2 物理学本科课程 3 2.1 简介. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... . ... . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.2.5 物理学高级研究硕士(MASt).................................................................................................................................... 7 2.3 数学课程.................................................................................................................................................................................................... 7
使用弯曲压电盘的 Tonpilz 压电换能器的频率特性估计 Applied Acoustics Elsevier 第 72 卷,第 12 期,2011 年 12 月 Tomonao Okuyama Kenji Saijo
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI),在听觉语音感知、显性语音或想象(隐性)语音期间使用侵入性测量(例如皮层电图 (ECoG))来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。这项研究招募了 16 名颅内植入电极的癫痫患者,在 8 个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG,每句句子由 3 个标记组成。具体来说,我们应用 Transformer 神经网络模型来从隐性语音中解码文本句子,该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型,然后评估该模型在使用显性任务训练以解码隐性语音时的性能。在隐性语音上训练的 Transformer 模型在解码隐性语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER),而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0.05 ; d = 0.07)。因此,收集隐性语音训练数据的挑战可以通过使用显性语音来解决。通过使用几种显性语音可以提高隐性语音的性能。
强化学习的实际应用中的主要障碍之一是模拟和实际真实环境之间的差异。因此,在模拟环境中训练的政策可能无法在现实世界中产生预期的行动,这是由于噪声,建模不准确和不同环境条件等因素。为了减轻此问题,强大的马尔可夫决策过程(RMDPS)框架集中于设计算法弹性,可弹性。在RMDP中,人们考虑了一个可能的过渡概率和奖励功能的家族,并选择了本集中最坏的案例过渡概率和奖励功能以进行策略优化。最近的研究表明,考虑策略的熵和差异可以捕获给定奖励功能的最坏情况。尽管引入了处理过渡概率的各种算法,但仍存在某些挑战。特别是,分布的支持可能是不一致的,在实际环境中未过渡的状态仍然可以分配非零过渡概率。在这项工作中,我们添加了有关软最佳策略的差异,并用KL差异术语替换了相对于名义环境的过渡概率,替换了最坏的案例过渡概率。可以解决RMDPS的挑战。
Aad, G., Abbott, B., Abdallah, J., Abdinov, O., Aben, R., Abolins, M., AbouZeid, S., Abramowicz, H., Abreu, H., Abreu, R., Abulaiti, Y., Acharya, B.S., Adamczyk, L., Adams, D.L., Adelman, J., Adomeit, S., Adye, T., Affolder, A.A., Agatonovic-Jovin, T., …, Woods, N. (2015)。
评估氯蛋白E6(CE6)放射动力疗法(RDT)以及CE6光动力疗法和5-氨基苯甲酸RDT对胶质细胞瘤细胞对二硫酸氨基蛋白酶和二硫酸脱糖蛋白与信号癌症的综合治疗的胶质细胞瘤细胞研究:效果路径调节/dif
评估时,莎拉(Sarah)涉及新兴成年的许多特征。她描述了不知道自己是谁或大学后想做什么。她的历史学位意味着有许多可能的路线,并且决定要采取的路线似乎“瘫痪”。莎拉还报告说她不完全适合自己的朋友,并且很尴尬,因为从未有过长期的浪漫关系。她发现从学校到大学的过渡很容易,但描述了完成Uni的前景令人恐惧。
建筑、工程、施工和设施管理 (AEC-FM) 行业越来越受到监控传感器网络数据和控制自动化系统的数字技术的影响。数字孪生等数字技术的进步通过整合物理世界和数字世界,提供了建筑物及其资产的高级表示。本文探讨了 AEC-FM 领域的模式、差距和趋势,并为建筑管理的数字化和自动化解决方案做出了贡献。这项工作涵盖了广泛的研究主题,从复杂模型的智能信息管理到建筑信息管理和建筑系统的交互,研究人员越来越有兴趣使用数字孪生来管理他们的信息,并开发新的研究方向,重点是数据交换和建筑信息模型 (BIM) 和设施管理 (FM) 的互操作性。在对多个数据库进行完整的文献计量搜索并遵循选择标准后,77 篇关于 AEC-FM 行业数字孪生应用的学术出版物被标记并进行了相应的聚类。本研究详细分析了关键技术的概念,包括“设施生命周期管理中的数字孪生”、“数字孪生信息集成标准”、“基于数字孪生的以居住者为中心的建筑设计”、“基于数字孪生的预测性维护”、“用于设施维护的语义数字孪生”和“基于数字孪生的人类知识”。研究结果表明,信息标准化是数字孪生在 AEC-FM 行业实际使用之前必须克服的第一个主要障碍。在此基础上,本文提出了建筑管理数字孪生的概念框架,作为未来研究的起点。