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π -Radical Cascade到手性鞍形的绿吡就 过敏原免疫疗法用于预防和治疗哮喘 “ AI会创造宗教吗？” 紧急情况下的人为无人机合作案件 欢乐时光：特质享乐主义能力与喝酒的动机之间的关联 啮齿动物和人脑中触觉学习的类似认知策略 深度学习图像重建（DLIR）对冠状动脉钙定量的影响 DNA修复 神经肿瘤学
摘要：通常认为开放壳分子石墨烯片段的反应被认为是不希望的分解过程，因为它们导致诸如π-磁性等所需特征的丧失。氧化二聚二聚体表明，这些转化是通过在单个步骤中形成多个键和环制造复杂结构的合成结构的希望。在这里，我们探讨了使用Phena-lenyyl的这种“不希望”反应来构建应变并提供非平面多环芳烃的可行性。为此，我们设计并合成了一个双烯基单元通过双苯基骨架链接的Biradical系统。设计促进了分子内级联反应对螺旋扭曲的鞍形产物，其中一个反应中的关键转换（环锁和环形融合）在一个反应中。通过单晶X射线衍射分析证实了最终的绿吡就产物的负曲率，该植物诱导的曲率通过分辨率通过分辨率的映异构体验证，该螺旋扭转验证了螺旋扭曲，这些向映异构体显示圆形极化的发光和高构型稳定性。
发展团队在移动机器人方面的技能
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从模拟到电动机执行：对动态运动图像对性能的影响的审查
Aymeric Guillot，Franck Di Rienzo，Cornelia Frank，Ursula DeBarnot，Tadhg E MacIntyre。从模拟到电动机执行：对动态运动图像对穿孔的影响的回顾。国际体育和运动心理学评论，2021，17（1），pp.420-439。10.1080/1750984x.2021.2007539。hal-04672047
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
摘要 - 视觉变压器（VIT）在各种计算机视觉任务中都表现出最先进的性能，但是其高计算需求使其对于资源有限的边缘设备不切实际。本文介绍了Microvit，这是一种轻巧的视觉变压器体系结构，通过显着降低计算复杂性，同时保持高精度，从而优化了边缘设备。Microvit的核心是有效的单头注意（ESHA）机制，该机制利用组卷积减少特征冗余，并且仅处理一小部分通道，从而降低了自我注意力的负担。Microvit是使用多阶段元式构建结构设计的，堆叠了多个微型编码器以提高效率和性能。Imagenet-1k和可可数据集上的全面实验表明，微型电视可以达到竞争精度，同时显着改善了3。6×更快的推理速度和降低效率高40％的效率的速度比移动设备系列高40％，这使其适合在资源受限环境（例如移动设备和边缘设备）中部署。索引术语 - 分类，自我注意力，视觉跨前，边缘设备。
具有双V形磁铁结构的永久磁体同步电动机的动态等效磁网络模型和驱动系统
等效磁网络（EMN）方法似乎是电动机中磁场的一种更有效的分析方法，比等效磁路方法（EMC）[11]和比有限元方法（FEM）相比，相结合了更高的计算精度和更快的计算速度。W. Shi等。研究了具有V形磁铁结构的PMSM的EMN，该结构可以准确计算磁场分布并模拟电动机的抗磁力化能力[12]。J. Zhang等。 提出了双层磁铁结构永久磁铁同步不情愿电动机，并建立了其EMN模型，该模型可以准确计算电动机的气隙通量密度分布，并用于转子结构的设计和优化[13]。 尽管如此，[12]和[13]中的EMN模型不可用于计算绕道通量，电动力（EMF）和扭矩波形以及转子旋转。 然后，介绍了根据转子位置修改EMN在定子和转子之间的连接的动态EMN模型，以解决此问题。 H. Kwon等。 研究并建立了具有表面无磁体结构的PMSM的动态EMN模型，该模型可以获得与FEM相似的磁场计算结果[14]。 G. Liu等。 研究了具有单层V形磁体结构的PMSM的动态EMN模型。 其正确性通过FEM和实验验证[15]。 但是，在本文中对拟议的DVMPMSM的动态EMN模型没有相关的研究。J. Zhang等。提出了双层磁铁结构永久磁铁同步不情愿电动机，并建立了其EMN模型，该模型可以准确计算电动机的气隙通量密度分布，并用于转子结构的设计和优化[13]。