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通过深入强化学习在自治领中发挥各种策略
诸如Dominion之类的抽象甲板构建游戏对游戏AI研究提出了尚未解决的挑战。卡片相互作用以及对游戏配置的策略的相对强度产生的复杂性导致计算机代理仅限于简单策略。本文介绍了最新进步在几何深度学习到甲板构建游戏中的第一个应用。我们利用了全面的基于multiset的游戏表示，并使用适合支持可变大小操作集的软批评算法来训练策略。提出的模型是第一个成功的基于学习的代理，它在不依赖启发式方法的情况下做出所有决策并支持更广泛的游戏配置。它超过了所有基于学习的方法的性能，并且只能在某些游戏配置中的基于搜索的方法表现出色。此外，该论文还提出了诱导代理人表现出新型人类游戏策略的修改。最后，我们表明，基于卡组合的实力策略需要强化学习算法，能够发现和执行精确的策略，同时忽略更简单的次级政策，并具有更高的即时奖励。
肥料涂料方法：各种技术的迷你审查
1。引言地球的人口每天都在增加，并且迅速接近90亿人。因此，该人群的食品供应要求将增加。因此，有必要使用化学肥料来提供植物所需的元素，以使植物更快，更好地生长[1]。氮，磷和钾是必不可少的元素[2，3]。使用化学肥料（例如尿素肥料（氮）在土壤和水性环境中的尿素肥料（46.6％），由于肥料的高溶解度，可能会引起问题[4-6]。这些肥料的营养因其高溶解度而丢失，并以不同的方式浪费（浸出，蒸发，氧化和还原，硝化，硝化，硝化）[7-9]。这会导致频繁的施肥，除了对环境造成的严重且无法弥补的损害外，这将是昂贵的。在这些问题中，可以提及水和土壤污染，硬化，盐水，土壤结构的损失，低质量和不健康的产物的产生以及用硝酸盐和硝酸盐污染地面和地下水的污染[10-
对 F404 发动机各种推力校准技术的评估
nasa.gov › 中心 › dryden › pdf PDF 1990 年 4 月 15 日 — 1990 年 4 月 15 日由三重冗余数字飞行提供的心理状态 ...气体发生器的详细开发可通过重复此过程来使用
深入分析软件中的各种人工智能技术
在本文中，我们通过实验实施扩展了文献调查。分析软件工程 (SE) 中的众多人工智能 (AI) 技术有助于更好地理解该领域；与之结合使用时，结果将更有效。我们的手稿展示了各种基于 AI 的算法，包括机器学习技术 (ML)、人工神经网络 (ANN)、深度神经网络 (DNN) 和卷积神经网络 (CNN)、自然语言处理 (NLP)、遗传算法 (GA) 应用。使用蚁群优化 (ACO) 方法进行软件测试，使用组数据处理方法 (GMDH)、概率神经网络 (PNN) 预测软件可维护性，并使用时间序列分析技术进行软件生产。此外，数据是基于 AI 的模型测试和验证技术的燃料。我们还在脚本中使用了 NASA 数据集承诺存储库。AI 在 SE 中有各种应用，我们已经通过实验证明了其中一种，即使用基于 AI 的技术进行软件缺陷预测。此外，还提到了预期的未来趋势；这些都是对研究的一些重要贡献。
yolov8在各种图像下进行车辆分类的分析
摘要。目的：这项研究的目的是使用Yolov8n，Yolov8s和Yolov8M在各种图像条件下检测车辆类型，并进行增强。方法：本研究利用黎明数据集上的Yolov8方法。该方法涉及使用预训练的卷积神经网络（CNN）处理图像并输出所检测到的对象的边界框和类。此外，还应用了数据增强来提高模型从不同方向和观点识别车辆的能力。结果：测试结果的MAP值如下：没有数据扩展，Yolov8n达到了约58％，Yolov8S得分左右约为68.5％，而Yolov8M的MAP值约为68.9％。然而，在应用水平翻转数据扩大后，Yolov8n的地图增加到约60.9％，Yolov8s提高到约62％，而Yolov8M的地图卓越，地图约为71.2％。使用水平翻转数据增强提高了所有三种Yolov8模型的性能。Yolov8M模型达到了71.2％的最高地图值，表明其在应用水平翻转增强后检测物体的有效性很高。新颖性：这项研究通过采用最新版本的Yolo，Yolov8来介绍新颖性，并将其与Yolov8n，Yolov8s和Yolov8M进行比较。使用数据增强技术（例如水平翻转）增加数据变化的使用也很新颖，在扩展数据集并提高模型识别对象的能力方面。关键字：CNN，数据增强，黎明，对象检测，Yolov8于2023年11月收到 /修订2024年2月 / 2024年2月接受此工作，该工作已在创意共享署名4.0国际许可下获得许可。
