偏见。默认规则是捕获关系数据集的逻辑的绝佳方法。人类在日常推理中使用默认值（Stenning and van Lambalgen 2008； Dietz Saldanha，Houldobler和Pereira 2021）。大多数数据集都是由人类驱动的活动产生的（例如贷款
节能计算的 3D 逻辑和内存专题
单片微电子设计面临着巨大的挑战，因为计算内存带宽和延迟的需求日益增长，而计算的能效限制了其性能和成本。尽管最近的进展（例如领域特定加速、近内存和内存计算技术）试图解决这些问题，但单片设计的扩展趋势仍然落后于人工智能算法、高性能计算、高清传感和其他数据密集型应用不断增长的需求。在这种背景下，技术创新，特别是通过封装和单片方法实现的 3D 集成，对于实现异构集成 (HI) 并带来超越传统芯片设计的显著性能、能源和成本优势至关重要。3D 逻辑和内存设计允许灵活地生产和连接异构功能宏（即芯片），具有更高的互连密度、长度减少和面积利用率，为整个微电子设计堆栈开辟了新的机遇。
计算机科学中的逻辑1简介
逻辑是计算机科学的基础。鉴于计算机是由布尔电路构建的，这并不奇怪。但是，所谓的逻辑在计算机科学中的异常有效性远远超出了硬件设计：它适用于知识代表，编程语言理论，自动验证，复杂性理论，数据库和约束解决方案。将逻辑在计算机科学中的作用与微积分在物理和工程中的作用进行了比较。本课程将重点放在逻辑的基础上，而不是其计算机科学应用程序。我们主要将申请留在上述领域的后续课程中。但是，我们的重点是与计算机科学最相关的逻辑部分。特别是，我们使用计算课程模型中的概念（包括有限状态自动机和Post的对应问题问题）研究了可定义性问题。我们还将在命题逻辑中提出令人满意的问题，作为一个原型搜索问题，与第一年算法课程建立联系。
适用于医疗保健应用的模糊逻辑系统
© 作者 2024。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可证进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可证的链接，并指明是否做了更改。本文中的图像或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可证中，除非资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在文章的知识共享许可证中，并且您的预期用途不被法定规定允许或超出了允许的用途，您将需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
关键词 命令逻辑 2 种制图方法
使用选项 3：新图表/延续数据 这将生成上一张图表的数字副本，其中包含今天的日期。您可以重新措辞所有内容，也可以只查看图表并更改您想要的内容。 *请记住* 旧的出血、脓液、斑块和结石可能会显示在新图表上，但当您结束检查时，它们将消失。您必须为每个图表重新记录所有新的出血、脓液、斑块和结石 !!!!! 请记住，您可以随时单击橙色救生圈以获得技术支持帮助，或者如果我们不在线，请给我们发送电子邮件。
与逻辑的基因调节网络
指定TFS（图2.b底部面板；图2.C底部面板中的高级表达）。S吸引力状态的189个差异与实际生物系统中干细胞中谱系指定的TFS 190的共表达水平有关[11，50]。从直觉上讲，从布尔模型的视图中，seg 191细胞状态（[[0,0]状态）需要打开谱系指定的TF到Transit 192