尽管如此，[12]和[13]中的EMN模型不可用于计算绕道通量，电动力（EMF）和扭矩波形以及转子旋转。然后，介绍了根据转子位置修改EMN在定子和转子之间的连接的动态EMN模型，以解决此问题。H. Kwon等。研究并建立了具有表面无磁体结构的PMSM的动态EMN模型，该模型可以获得与FEM相似的磁场计算结果[14]。G. Liu等。研究了具有单层V形磁体结构的PMSM的动态EMN模型。其正确性通过FEM和实验验证[15]。但是，在本文中对拟议的DVMPMSM的动态EMN模型没有相关的研究。在[16]中，动态EMN模型用于表面安装的PMSM的多目标优化，这对电动机的快速设计有益。
.4cmstudy基于图像处理的新能量车辆电动机系统的视觉感知控制
本文根据图像处理技术介绍了一种新的能源车辆驾驶控制系统。通过处理和分析道路图像，新的能源驾驶控制系统能够识别道路元素，计划路线并计算其方向和速度参数。为了改善系统在各种环境中的适用性，它首先将道路图像分为两类：路面和其他物体。然后，它使用手动迭代方法来确定最佳阈值，并建议一种自适应阈值改进方法。第二，该系统将进行道路元素的特征提取，包括样本类型，例如坡道，直路，曲线，十字路口和障碍物。通过辅助特征提取和样品类型表征，系统实现了各种道路元素的识别和分类。最终，系统执行了图像捕获，预处理和边界提取。然后使用路径计划和道路中心线拟合来实现车辆导航。该技术确定了角参数，并在车辆方向和速度参数测试期间提供了车辆的精确导航方向。新能量汽车的驾驶控制系统非常适用且实用，为这些车辆在复杂的道路条件下安全运行提供了有效的技术援助。
运动机能学 (KIN)
KIN 105 - 运动科学基础。2 个学分。为非主修学生提供运动科学的基本理解，通过生活方式医学应用和运动表现影响将其应用于健身、健康/保健。运动科学的科学应用旨在补充许多人文科学（例如解剖学/生理学）的应用，但确实需要完成先修课程。研究在体力工作、活动和锻炼过程中发生的生理变化及其重要性。重点关注与有氧和无氧运动相关的基本能量、肌肉骨骼、神经、心血管和呼吸系统。重点将放在这些系统对急性运动的反应以及对慢性运动的适应性上。综合生理学和运动训练中的运动科学学位选项不允许获得学分。
虚拟代理面部表达生成的扩散模型在动机访谈中
动机访谈（MI）是一种以客户为中心的咨询方式，可以解决（客户）用户的行为改变动机。在本文中，我们提出了一种针对社会互动剂（SIA）的行为产生模型，并将其应用于（MI）中的虚拟治疗师的SIA。mi为治疗师和客户定义了不同类型的对话行为。已经表明，治疗师通过调整口头和非语言行为来与客户建立融洽的关系。基于对人类MI数据集（Annomi）的分析，我们发现了治疗师和客户的面部表情与对话行为之间的共发生。此外，治疗师将其行为适应客户的行为，以偏爱融洽的关系。我们的行为产生模型嵌入了这些共发生以及这种行为适应。为此，我们建立了一个基于在Annomi语料库训练的条件扩散方法的观察框架。我们的模型学会生成以MI对话行为和客户的非语言行为为条件的虚拟Thera-pist的面部表情。我们旨在通过使用用户的行为来使SIA在类似治疗的互动中更有效（即对话行为和用户和代理的非语言行为）以推动SIA行为。
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3/371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
自动加固学习：探索开放式环境中技能获取的内在动机
收到：2024年11月18日修订：2024年12月26日接受：2025年1月13日发布：2025年1月30日摘要 - 本文介绍了自动增强学习（RL）的全面概述，强调了内在动机在技能撰写的开放式形成中的作用。我们描述了基于知识和基于能力的内在动机之间的区别，并说明了这些概念如何为能够产生和追求自定义目标的自主剂的发展提供了信息。探索了本质上动机的目标探索过程（IMGEP）的类型，重点是对多目标RL和发展机器人技术的影响。自动学习问题是在无奖励的马尔可夫决策过程（MDP）中构建的，在该过程中，代理必须自主代表，产生和掌握自己的目标。我们应对评估此类代理的独特挑战，提出各种指标，以衡量复杂环境中的探索，概括和鲁棒性。这项工作旨在促进对自动RL代理的理解及其在各种动态环境中增强技能获取的潜力。