本研究提出了一种自学习算法,用于闭环缸唤醒控制,靶向较低的阻力和较低的升力弹力,并带有稀疏传感器信息的额外挑战,以深度加固学习(DRL)为起点。通过将传感器信号提升为动态特征(DFS),DRL性能可显着改善,该功能可以预测未来的流量状态。所得的基于DF的DRL(DF-DRL)自动在没有动态模型的情况下在工厂中学习反馈控制。结果表明,DF-DRL模型的阻力系数比基于直接传感器反馈的香草模型低25%。更重要的是,DF-DRL仅使用一个表面压力传感器,可以将阻力系数降低到雷诺数(RE)= 100时的最先进性能,并显着减轻了提升系数。因此,DF-DRL允许在不降低控制性能的情况下部署流量的稀疏感应。该方法在更复杂的流动场景下还表现出强大的鲁棒性感染,在RE = 500和1000时分别将阻力系数分别降低了32.2%和46.55%。此外,在三维湍流中,拖动系数在RE = 10 000的三维湍流中降低了28.6%。由于表面压力信息在现实情况下比流速信息更为直接,因此本研究为
研究文章|行为/认知MEG的证据表明,与模式无关的概念表示包含语义和视觉特征https://doi.org/10.1523/jneurosci.0326-24.2024收到:2024年2月19日,2024年4月22日2024年4月22日接受:2024年5月15日,2024年5月15日,2024年版本copyright copyright©2024 div>
视网膜血管在检测视网膜疾病(包括高血压性视网膜病)中的生物标志物中起着关键作用。这些视网膜容器的手动识别既是资源密集的又耗时。自动化方法中血管分割的履带直接取决于眼底图像的质量。在亚最佳图像质量的实例中,应用基于深度学习的方法作为精确分割的一种更有效的方法。我们提出了一个异质的神经网络,结合了卷积神经网络和远距离空间特征挖掘变压器网络结构的局部语义信息提取的好处。这种跨注意网络结构增强了该模型在视网膜图像中处理血管结构的能力。在四个公开数据集上进行的实验证明了我们的模型在血管分割方面的出色性能以及高血压视网膜病变量化的巨大潜力。
● SPAP 和 PAP 提示链接 州药品援助计划 (SPAP) 和药品援助计划 (PAP) 提示链接将添加到摘要页面,以便可能符合这些计划资格的用户更轻松地找到相关计划信息
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背景:我们正在构建一台室温、光学量子计算机,该计算机能够即时解决特征学习和分类问题,该技术目前在印度理工学院曼迪分校 CQST 处于 TRL 5.0 阶段。通过将量子比特转换成具有 20 个面的 3D 激光全息图(类似于二十面体),我们的计算机利用 16 个并行通道,提供相当于 16x320 个量子比特。凭借先进的用户界面、量子模拟器和量子处理能力,我们的计算机可作为图形处理器(GPU 而非 CPU)运行,无缝处理视频或照片等输入。它提取一个模型来解释隐藏在输入数据中的固有动态,并以量子实时馈送的形式提供输出。编写量子算法非常繁琐,但我们的计算机却能反映出科学家的好奇心,能够迅速为未知大数据提出一个准确率高达 86% 的近似理论模型,而且所有这些都无需依赖算法。
在今年的杂志上,我们将尊重我们的历史,并庆祝我们代理机构的演变,因为我们继续为青年提供独特的机会,以挑战和激发他们的计划。通过演讲和辩论,领导峰会,录音棚等等,我们为孩子们提供了声音,并赋予他们以独特而有力的方式来利用自己的创造力。我们也很高兴以马修·莫丁(Matthew Modine)为主演的电影《艰难的里程》(Hard Miles),这是一个真正的故事,讲述了通道自行车节目的开始的真实故事。与R.J. Christian Sander合作非常高兴丹尼尔·汉娜(Daniel Hanna)和PenséProductions的整个团队都完成了这部电影的完成,并准备发行戏剧。
