家庭作业:每章结束后你都需要提交你的家庭作业——请参阅 Canvas 上的 PHY314-Fall2024-schedule.pdf 文件,了解所有家庭作业的截止日期。每项作业将在每章开头的 Canvas 上提供。所有家庭作业作业必须在 PHY314-Fall2024-schedule.pdf 中指定的日期的第一堂课开始时以硬拷贝形式提交。提供清晰的书面解决方案,包括所有中间步骤和细节。没有解决方案 = 没有学分。不要写“我不知道如何解决这个问题”——你会因此自动获得 0 分。每份家庭作业一有空就开始做。提出问题。交上空白页或一些随机方程式将导致自动获得 0 分。许多问题都已解决,而且它们的解决方案可以在网上找到,这不是什么秘密。如果不确定如何处理某些问题,浏览一下这些解决方案显然是可以的。但重要的是要记住,你的导师知道所有的在线解决方案(其中一些很可能是他自己的)。因此,提交作业时务必确保不要盲目复制/粘贴在线解决方案。做好自己的工作,感觉更好,因为你是真正解决问题的人,而不是互联网上的某个随机家伙。
物理5350。计算物理学简介。(3个学分)计算物理学简介,包括C,C ++和Python中的编程。主题包括普通微分方程,有限的差异和稳定性分析,在超过一个维度中的部分微分方程(例如Schroedinger和扩散方程)的数值解决方案,Krylov空间方法(例如,特征系统溶解器和Matrix Inversion)和Monte Carlo集成。可以涵盖介绍性机器学习和高性能计算方法。编写代码以解决物理和天体物理学选定领域的当前问题。注册要求:建议准备:Python,C,C ++,UNIX。查看类(https://catalog.uconn.edu/course-search/?详细信息和代码= Phys%205350)
PHYS 0001 基础物理 1 (WSTC 预备) (10 学分) 课程详情 (https://hbook.westernsydney.edu.au/subject-details/ phys0001/) 旧代码:700144 该课程取代 2014 年第一学期的 700026 - 物理 (UWSCFS)。该课程简要介绍物理的基本知识。该课程侧重于各种科学、建筑和工程课程的学生在第一年学习中需要掌握的技能和知识。学生将学习力学、能量和动力、电和波等入门主题。级别:本科 0 级预备科目 同等科目:PHYS 0002 - 基础物理 1 (UWSC) 不兼容科目:PHYS 0006 - 物理 (UWSCFS) PHYS 0005 - 物理 (UWSC) 限制:请参阅科目详情页面,了解该科目的任何限制
1. Alkeus Pharmaceuticals 对口服 gildeuretinol 的研究的顶线结果显示,减缓 GA 进展和改善视觉功能有显著趋势 [新闻稿]。Alkeus Pharmaceuticals。2024 年 10 月 23 日。2024 年 11 月 4 日访问。tinyurl.com/r72eyjnz 2. Annexon 在美国眼科学会 2024 年会议上展示了 ANX007 对患有较不晚期 GA 的干性 AMD 患者的 2 期视力保存数据 [新闻稿]。Annexon。2024 年 10 月 21 日。2024 年 11 月 5 日访问。tinyurl.com/5x2kkwb7 3. Heier J. ReCLAIM-2 试验,一项针对非中心性地图状萎缩患者的 elamipretide 2 期试验。发表于:美国视网膜专科医生协会;2022 年 7 月 14 日;纽约州纽约市。 4. Stealth BioTherapeutics 宣布首位患者入组全球 3 期临床计划,用于治疗干性老年性黄斑变性患者 [新闻稿]。Stealth BioTherapeutics。2024 年 6 月 5 日。2024 年 11 月 5 日访问。tinyurl.com/ypwdpct8 5. Belite Bio。公司介绍:通过口服治疗早期干预黄斑变性。2024 年 10 月。2024 年 11 月 5 日访问。tinyurl.com/5n99vp7f 6. Singh RP。2/3 期 SIGLEC 试验结果评估 AVD-104 对地图样萎缩的疗效:巨噬细胞活性的糖免疫调节。于 2024 年 10 月 18 日在芝加哥 AAO 发表。 7. Cognition Therapeutics。老年性黄斑变性。访问日期:2024 年 11 月 5 日。bit.ly/47bO58P 8. Lad EM、Chao DL、Pepio A 等人。单次玻璃体内注射 JNJ-1887(基因疗法,AAVCAG sCD59)对老年性黄斑变性 (AMD) 患者的汇总安全性分析。发表于 Euretina;2023 年 10 月 5 日至 8 日;阿姆斯特丹。9. Vajzovic L. 使用 ONL1204 抑制 Fas 以治疗继发于老年性黄斑的地图状萎缩
强化学习已被证明对人形机器人的运动有效,但是在复杂环境中实现稳定的运动仍然具有挑战性。humanoid机器人必须在导航并不断适应与环境的相互作用时保持平衡。对这些机器人环境动力学的深入了解对于实现稳定的运动至关重要。由于有特权信息,即机器人无法直接访问,以扩展可用的空间,因此先前基于强化的学习方法是从部分观察结果中重建环境信息,或者从部分观察中重建机器人染色信息,但它们从完全捕获的机器人环境相互作用的动力学中却缺乏。在这项工作中,我们提出了一个基于HU Manoid Robots(HUWO)的物理互动模型的端到端增强学习控制框架。我们的主要创新是引入物理互动世界模型,以了解机器人与环境之间的动态影响。另外,为了解决这些相互作用的时间和动态性质,我们采用了变压器-XL的隐藏层进行隐式建模。所提出的框架可以在复杂的环境(例如斜坡,楼梯和不连续的表面)中展示强大而灵活的运动能力。,我们使用Zerith 1机器人(在模拟和现实世界部署中)验证了该方法的鲁棒性,并将我们的Huwo与基线与基线进行了定量比较,并具有更好的穿越性和命令跟踪。