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自适应复合策略 (ACS)
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基于脑电图的自适应闭环脑电...
脑机接口 (BCI) 是一种突破性的方法，它使患有严重运动障碍的人能够直接交流，绕过传统的神经和肌肉通路。在各种各样的 BCI 技术中，基于脑电图 (EEG) 的系统因其非侵入性、用户友好操作和成本效益而特别受到青睐。最近的进展促进了自适应双向闭环 BCI 的发展，它可以动态调整用户的大脑活动，从而提高神经康复的响应能力和疗效。这些系统支持实时调制和持续反馈，促进与用户的神经和行为反应相一致的个性化治疗干预。通过结合机器学习算法，这些 BCI 优化了用户交互并通过活动依赖性神经可塑性机制促进恢复结果。本文回顾了基于 EEG 的自适应双向闭环 BCI 的当前前景，研究了它们在运动和感觉功能恢复中的应用，以及实际实施中遇到的挑战。研究结果强调了这些技术在显著提高患者生活质量和社交互动方面的潜力，同时也确定了未来研究的关键领域，旨在提高系统的适应性和性能。随着人工智能的不断进步，复杂的 BCI 系统的发展有望改变神经康复并扩大在各个领域的应用。
用于云中的自适应VCPU超额标准
贝特提取的安全优化运营成本是成功产生收入的云系统和容量/资源效率的圣杯之一，是实现这一现实的关键因素。在主要云提供商的其他资源效率策略外，超额订购是一种极为普遍的实践，在该实践中，提供的虚拟资源比实际的物理能力更多，可以最大程度地减少对冗余能力的收入损失。虽然资源可以是任何类型的，包括计算，内存，电源或网络带宽，但我们重点介绍了虚拟CPU（VCPU）过度订阅的场景，因为VCPU内核主要是云服务的可计费单位，并且对业务以及用户以及用户以及用户也具有重大影响。对于无缝的云体验，虽然对提供商的成本效益，但要控制超额检查边缘的合适政策至关重要。狭窄的利润率导致利用不足的资源能力支出冗余，并且更广泛的利润率导致客户工作负载可能遭受资源争议的情况下的不足。
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动机：纳米孔测序仪允许通过拒绝单个孔中的其他序列对有趣的核苷酸序列进行靶向测序。此特征通过在硅质中耗尽代表性过多的序列来促进低丰度序列的富集。现有用于自适应采样的工具要么应用信号对准，该工具无法处理人尺寸的参考序列，要么依靠快速的图形绘制单元（GPU）基本呼叫者进行序列空间的读取映射以实时读取拒绝。使用纳米孔长阅读映射工具在映射较短的读取时也不是选择，如在自适应采样应用中通常分析的。结果：在这里，我们提出了一种新方法，用于纳米孔自适应抽样，将快速的CPU和GPU基础调用与基于交织的Bloom过滤器的读取分类结合在一起。读取者通过其高读取的分类敏感性和特殊性的高读数序列来提高低丰度序列的潜在富集，从而超过了现有的工具。它在没有GPU的商品硬件上运行时，它甚至可以删除属于大型参考序列的读物，从而使自适应采样可用于内部研究人员。ReadBouncer还为没有生物信息学背景的最终用户提供了用户友好的接口和安装文件。可用性和实现：CÞ源代码可在https://gitlab.com/dacs-hpi/readbouncer上获得。联系人：jens-uwe.ulrich@hpi.de或bernhard.renard@hpi.de补充信息：补充数据可从Bioineformatics在线获得。
LED，OLED和自适应大灯
