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DGIST 研究生院冬季实习项目参与实验室
- 可分解身体的无线生物监测系统 - 基于纺织品的可穿戴机器人 - 基于机器学习的可穿戴传感系统 - 软机器人：开发具有自我运动感知功能的柔性机器人 - 各种柔性、可拉伸电子产品及其用途
人工智能决策助力地球健康
在线学习中的有效探索（AAAI 最佳论文亚军、IJCAI）行星健康问题通常是空间规划问题，其中每个动作都是特定于上下文的，对应于地球上的物理区域。与每个动作相关的地理特征使我们能够使用平滑度假设来关联动作。例如在野生动物保护中，我们预计具有相似地理特征的地区也会有相似的偷猎模式。从数学上讲，我们可以将两个动作的奖励中的这种相似性编码为 Lipschitz 连续性。此外，每个动作（巡逻一组区域）在区域数量上是组合的，但可以分成具有附加、可分解奖励的构成区域。因此，我们引入了一种新的多臂老虎机变体，该变体结合了可分解性和平滑性，在这些奖励估计上强制实施 Lipschitz 连续性假设，以实现明显更快的收敛 [3]。我们表明，这种方法可以改善遗憾界限，并且不依赖于区域数量 N ，与最先进的 ˜ O ( T
面向主体不可知的情感识别
摘要 本文重点研究情感识别，旨在基于脑电信号在与主体无关的范式中实现。然而，脑电信号在与主体无关的情感脑机接口 (aBCI) 中表现出主体不稳定性，从而导致分布偏移问题。此外，该问题可以通过领域泛化和领域自适应等方法得到缓解。通常，基于领域自适应的方法比领域泛化方法产生更好的结果，但对于新主体，需要更多的计算资源。我们提出了一种新颖的框架，即基于元学习的增强领域自适应，用于与主体无关的 aBCI。我们的领域自适应方法通过元学习得到增强，它由一个循环神经网络、一个分类器和一个基于求和可分解函数的分布偏移控制器组成。此外，我们提出，解释求和可分解函数的神经网络可以有效地估计不同领域之间的差异。增强域自适应的网络设置遵循元学习和对抗学习，其中控制器通过测试阶段的几个自适应步骤迅速适应使用目标数据的新域。我们提出的方法在公共 aBICs 数据集上的实验中被证明是有效的，并且实现了与最先进的域自适应方法类似的性能，同时避免使用额外的计算资源。
工业紫外线消毒器.pdf
UVI 系列是坚固而灵活的紫外线系统系列，采用先进技术，旨在满足制药、食品和饮料、微电子和其他工业市场的严格要求。UVI 可分解以下微生物：大肠杆菌和粪大肠菌群，以及微量化学物质：臭氧、氯、总有机碳。处理室由 316L SS 制成，有两种表面处理选择。控制面板由 304 SS 制成，配备通用控制器，可在单个方便的位置提供控制、监控和操作信息。
在您的医院内主动筛查针对性多重耐药菌
产碳青霉烯酶菌 (CPO) 产碳青霉烯酶菌是高度抗生素耐药性的细菌，可导致难以治疗的感染，在某些情况下，感染对所有可用抗生素都有耐药性。这些细菌会产生一种称为碳青霉烯酶的酶，这种酶可分解卡巴培南类抗生素（一些最有效的抗生素）以及其他抗生素药物。编码碳青霉烯酶产生的基因很容易在细菌之间转移，导致抗生素耐药性感染迅速增加。由于定植患者和感染患者都可以在医疗环境中传播这些生物，因此及时实施接触预防措施和其他感染控制措施对于防止患者之间传播 CPO 至关重要。
可以使用量子信号处理可以实现的多元多项式
量子信号处理（QSP）是一个框架，被证明可以统一和简化大量已知的量子算法，并发现新的算法。QSP允许人们使用多项式转换嵌入给定单位中的信号。表征可以通过QSP协议来实现哪些多项式是该技术功能的重要组成部分，尽管在单变量信号的情况下，这种表征既可以理解，却尚不清楚当信号是矢量时，可以构建哪些多元多样性，而不是标量。这项工作使用了与文献中的形式略有不同的形式主义，并利用它来找到可分解性的更简单条件以及足够的条件 - 首先是我们所知的最好的条件，这是在量子信号处理中（通常是不均匀的）多变量多态度证明的。
Crystalbox：输入驱动的深度RL系统的基于未来的解释
我们提出了Crystalbox，这是一个新颖的，模型的，后的，后的解释性框架，用于深钢筋学习（DRL）控制器，包括包括计算机系统在内的大型输入驱动的环境。我们将奖励函数在输入驱动的环境中的自然可分解性与分解重新转弯的解释力相结合。我们提出了一种有效的算法，以在离散和连续控制环境中生成基于未来的解释。使用自适应比特率流和拥堵控制等应用程序，我们演示了Crystal-box产生高保真解释的能力。我们进一步说明了在三种实际用例中的较高效用：对比解释，网络可观察性和指导性奖励设计，而不是先前的解释性技术来识别出色的特征。
关于trabectedin启动的案例报告，然后是PD-1
案例描述：本报告检查了使用抗PD-1抗体Nivolumab对63岁男性患有无可分割的后可分解后脑甲环甲基苯丙诺甲管DDLPS的抗PD-1抗体Nivolumab进行检查点抑制的顺序预处理的效率和安全性。治疗是在第七次复发时开始的，这是由德国跨学科肉瘤组（GISG-15，NCT03590210）进行的Nitrasarc 2阶段多中心试验的一部分。患者表现出立即的肿瘤反应，并与轻微的手术结合使用，达到了R0切除状态，随后在过去52个月中不需要进一步治疗而保持了R0切除状态。相关分子分析显示，在治疗后肿瘤样品中，持续的DNA损伤修复机制和PD-1蛋白表达的下调。
时间高效的量子到经典数据解码
摘要。噪声中型量子 (NISQ) 设备面临的一个关键挑战是实现时间高效的量子态测量或读出。通常在量子应用中，数据被编码为叠加量子态的振幅。为了从量子态中提取信息，需要对量子电路进行重复采样，这会在系统执行时间中产生很大的开销。本文提出并评估了从量子态解码信息的时间高效方法。从量子域中提取经典数据的过程在本文中称为量子到经典 (Q2C) 数据解码。我们提出了一种基于使用多级可分解量子小波变换 (QWT) 对量子态进行时间高效采样的新型 Q2C 方法。在 IBM Quantum 最先进的量子计算平台上对所提出的 Q2C 方法进行了实验评估。获得了电路执行时间和电路深度的测量值。实验结果与我们的理论预期一致，并且我们与现有技术进行了定量比较，证实了我们提出的方法的效率。