●学生对机器人技术的基本技术,系统级别和社会/经济挑战表示感谢。●学生通过探索尖锐的学术研究和现场剥夺系统,在不同的次级区域(例如,感知,计划,控制,受生物启发的设计和多代理互动)中对当前的艺术状态(例如,感知,计划,控制,受到生物启发的设计和多代理互动)进行了了解。●学生通过将该领域的问题,挑战和解决方案与工程,自然科学,社会科学,人文和艺术的其他学科联系起来,探索机器人技术的多学科和跨学科性质。●学生考虑具有社会意义的问题(例如隐私,公平,经济挑战,对环境的挑战和政策),并在这些问题上进行集中课程工作的机会。●学生通过在包括设计和机器人硬件的动手体验以及高级独立工作项目或论文的课程中,通过基于项目的作业将这些课程付诸实践。
逻辑系统与模型系摘要:本文讨论了量子力学实际上解决的问题。其观点表明,在理解问题时忽略了时间及其过程的关键环节。量子力学历史的常见解释认为离散性仅在普朗克尺度上,而在宏观尺度上则转变为连续性甚至平滑性。这种方法充满了一系列看似悖论的悖论。它表明,量子力学的当前数学形式主义仅与其表面上已知的问题部分相关。本文接受的恰恰相反:数学解决方案是绝对相关的,并作为公理基础,从中推导出真实但隐藏的问题。波粒二象性、希尔伯特空间、量子力学的概率和多世界解释、量子信息和薛定谔方程都包括在该基础中。薛定谔方程被理解为能量守恒定律对过去、现在和未来时刻的推广。由此推导出的量子力学的现实问题是:“描述任何物理变化(包括任何机械运动)中时间进程的普遍规律是什么?” 关键词:能量守恒定律;希尔伯特空间;量子力学的多世界诠释;过去、现在和未来;量子力学的概率诠释;量子信息;薛定谔方程;时间;波粒二象性
储存器计算 (RC) [1, 2] 是一种循环神经网络,近年来因其训练成本低、可通过专用电路 [3, 4] 和物理 RC [5, 6] 在硬件上实现而备受关注。RC 由储存器部分和读出部分组成,储存器部分接收时间序列输入并将其非线性转换为高维空间以表示输入的时空模式,读出部分从储存器部分拾取一些模式来分析输入并生成输出。RC 的主要优势是除读出部分之外的权重连接都是固定的。因此,与深度神经网络相比,其训练所需的数据量更少,计算成本更低。因此,RC 适用于计算资源有限且无需云计算即可执行训练的边缘 AI 系统。 RC 的读出大多由线性模型(单层感知器)实现,因此,读出的适应训练数据的能力有限。为了增强 RC 的训练能力,我们提出了一个具有多个读出的 RC 模型,该模型将一个读出的训练分散,以便每个读出可以专注于特定类型的训练数据。该方法可以看作是一种集成学习,用于增强 RC 泛化性能。简单地增加读出的数量对于边缘 AI 系统来说是低效的,因为它会消耗系统中有限的内存资源。本研究引入了一种自组织函数,它能够使用
近年来,天然纤维增强复合材料由于其质量轻、耐磨、可燃、无毒、成本低和可生物降解等特性而受到广泛关注。在各种天然纤维中,亚麻、竹、剑麻、大麻、苎麻、黄麻和木纤维尤其受到关注。世界各地对利用天然纤维作为增强材料来制备各种类型复合材料进行了大量研究。然而,缺乏良好的界面黏附力、熔点低和耐湿性差使得天然纤维增强复合材料的使用不那么有吸引力。天然纤维的预处理可以清洁纤维表面、对表面进行化学改性、停止吸湿过程并增加表面粗糙度。在各种预处理技术中,接枝共聚和等离子处理是天然纤维表面改性的最佳方法。天然纤维与乙烯基单体的接枝共聚物可在基质和纤维之间提供更好的粘合性。本文回顾了预处理天然纤维在聚合物基质复合材料中的应用。还讨论了天然纤维表面改性对纤维和纤维增强聚合物复合材料性能的影响。POLYM. ENG. SCI.,49:1253–1272,2009 年。ª 2009 年塑料工程师协会
