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光学基于流的视觉系统，用于小型飞行器的自主 3D 定位和控制
本文考虑的问题涉及小型和微型无人机 (UAV) 的基于视觉的自动驾驶仪的设计。所提出的自动驾驶仪基于基于光流的视觉系统，用于自主定位和场景映射，以及用于飞行控制和制导的非线性控制系统。本文重点介绍使用低分辨率机载摄像头和低成本惯性测量单元 (IMU) 开发用于估计光流、飞机自运动和深度图的实时 3D 视觉算法。我们的实现基于 3 个嵌套卡尔曼滤波器 (3NKF)，可实现高效且稳健的估计过程。视觉和控制算法已在四旋翼无人机上实现，并在实时飞行测试中进行了演示。实验结果表明，所提出的基于视觉的自动驾驶仪能够利用从光流中提取的信息使小型旋翼机实现完全自主飞行。
RoboExp：通过机器人操纵的交互式探索行动条件的场景图
摘要：我们介绍了交互式场景探索的新颖任务，其中机器人自主探索环境并产生一个动作条件的场景图（ACSG），该图形图（ACSG）捕获了基础环境的结构。ACSG在场景中既说明了低级信息（几何和语义）以及高级信息（不同实体之间的动作条件关系）。为此，我们提出了机器人探索（RoboExp）系统，该系统结合了大型多模型（LMM）和明确的内存设计，以增强我们的系统功能。机器人的原因以及如何探索对象，通过交互过程累积新信息，并逐步构建ACSG。利用构造的ACSG，我们说明了机器人系统系统在促进涉及涉及刚性，清晰的对象，嵌套对象和可变形对象的各种真实的操纵任务方面的有效性和效率。项目页面：https：//jianghanxiao.github.io/roboexp-web/
Fiecek B，Szewczyk T，Lewandowska G，Chmielewski T.米亚莫托DNA的Borrelia borrelia涉嫌涉嫌患有莱姆毛毛病。 Ann Agric Environ Med。 doi：10。
抽象的简介和目标。由脊髓杆菌引起的感染的表现表现可以模仿莱姆毛毛病的高度可变症状。该研究的目的是检测来自可疑神经性神经红细胞病患者的诊断芽孢杆菌样品的DNA。材料和方法。从133例患者中收集血清和脑脊液（CSF）的样品。诊断是通过检测到Borrelia burgdorferi sensu lato（S.L.）与ELISA和免疫印迹。通过嵌套的PCR测试所有伯氏阳性样品的。DNA。结果。在一名（0.8％）患者的CSF中检测到了B. Miyamotoi DNA。B. Burgdorferi S.L.的DNA DNA 在任何样品中均未发现。 结论。 检测中枢神经系统感染患者的宫类芽孢杆菌的检测扩大了脊柱螺旋体引起的感染知识的发展。DNA在任何样品中均未发现。结论。检测中枢神经系统感染患者的宫类芽孢杆菌的检测扩大了脊柱螺旋体引起的感染知识的发展。
昆虫大脑的连接组
大脑包含相互连接的神经元网络，因此了解网络架构对于理解大脑功能至关重要。因此，我们绘制了昆虫大脑（果蝇幼虫）的突触分辨率连接组，该大脑具有丰富的行为，包括学习、价值计算和动作选择，包含 3,013 个神经元和 544,000 个突触。我们描述了神经元类型、中枢、前馈和反馈通路以及跨半球和脑神经索相互作用。我们发现了普遍的多感觉和半球间整合、高度递归的架构、来自下行神经元的丰富反馈以及多个新颖的电路基序。大脑最递归的电路包括学习中心的输入和输出神经元。一些结构特征（包括多层快捷方式和嵌套递归循环）类似于强大的机器学习架构。所确定的大脑架构为未来神经回路的实验和理论研究奠定了基础。
XPERT MTB/XDR英语软件包插入302-3514 REV C
3.1在GenExpert仪器系统上执行的XPERT MTB/XDR分析是一种嵌套的实时聚合酶链反应（PCR），用于在体外诊断测试中检测耐药性（XDR）耐药（XDR）结核病（MTB）的毒性（MTB）复合物中的毒液毒和浓度的DNA，浓度的DNA，浓度为浓度的DNA或分枝杆菌生长指示灯管（MGIT™）培养物。在检测到MTB的标本中，XPERT MTB/XDR分析还可以检测Katg和FabG1基因中的异念珠菌（INH）抗性突变，Oxyr-AHPC基因间区域和INHA启动子；仅与INHA启动子突变相关的乙二酰胺（ETH）抗性； Gyra和Gyrb喹诺酮耐药性确定区域（QRDR）中的氟喹诺酮（FLQ）抗性相关突变； RRS基因和EIS启动子区域中的第二线注射药物（SLID）相关突变。
一种微调模型诱导稳定固定点的方法
