摘要。要及时检测到早期的火灾,并追踪产生的气体,从而避免了人类生命和财产的丧失,并减少了对生态环境的损害,本文提出了一种基于情绪智能Jaya Algorithm(EijAYA)的火烟追踪方法。该算法在可追溯性任务中为无人机(UAV)分配了拟人化的精神状态,以实现其自我评估和社会评估。在模拟浓度场,EijAAYA算法,基本Jaya算法和PSO算法中用于验证仿真燃气透胶质性的模拟,并且模拟结果证明了eijaya算法的优势在成功率和迭代时间上。在本文中,选择TT无人机作为实验工具,以充分利用其扩展模块的功能,并通过将其与相应的传感器结合来构建实验硬件系统。相应的实验场景是在室内环境中构建的,EijAAYA算法用于使多个无人机合作并进行可食用性实验,该实验验证了实际应用中的算法可行性,并证明该算法可以快速并准确地追踪火烟雾。
摘要:监视视频中的异常检测是对罕见事件的识别,这些事件产生了正常事件的不同特征。在本文中,我们介绍了一项有关异常检测技术进度的调查,并介绍了我们提出的框架以应对这一非常具有挑战性的目标。我们的方法基于最新的最新技术,并将异常事件施放为未来帧中意外事件。我们的框架非常灵活,您可以通过现有的最新方法替换几乎重要的模块。最受欢迎的解决方案仅将未来预测的信息用作训练卷积编码网络的限制,以重建框架,并在原始信息和重建信息之间取得差异的分数。我们提出了一个完全基于预测的框架,该框架将特征直接定义为未来预测和基础真理信息之间的差异。此功能可以馈入各种类型的学习模型以分配异常标签。我们介绍了我们的实验计划,并认为我们的框架的性能将通过提出功能提取的早期有希望的结果来与最先进的分数竞争。
尽管对情感的定义缺乏科学共识,但通常认为它们涉及思想,身体和行为的几种修改。尽管心理学理论强调了情绪的多元素特征,但对大脑中这种组成部分的性质和神经结构知之甚少。我们使用多元数据驱动的方法将广泛的情绪分解为功能性核心过程并确定其神经组织。20名参与者观看了40个情感剪辑,并以32个组件特征的特征定义了119个情感时刻。结果表明,在一组与估值评估,享乐体经历,新颖性,目标 - 相关,方法/避免倾向和社会关注相关的组件过程中编码组件过程的大脑网络中,有不同的情绪从协调的活动中出现。我们的研究超越了以前的研究,该研究通过强调新方法与理论驱动的建模如何为情感神经科学提供新的基础,并揭示人类情感经验的功能结构,从而超越了侧重于分类或维情感的研究。
“传统上,使用头皮脑电图等标准方法研究人类的这些深层边缘大脑区域一直具有挑战性。我们的团队能够通过利用从独特患者群体收集的数据来克服这一挑战:癫痫患者通过手术植入设备,可以通过植入杏仁核和海马深处的电极进行慢性脑电图记录,”伊坎医学院生物医学科学研究生院神经科学博士生、论文第一作者克里斯蒂娜·马赫 (Christina Maher) 表示。
摘要。抑郁症和焦虑是世界上最常见的精神健康障碍,导致了大量发病和死亡。过去的治疗主要集中在治疗抑郁症和焦虑症上。但是,迫切需要检测慢性压力状态并可能使用即时的个性化干预措施进行干预。现代技术彻底改变了我们被动测量各种生物学和生理信号的能力。在我们的日常生活中,我们从手机,可穿戴技术,手表甚至计算机和汽车中产生大量的电子数据。在此分析中,我们专注于使用Fitbit的可穿戴数据来被动地预测日常情绪状态(例如,悲伤/紧张/焦虑与快乐)。我们使用弹性净回归机器学习算法的日常使用来自38名参与者的每日FITBIT数据和约1200天的数据来预测情绪状态(例如,悲伤/紧张/焦虑与快乐)。我们能够使用交叉验证的机器学习算法准确地预测这些状态,并确定了每个情绪状态的特征。在此概念验证分析中,我们表明,预测日常情绪状态是可行的,并且不仅可能有助于检测日常情绪状态,还可以提高被动意识并提供及时的干预措施。
经济生产过程脱碳的必要性是不可否认的,世界上大多数国家都已考虑过这一点。可再生能源 (RES) 和碳捕获与封存 (CCS) 技术似乎是脱碳过程最有前景的途径之一。我们提出了一个平衡模型,其中最终产品的生产使用劳动力和能源,而能源则使用无污染的可再生能源和污染的化石燃料产生。政府实施绿色税收改革 (GTR),对排放征税,并使用收入为可再生能源补贴和 CCS 技术支持提供资金。我们测试了结果如何根据对可再生能源或 CCS 支持的优先级而变化。我们的结果表明,优先考虑可再生能源支持可实现更好的经济效果,也可能实现更好的环境效果。总体而言,我们的实证模拟表明,资源替代比化石燃料脱碳具有更大的好处。
该项目是关于在同种异体干细胞移植的背景下开发新的收养免疫疗法,尤其是条件。为此,应通过遗传和逆转录病毒转导来对NK细胞(原代NK细胞以及NK细胞系)进行基因修饰,以表达CD38和CD45建立的嵌合抗原受体(CARS)。
摘要:本文讨论了音乐情感识别技术和人工智能(AI)在音乐教育中的融合和应用。随着人工智能技术的快速发展,其应用越来越广泛地用于教育领域,尤其是在音乐教育领域。AI不仅提高了教学效率,而且还为学生提供了更加个性化和高效的学习经验。作为AI的重要分支,音乐情感识别技术可以准确地识别和解释音乐作品中的旋律,节奏和和谐元素所表达的情感和艺术概念,这对于学生在音乐欣赏和学习过程中深入了解音乐工程的含义和本质具有重要意义。本文分析了音乐情感识别和音乐教育中AI整合的当前状况,优势和挑战,并提出了相应的策略和建议,旨在在音乐教育领域提供理论参考和实践指导。
对于老年人,这种衰老的变革性观点与男性气质的复杂性相交。阳刚之气作为一种社会建构的身份,随着文化期望,世代的规范和个人经验而发展。体育锻炼不仅是维持健康和福祉的工具,而且是老年人重建对男性气质的重要舞台。通过进行体育锻炼,老年人可以挑战传统的性别规范,强调主导地位,体力和竞争力,而是拥抱优先级的情感幸福感,社会联系和自我保健的实践。这种转变反映了更广泛的社会趋势,将男子气概重新构想为更流畅和包容的结构(Gough and Robertson,2010年)。
3学习步态过渡的基于模型的最佳控制21 3.1动机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.2相关文献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.3基于模型的控制器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.3.1体系结构概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.3.2步态过渡机制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.4学习步态适应政策。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.4.1控制步态时间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 3.4.2 MDP定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.5结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 3.5.1适应的步态和速度跟踪。。。。。。。。。。。。。。。31 3.5.2能源效率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 3.5.3与相关工作的比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 3.5.4消融研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 3.6结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36
