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World File Search System反复试验
作物buddy：可持续建筑中的疾病检测平台，肥料预测和作物建议
该倡议为农民提供了数据驱动的见解，这是最好的农作物，正确的肥料和植物作物疾病的检测。它有助于做出明智的决定，减少反复试验并提高产出。该系统使用CNN可靠地从叶片照片中识别疾病，减少农作物的损失和增加产量。主动性通过建议适当的作物和肥料来最大程度地利用资源的使用，从而确保可持续的农业方法。ML和DL型号，使小型农民负担得起。该项目的基于Web的接口允许用户输入土壤，天气或图像数据，并提供精确的预测和建议。“下载作为图像”功能允许用户将预测和建议作为图像文件保存，使其可用于离线访问，尤其是对于Internet连接有限的地区的农民而言。
循环经济转型中的学习与知识管理：根源与研究途径
研究表明，学习和知识管理在过渡实验中非常重要。从这个角度来看，本文探讨了研究人员如何强调学习和知识管理在向循环经济 (CE) 过渡中的作用。基于对 CE 和知识资本概念的研究，以及在魁北克省 Kamouraska 地区县市 (RCM) 的 CE 实验中的实地观察，我们确定了在向 CE 过渡过程中学习和知识管理的至少三个基本研究视角。第一个视角涉及在 CE 实施中出现的学习和知识类型。第二个视角侧重于学习和知识管理过程。它涉及促进相互学习和有效知识管理的反复试验动态。第三个研究视角包括评估地方层面的学习和知识管理如何促进宏观社会向 CE 的过渡。
自动实现和评估错误...
摘要 - 量子机械效率的脆弱性，实际量子计算机受到频繁噪声效应的困扰，这些噪声效应在计算过程中引起错误。量子错误校正代码通过提供识别和纠正相应错误的手段来解决此问题。但是，关于量子误差校正的大多数研究都是理论上的或仅针对特定硬件模型进行了评估。此外，相应的代码的开发以及它们是否确实解决了特定硬件模型的问题，迄今为止仍然依靠乏味的反复试验。在这项工作中，我们提出了一个开源框架，该框架通过为给定的应用程序自动介绍错误校正校正代码，然后进行自动噪声引用的量子电路模拟，从而支持工程师和研究人员。案例研究表明，这允许对错误校正代码进行更有效的实施和评估。
肿瘤学中的强化学习：全面评论
摘要 - 强化学习（RL）是一个框架，它使机器能够通过反复试验学习动态决策策略，从而最大程度地发出数值奖励信号。尽管其起源源于几个学科的早期工作，但最近的进步显着提高了其能力。鉴于癌症的复杂性和动态性质，RL在肿瘤学方面具有重要的希望，尤其是在成像中，它可以提高精度和效率。本文对肿瘤学的RL进行了全面综述，首先是对RL算法及其类别的基础知识的简要介绍。然后，它概述了肿瘤学中各种现有的RL应用，包括放射学和放射疗法。本文以讨论当前的挑战和未来观点的讨论，强调了RL通过更个性化的方法来改变癌症诊断和治疗的潜力。
联合国锂电池的非正式工作组 - 2023-2024
在加热器故障之前失控。他们使用反复试验来找到有效的加热器。CATL建议按照ISO 6469-1 AMD启动标准。此标准详细信息3种细胞启动的方法：指甲穿透（短路），内部加热和外部加热。这些方法中的任何一种都会有用，因为它们将导致细胞启动。catl评论说，当前的外部加热方法会产生过多的热量，并可能导致对单元或加热元件本身的意外损害。IWG讨论了所有实验室的指甲穿透性均不均匀。因此，测试方法必须仅限于外部加热细胞。此外，加热速率至关重要，因为已经证实，不同的速率会导致不同的结果。可以识别合适的加热器是实验室的责任，并且可以共享合适的知识。但是，对于电池，可能可以参考ISO标准。
基因，模因，文化和精神疾病
基因如何与环境相互作用？环境实际上如何进入身体以影响基因？当我们感知环境时，将信息的位编码为大脑中的记忆，其中由一系列神经连接组成，即大脑代码（请参阅第9章）。当感知发生时，新的感觉输入与现有内存相互作用并创建新的内存。由反复试验形成的原始记忆死于生物体。随着复杂大脑的演变，以脑部代码形式的记忆获得了从一个大脑跳到另一个大脑的能力，首先是通过模仿作为反复试验和错误的快捷方式，然后以语言，作为知识和信息。当内存达到可移植性时，它就会成为模因，复制信息的位（请参阅第8和第9章）。模因，例如基因，在与基因的复杂关系中经历了达尔文的进化。在我们时代，基因×模因×环境相互作用是理解心理健康和疾病的基础。本书将基因和模因的概念整合在理解疾病中是最终的共同途径脑功能障碍。大脑功能障碍由基因和模因决定的精神疾病的症状和迹象表现出来。部分。什么是精神疾病？表观遗传模型，我们考虑了基于基因×环境相互作用和压力的当前精神疾病模型。表观遗传学的概念 - 环境如何打开或关闭基因的概念。第二部分中。i介绍了模因的概念作为感知和记忆，从环境中引入的神经实体并与基因和现有模因互动，并为基因×模因×模因×精神疾病的环境相互作用建立了一个案例。进化和心理健康：基因，模因，文化和个人，我们讨论并整合了遗传学，进化和模因的基本概念，以及学习如何导致模因的出现。然后，我们检查模因如何实际存储在大脑中，以及它们如何在大脑中以及大脑外部演变为文化元素。我们讨论有益，共生和致病模因，以及后者如何“在雷达下”进入大脑。根据基因×模因×环境互动，我提出了心理健康和精神疾病，并建议当大脑中代表自我的模因的民主（自我复合）时，就会实现心理健康。
钢卷加工中的辊式矫直 第 8 页 新型成型...