理想化的化学植物的第一原理模型可能不准确。一个替代的天然是将机器学习（ML）模型直接适合工厂传感器数据。我们使用一种结构化方法：工厂内的每个单元都由一个ML模型表示。将模型拟合到数据后，将模型连接到类似流面的有向图中。我们发现，对于较小的植物，这种方法效果很好，但是对于较大的植物，流程表中大型和嵌套的循环产生的复杂动力学导致模型初始化期间求解器的不稳定性。我们表明，单单元模型的高精度还不够：梯度可以指向意外的方向，从而防止求解器收敛到正确的固定状态。为了解决这个问题，我们提出了一种微调ML模型的方法，即即使使用非常简单的求解器也变得强大。
Morpion Solitaire的深度加固学习
摘要。基于蒙特 - 卡洛算法的效率很大程度上依赖于随机搜索启发式，该搜索通常是使用域知识手工制作的。为了提高这些方法的通用性，新算法（例如嵌套推出策略适应（NRPA））已使用在搜索过程中收集的数据在线培训的手工制作的启发式方法代替了手工制作的启发式方法。尽管策略模型的表现力有限，但NRPA还是能够超过传统的蒙特卡洛算法（即不学习）在包括Morpion Solitaire在内的各种游戏中。在本文中，我们将蒙特卡罗搜索与基于事先训练的神经网络的更加紧迫的非线性策略模型相结合。然后，我们演示了如何使用此网络以通过Morpion Solitaire游戏的这种新技术获得最先进的结果。我们还使用NeuralNRPA作为专家来培训专家迭代的模型。
用于指导建筑设计课程构思的语义 AI 模型 Emmanouil Vermisso 建筑学院 佛罗里达大西洋大学 111 East Las Olas Boulevard 劳德代尔堡，佛罗里达州 33301，美国 evermiss@fau.edu
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合，即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释，以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考，以补充修订的语义描述，以指导 VQGAN+CLIP 模型，利用对结果的控制，然后使用降维对结果进行排序，并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性，以实现创造性的视觉结果，而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外，它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题，这可能会限制设计机构。
plm：面板数据的线性模型
描述一组模型和（稳健）协方差矩阵的估计量，以及面板数据计量经济学的检验，包括内/固定效应、随机效应、间效应、一阶差分、嵌套随机效应以及工具变量（IV）和豪斯曼-泰勒式模型、面板广义矩法（GMM）和一般 FGLS 模型、均值组（MG）、平均 MG、共同相关效应（CCEMG）和具有共同因子、变量系数和有限因变量模型的合并（CCEP）估计量。测试函数包括模型规范、序列相关、横截面相关性、面板单位根和面板 Granger（非）因果关系。典型的参考文献是一般计量经济学教科书，例如 Baltagi (2021)，《面板数据的计量经济学分析》(< doi:10.1007/978-3-030-53953-5 >)、Hsiao (2014)，《面板数据分析》(< doi:10.1017/CBO9781139839327 >) 以及 Croisant 和 Millo (2018)，《使用 R 的面板数据计量经济学》(< doi:10.1002/9781119504641 >)。
基于风险的尽职调查供应链
供应集中和环境，社会，治理（ESG）问题构成了重要的供应风险。具有战略自主权和负责任的政治议程采购这些风险与欧盟尤其重要。本文提出了一种进行基于风险的尽职调查的方法。使用贸易链接的材料流量分析，沿供应链的ESG和依赖性热点可以识别。用于照片伏特（PV）的银色供应链被视为案例研究。模型从1995年到2021年从采矿到PV模块制造的银色。发现银色粉末，糊状，PV细胞和模块的供应高度浓缩。这些供应链与实质性ESG风险有关，其中大部分是在制造和制造中嵌套的，其中一些随着时间的推移加剧了。超过87％的白银通过至少一个国家，具有很高的风险因素。将光伏行业重新升级到欧盟可以部分降级风险。