背景:美国食品药品监督管理局 (FDA) 已批准三种 HPV(人乳头瘤病毒)疫苗。疾病控制和预防中心 (CDC) 和免疫实践咨询委员会 (ACIP) 建议在 11 岁或 12 岁时常规接种 HPV 疫苗。本研究旨在总结和描述 2006 年 7 月至 2017 年 5 月期间报告给 VAERS 数据库的 HPV 疫苗接种后不良事件。方法:在 VAERS 数据库中对与 HPV 疫苗相关的报告进行系统数据挖掘。在 HPV 疫苗接种后,在 VAERS 数据库中确定了临床相关的疫苗事件组合 (VEC)。仅当数据库中针对给定的不良事件 (AE) 存在至少 100 份报告时,才会考虑对 VEC 进行分析。本研究中使用的数据挖掘算法是报告比值比。ROR-1.96SE >1 的值被视为阳性信号。结果:在研究期间,VAERS 在接种 HPV 疫苗后收到了 49444 份报告。在 49444 份报告中,发现了 2307 份独特反应。共有 177 份死亡报告和 3526 份非死亡严重反应报告给 VAERS。ROR 显示腹痛、晕厥、头晕、抽搐、自然流产、脱发、闭经、肛门生殖器疣、宫颈发育不良、贫血、运动障碍、偏头痛、血压下降、跌倒、头部受伤、意识丧失、苍白、晕厥前兆、癫痫发作等症状呈阳性。结论:本分析未发现任何新的/意外的安全问题,与上市前试验的安全数据一致。需要进一步的流行病学研究来系统地验证 VAERS 提供的数据。
贸易/设备名称:icobrain-ctp 法规编号:21 CFR 892.2050 法规名称:图片存档和通信系统 监管类别:II 类 产品代码:LLZ 日期:2020 年 1 月 24 日 收到日期:2020 年 1 月 27 日 亲爱的 Dirk Smeets: 我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上市前通知,该通知表明您有意销售上述设备,并已确定该设备与 1976 年 5 月 28 日(医疗器械修正案颁布日期)之前在州际贸易中合法销售的同类设备基本等同(就附件中所述的用途而言),或与根据《联邦食品药品和化妆品法案》(法案)的规定重新分类的设备基本等同,这些设备不需要获得上市前批准申请(PMA)的批准。因此,您可以营销该设备,但须遵守该法案的一般控制规定。虽然本函将您的产品称为设备,但请注意,一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意:CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您,设备标签必须真实且不得误导。如果您的设备被归类(见上文)为 II 类(特殊控制)或 III 类(PMA),则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外,FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。请注意,FDA 发布实质等效性判定并不意味着 FDA 已判定您的设备符合该法案的其他要求或其他联邦机构管理的任何联邦法规和规章。您必须遵守该法案的所有要求,包括但不限于:注册和登记(21 CFR 第 807 部分);标签(21 CFR 第 801 部分);医疗器械报告(医疗器械相关不良事件报告)(21 CFR 803)
摘要:至关重要的是要问,代理如何仅使用通过习惯性感觉运动经验获得的部分世界模型来生成行动计划,从而实现目标。尽管许多现有的机器人研究都使用了前向模型框架,但存在高自由度的泛化问题。当前的研究表明,采用生成模型的预测编码 (PC) 和主动推理 (AIF) 框架可以通过学习低维潜在状态空间中的先验分布来开发更好的泛化,该先验分布表示从习惯性感觉运动轨迹中提取的概率结构。在我们提出的模型中,学习是通过推断最佳潜在变量以及突触权重来最大化证据下限来进行的,而目标导向规划是通过推断潜在变量来最大化估计下限来完成的。我们提出的模型在模拟中使用简单和复杂的机器人任务进行了评估,通过为正则化系数设置中间值,证明了在有限的训练数据下学习中具有足够的泛化能力。此外,比较模拟结果表明,由于先验学习将运动计划的搜索限制在习惯轨迹范围内,因此所提出的模型在目标导向规划中优于传统的前向模型。
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