程序设计第一部分:第1章 RISC、CISC体系结构、流水线 (2h) 回顾X86体系结构、RISC概念、流水线原理及其危害。第 2 章 PIC 16F84 系列架构和指令集 (5h) 微控制器简介、需求和主要特性、制造商 PIC16F84 主要汇编指令摘要 第 3 章 MiKroC 中 PIC 16F84 的中断 (4h) PIC 16F84 的 4 个中断的详细信息、中断编程、练习 第 4 章 PIC 16f877 系列 (2h) 与 PIC 16F84 的区别、A/D 转换器的编程、端口管理第 2 部分 第 5 章 微处理器的演变 第 6 章 最小微处理器系统和数据交换 第 7 章 微处理器信号:类别、功能和应用 第 8 章 中断 参考书目 [1] J. Hajjej 微处理器和微控制器简介 ELLIPSES,2018
分布式强化学习 (dRL) —— 学习预测的不仅是平均回报,还有回报的整个概率分布 —— 在广泛的基准机器学习任务中取得了令人印象深刻的表现。在脊椎动物中,基底神经节强烈编码平均值,长期以来被认为是实现 RL 的,但对于该回路中的神经元群是否、在何处以及如何编码有关奖励分布高阶矩的信息知之甚少。为了填补这一空白,我们使用 Neuropixels 探针来敏锐地记录执行经典条件反射任务的训练有素、缺水的小鼠的纹状体活动。在几个表征距离测量中,与相同奖励分布相关的气味彼此之间的编码相似度要高于与相同平均奖励但不同奖励方差相关的气味,这与 dRL 的预测一致,但不是传统 RL。光遗传学操作和计算建模表明,遗传上不同的神经元群编码了这些分布的左尾和右尾。总的来说,这些结果揭示了 dRL 与哺乳动物大脑之间显著的融合程度,并暗示了同一总体算法的进一步生物学专业化。
同时暴露于光和电击。最终,光和电击之间的关联建立起来,当它们单独暴露于光时,它们开始收缩,就像受到电击一样,表现出条件反射。在训练阶段发生并且动物学会了电击关联之后,他将它们切成两半。让它们再生十四天,这样每只受过训练的动物都会长出两条新的线虫:一条从头部,一条从尾部。在恢复期之后,再生的动物再次接受训练,并记录达到条件反射所需的光电击配对试验次数。如果记忆转移假设是正确的,并且记忆存储在遗传物质中,那么从受过训练的动物的尾巴和头部再生的线虫应该比最初未受过训练的线虫对照组更快达到条件反射。这正是麦康奈尔在一篇发表在著名神经科学杂志上的文章中所报告的。根据他的研究结果,在斩首之前接受过训练的涡虫需要明显较少的训练就能在光照下开始收缩。
a 探测器 1 触发,然后在两个脉冲之后,探测器 2 触发 b 探测器 1 触发,然后探测器 2 在下一个脉冲时触发 c 探测器 1 和 2 同时触发 d 探测器 2 触发,并且探测器 1 在下一个脉冲时触发 e 探测器 2 触发,然后,两个脉冲之后,探测器 1 触发。 3. 统计每列中的巧合次数并制作关于时间延迟的直方图。 4. 在光子模型中,每个探测器都有 50% 的触发几率,但是每次只能触发一个。通过抛一枚硬币来建模。如果掷出正面,则探测器 1 触发;如果掷出反面,则探测器 2 触发。重复 30 个脉冲,统计巧合次数并制作直方图,就像在波模型中一样。 5. 在波模型中,两个探测器同时触发的概率是多少?那么在光子模型中呢?6. 在波模型中,探测器 1 触发,并且在下一个脉冲时探测器 2 触发的概率是多少?那么在光子模型中呢?7. 在光子模型中,如果我们发送一个包含两个光子的脉冲(即两个光子同时到达分束器),那么两个探测器同时触发的概率是多少?
