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World File Search System低维子
学习机器人示威轨迹的低维潜图
2曲率调查的变分自动编码器17 2.1学习小型演示数据集的潜在表示17 2.2有关小型轨迹数据集的学习表示的相关工作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.1轨迹表示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.2曲率正则化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3曲率调查的VAE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3.1曲率调查的VAE公式。。。。。。。。。。20 2.3.2 fork姿势示例。。。。。。。。。。。。。。22 2.4曲线机器学习方法。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4.1人示出的轨迹和数据处理。24 2.4.2轨迹的神经网络体系结构。。。。。。。。26 26 2.4.3训练超标剂。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 27 2.4.4模型可解释性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28 2.5曲线物理机器人实验。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。26 26 2.4.3训练超标剂。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.4.4模型可解释性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.5曲线物理机器人实验。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.1机器人臂。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.2轨迹跟踪实现。。。。。。。。。。。。30 2.5.3曲线潜在值选择。。。。。。。。。。。。。。。30 2.5.4基线轨迹。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.5.5数据收集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.6关于小型传统数据集的学习表示形式的结果和讨论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
基于低维高斯流程回归的锂离子电池的健康状况预测
准确确定电池状况是操作中的关键挑战。随着锂离子电池的性能随着时间的推移而降级，对健康状况的准确预测将提高整体效率和安全性。本文根据高斯过程回归提出了一种预测方法，并在单个模型中使用自动相关性确定内核，用于三种不同类型的电池电池。降低了问题的维度和对特征的灵敏度分析后，对模型进行了训练，验证并在看不见的数据上进行了进一步测试。最小测试误差的平均绝对误差为1.33％。结合了预测结果的低不确定性，这表明了使用数据驱动方法预测电池状况的适用性和巨大潜力。
电子导航研究所
全球 ATM 运行概念是由国际民航组织制定的，目的是在适应日益增长的交通量的同时，实现安全、可持续和环保的空中交通运行。ENRI 公布了其长期研究愿景，并一直致力于研究，以及为实现全球 ATM 运行概念 (GATMOC) 而在全球范围内开发和传播成果。长期研究愿景需要根据社会环境的变化和新开发技术的引入进行审查。因此，ENRI 定期审查其长期研究愿景，考虑与 CARATS * 和 GANP ** 等其他空中交通系统长期愿景的协调，并于 2019 年发布了最新版本。未来将实现基于轨迹的运行 (TBO)，其中飞机轨迹会提前调整和确定，飞机将在指定时间沿着轨迹飞行。灵活的空中交通管理对于应对各种类型、不同性能和用途的飞机的预期增长至关重要。新的研究愿景将我们未来几十年的研究主题解释为路线图，其中主题大致分为四个研究领域：“通过提高运营安全性和可靠性有效利用空域”、“通过空域运营效率有效利用空域”、“优化机场运营”和“改善空中交通系统的基础技术”，重点是提高研究潜力并持续长期为社会做出贡献。ENRI 将根据这一长期愿景开展其研究和开发活动。
【电子电路实验】课程纲要
一、丰富的数学、物理、科学与工程知识，以及实际运用的能力。 二、设计实验、执行实验、分析数据及归纳结果的能力。 三、执行电机工程实务所需理论、方法、技术及使用相关软硬体工具之能力。 四、电机工程系统、模组、元件或制程之设计能力。 五、团队合作所需之组织、沟通及协调的能力。 六、发掘问题、分析问题及处理问题的能力。 七、掌握科技趋势，并了解科技对人类、环境、社会及全球的影响。 八、理解专业伦理及社会责任。 九、专业的外语能力及与国际社群互动的能力。
Goertek Microelectronics Inc. 歌尔微电子股份有限公司
(e) 本公告（及其所含信息）仅供参考，不构成或构成任何发行或出售要约的一部分，也不构成任何购买、认购或以其他方式收购本公司在美国（包括其领土和属地、美国任何州和哥伦比亚特区）或任何其他此类要约或出售为非法的司法管辖区的任何证券的要约的一部分。本公司认为其为“外国私人发行人”（“ FPI ”），该术语定义见 1933 年美国证券法（经修订）（“美国证券法”）第 405 条，并打算尽可能地开展业务以保持其作为 FPI 的地位。本公司证券（“证券”）未根据美国证券法或美国任何州或其他司法管辖区的任何证券监管机构登记，亦不会在该等登记下登记，且不得直接或间接地在美国境内或向美国境内发售、出售、转售、质押、转让或交付，但根据美国证券法的豁免或不受其登记要求约束的交易以及遵守美国任何相关州或其他司法管辖区的任何适用证券法的情况除外。证券未曾在美国公开发售，也不会在美国公开发售；
电子导航研究所 - 电子航法研究所
全球 ATM 运行概念是由国际民航组织制定的，旨在实现安全、可持续和环保的空中交通运行，同时适应不断增加的交通量。ENRI 公布了其长期研究愿景，并一直致力于研究，以及在全球范围内开发和传播成果，以实现全球 ATM 运行概念 (GATMOC)。长期研究愿景需要根据社会环境的变化和新开发技术的引入进行审查。因此，ENRI 定期审查其长期研究愿景，考虑与 CARATS * 和 GANP ** 等其他空中交通系统长期愿景的协调，并于 2019 年发布了最新版本。未来将实现基于轨迹的运行 (TBO)，其中飞机轨迹会提前调整和确定，飞机将在指定时间沿轨迹飞行。灵活的空中交通管理对于应对具有不同性能和用途的各种类型飞机的预期增加至关重要。新的研究愿景将未来几十年的研究课题以路线图的形式阐述，其中研究课题大致分为四个研究领域：“通过提高运行安全性和可靠性有效利用空域”、“通过空域运行效率有效利用空域”、“优化机场运营”和“改善空中交通系统的基础技术”，重点是提高研究潜力并持续长期为社会做出贡献。ENRI 将根据这一长期愿景开展研究和开发活动。
用子...