迈索尔，印度卡纳塔克邦，摘要：汽车行业正在见证照明技术的范式转移，发光二极管（LED）的进步（LED），有机照明发光二极管（OLEDS）和适应性头灯。本文提供了这些创新照明系统的全面概述，分析了汽车工程中的原理，收益，挑战和应用。LED提供了卓越的能源效率，寿命和设计灵活性，从而彻底改变了各种组件的汽车照明。OLED，其薄，轻巧且可定制的性质，为车辆中的室内照明和显示系统提供了新的可能性。自适应大灯动态调整为驾驶条件，提高道路的可见性和安全性。但是，诸如成本，监管要求和技术限制之类的挑战持续存在。本文讨论了正在进行的研究工作和未来的方向，旨在克服这些挑战并利用先进的汽车照明技术的全部潜力。总的来说，这项研究阐明了LED，OLED和自适应大灯技术对汽车行业的变革性影响，从而塑造了移动性对更安全，更高效和美观的车辆的未来。索引术语 - LED，OLED和激光照明
基于黑色的黑adaptive信息路径计划的方法
自适应信息路径计划（AIPP）对许多机器人应用非常重要，使移动机器人能够有效收集有关最初未知环境的有用数据。此外，基于学习的方法越来越多地用于机器人技术，以增强各种和复杂任务的适应性，多功能性和鲁棒性。我们的调查探讨了将机器人学习应用于AIPP的研究，从而弥合了这两个研究领域之间的差距。我们首先为一般AIPP问题提供统一的数学问题定义。接下来，我们从（i）学习算法和（ii）机器人应用的角度建立了当前工作的两个互补分类法。我们探索了协同作用，最新趋势，并突出了AIPP框架中基于学习的方法的好处。最后，我们讨论了关键的挑战和有希望的未来方向，以通过学习使更普遍适用，健壮的机器人数据收集系统。我们提供了调查中综述的全面论文目录，包括公开可用的存储库，以促进该领域的未来研究。
分析人工智能自适应学习的有效性
本研究探讨了人工智能自适应学习系统在数学教育中的有效性，目的是发现它们如何影响学生的参与度和学习结果。该研究使用定量研究技术评估了实验组和对照组学生的参与度指标以及前后评估分数。结果表明，使用人工智能平台的实验组的参与度指标（例如互动频率和长度）高于对照组。此外，实验组的后评估分数显著提高，显示出更好的数学能力。这些发现与之前的研究一致，强调了人工智能技术支持的个性化学习路线。通过与早期研究进行比较和对比，本研究强调了人工智能自适应学习系统修改现有教育模式的潜力。研究分析了这些发现对教育工作者、政治家和研究人员的影响，强调了智能技术集成在教育中的重要性，同时也解决了道德问题。虽然这项研究提供了有用的见解，但它也承认了局限性并提出了未来的研究方向。这些发现为利用人工智能的潜力加强数学教育提供了有用的信息，并为技术驱动教育时代更有效、更具包容性的学习环境铺平了道路。
计算机化自适应测试中的人工智能
摘要 — 人工智能 (AI) 越来越多地用于为学生和工作者提供定制的、高效的电子学习、求职和职业发展援助。学生和求职者在其职业生涯和求职过程中都会多次遇到评估。组织现在采用计算机化自适应测试 (CAT)，这是一种计算机管理的评估，根据应试者的能力提供问题。CAT 旨在为应试者提供个性化评估，以准确评估他们对无法直接观察到的潜在特征（例如，一般智力和性格特征）的熟练程度。CAT 有几个挑战，例如估计个人的潜在特征、生成问题和选择问题。此外，随着测量的潜在特征维度数量的增加，或者如果项目响应是分类的而不是二进制的（例如，使用 1 到 5 的量表而不是真或假），这些挑战变得更加复杂。传统方法采用心理测量和统计模型进行估计。然而，许多使用机器学习、深度学习和其他 AI 技术的方法已经出现，以提供更好的性能。本文以技术为导向，回顾了人工智能在 CAT 中的应用，并强调了该问题领域的优势、局限性和未来挑战。我们还协调了心理测量学和人工智能中使用的不同术语和符号，以协助未来的研究和开发。
对自适应采购框架的情报支持...
该部门正在向数字工程迈进。为了保持相关性，IC 必须转向数字系统管理和使用基于模型的系统工程。数字互操作性对于发展国防部 (DoD) 数字生态系统至关重要，有助于我们领先于对手。在开始一个项目时，要规划使用数字情报产品。这样可以直接将其纳入项目工作流程，并加快对新出现的威胁的吸收和反应时间。越来越多的数字情报产品可以为项目的开发、替代方案分析、测试、关键情报参数 (CIP) 违规报告以及对人力密集型处理的依赖提供信息并加以改进。有关数字实施的更多信息，请参阅附录 4。