在各种环境中的PMUT阵列的有效建模和模拟
摘要：本文介绍了一种数值降低阶建模（ROM）方法，用于对压电微机械超声传感器（PMUTS）的复杂多层阵列（PMUTS）。采用的数值建模技术是为了生成由大量传感器组成的一系列PMUT，可以大大降低计算成本而不会降低准确性。建模想法基于将壳元素应用于PMUT结构层，其3D-固定元素应用于压电层。介绍了一组特征频率和频域分析。提出并测试了228 pmuts的独特布置，并测试了其传输和接收声波的能力。估计了阵列的工作频带以及近乎近距离的不同PMUT之间的干扰和串扰水平。最后，进行了初步实验测试的结果，以分析8×8 PMUT阵列的声学能力。创建了相应的数值模型，并且获得的结果与实验数据匹配，从而验证了本工作中提出的建模技术。
使用各种损失模型的电池损失预测
这项工作比较并量化了带有太阳能光伏（PV）的住宅建筑物的案例研究中三个电池系统损耗表示的年损失。两个损失表示形式考虑了不同的操作条件，并使用电池电力电子转换器（PEC）的测量性能，但使用恒定或依赖电流的内部电池电池电阻的不同。第三表示是无关紧要的，并使用（固定的）往返效率。工作使用负载和PV轮廓的次数测量，包括不同的PV和电池尺寸组合的结果。与具有当前依赖性内部电阻的情况相比，结果表明使用恒定电池内部电阻不足，并将年度损失差异量化为-38.6％。结果还表明了通过固定的往返效率对电池系统的效率进行建模的缺陷，其损失差异在-5％至17％之间，具体取决于情况。此外，突出显示了计算细胞损失的必要性，并且量化了其对转换器加载的依赖性。
含不同粘度调节剂的湿混喷射混凝土的流变分析
喷射混凝土必须适合现场运输（泵送）和应用（喷涂）过程。因此，必须获得合适的稠度和流变性以便浇注。本文评估了各种粘度调节剂 (VMA) 对湿混喷射混凝土流变性和触变性的影响。使用了六种 VMA，根据其成分分为三组：基于二氧化硅、层状硅酸盐的添加剂和聚合物添加剂。在砂浆中深入研究了这些流变改性剂，获得了材料的屈服应力 (τ o ) 和塑性粘度 (μ) 的值，以及触变性（滞后面积），它代表了流体结构恢复所需的能量。为了获得这些参数，使用实验室流变仪在动态状态下测试流体，并施加剪切速率斜坡。此外，通过在流动台试验中获得流动台直径来确定砂浆的稠度。该评估是在含有不同含量的高效减水剂 (SP) 的砂浆中进行的。所有这些信息使得评估 SP 与每种 VMA 结合的影响成为可能，获得一个可工作性箱，确定滞后区域并验证哪些组合获得了优于对照混合物（不含 VMA）的流变行为。所述结果与现场进行的喷射混凝土混合物中获得的回弹指数相关。砂浆的触变性和现场的回弹率值导致了最准确的相关性，从而可以选择最有效的 VMA 用于喷射混凝土。最后，两种综合结果（实验室和现场）允许一种有助于设计和优化湿混喷射混凝土的分析过程。
各种负载形状下的电解器性能和降解
绿色氢可以预见到减少重型运输的CO 2排放以及难以减少诸如铁和钢制造的行业的重要角色，欧盟希望到2030年脱碳30％。本研究提出了碱性水电解体的性能和降解模型，以评估电解器对不同功率输入曲线的响应，并确定最有效和最具成本效益的操作策略。为此，评估了三种情况，其中一个场景根据太阳能和风的100％供应提供了电源，一个场景从网格中具有恒定的电源，一个方案的电源为电源，电源量在Electrolyser的标称载荷的66％至100％之间波动。可以证明，后一种情况可以达到十年来最高的平均效率，而持续电源的情况达到了最低的降解。最低的电力成本是通过太阳能和风能的100％电源达到的。与文献中的其他模型相比，本研究中的模型具有带有流动电解质的扩展热模型以及文献中最早描述的第一个电解器降解模型之一。被认为对工业碱性电解质的建模提供了重要贡献。
硅藻生物技术：多种工业应用，共创绿色未来
硅藻等复杂微观且具有工业重要性的微藻群体的好处并不为人所知，最近它们的工业潜力让科学界大吃一惊。硅藻具有在恶劣条件下生存的能力，并且具有不同的孔隙结构和明确的细胞壁，使其成为生产各种工业产品的理想细胞机器。随着显微镜、宏条形码、分析和遗传工具的进步，硅藻细胞在工业应用中的前景也显著增加。此外，众所周知，工业和学术界对遗传工具的使用方式发生了重大变化，从而对硅藻的各种分子成分进行了明确的表征。可以以经济高效的方式进行硅藻培养的初级培养、收获和进一步的下游加工。硅藻具备成为制药、纳米技术和能源替代原料的所有品质，从而实现可持续经济。本综述试图收集硅藻在生物技术、生物医学、纳米技术和环境技术等不同工业应用方面的重要进展。