1。2。Medicina,洛杉矶大学,圣地亚哥,智利。 div>3。医学外科医生,洛杉矶大学,圣地亚哥,智利。 div>4。制药化学家,安德烈斯·贝洛大学(Andres Bello University),圣地亚哥,智利。 div>摘要 div>
该文件计划于 2024 年 12 月 6 日在《联邦公报》上公布,并可在线查阅:https://federalregister.gov/d/2024-28392 和 https://govinfo.gov
这项研究回顾了有关该主题的现有文献,并确定了AI可以缩小这些知识差距的关键方法。研究人员发现,AI目前仅在七个缺口区域中的两个中使用,尚未开发大量机会。AI驱动的工具(例如Bioclip)已经被用来从图像中检测物种特征,从而有助于物种鉴定。用自动昆虫监测平台(例如天线)确定了数百种新昆虫。
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“这项研究通过改善水电解在推进绿色能源解决方案方面起着至关重要的作用,这是一种从风能和太阳能等可再生能源产生绿色氢的关键技术,” Tooku University高级大学高级材料研究所(WPI-AIMR)的副教授Hao Li说。
解决过多的碳排放引起的严重环境问题,碳捕获,利用和储存技术(CCUS)已引起了广泛关注。1 - 3为了探索Co 2 Hydroge-nation对甲醇反应4,5的探索,目的是同时改善可再生能源的利用。目前,工业量表上的甲醇合成很大程度上取决于合成气的转化,该合成气体是CO和H 2的混合物,与少量CO 2促进了Cu/ZnO/ZnO/Al 2 O 3催化剂。尽管如此,基于Cu的催化剂对于反水 - 气体什叶派(RWG)反应显着活跃,导致甲醇选择性降低和催化剂失活,尤其是在相对较高的反应温度下。6 - 8
摘要 - 双方机器人由于其拟人化设计,在各种应用中提供了巨大的潜力,但其结构的复杂性阻碍了它们的控制。当前,大多数研究都集中在基于本体感受的方法上,这些方法缺乏克服复杂地形的能力。虽然视觉感知对于在以人为中心的环境中运作至关重要,但其整合使控制进一步复杂化。最近的强化学习(RL)方法已经显示出在增强腿部机器人运动方面的希望,特别是基于本体感受的方法。然而,地形适应性,尤其是对于两足机器人,仍然是一个重大挑战,大多数研究都集中在平坦的情况下。在本文中,我们介绍了专家教师网络RL策略的新型混合物,该策略通过一种简单而有效的方法来增强基于视觉投入的教师策略的绩效。我们的方法将地形选择策略与教师政策结合在一起,与传统模型相比,表现出色。此外,我们还引入了教师和学生网络之间的一致性损失,而不是强制实施相似之处,以提高学生驾驶各种地形的能力。我们在Limx Dynamic P1 Bipedal机器人上实验验证了我们的方法,证明了其跨毛线地形类型的可行性和鲁棒性。索引术语 - Bipedal机器人,增强学习,视觉感知的控制
Wang博士是遗传和蜂窝医学助理教授Heather Gray-Edwards,DVM博士的联合主管研究员; Penelope Rockwell生物医学研究主席,Horae Gene Therapy Center主任,Li Weibo稀有疾病研究所主任兼遗传与蜂窝医学教授;以及医学博士Kevin Strauss,儿科教授兼宾夕法尼亚州戈登维尔特殊儿童诊所的治疗发展副教授。