a 武汉大学遥感信息工程学院,武汉 430079,中国 b 中山大学地理空间工程与科学学院,珠海 519082,中国 * 通讯作者。1 两位作者对本文贡献相同。电子邮件:zhangyj@whu.edu.cn (Y. Zhang)、zousiyuan3s@whu.edu.cn (S. Zou)、liuxy0319@whu.edu.cn (X. Liu)、huangx358@mail.sysu.edu.cn (X. Huang)、yi.wan@whu.edu.cn (Y. Wan)、yaoyongxiang@whu.edu.cn (Y. Yao)
方法 本研究调查了与传统操纵杆控制器相比,基于无人机自身运动来操纵无人机运动的运动控制器的有效性。我们设计并开发了运动匹配控制器和无人机,用于实验评估。在实验中,参与者使用开发的运动和操纵杆控制器执行在给定路线上操纵无人机从原点到目的地的任务。
计算药物敏感性模型可以识别出在治疗剂量下可能对癌细胞系达到最高疗效的靶向药物成分,从而有可能改善治疗结果。最先进的药物敏感性模型使用回归技术来预测药物对肿瘤细胞系的抑制浓度。这个回归目标与药物敏感性模型的这两个主要目标并不直接一致:我们认为药物敏感性建模应该看作是一个排序问题,其优化标准是量化药物对癌细胞系的抑制能力相对于其对健康细胞的毒性。我们对成熟的药物敏感性回归模型 PaccMann 进行了扩展,该模型采用排序损失,并关注抑制浓度与治疗剂量范围的比率。我们发现,排名扩展显著增强了模型根据体外数据识别针对未见肿瘤细胞谱的最有效抗癌药物的能力。
摘要在这里,我们研究了PGP-SELBOX NCFET(在负电容FET中有选择性掩埋的氧化物上的部分接地平面)对FDSOI的负电容的影响。将铁电层放置在PGP-Selbox NCFET的栅极堆栈中,以产生负电容现象。铁电(Fe)材料与介电材料相似,但在其极化特性方面存在差异。fe-HFO 2由于其足够的极化速率具有高介电能力和更好的可靠性,因此将其用作铁电材料。分析了铁电材料参数的影响,例如强制场(E C)和恢复极化(P R)对NCFET的电容匹配的影响。模拟结果表明,R PE因子是P R与E C的比率,与更好的电容匹配密切相关。另外,还探索了铁电层厚度的变化对平均亚阈值摇摆(SS)的变化。还分析了PGP-Selbox NCFET的短通道效应(V Th rolo虫和DIBL)与铁电(T FE)的厚度之间的关系。模拟结果清楚地表明,PGP-SELBOX NCFET的SCES减少了,而I OFF fdsoi NCFET上的I OFF I OFF IN I ON IN I ON IN CES。对于拟议设备的铁罗 - 电动参数的优化值,在T Fe = 5nm时发现为50 mV/十年,比FDSOI NCFET(56 mV/十年)少。
*通讯作者:Nanjing邮政与电信大学的电子与光学工程学院与微电子学院,Nanjing 210023,中华人民共和国电话: +86-25-858666131传真: +86-25-86-25-8585866131 Email Email:Guozhixie njupt.njupt.njupt.njupt.ive;
我们考虑由小型自主设备组成的网络,这些设备彼此之间以无线方式进行通信。在设计此类网络的算法时,最小化能耗是一项重要的考虑因素,因为电池寿命是一种至关重要且有限的资源。在发送和接收消息都会消耗能量的模型中,我们考虑在任意且未知拓扑的无线电网络中寻找节点的最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法,该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log 2 n) ,时间复杂度为 O (∆ log n) 。这里 n 是节点数的任意上限,∆ 是最大度的任意上限;n 和 ∆ 是我们算法的参数,我们假设所有处理器都先验地知道这些参数。我们注意到,存在图族,对于这些图族,我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优,因此任何重大改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题,即为网络中的每个节点分配一个邻居,以便在节点最终发生故障时备份其数据。此处,一个关键目标是最小化最大负载,其定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种高效的分散式低能耗算法,该算法可以找到一个邻居分配,其最大负载最多比最优值大一个 polylog(n) 因子。
摘要:运动图像(MI)促进运动学习,并鼓励大脑 - 计算机接口系统,这些系统需要进行脑电图(EEG)解码。但是,需要长时间的培训来掌握脑部节奏的自我调节,从而导致使用MI不确定的用户。我们介绍了一种基于参数的跨受试者转移学习方法,以改善基于MI的BCI系统中表现不佳的个体的性能,通过内核 - 汇总标记的EEG测量结果和心理问卷来汇总数据。为此,实施了用于MI分类的深层神经网络,以从源域预先培训网络。然后,将参数层转移,以在细胞调整过程中初始化目标网络,以重新计算基于多层感知的精度。要执行将分类特征与实价功能相结合的数据融合,我们通过高斯 - 插入实现了逐步的内核匹配。最后,根据受试者考虑其对BCI运动技能的影响,探索表现最出色的受试者(源空间)的两个选择策略,选择了对基于差异的集群的配对源 - 目标集来进行评估目的:单个受试者:单件受试者和多个受试者。针对判别MI任务获得的验证结果表明,即使包含问卷数据,引入的深层神经网络也具有准确性的竞争性能。
贸易中的分配模型预测,生产率水平较高的国家会与能更好地利用这些较高水平的行业进行匹配。在这里,我们假设生产率差异的驱动因素是各国之间要素的差异分布。利用这种结构,我们仅使用有关生产模式的信息来定义和估计国家和产品的平均要素水平 (AFL)。有趣的是,我们的估计与 (Hidalgo and Hausmann, 2009) 的复杂性变量相吻合,这提供了潜在的经济原理。我们表明,AFL 与国家层面的特征高度相关,并可预测未来的经济增长。
摘要 近年来,在线教育的需求不断增长。然而,在线学习者经常会遭遇社交孤立,这会对他们的学习体验和学习结果产生负面影响。在本章中,我们研究社交匹配系统的设计空间,以帮助促进在线学习者之间的社交联系。具体来说,我们试图回答三个核心设计问题:(1)应该收集哪些数据?(2)如何设计技术来支持学生之间的互动?(3)学生对人工智能介导的社交匹配的伦理问题有何担忧?我们首先通过现有文献探讨人工智能介导的社交互动的可行性、设计和关注点。然后,我们介绍我们正在进行的关于在在线学习环境中设计和使用人工智能对话代理作为社交匹配系统的工作。最后,我们概述了在线学习中以人为本的社交匹配系统设计研究的未来方向。
摘要:具有与人体组织相对应的物质特性的现实,高保真的解剖模型可用于外科计划和培训,医学教育和医疗设备测试和验证。解剖模型的常规制造是一个耗时且昂贵的过程,尽管如此,它仍无法完全模仿人体在几何和机械性能方面的复杂性。以快速且具有成本效益的方式创建更接近现实的模型,添加剂制造,尤其是材料喷射的过程,可以是一种解决方案。利用此过程,可以制造具有复杂几何形状,高分辨率甚至材料特性梯度的多色多色对象。要复制生物组织的机械性能,必须将它们与可用于利用制造工艺的技术材料或材料组合匹配。因此,作者建议根据标准化测试程序(如凹痕测试的拉伸和ISO 48-4)进行测量,用于凹痕测试,这允许与制造材料匹配,因此将导致可能创建更准确的人体复制品,从而提供现实的具有现实的具有逼真的具有逼真的作用反馈。