摘要。复杂的交通环境和各种天气条件使LIDAR数据的收集昂贵且具有挑战性。需要实现高质量和可控的LiDAR数据生成,使用文本是一种常见的做法,但是在该领域几乎没有研究。为此,我们提出了Text2Lidar,这是第一个高效,多样和可控制的LiDAR数据生成模型。具体来说,我们设计了一个等应角变压器体系结构,利用设计的等齿注意力以具有数据特征的方式捕获LiDAR特征。然后,我们设计了一个控制信号嵌入式注射器,以通过全局至中心的注意机制有效地整合控制信号。此外,我们设计了一个频率调节器,以帮助该模型恢复高频降低,以确保生成的点云的清晰度。为了促进现场发展并优化了文本控制的生成性能,我们构建了Nulidartext,为850个场景提供了34,149 LIDAR点云的不同文本描述符。在Kitti-360和Nuscenes数据集中以各种形式进行了不受控制的文本控制生成实验,证明了我们方法的优越性。可以在https://github.com/wuyang98/text2lidar
Chytrid真菌胚层艾美艾尔(Emersonii)产生带有游泳尾巴的孢子(Zoospores);这些细胞可以感知并朝光线游动。对该物种的兴趣源于持续开发艾默生芽孢杆菌的努力,作为理解相关光遗传电路的光持续演变和分子细胞生物学的模型。在这里,我们报告了B. emersonii美国型培养物收藏品22665菌株的高度结合基因组组装和基因注释。我们在一个带有Illumina配对的基因组序列调查的PACBIO长阅读库中,导致组装21个重叠群,总计34.27 MB。使用这些数据,我们评估了编码基因的感觉系统的多样性。这些分析确定了G蛋白偶联受体,离子转运蛋白和核苷酸循环酶的丰富补体,所有这些都通过域重组和串联重复而多样化。在许多情况下,这些结构域的组合导致蛋白质结构域与跨膜结构域融合,将推定的信号传导与细胞膜绑定在一起。这种模式与B. emersonii感觉信号系统的多元化一致,后者可能在这种真菌的复杂生命周期中起着各种作用。
2. 蛋白质的生成量。重要的是,mRNA 还包含一种机制,以确保我们的细胞不会被过多的蛋白质所淹没。想想《我爱露西》中的场景,露西和埃塞尔无法跟上糖果包装线。我们的细胞也是如此。如果 mRNA 片段永远留在细胞中,细胞将继续产生该蛋白质并很快被它淹没。出于这个原因,mRNA 链具有限制“蓝图”在 mRNA 被破坏之前可以使用的次数的机制。发生这种情况的主要方式之一是 mRNA 链末端存在“poly(A) 尾巴”。“A”代表腺嘌呤,是 mRNA 的组成部分之一。一系列腺嘌呤分子排列在 mRNA 链的末端——就像一条尾巴。每次使用 mRNA 蓝图制造蛋白质时,都会移除一个腺嘌呤分子。最终,尾巴变得太短,mRNA 无法继续使用,并被细胞破坏。疫苗中传递的 mRNA 也会发生同样的过程。因此,疫苗传递的 mRNA 在接种几天后就会消失,而一旦 mRNA 蓝图消失,刺突蛋白就无法再制造。
稳定的扩散从描述性文本彻底改变了图像创建。GPT-2,GPT-3(.5)和GPT-4在各种语言任务中表现出惊人的表现。chatgpt向公众介绍了此类语言模型。现在很明显,大型语言模型(LLMS)将留在这里,并且会在整个在线文本和图像的生态系统中产生巨大的变化。在本文中,我们考虑未来可能会有什么。一旦LLM在网上找到大部分语言,GPT- {N}会发生什么?我们发现,在训练中使用模型生成的内容会导致不可逆的缺陷,其中原始内容分布的尾巴消失了。我们将这种效果称为模型崩溃1,并表明它可以在变异自动编码器,高斯混合模型和LLM中发生。我们建立了这种现象背后的理论直觉,并在所有学到的生成模型中描绘了它的普遍性。我们证明,如果我们要维持从网络上刮除的大规模数据培训的好处,则必须认真对待它。的确,在LLMS在从Internet爬网的数据中产生的内容的存在下,收集到有关人类与系统的真正人类互动的数据的价值将变得越来越有价值。
软机器人是在其机械结构中包含符合符合性组件的机器人[6]。近年来,这些系统在不同学科的研究人员中引起了极大的兴趣,因为它们在食品工业,机器人手术,人类机器人相互作用以及探索危险和非结构化环境等领域的潜力[6,7]。这些系统中的大多数受自然的启发,例如,在[16,17]中开发的机器人 - 在动物和其他生物中罕见的僵化行为。说明性的例子是大象树干,海星尸体,变色龙尾巴和章鱼臂。软机器人的一些特定功能是他们执行任务的潜在效率(以其合规性的性质)以及适应非预期的环境变化的能力。尽管这些特性很吸引人,但它们尚未在当前应用中发挥全部潜力,因为软机器人技术仍然是一个相对较新的领域,涉及刚刚建立的刚性机器人的理论和方法[19]。仍然处于范围内的软机器人技术的一些基本方面是对这些系统的设计,驱动方法,建模和控制[7,19]。本文介绍了几种低成本,肌腱驱动的软机器人设计。这项工作的总体目的是通过提供可访问的原型设计来帮助弥合当前差距,这些设计可用于教育和
•在尾巴,cast割,剪牙和注射时使用良好的卫生。在附近保持一瓶消毒剂根据需要喷涂(例如1%碘和猩红油)。•使用步行齿轮,笔,板条箱,设备,车辆,拖车的消毒剂。•在猪周围工作时,请使用良好的清洁底漆或一次性Tyvek®下班场。尽量避免在您的农场上穿谷仓衣服和鞋子。•限制访问您的农场。病原体和寄生虫可以在农场之间被人类,动物,车辆和受污染的衣服携带。除非换衣服,否则请勿访问其他猪场,并且在返回之前对靴子进行了消毒。•害虫(大鼠,小鼠,猫鼬,猫,苍蝇,其他昆虫等)可以在农场之间携带病原体,并可能对谷仓造成结构性破坏。创建害虫控制计划可以减轻这些风险。清除谷仓周围和内部的碎屑和混乱会减少隐藏点,设置陷阱可以减少存在的害虫数量。•必须加热食物浪费,直到沸腾(100°C/212°F)并保持沸腾至少30分钟。偶尔搅拌以确保均匀烹饪。