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vmts：双皮德机器人中多刺运动的视觉辅助教师增强学习
摘要 - 双方机器人由于其拟人化设计，在各种应用中提供了巨大的潜力，但其结构的复杂性阻碍了它们的控制。当前，大多数研究都集中在基于本体感受的方法上，这些方法缺乏克服复杂地形的能力。虽然视觉感知对于在以人为中心的环境中运作至关重要，但其整合使控制进一步复杂化。最近的强化学习（RL）方法已经显示出在增强腿部机器人运动方面的希望，特别是基于本体感受的方法。然而，地形适应性，尤其是对于两足机器人，仍然是一个重大挑战，大多数研究都集中在平坦的情况下。在本文中，我们介绍了专家教师网络RL策略的新型混合物，该策略通过一种简单而有效的方法来增强基于视觉投入的教师策略的绩效。我们的方法将地形选择策略与教师政策结合在一起，与传统模型相比，表现出色。此外，我们还引入了教师和学生网络之间的一致性损失，而不是强制实施相似之处，以提高学生驾驶各种地形的能力。我们在Limx Dynamic P1 Bipedal机器人上实验验证了我们的方法，证明了其跨毛线地形类型的可行性和鲁棒性。索引术语 - Bipedal机器人，增强学习，视觉感知的控制
UNY-请求电气和天然气服务表格 热泵常见问题解答-Uny 您了解所有能源选项的完整指南 非双皮线替代品 非二线替代方案：计划美国天然气系统脱碳的新兴机会 如何完成新公司注册和管理用户（第1部分） 负载管理技术激励计划 气候变化脆弱性研究和弹性计划
服务终止请求必须由财产或市政当局的所有者提出。销售证明或财产所有权可能由国家电网酌情决定，然后才能履行任何请求。国家网格需要访问所有永久服务终止请求的仪表。删除仪表并不表示可以安全地进行拆除。拆除/终止居民拆除的服务和仪表最多可能需要20天才能从收到请求之日起完成。客户无法选择所需的日期删除/终止服务的日期。如果服务处于活动状态，则该帐户中的记录客户将负责任何用法，直到删除服务和仪表为止。
双皮层综合征：癫痫发作的异常原因
灰质杂质（GMH）是由脑发育过程中神经元异常迁移引起的。皮质带异位症（SBH）或双层皮质是GMH的罕见变体，主要影响癫痫患者（PWE）不同程度的智力低下。我们介绍了一名25岁妇女的案例，该妇女因概括性癫痫发作而被录取给我们三级医院的神经病学系。她的母亲有正常的产前时期和劳动史。有立即哭泣和正常外观，脉搏，鬼脸，活动和呼吸（APGAR）得分的历史。她延迟了里程碑，这影响了儿童发展的各种类别。体格检查显示全球发育迟缓。实验室值，包括全血细胞计数，血清钙和动脉血液测试，均在正常范围内。脑电图显示出明显的异常暗示性癫痫。大脑的MRI在两个脑半球中显示出连续的灰色物质带，与皮层平行，表明双层皮质综合征（DCS）。
基于机器学习的预测模型，用于充满混凝土的双皮管柱
本文旨在使用最全面和最新的数据库开发一个独特的人工神经网络（ANN）的方程以及基于MATLAB和PYTHON的图形用户界面（GUI），以预先指示轴向填充的混凝土混凝土填充的混凝土混凝土填充的混凝土填充混凝土填充的双层皮肤管（CFDST）短材料和湿润的柱子，并用正常的材料和高音材料材料。使用1721组数据训练和测试了两种机器学习（ML）方法，它们是ANN和极端梯度提升（XGBOOST），其中129种从实验研究中收集了129个，而有限元（FE）模拟产生了1592个。通过将其预测与实验和FE结果进行比较，评估了开发的ML模型的准确性。为了证明每个参数对预测结果的影响，使用了Shapley添加说明（SHAP）方法。开发的ML模型还用于进行参数研究，以检查几何和材料参数对预测结果的影响。将ML模型的准确性和所提出的基于ANN的方程式预测CFDST列的最终轴向容量的准确性与六种设计方法的轴向容量进行了比较。提出了一个数值示例，以使用拟议的基于ANN的方程来说明CFDST列的设计过程。结果表明，ANN模型在看不见的数据上的性能要比XGBoost模型更好，该模型的XGBoost模型在测试集中均均方根误差较低。结果还表明，在预测准确性方面，ML模型和提出的基于ANN的方程优于其他设计模型。
双皮层综合征：癫痫发作的异常原因
灰质杂质（GMH）是由脑发育过程中神经元异常迁移引起的。皮质带异位症（SBH）或双层皮质是GMH的罕见变体，主要影响癫痫患者（PWE）不同程度的智力低下。我们介绍了一名25岁妇女的案例，该妇女因概括性癫痫发作而被录取给我们三级医院的神经病学系。她的母亲有正常的产前时期和劳动史。有立即哭泣和正常外观，脉搏，鬼脸，活动和呼吸（APGAR）得分的历史。她延迟了里程碑，这影响了儿童发展的各种类别。体格检查显示全球发育迟缓。实验室值，包括全血细胞计数，血清钙和动脉血液测试，均在正常范围内。脑电图显示出明显的异常暗示癫痫。大脑的MRI在两个脑半球中显示出连续的灰色物质带，与皮层平行，表明双层皮质综合征（DCS）。
