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机器
本期特刊《机器人智能前沿探索：人工智能在机器人感知、学习和决策中的应用》重点关注人工智能 (AI) 在增强机器人能力方面的变革性作用。我们旨在探索脑机接口 (BCI)、强化学习、通过计算机视觉实现的机器人感知、具有情商的人形机器人、协作机器人 (cobots)、工业 4.0 中的智能制造、智能医疗机器人、增强现实交互、自适应系统和多机器人系统等关键领域。我们诚邀您投稿，探讨人工智能如何重塑这些领域，使机器人能够在动态环境中学习、感知、协作和适应。感兴趣的主题包括用于人机交互的高级 BCI、强化学习应用、情感人形机器人的开发以及智能制造和医疗机器人领域的人工智能进步。我们期待您在这些激动人心的领域开展创新研究。谢谢！
旋转机
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ISING机器的理论和Ising机器的常见软件平台ISING机器的理论和Ising机器的常见软件平台
其中s f是满足给定约束的可行解决方案集。我们可以通过ISING模型来表示组合优化问题的目标函数。ISING模型是统计物理学中的理论模型。如果我们通过ISING模型表示组合优化问题，则 ISING机器可以治疗组合的选择问题。 将在第二秒中解释Ising模型的细节。 II。 Ising机器可根据物理原理最大程度地减少Ising模型的能量（请参阅第二节 iii）。 当前，已经撤销了各种类型的Ising机器。 2011年，第一个商业量子退火机D-Wave出来了[1]，引发了Ising机器的注意。 现有的量子退火机是受量子退火理论的启发[2]和绝热量子计算[3]，[4]的量子硬件。 发布第一次商业量子退火ISING机器可以治疗组合的选择问题。将在第二秒中解释Ising模型的细节。II。 Ising机器可根据物理原理最大程度地减少Ising模型的能量（请参阅第二节 iii）。 当前，已经撤销了各种类型的Ising机器。 2011年，第一个商业量子退火机D-Wave出来了[1]，引发了Ising机器的注意。 现有的量子退火机是受量子退火理论的启发[2]和绝热量子计算[3]，[4]的量子硬件。 发布第一次商业量子退火II。Ising机器可根据物理原理最大程度地减少Ising模型的能量（请参阅第二节iii）。当前，已经撤销了各种类型的Ising机器。2011年，第一个商业量子退火机D-Wave出来了[1]，引发了Ising机器的注意。现有的量子退火机是受量子退火理论的启发[2]和绝热量子计算[3]，[4]的量子硬件。发布第一次商业量子退火
关系神经机器
摘要：深度学习在拥有大量训练数据的情况下，已在多项任务中取得了令人印象深刻的成果。然而，深度学习只关注预测的准确性，而忽略了导致决策的推理过程，而这是生命攸关应用中的主要问题。概率逻辑推理允许利用统计规律和特定领域的专业知识在不确定的情况下进行推理，但其可扩展性和与处理传感数据的层的脆弱集成极大地限制了其应用。出于这些原因，将深度架构和概率逻辑推理相结合是开发在复杂环境中运行的智能代理的基本目标。本文介绍了关系神经机，这是一种新颖的框架，允许联合训练学习者和基于一阶逻辑的推理器的参数。关系神经机器既可以在纯亚符号学习的情况下从监督数据中恢复经典学习，又可以在纯符号推理的情况下恢复马尔可夫逻辑网络，同时允许在混合学习任务中进行联合训练和推理。设计了适当的算法解决方案，使大规模问题中的学习和推理变得易于处理。实验在不同的关系任务中显示出令人鼓舞的结果。
小儿指甲疾病中的人工智能
在电源系统中使用锂电池用于矿山中的设备和/或机器，需要确保适当的工作安全水平。这特别适用于硬煤矿，尤其是有火灾或爆炸风险的甲烷矿山和矿山。因此，所使用的锂单元必须与BMS电池管理系统一起通过将它们放置在特殊的防爆外壳中来隔离环境的影响。与上述有关，如作者的初步研究所表明的那样，没有所谓的BMS的细胞的运行实际上是禁止的。在实践中，使用各种BMS，最常使用所谓的被动平衡。但是，它们的使用意味着锂电池仅在充电期间才能平衡，这意味着电池中最弱的电池确定了其工作时间。至于主动BMS，由于它们相当复杂的结构和成本，它们的使用频率较低，但是它们的使用扩展了锂电池的操作。
