摘要。为循环神经网络 (RNN) 手工制作有效且高效的结构是一个困难、昂贵且耗时的过程。为了应对这一挑战,我们提出了一种基于蚁群优化 (ACO) 的新型神经进化算法,称为基于蚂蚁的神经拓扑搜索 (ANTS),用于直接优化 RNN 拓扑。该过程从多种现代循环细胞类型中进行选择,例如 ∆ -RNN、GRU、LSTM、MGU 和 UGRNN 细胞,以及可能跨越多个层和/或时间步骤的循环连接。为了引入鼓励形成更稀疏的突触连接模式的归纳偏差,我们研究了核心算法的几种变体。我们主要通过制定不同的函数来驱动底层信息素模拟过程(模仿标准机器学习中的 L1 和 L2 正则化)以及引入具有专门角色的蚂蚁代理(受真实蚁群运作方式的启发),即构建初始前馈结构的探索蚁和从前馈连接中选择节点以随后制作循环记忆结构的社会蚁。 我们还结合了社区智慧,其中最佳权重由蚁群共享以进行权重初始化,从而减少本地训练候选 RNN 所需的反向传播时期数,从而加快神经进化过程。 我们的结果表明,ANTS 进化的稀疏 RNN 明显优于由现代记忆细胞组成的传统一层和两层架构以及众所周知的 NEAT 算法。 此外,我们还改进了实验中使用的时间序列数据集的先前最新结果。
就填补低点而言,这是一件好事。但是我们确实使用了两种不同密度的填料 - 一种用于“大”工作,另一种用于针孔和划痕。在两种不同密度的填料上打磨至光滑表面是一件麻烦事,而且有几个地方很明显。解决方案很简单 - 使用一种填充方法(或者至少使最终表面处理都使用一种方法)。我们做的一件巧妙的事情是使用滚涂预涂水性“底漆”。这种简单的方法使我们能够在我们的低技术车间中填充和打磨到最后的涂漆阶段。对于油漆,我们选择了杜邦 Imron 6000,它实际上是一种新的聚氨酯基底/透明系统,而不是每个人在想到 Imron 时想到的传统单层聚氨酯。这是一种很棒的涂料,赋予了成品巨大的深度。但与任何基础/透明系统一样,它会夸大任何表面瑕疵的影响。
几乎没有字体生成(FFG)旨在从有限数量的参考字形学习目标样式,并在目标字体中生成剩余的字形。以前的作品着重于解开字形的内容和样式特征,将源字形的内容特征与参考文字的样式特征相结合以生成新的字形。然而,由于字形的复杂性,分离构成了挑战,通常导致字形受到源字形风格和容易产生文物的风格的字形。我们提出了一个新的范式,它是一种新颖的范式,其中包含了思想描述序列(IDS),而不是源字形来控制生成的字形的语义。为了实现这一目标,我们将参考字形量化为代币,并使用相应的ID和参考令牌对目标字形的令牌分布进行建模。所提出的方法在用整洁和正确的笔触合成字形方面表现出色,并可以基于提供的ID来创建新的字形。广泛的实验表明,我们的方法在一击和少量设置中都大大优于最先进的方法,尤其是当目标样式与培训字体样式显着差异时。该代码可在https://github.com/stareven233/if-font上找到。
荧光纳米颗粒(NP)已证明在生物分析和生物成像中使用了吸引力。1,2与传统的分子标签相比,NP可以具有许多优势,包括高度提高亮度和增强的光稳定性。NP的另一个关键优势是,发射材料受到保护,免受使光学特性对复杂生物学环境不敏感的环境。通常,NP在生物系统中也显示出低倾向或定位的倾向。受这些潜在优势的动机,已经报道了许多不同类型的纳米颗粒。以非常一般的方式,可以将它们分为基于无机的或有机的,其中无机NP在早期就更具统治性。无机纳米颗粒中有许多变化3,4,包括众所周知的量子点(QDS)5 - 8和UpConversion NP。9,10荧光NP,其中来自有机分子和材料的吸收和发射茎包括基于分子染料(纯或嵌入在基质材料中)的NPS,11种共轭聚合物,12,13和无态碳材料(碳核心)。14,15
Naval Applications II Computer Vision and Mission Autonomy II Data Problems and How to Solve Them Session chair: George Stantchev (NRL) Session chair: Lena Nans (NIWC Pacific) Session chair: Anu Venkatesh (NIWC Pacific) 1:00 PM Neuromorphic Robot-Human Handoffs Hexapod Gait Optimization Utilizing Reinforcement Learning AI dataset design recommendations to deal with unknowns海军研究实验室(NRL)纳撒尼尔·乔里海军研究实验室(NRL)Ezra Gere,Oracle America,Inc。的Pranav Rajbhandari 1:40 PM休息1:50 PM 1:50 PM跟踪认知雷达双眼蚂蚁殖民地殖民地殖民地菌落优化风险的机器人团队定向问题
