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自动驾驶车辆的自动参数调整
摘要 - 现代自动化驾驶解决方案利用少量的计划和控制组件，其中需要对不同的驾驶情况和车辆类型进行调整，以实现最佳性能。本文提出了一种自动调整此类参数的方法，以重新进行专家演示。我们利用一个成本函数，该成本函数捕获了控制器与记录所需驾驶行为的闭环操作的偏差。参数调整。在一个案例研究中比较了三种优化替代方案，在案例研究中，在现实世界驾驶的情况下，轨迹规划师为车道调整了轨道。结果表明，即使在嘈杂的演示数据方面，提出的方法也可以显着改善手动调整的初始参数。
数字孪生、模型和参数估计简介
报告介绍了建筑环境中的数字孪生概念。报告指出，数据和以这些数据为基础的模型对于构建数字孪生至关重要。根据建模方法，模型分为白盒、灰盒和黑盒模型，根据建模问题，分为正向和反向模型。报告解释了这些模型中的每一个，以阐明如何根据可用数据和要实现的目标类型选择模型。目标可以是性能预测、参数估计、控制、优化和故障检测和诊断。报告的下一部分简要介绍了参数估计模型。参数估计模型本质上是灰盒模型。它们在做出改造决策时很有用，因为它们有助于描述现有房屋的特征，并检查拟议改造方案的有效性。报告阐明了数据选择和热网络配置选择如何影响估计参数。它还进一步解释了为什么需要详细测量来验证参数估计模型。报告的最后一部分简要描述了行为模型、实施这些模型的挑战以及将它们纳入其中以缩小性能差距的重要性。该报告包括来自科学文献的几个行为模型示例，重点介绍了所使用的数据、建模方法和居住者行为研究
认可参数列表 Oncoscreen Jena v5.xlsx
Oncomine Comprehensive Assay v3 DNA 组：AKT1、AKT2、AKT3、ALK、AR、ARAF、ARID1A、ATM、ATR、ATRX、AXL、BAP1、BRAF、BRCA1、BRCA2、BTK、CBL、CCND1、CCND2、CCND3、CCNE1、CDK12、CDK2、CDK4、CDK6、CDKN1B、CDKN2A、CDKN2B、CHEK1、CHEK2、CREBBP、CSF1R、CTNNB1、DDR2、EGFR、ERBB2、ERBB3、ERBB4、ERCC2、ESR1、EZH2、FANCA、FANCD2、FANCI、FBXW7、FGF19、FGF3、FGFR1、FGFR2、FGFR3、FGFR4、FLT3、 FOXL2、GATA2、GNA11、GNAQ、GNAS、H3-3A、HIST1H1E、HNF1A、HRAS、IDH1、IDH2、IGF1R、JAK1、JAK2、JAK3、KDR、KIT、KNSTRN、KRAS、MAGOH、MAP2K1、MAP2K2、MAP2K4、MAPK1、MAX、MDM2、 MDM4、MED12、MET、MLH1、MRE11A、MSH2、MSH6、MTOR、MYC、MYCL、MYCN、MYD88、NBN、NF1、NF2、NFE2L2、NOTCH1、NOTCH2、NOTCH3、NRAS、NTRK1、NTRK2、NTRK3、PALB2、PDGFRA、PDGFRB、PIK3CA、 PIK3CB, PIK3R1、PMS2、POLE、PPARG、PPP2R1A、PTCH1、PTEN、PTPN11、RAC1、RAD50、RAD51、RAD51B、RAD51C、RAD51D、RAF1、RB1、RET、RHEB、RHOA、RICTOR、RNF43、ROS1、SETD2、SF3B1、SLX4、SMAD4、SMARCA4、SMARCB1、SMO、SPOP、SRC、STAT3、STK11、TERT、TOP1、TP53、TSC1、TSC2、U2AF1、XPO1
探索量子 Fisher 信息的参数转变
Le 还展示了该方法如何应用于各种应用，包括具有单个和多个磁场的量子计量学以及应用于复杂多体系统的哈密顿断层扫描。他还将新方法与精确的理论方法和另一种近似模型 Suzuki-Trotter 进行了细致的比较。尽管该方法与理论方法非常接近，但 Suzuki-Trotter 近似值偏离了真实值。增强 Suzuki-Trotter 近似的结果需要对 Suzuki-Trotter 步骤进行无限细分。
设计和开发熟练的健康参数系统
衡量脉搏氧饱和的系统是基于有关氧气和脱氧 - 脱氧蛋白状态的血液流量特征的两个想法。氧和脱氧 - 血红蛋白对红色和红外光的吸收彼此不同，组织中动脉血的体积随着每种心跳而异（Torp和Modi，2022）。使用脉搏血氧仪的使用是安全的，并且通常耐受。手指或脚趾甲床是最常使用的组织床。由于动脉饱和是医生最关心的，因此该机器的算法在动脉/毛细管组织床中搜索非常微小的动脉搏动。因此，在灌注不足或四肢运动不足的个体中，可能难以获得一个可靠的信号。在某些情况下，额头和耳垂（Agashe，2006年），鼻腔或嘴唇等其他应用位置已成功使用。
鳍宽度对三门电气参数的影响