在卷绕钢带的辊式矫直过程中，钢带被塑性弯曲，使其宽度上的纤维长度对称地围绕其中心平面，曲率逐渐减小，这样，在没有重力作用的情况下，钢板是平的。如果辊式矫直中的塑性变形足够高，则可以消除上游工艺导致的纤维长度差异的影响。如果在辊式矫直过程中，平行工作辊使卷绕钢带的整个厚度的一半以上发生塑性变形，则中心区域固有形状的残留影响将被塑性变形层所抵消。可以使用一个简单的方程来计算实现或超过塑性变形钢带的最小期望分数厚度所需的必要初始工作辊穿透。然后通过反复试验设定矫直机出口处的工作辊间隙，以实现输出平整度，但将略小于钢板厚度。
由 stsmc 引导和控制的垂直起降飞机
本文介绍了在非参数不确定性（阵风和风扰动）下悬停飞行的垂直起降 (VTOL) 无人机 (UAV) 的滚转运动的最佳滑模控制 (SMC) 和最佳超扭转滑模控制 (STSMC) 的设计。本文对受控滚转运动进行了稳定性分析，并基于 Lyapunov 定理证明了渐近误差收敛。据此，针对受不确定性影响的飞机系统制定了控制律。为了避免在选择设计参数时进行反复试验并提高 SMC 和 STSMC 的性能，建议使用灰狼优化进行调整。基于数值模拟，对最佳和非最佳控制器以及最佳 SMSTC 和最佳 SMC 进行了比较研究，比较了跟踪误差和控制信号中的抖动行为。数值模拟表明，GWO 可以提高 SMC 和 STSMC 的性能。此外，在跟踪误差和控制信号抖动效应方面，最佳 STSMC 比最佳 SMC 具有更好的动态性能。
通过熔池监测进行焊珠几何形状预测的数据驱动方法
在增材制造领域，选择工艺参数以避免过度和不足沉积需要耗费时间和资源的反复试验。鉴于每个部件几何形状的独特特征，迫切需要推进实时过程监控和控制，以确保一致和可靠的部件尺寸精度。这项研究表明，支持向量回归 (SVR) 和卷积神经网络 (CNN) 模型为实时过程控制提供了一种有前途的解决方案，因为这些模型能够高精度地识别复杂的非线性模式。我们设计了一个新颖的实验来比较 SVR 和 CNN 模型的性能，以从单层单珠构造的熔池同轴图像间接检测珠高。研究表明，使用从同轴光学摄像机收集的熔池数据训练的 SVR 和 CNN 模型都可以准确预测珠高，平均绝对百分比误差分别为 3.67% 和 3.68%。 [DOI: 10.1115/1.4062800]
自动手机的基于水库的Q学习模型...
摘要 - 我们为自动移动机器人提出了一个基于储层的Q学习模型。该模型是在强化学习框架上训练的，在该框架中，代理商根据环境给出的奖励执行反复试验。此模型中的储层在输入层上接收感官信号，并近似输出层上可能的操作质量。该模型是根据Q-学习训练的，Q学习是一种无模型的重新执行学习算法。Q学习是从最大程度地提高奖励对连续试验的期望值的意义上的最佳政策。我们使用2D机器人模拟器环境评估该模型，其中设备机器人从开始位置转移到目标位置，同时避免环境中的障碍。我们表明该模型正确地学习了适当的行为，并将机器人从开始位置到目标位置。目前的工作可能有助于开发类似脑型的人工智能。1。简介