昆虫学采样和存储条件通常会优先考虑效率，实用性和形态特征的保守性，因此可能是DNA保存的次优。这种做法可能会影响下游分子应用，例如高通量基因组文库的结构，这通常需要大量的DNA输入量。在这里，我们使用了实用的TN5转座酶标记的基于基于96孔板的库制备方法，并从昆虫腿的低屈服DNA提取物中进行了优化，这些昆虫的DNA提取物是在亚最佳条件下存储的DNA保存的。将样品在野外车辆中长时间保存，然后在冰箱中的乙醇中长期存储或在室温下干燥。通过将DNA输入减少到6ng，可以处理更多具有亚最佳DNA产量的样品。我们将这种低DNA输入与市售标记酶的6倍稀释匹配，从而大大降低了库制备成本。通过直接放大后单个图书馆汇集的成本和工作量进一步抑制。我们生成了90个样本中88个中等覆盖范围（> 3倍）基因组，平均覆盖率约为10倍。与储存在乙醇中的样品相比，与储存的样品相比，DNA的DNA明显较少，但这些样品具有较高的测序统计量，其测序读数较长，内源性DNA的速率更高。此外，我们发现基于标记的库制剂的效率可以通过彻底的放大后珠子清理来提高，该珠子可以选择不针对短和大的DNA片段。通过打开使用亚最佳保存的低产量DNA提取物的机会，我们扩大了昆虫标本的整个基因组研究的范围。因此，我们期望这些结果和该协议对于昆虫学领域的一系列应用都有价值。
低维神经ODE及其在药代动力学中的应用
抽象机器学习（ML）是一个快速发展的场，整合在当今许多科学学科中。随着神经普通微分方程（节点）的最新开发，ML为在药理学和药物测量领域（例如药代动力学（PK）或药物学的范围内模拟动力学系统）提供了一种新工具。与经典的PK建模相比，小说和构想不同的节点方法会带来挑战，但也为其应用提供了机会。在本手稿中，我们介绍了节点的功能，并根据PK原理开发特定的低维节点结构。我们讨论了节点的两个挑战，过度插入和外推以看不见数据，并为这些问题提供了实用的解决方案。我们用几个PK建模示例说明了我们所提出的低维节点方法的概念和应用，包括多室，靶标介导的药物处置和延迟的吸收行为。在所有研究的情况下，节点能够很好地描述数据并在观察到的给药范围内模拟新受试者的数据。最后，我们培养了如何将节点与机械模型结合在一起。这项研究工作增强了人们对如何在PK分析中应用节点的理解，并说明了药理学和药物计量学领域的节点的潜力。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
家长对于学校课堂使用生成式人工智能的看法和特点
随着聊天 GPT 等生成式人工智能变得越来越普及，人们正在探索将其用于学校课堂的可能性。 2023年7月，文部科学省发布的《关于使用生成型人工智能的适当性的试验方法》要求在使用生成型人工智能时要限制年龄并获得父母同意。在学校使用生成式人工智能时，家长的参与非常重要。本文旨在明确回答“同意”、“不同意”或“不知道”的中小学生家长对于在学校课堂上使用生成式人工智能的态度特征。分析表明，孩子的属性和他们的 ICT 使用之间没有关系，但父母的属性和他们的 ICT 使用之间有更强的关系。回答“不知道”的家长的特点是“家长的ICT技能低”、“教育程度低”、“年收入低/不想回答”。回答“同意”的家长的特点是“对孩子使用ICT的焦虑感不强”、“家长年龄不一”、“希望孩子使用ICT设备能丰富与他人的联系”。