三栅连接粉末的非平面3D结构使它们能够缩放到22nm及以后，并且具有更好的性能。但是鳍宽度的变化对设备性能有影响。在本文中，已经评估了各种鳍片宽度对无连接三栅极鳍片的影响。对不同的设备电气参数，例如电流，关闭电流，I ON /I OFF，阈值电压，子阈值斜率，DIBL，跨导率进行了不同的鳍宽度和分析。结果表明，对于长通道设备，以较高的I ON /I OFF和较小的子阈值斜率值，DIBL的较小值获得了更好的性能，而对于短通道长度设备，由于较小的鳍片宽度较小，由于较小的鳍片宽度，由于降低了较小的鳍片宽度，因此较小的下端斜率和DIBL和IN /I ON /I ON /I ON /I ON /I off比例提高。
计算喷气淬灭参数
抽象的喷射淬灭，当Parton Cascade发生在介质内时，QCD射流的性质的修改是一种本质上的量子过程，其中颜色相干效应起着至关重要的作用。尽管在过去几年中取得了很大的进步，但对蒙特卡洛·帕顿（Monte Carlo Parton）阵雨的模拟仍然无法访问。在这种情况下，值得尝试替代配方，量子计算中的快速发展提供了一个非常有希望的方向。本文的目的是引入一种策略，以模拟单个粒子动量扩展，这是射流淬火的最简单构件。动量拓宽是由于与基础培养基相互作用的夸克或Gluon横向妈妈的修改，以QCD背景字段建模。在我们在这里考虑的αS中的最低顺序，动量扩大不涉及parton分裂和粒子数量保守，从而大大简化了量子算法的实现。但是，此数量与RHIC，LHC或未来EIC的现象学非常相关。
来自机器学习的直接参数估计 -
摘要：有能力找到任意复杂的对称性，机器学习（ML）增强量子状态层析成像（QST）的最佳拟合，已经证明了其在提取有关量子状态的完整信息方面的优势。我们通过直接生成目标参数来开发高性能，轻巧且易于安装的监督特征模型，而不是在训练截短的密度矩阵中使用重建模型。这样的基于特征模型的ML-QST可以避免处理大型希尔伯特空间的问题，但是CAB将特征提取高精度提取，从而捕获数据中的基础对称性。使用从平衡同源探测器生成的实验测量数据，我们比较了有关重建和特征模型预测的量子噪声挤压状态的退化信息；两者都与从协方差法获得的经验拟合曲线一致。具有直接参数估计的这种ML-QST说明了一个至关重要的诊断工具箱，用于使用挤压状态的应用，从量子信息过程，量子计量学，高级重力波检测器到宏观量子状态生成。
基于模型的系统工程中的关键参数管理
该软件环境支持实施基于不确定性的多学科优化。非支配排序遗传算法 NSGA-II 强调了性能优化和成本降低之间的权衡及其对优化设计的影响。基于可靠性的约束减少了解决方案空间，并通过将帕累托前沿从最佳目标值移开来影响飞机的最终设计。ModelCenter 提供了有效的工具来应对不确定性下优化的高复杂性。虽然虚拟机上的并行模拟提高了计算性能，但 DOE 筛选可以通过消除不相关的输入来减少设计空间。将多目标转换为单目标函数将对最优的搜索集中在全局帕累托前沿的一部分上，并显著缩短了计算时间。但是，此解决方案需要在目标之间建立层次结构，从而留下了非支配设计解决方案。
药物过敏：2022 年实践参数更新
来自 a 达拉斯德克萨斯大学西南医学中心内科系、过敏和免疫学分部；b 波士顿麻省总医院内科系、风湿病、过敏和免疫学分部；c 默多克大学免疫学和传染病研究所；d 纳什维尔范德堡大学医学中心医学系；e 俄勒冈州立大学/俄勒冈健康科学大学药学院科瓦利斯诊所；f 圣地亚哥斯克里普斯诊所过敏、哮喘和免疫学系；g 辛辛那提大学医学院内科系、免疫学分部、过敏科；h 卫生研究方法、证据和影响系和 i 麦克马斯特大学医学系和 j 圣约瑟夫汉密尔顿研究所； k 金斯顿皇后大学医学系过敏和免疫学分部；l 巴尔的摩约翰霍普金斯大学医学院过敏和临床免疫学分部；m 科罗拉多大学医学院科罗拉多儿童医院过敏和免疫学食品挑战与研究单位科；n 圣路易斯华盛顿大学医学院儿科系过敏肺科分部；o 南佛罗里达大学莫尔萨尼医学院医学系过敏和免疫学分部和 p 坦帕 James A. Haley 退伍军人事务医院；q 孟菲斯田纳西大学健康科学中心过敏和免疫学分部；r 罗格斯新泽西医学院过敏分部； s 亚利桑那州斯科茨代尔梅奥诊所过敏、哮喘和临床免疫学分部；t 黎巴嫩达特茅斯-希区柯克医学中心儿科部；u 全国儿童医院过敏和免疫学分部，以及 v 哥伦布俄亥俄州立大学医学院；w 劳德代尔堡诺瓦东南对抗疗法医学院；以及 x 纽约西奈山伊坎医学院 Elliot and Roslyn Jaffe 食物过敏研究所儿科系过敏和免疫学分部。重印：实践参数联合工作组联络人：Rebecca Brandt，美国过敏、哮喘和免疫学学会，555 E. Wells Street, Suite 1100, Milwaukee, WI 53202。电子邮件：rbrandt@aaaai.org； JTFPP.allergy@gmail.com 实践参数联合工作组先前发布的实践参数和指南可在 http://www.allergyparameters.org、http://www. AAAAI.org 和 http://www.ACAAI.org 上找到。潜在利益冲突披露：实践参数联合工作组 (JTFPP) 成员和工作组成员的利益冲突披露表可在 www.allergyparameters.org 上找到。D.Khan 获得了以下机构的资金支持：