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论文发表（2011 财年）- 国防部
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
文章/书籍信息 - T2R2
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。
先端科学技术研究科修士论文要旨
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。
APA 格式第七版参考文献（reference）规范
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)。
硕士论文标题列表/硕士论文
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
2024科学与工程学院毕业论文介绍
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朝阳科技大学资讯管理系硕士论文
摘要 ........................................................................................................................I
2024 年夏季 - 加文·赫伯特眼科研究所 - 加州大学欧文分校
AbbVie Inc. Alcon Inc. 美国激光医学与外科学会 美国捐赠基金会 匿名 Nancy 和 Paul Arentsen Argyros 家族基金会 Lydia 和 Richard Baker Dorothy 和 Rudy Baldoni，医学博士 Bausch + Lomb Terry Belmont Big League Impact Lynn 和 Dennis Blackburn Mary 和 James Buckingham Ruth 和 Robert Burns，医学博士 Tenko 和 Jacob Cherub Brian Chou，OD The Clemons 家族 Tammi 和 D. Robinson Cluck Kim 和 Bradley Cohen CVF LLC Dali Despotovic Jane 和 Ray Neufeld Christine 和 Roy Dormaier Janette 和 C. Doty Epion Therapeutics Inc. Roberta Feuerstein Ronald Ford Romi 和 Sam Garg，医学博士 Glaukos 公司 John Graether Francine 和 Richard Guertin Pramila Gupta John Heckenlively Ninetta 和 Gavin Herbert Herbert 家族基金会 Kerry 和 Gavin Herbert Renee 和 Peter Horner Pam 和 Michael Howard Gail 和 Mark汉弗莱斯大学尔湾蒙特梭利学校
增材制造 (AM) 是一种技术...
定向能量沉积 (DED) 是一种增材制造 (AM) 技术，传统上仅用于有限的行业和应用，例如航天工业，其中堆积（从头开始的增材制造）具有成本效益（图 1 (a)）。然而，它正在被应用于更加实际的应用，例如修复模具和涡轮叶片（图1（b））、增加耐热和耐磨等功能的涂层（图1（c））以及异种金属的增材制造（图1（d））。该系统具备熔覆（金属增材制造）能力，可替代淬火、焊接、连接、热喷涂、粉末烧结、涂层、冷喷涂等工艺，实现从切割到熔覆再到磨削的一条生产线在一台机器上完成。 ※除了上述预计的引进价格外，可能还需要工厂改造费用等。