长阅读的RNA测序可以在单个转录物同工型的分辨率下对RNA修饰,结构和蛋白质相互作用位点的映射。要了解这些RNA特征的功能,在转录组和基因组注释(例如开放式阅读框架和剪接连接)的背景下对它们进行分析至关重要。为了实现这一目标,我们开发了R2Dtool,这是一种生物信息学工具,将转录映射的信息与转录本和基因组注释集成在一起,从而允许同工型分辨分析和RNA在其基因组上下文中的RNA特征的图形表示。我们说明了R2Dtool使用同志数据集成和加速RNA特征分析的能力。R2DTOOL促进了替代转录本同工型的综合分析和解释。R2DTOOL促进了替代转录本同工型的综合分析和解释。
海洋的塑料污染是最大的环境问题。可生物降解的塑料在打击塑料污染的积累中具有潜在的“溶解性”,其产量目前正在增加。尽管这些聚合物将有助于未来的塑料海洋碎片预算,但关于在不同自然环境中可生物降解塑料的行为知之甚少。在这项研究中,我们在实验室上对整个微生物群落进行了分子,确认可生物降解的聚丁乙烯甲酸甲酸酯 - 甲甲酸盐(PBSET)和多羟基丁酸(PHB)(PHB)膜(PHB)膜,以及非生物降落的常规沿环境层次的层次,这些层次是层次的层次,这些层次是均不同的,这些层次是差异的。 海。在22个月的孵育期间,在五个时间点中取出了骨,底栖和效等栖息地的样品。我们评估了潜在的生物降解细菌和真菌类群的存在,并将它们与这些聚合物的原位瓦解数据进行了对比。扫描电子显微镜成像构成了我们的分子数据。假定的塑料降解器发生在所有环境中,但没有明显的
ISSN 1330-3651(印刷版),ISSN 1848-6339(在线版) https://doi.org/10.17559/TV-20240123001285 原创科学论文 基于多媒体数据分析和人工智能的智能体育教学跟踪系统 徐嘉辉*,齐大陆,刘爽 摘要:近年来,体育环境已经意识到身体和心理特征的重要性。体育工作人员、运动员和教练员已经表明,新的理论和治疗方法可用于增强心理。个人社会生活中的基本需求是城市公共体育。本文在均等化公共服务的基础上,提供了均等化公共体育的城市设施。国家一致的规则可以提供城市公共体育产品和服务,这些产品和服务对公民来说是基本的,考虑到他们的生计和娱乐需求。本文提出利用语义多层次结构方程模型(SMSEM)来评估城市公共体育服务的运动心理需求,目的是紧密围绕群众的体育需求,提高政府城市公共体育服务供给的质量和效率,推动城市体育休闲城市建设,让更多人享受城市公共体育,保障人民群众的基本体育权利。积极心理学的成长具有广泛的理论和应用领域,丰富了新的体育心理学理论和应用。心理监测与体育锻炼的关系最密切的是竞技体育领域。心理指导正朝着系统化、专业化的方向发展。在未来的应用中,从体育心理学中获得的成果更具适用性。关键词:人工智能;多媒体数据分析;语义;运动心理;城市公共体育1引言运动员的运动表现由心理、身体和社会因素来评价[1]。教练员认为,通过提高运动员的心理能力可以提高运动员的运动成绩[2]。心理干预对游泳、足球、垒球、滑冰、高尔夫和网球等多项运动的运动员表现有积极影响 [3]。高水平表现研究比较了不同的运动员,报告了成功运动员的理想心理特征,包括:焦虑的自我调节、高度集中、高度自信、焦虑控制、积极的运动关注和决心以及参与度 [4]。研究表明,运动员具有获得成功的敏锐心理能力 [5]。心理因素的相似性,多维结构和运动员表现的提高与心理技能和心理韧性密切相关[6],即“自然或既定的心理优势”。一般来说,体育运动的多项要求都要求运动员比对手表现得更好。要比对手更加稳定、一致和有控制力[7]。这些运动员除了发展心理韧性外,还采用了心理技能来保持这种心理韧性[8]。运动员可以学习特定技能如何改善心理稳定性的发展和维持[9]。体育心理学家已经启动了与体育运动有关的心理能力的心理测量特性,这些特性已经确定并测量了运动员的心理状态,以方便进一步咨询[10]。此外,问卷还测量了特定领域的因素,例如焦虑和PSIS(运动心理技能清单)团队因素、ACSI-28(运动应对技能量表-28)、APSI(运动心理技能清单)应对技能以及在绩效策略测试中的表现改进[11]。对运动员的心理支持主要包括以下几个方面: