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为了寻找运动任务中深度强化学习的简单基线,我们提出了一种无模型的开环策略。通过利用先验知识和简单振荡器的优雅来产生周期性的关节动作,它在五个不同的运动环境中实现了可观的性能,其中许多可调参数是DRL算法通常所需的数千分之一。我们使用开环振荡器进行了两个其他实验,以确定这些算法的当前缺点。我们的结果表明,与基线相比,DRL暴露于传感器噪声或故障时,DRL更容易降解。此外,我们使用弹性四足动物展示了从模拟到现实的成功转移,其中RL在没有随机或奖励工程的情况下失败。总体而言,拟议的基线和协会实验突出了DRL在机器人应用中的现有局限性,提供了有关如何解决它们的见解,并鼓励对复杂性和一般性的成本进行反思。
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Policlinico tor vergata大学医院,牛津81号,罗马00133,意大利b罗马医学系,罗马 - 罗马大学00133,意大利大学医学系,意大利大学医学系,意大利C C CC 00133和森林系统(DIBAF),托斯西亚大学,01100 ITALY E e VITERBO,Rome Tor Vergata大学生物学系,00133 00133意大利罗马,Policlinico tor Vergata University Hospital,Via oxford 81,00133 Rome,Inte Inter of Lille,Inserm,Inserm,Inserm,Inserm of Policlenico tor Vergata University Hospital,Via oxford 81埃吉德(Egid),法国埃吉德(Egid)天主教大学内科系,00168意大利00168 I FONDAZIONE POLICLINICO INCORLIORIO A. GEMELLI IRCCS,00168罗马,意大利J糖尿病和营养科学Policlinico tor vergata大学医院,牛津81号,罗马00133,意大利b罗马医学系,罗马 - 罗马大学00133,意大利大学医学系,意大利大学医学系,意大利C C CC 00133和森林系统(DIBAF),托斯西亚大学,01100 ITALY E e VITERBO,Rome Tor Vergata大学生物学系,00133 00133意大利罗马,Policlinico tor Vergata University Hospital,Via oxford 81,00133 Rome,Inte Inter of Lille,Inserm,Inserm,Inserm,Inserm of Policlenico tor Vergata University Hospital,Via oxford 81埃吉德(Egid),法国埃吉德(Egid)天主教大学内科系,00168意大利00168 I FONDAZIONE POLICLINICO INCORLIORIO A. GEMELLI IRCCS,00168罗马,意大利J糖尿病和营养科学Policlinico tor vergata大学医院,牛津81号,罗马00133,意大利b罗马医学系,罗马 - 罗马大学00133,意大利大学医学系,意大利大学医学系,意大利C C CC 00133和森林系统(DIBAF),托斯西亚大学,01100 ITALY E e VITERBO,Rome Tor Vergata大学生物学系,00133 00133意大利罗马,Policlinico tor Vergata University Hospital,Via oxford 81,00133 Rome,Inte Inter of Lille,Inserm,Inserm,Inserm,Inserm of Policlenico tor Vergata University Hospital,Via oxford 81埃吉德(Egid),法国埃吉德(Egid)天主教大学内科系,00168意大利00168 I FONDAZIONE POLICLINICO INCORLIORIO A. GEMELLI IRCCS,00168罗马,意大利J糖尿病和营养科学
1。论文的目的是比较在模拟中实施的几个最新的四倍的运动控制器,制定指南,表明哪种控制器在哪种情况下更好,最后,实施一个示例决策策略,该示例可以根据当前上下文进行切换。2。最初,学生应审查四倍运动控制器的可用文献和实施。3。接下来,学生应创建必要的应用程序,以便在同一模拟器中运行所有控制器以进行公平比较。学生应设计适当的模拟场景,该场景将用于比较控制器。4。学生应提出和评估合适的指标,以便为给定任务选择最佳控制器。应从比较结果中提取一个简单的面向用户指南。5。最后,学生应实施一种上下文感知的策略,该策略将能够在多个运动控制器之间切换,以在某些设计的方案中实现设计指标的卓越性能。
