4.20 观测到的分布式目标协方差矩阵 C o 的非对角线项的极坐标图:红色机载接收器;蓝色地面接收器;· ⟨ o hh o ∗ hv ⟩ ; ◦ ⟨ o hh o ∗ vh ⟩ ; × ⟨ o hh o ∗ vv ⟩ ; + ⟨ o hv o ∗ vh ⟩ ; ∗
阿尔茨海默病和额颞叶痴呆是神经退行性痴呆的常见形式。这两种疾病的临床病程中都存在行为改变和认知障碍,它们的鉴别诊断有时会给医生带来挑战。因此,专门用于这一诊断挑战的精确工具在临床实践中很有价值。然而,目前的结构成像方法主要侧重于每种疾病的检测,而很少侧重于它们的鉴别诊断。在本文中,我们提出了一种基于深度学习的疾病检测和鉴别诊断方法。我们建议在此应用中使用两种类型的生物标志物:结构分级和结构萎缩。首先,我们建议训练大量 3D U-Nets,以使用结构 MRI 作为输入,在本地确定健康人、阿尔茨海默病患者和额颞叶痴呆患者的解剖模式。该集合的输出是 2 通道疾病坐标图,可以将其转换为临床医生易于解释的 3D 分级图。该双通道疾病坐标图与多层感知器分类器相结合,用于不同的分类任务。其次,我们建议将我们的深度学习框架与基于体积的传统机器学习策略相结合,以提高模型的判别能力和稳健性。经过交叉验证和外部验证,我们基于 3319 个 MRI 的实验表明,与最先进的疾病检测和鉴别诊断方法相比,我们的方法产生了具有竞争力的结果。
2.1.5. 在整个环境评估过程中,拟议开发项目的设计不断演变,以避免或尽量减少环境影响,并在适当情况下响应咨询和参与反馈。拟议开发项目的位置显示在 ES 第 2 卷图 1.1:位置图 [EN010149/APP/6.2] 中,并在 ES 第 1 卷第 2 章:拟议开发项目的位置 [EN010149/APP/6.1] 中进行了描述,考虑到替代方案和拟议开发项目设计的演变,在 ES 第 1 卷第 4 章:考虑的合理替代方案 [EN010149/APP/6.1] 中进行了总结。订单限制的范围显示在位置、订单限制和网格坐标图 [EN010149/APP/2.1] 中。
一个核心假设是,具有最大负自由能且不受整体成分约束的反应将首先发生在界面处(反应 1),因为成核势垒在很大程度上取决于反应能量(方程 1)。但是,如果两个相具有高度的结构相似性,则可以假设成核相的表面能贡献将很低(例如拓扑化学),并且还会导致较低的成核势垒 ∆ G †(反应 2)。21 (c) 左侧表示简单串行反应途径的示意反应坐标图。实际固态反应由多个并行步骤进行,可以用反应网络更好地建模,如右图所示。经参考文献许可转载。26
理解 Z 变换、逆 z 变换和离散方程、采样器、保持装置的作用 学生能够分析任何离散数据控制系统的稳定性 分析所考虑的 MIMO 离散时间系统。(状态空间模型、可控性、可观测性) 设计所考虑的离散时间控制系统的状态反馈控制器 为所考虑的系统设计补偿器和离散控制器 教学大纲:采样数据控制系统、采样过程、理想采样器、香农采样定理、采样时间选择、零阶保持(ZOH)。z 变换、ZOH 的逆 Z 变换脉冲传递函数、系统稳定性、z 平面稳定性、极坐标图分析、使用根轨迹图的稳定性分析、Z 平面稳态误差分析、离散时间系统的状态空间模型、可控性和可观测性、通过状态反馈分配特征值、卡尔曼滤波、李雅普诺夫稳定性分析、补偿器设计。书籍:1. BC Kuo,数字控制系统,Oxford2014 2. KMMoudgalya,数字控制,Wiley India2015 3. Gopal,数字控制和状态变量方法,Mc Graw Hill,2014 MEE 903:非传统能源和发电 100 分
合作的多代理增强学习(MARL)需要在代理之间进行无缝的协作,通常以基本关系图来表示。现有学习该图的现有方法主要集中于代理关系关系,并具有高阶关系。虽然几种方法试图扩展合作模式以包含组内的行为相似性,但它们通常同时学习潜在图,从而在部分观察到的药物之间限制了信息交换。为了克服这些局限性,我们提出了一种新的方法来推断群体感知的坐标图(GACG),该方法旨在根据当前观察结果和群体级别的依赖性从跨轨迹观察到的行为模式来捕获代理对之间的合作。该图进一步用于图形卷积,以在决策过程中进行信息交换。为了进一步确保同一组中的代理人之间的行为一致性,我们引入了群体距离损失,该距离损失会产生群体的凝聚力并鼓励组之间的专业化。我们的评估是在Starcraft II微管理任务上进行的,是GACG的出色表现。一项消融研究进一步提供了我们方法每个组成部分有效性的实验证据。