为研究玻璃珠增强热塑性塑料的弹性和粘弹性力学行为,用脉冲激励技术 (IET)、动态力学分析 (DMA) 和拉伸试验 (TT) 测试了两种复合材料。在 20 至 200°C 的温度范围内,以 1、2、5、10 和 20 Hz 的频率对纯聚酰胺 66 和聚对苯二甲酸丁二醇酯及其复合材料 (分别为 30/40 wt-% 和 20/30 wt-%) 进行了 3 点弯曲 DMA 测试。Williams、Landel 和 Ferry (WLF) 理论允许通过确定样品在室温下的特征频率,将频率相关的“破坏性” DMA 测量的弯曲模量与弯曲模式下的非破坏性 IET 测量进行比较。同样,将纵向模式下的 IET 模量与应变率为 1、10 和 100 %/min 的 TT 杨氏模量进行了比较。两种比较都提供了与标准偏差高度一致的模量。此外,还采用了立方体中的立方体模型方法来模拟界面粘附效应,并计算出不同测量技术的合理粘附系数 k adh。
The modification of epoxy resins (EP) systems and glass fiber-reinforced epoxy composites (GFRECs) for flame retardancy applications in these industries is critical, owing to the wide range of material characteristics of these resin systems, including highly desirable mechani- cal properties, easy processing, low shrinkage during resin curing, and good adhesion to glass fibers.2加法 - 由于其允许轻巧的能力,GFREC的需求很高,以减少火车,船只或飞机的总体质量,从而提高燃油效率。3,4这项研究是对双酚A(DGEBA)的二甘油乙醚进行的,该研究因其潜在的通用应用从电气零件到航空航天行业而被选为基质。5但是,DGEBA高度易燃,因此需要使用添加剂来增强其阻燃性。6在纯树脂(NR)中的FRS的加工性存在,特别是对于基于溶剂的系统,例如含有反应性阻燃的部分7 - 9和非反应性磷酸化合物,例如9,10-10-dihydro-9-ihydro-9-oxa-10-oxa-10-磷酸磷酸化合物,尤其是针对基于溶剂的系统。10 - 12
巧妙而熟练地展示了人们一段时间以来认为印度有能力做到的事情。即便如此,一些外国方面也提出了批评,主要是非官方媒体的评论。尽管印度毫无疑问对无核国家的立场有了解,但拥有核武器储备的国家的抗议却没有给任何人留下深刻印象。人们对印度爆炸的和平意图表示怀疑,毫不相干地指出,即使是俄罗斯和美国在和平使用核爆炸方面也收效甚微。也许印度能够指明道路。总的来说,这里的科学家似乎对核试验引起的全国性积极反应感到满意。然而,人们担心,尤其是那些与原子能计划有任何关系的人,对明显的错误印象(由媒体和其他来自国外的评论造成)感到担忧,即印度在原子能领域的全部努力都是为了——
沿木材颗粒(0°)沿最艰难的方向定向的裂纹倾向于在90°偏转到倒影,而不是沿0°方向延伸。骨折韧性数据很难解释。研究了用聚合物代替木孔空间的裂纹生长机制和影响。使用应变场测量值和有限元分析(FEA)(FEA),在桦木的四点弯曲断裂力学和两种不同聚合物填充的桦木复合材料中分析裂纹生长。校准裂纹和90°领域中的凝聚区模型描述了正极性FEA模型中断裂过程区的性质。0◦裂纹渗透与90◦基于凝聚区特性分析裂纹挠度的条件。稳定的亚临界裂纹挠度在低负载下发生,减少裂纹尖端应力浓度,并有助于高结构韧性,前提是90◦韧性不太低。聚合物填充的整洁桦木复合材料在本研究中具有最佳的结构韧性特性,因为任何化学处理都不会损害90◦韧性。
使用复杂涡旋矢量光束研究自发拉曼散射 Allison Zhang William A. Shine Great Neck South HS 在本研究中,观察了复杂涡旋矢量光束对纯甲醇和丙酮以及甲醇中的β-胡萝卜素和丙酮中的β-胡萝卜素溶液中的自发和共振拉曼的影响。在甲醇和丙酮中没有看到显著变化,在丙酮溶液中的β-胡萝卜素中看到了非常微小的差异。然而,在甲醇溶液中的β-胡萝卜素中看到了甲醇峰与β-胡萝卜素峰比率的显著变化,在10^-3M浓度下有显著差异。我们的数据表明,复杂涡旋矢量光束引发了能量转移过程,导致甲醇中的β-胡萝卜素和丙酮中的β-胡萝卜素的光谱存在差异。硬脑膜的光学特性 Mihiri Fernando 康涅狄格州柴郡高中 硬脑膜是一种厚膜,由致密不规则的结缔组织构成,包裹着大脑和脊髓。它是保护中枢神经系统的三层膜中最外层的一层。