摘要 - 急流尖峰神经网络(SNN)的灵感来自生物神经系统的工作原理,这些原理提供了独特的时间动态和基于事件的处理。最近,通过时间(BPTT)算法的错误反向传播已成功地训练了局部的SNN,其性能与复杂任务上的人工神经网络(ANN)相当。但是,BPTT对SNN的在线学习方案有严重的局限性,在该场景中,需要网络同时处理和从传入数据中学习。特别是,当BPTT分开推理和更新阶段时,它将需要存储所有神经元状态以及时计算重量更新。要解决这些基本问题,需要替代信贷分配计划。在这种情况下,SNN的神经形态硬件(NMHW)实现可以极大地利用内存计算(IMC)概念,这些概念(IMC)概念遵循记忆和处理的脑启发性搭配,进一步增强了他们的能量效率。在这项工作中,我们利用了与IMC兼容的生物学启发的本地和在线培训算法,该算法近似于BPTT,E-Prop,并提出了一种支持使用NMHW的经常性SNN推理和培训的方法。为此,我们将SNN权重嵌入了使用相位变更内存(PCM)设备的内存计算NMHW上,并将其集成到硬件中的训练设置中。索引术语 - 在线培训,尖峰神经网络,神经形态硬件,内存计算,相位变化内存我们使用基于PCM的仿真框架和由256x256 PCM Crossbar阵列的14NM CMOS技术制造的内存内计算核心组成的NMHW开发了模拟设备的精确度和瑕疵的方法。我们证明,即使对4位精确度也是强大的,并实现了32位实现的竞争性能,同时为SNN提供了在线培训功能,并利用了NMHW的加速收益。
摘要 - 动态快速适应是使动物及时,正确调整其运动的基本帽质体之一,从而对不可预测的变化做出了反应。在不预测的环境中工作时,这种功能对于四倍的机器人也是必不可少的。虽然增强学习(RL)在运动控制方面取得了重大进展,但对模型不确定性的快速适应仍然是一个挑战。在本文中,我们试图确定运动RL政策背后的控制机制,我们从中提出了一种新的基于RL的快速在线自适应控制(RL2AC)算法,以互补地将RL策略和自适应控制结合在一起。RL2AC以1000Hz的频率运行,而无需使用RL同时训练。它具有针对外部干扰或SIM真实间隙的强大能力,从而实现了强大的运动,这是通过从新颖的自适应控制器中得出的适当扭矩补偿来实现的。各种模拟和实验证明了提出的RL2AC针对重载重的有效性,干扰作用在一条腿上,侧向扭矩,SIM卡到真实的间隙和各种地形。
1。玛格丽特癌症中心,大学健康网络,多伦多,加拿大安大略省,M5G 1L7 2。 多伦多大学多伦多大学医学生物物理学系,加拿大安大略省,M5G 1L7 3。 医学肿瘤学和血液学系,医学系,大学卫生网络,多伦多,加拿大安大略省多伦多,M5G 2M9 4。 多伦多大学多伦多大学医学系,加拿大安大略省,M5G 1A1 5。 BARTS癌症研究所,伦敦皇后大学的Barts癌症研究所,英国伦敦伦敦伦敦广场,EC1M 6BQ 6。 伦敦玛丽玛丽大学表观遗传学中心,英国伦敦,E1 4NS 7。 多伦多大学多伦多分子遗传学系,加拿大安大略省,M5S 1A8 8。 安大略省癌症研究所,多伦多,安大略省,加拿大,M5G 0A3&。 同等贡献玛格丽特癌症中心,大学健康网络,多伦多,加拿大安大略省,M5G 1L7 2。多伦多大学多伦多大学医学生物物理学系,加拿大安大略省,M5G 1L7 3。医学肿瘤学和血液学系,医学系,大学卫生网络,多伦多,加拿大安大略省多伦多,M5G 2M9 4。多伦多大学多伦多大学医学系,加拿大安大略省,M5G 1A1 5。 BARTS癌症研究所,伦敦皇后大学的Barts癌症研究所,英国伦敦伦敦伦敦广场,EC1M 6BQ 6。 伦敦玛丽玛丽大学表观遗传学中心,英国伦敦,E1 4NS 7。 多伦多大学多伦多分子遗传学系,加拿大安大略省,M5S 1A8 8。 安大略省癌症研究所,多伦多,安大略省,加拿大,M5G 0A3&。 同等贡献多伦多大学多伦多大学医学系,加拿大安大略省,M5G 1A1 5。BARTS癌症研究所,伦敦皇后大学的Barts癌症研究所,英国伦敦伦敦伦敦广场,EC1M 6BQ 6。 伦敦玛丽玛丽大学表观遗传学中心,英国伦敦,E1 4NS 7。 多伦多大学多伦多分子遗传学系,加拿大安大略省,M5S 1A8 8。 安大略省癌症研究所,多伦多,安大略省,加拿大,M5G 0A3&。 同等贡献BARTS癌症研究所,伦敦皇后大学的Barts癌症研究所,英国伦敦伦敦伦敦广场,EC1M 6BQ 6。伦敦玛丽玛丽大学表观遗传学中心,英国伦敦,E1 4NS 7。多伦多大学多伦多分子遗传学系,加拿大安大略省,M5S 1A8 8。安大略省癌症研究所,多伦多,安大略省,加拿大,M5G 0A3&。 同等贡献安大略省癌症研究所,多伦多,安大略省,加拿大,M5G 0A3&。同等贡献
充血相关的体征和症状是 HF 住院和随后再入院的最常见原因之一,5 凸显了急性失代偿性心力衰竭 (ADHF) 后未解决的充血是导致再入院率升高的主要原因。 6 因此,管理临床拥挤一直是住院治疗的主要目标。 7 然而,登记数据显示,尽管 HF 症状持续存在,但仍有大约 40% 的患者出院。 8、9 此外,即使没有临床充血,心脏充盈压也可能升高,这突出了亚临床血流动力学异常在 HF 病理生理学中的作用。这强调了对容量状态进行全面评估的必要性,以优化 ADHF 患者的容量管理。 10
这项研究的目的是通过对叙事文献的书目综述,研究软管叶(Mangifera表示L.)中存在的生物活性化合物(Mangifera指示L.)的影响,以解决其在IT叶片中发现的生物活性化合物的参考书目,并解决了其在IT及其消费率中的饮食及其及其在DCNT中的预测。该调查是从2024年1月至2024年3月在线数据库在线科学电子图书馆在线进行的 - Scielo,国家医学图书馆(PubMed)和虚拟健康图书馆(BVS),其出版周期在2018年至2024年之间,英语为英文,可用文本和完整。结果表明,软管叶子含有多种生物活性化合物,包括酚类化合物,例如多酚和类黄酮,这些化合物表现出抗氧化剂,抗炎,抗癌,抗癌,低糖症和低脂蛋白活性。这些化合物与氧化应激的减少,肥胖症中涉及脂肪生成的基因的表达,炎症和改善体外研究和动物模型的代谢参数的改善,表明需要对主题和体内研究进行更多研究以验证其他可能的影响。关键字:植物化学化合物;非传播慢性疾病; Mangifera表示L.