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增强p- ...
摘要：BI 2 TE 3含有合金在peltier冷却器中广泛使用，因为它们在近房间时的热电性能最高。然而，由于少数族裔载体激发在400 K左右加热时出现了少数族裔载体激发，因此其功绩的无量尺寸热图仅限于狭窄的温度窗口。在这里，我们在这里展示了如何通过合成合成的rickardite Rickardite矿物质来克服这个问题，Cu 3- x te 2，cu 3- x te 2，在p -type（bi bi，bi，sb）2 te 3中。由于将小的Cu掺入（BI，SB）2 TE 3的晶体结构以及在晶界处的Cu 3 -X TE 2的均匀沉淀，可以实现电子和热性能的显着增强。对于两个组合物，BI 0.5 SB 1.5 TE 3（BST-5）和BI 0.3 SB 1.7 TE 3（BST-3）的高平均ZT值（ZT AVE）为350至500 K之间的高平均ZT值（ZT AVE），峰值ZT值分别为467 K和1.30，分别为400 k，峰值为1.32。这些高ZT值导致CA的最大最大设备ZT相当高。1.15和在325至525 K之间的理论效率高达7％。此外，室温微硬度度得到了显着提高，这对于构建可靠且耐用的热电模块是可取的。■简介大量利用能源的不良结果激发了科学家寻找恢复废热的方法，以达到最高使用的不同领域，最高70％。1
通过增强学习
要继续遵循可持续和灵活的道路，NASA需要应对在目的地收集和移动大量岩石的挑战。NASA的Regolith Advanced Surface Systems操作机器人（Rassor）[1]主要旨在挖掘和运送Regolith，以用于现场资源利用率（ISRU）处理。Rassor的设计使其能够有效地收集和存入Regolith，返回收集的处理材料以及无数相关的ISRU活动。要可靠地在月球表面执行这些操作，Rassor软件和感觉系统需要稳健，并最大化从减少的传感器有效载荷中提取的信息。在此，我们介绍了智能可增强的Rassor项目的初步发现[2]。我们创建了减少阶的仿真环境，以通过增强学习和原型状态估计架构来开发自主沟通控制器。强化学习的目的是让代理通过与环境的互动来学习政策（任务策略）。当代理执行诉讼时，会在环境状态下发生更改，并收到数值奖励，该奖励告知代理商是否良好。由于增强学习算法通过反复试验学习，因此模拟是开发和学习的最佳环境。我们开发了两个模拟，第一个是为促进参数选择而开发的2D挖掘模拟，并使用游戏物理发动机开发了3D模拟，以模拟简化的土壤相互作用并增加机器人代理动力学模型的实现。这种3D仿真的开发使得在粒状力学和操作水平上都可以培训其他感应能力和研究。我们探索了各种虚拟传感器有效载荷，以识别启用了有效发掘操作和学习的组合。我们的奖励功能是基于每个步骤授予多少材料。离开挖掘地点并平滑鼓臂的加速度也受到了罚款。我们实施了伪随机传感器，以报告从每个鼓到地面的距离和地面上方的高度，这比现有解决方案更加有效。我们的发现表明，自主行动的强化学习在我们简化的2D环境中学习了3000个培训事件中的可行沟渠策略，并有助于确定所需的感应能力，安排和考虑因素，例如交流时间传感器的位置。未来的工作包括将我们的模拟扩展到更复杂的环境和场景，以及将学习从模拟转移到Rassor 2.0硬件，以在NASA的肯尼迪航天中心的Regolith Test bin中进行部署。
通过数据增强和
摘要：本研究论文全面介绍了使用先进图像处理和深度学习技术开发和评估脑肿瘤分类模型的研究。本研究的主要目标是利用原始数据集和增强数据集创建一个准确而强大的系统，用于区分脑肿瘤和正常脑图像。该研究以改善医学诊断为重点，旨在利用最先进的机器学习方法来提高脑肿瘤检测的性能。模型流程包括各种图像预处理步骤，包括裁剪、调整大小、去噪和规范化，然后使用 DenseNet121 架构进行特征提取，并使用 S 形激活进行分类。数据集被精心划分为训练、验证和测试集，重点是实现高召回率、精确度、F1 分数和准确度作为主要研究目标。结果表明，该模型取得了令人印象深刻的表现，训练召回率为 92.87%，精确率为 93.82%，F1 得分为 93.15%，准确率为 94.83%。这些发现凸显了深度学习和数据增强在增强脑肿瘤检测系统方面的潜力，支持了该研究的核心目标，即推动医学图像分析在临床应用中的发展。
增强研究的结果
摘要 认知网络或认知的概念框架代表了一种工作记忆系统，尤其是长期记忆阵列，其本质上旨在实现某些行为目的并由神经结构激活。尽管认知可用于大量系统，但当前的技术允许操纵中枢神经系统 (CNS) 来执行某些感觉和运动功能。皮肤的感觉和触觉是人类生存的先天机制，代表了我们通过触觉（大脑高级中枢主动触摸物体进行识别和感知）理解信息的自适应体感能力。体感由一组对各种刺激（热、触觉和机械）敏感的通道和受体识别，对生存、平衡控制、认知和疼痛调节至关重要。认知是一种尖端工具和模式，可提供理论资产、基于证据的实验方案、计算智能方案和直接经验模式的全景，有助于理解人类大脑的复杂功能。通过评估体感刺激后通过脑电图 (EEG) 收集的神经影像数据，可以获得认知反应和变化，从而使研究人员能够更好地了解旨在理解人类行为结果的新兴科学方法。触觉振动触觉触发技术 (VTT) 是一种新兴技术，它将体感模式融入压缩袖套中。eSmartr 智能压缩袖套（Srysty Holdings Inc.，加拿大安大略省密西沙加）采用 VTT 及其认知增强技术 (CBT) 模式，旨在优化神经通信，以改善身心健康。该技术还被融入到贴片、支架、服装（袜子）、腕带和其他递送途径中。正念健康被认为是体感干预的结果，它调节与认知网络相关的行为反应。目前，探索这些模式的研究有限，这表明需要研究新技术及其对体感通路和认知网络的影响。这项经 IRB 批准的研究旨在通过比较基线脑电图与在成年健康个体的右前臂或左前臂上放置包含 VTT 的袖子后的脑电图来探索前臂 VTT 刺激模式对认知网络的影响。材料和方法：对 20 名年龄从 17.6 岁到 41.9 岁不等（n=7 名女性，13 名男性）的 19 个头皮位置记录了 5 分钟内的基线脑电图。然后让受试者的优势手臂戴上 eSmartr 智能压缩袖 20 分钟，并再记录 5 分钟的脑电图。计算了 LORETA（低分辨率电磁断层扫描分析）逆解和表面 EEG 的功率谱分析。此外，对于 10 个不同的网络，计算了来自 88 个 Brodmann 区域的电流源。变量是 10 个频带（delta、theta、alpha-1、alpha-2、beta-1、beta-2、beta-3 和 hi-beta）中以 1 Hz 为增量的绝对功率和绝对电流密度。对每个人的所有 EEG 参数进行配对 t 检验，以及基线 EEG 和后续 EEG 之间的组配对 t 检验。结果：结果显示，在基线测量和后续“戴上袖子”测量之间，表面 EEG 和 LORETA 电流源均存在统计学上显着的 t 检验差异（P <0.01）。最大的差异是，在佩戴“袖套”的情况下，表面脑电图和 LORETA 电流源的 alpha 和 beta 频率功率均显著下调，如下图所示
通过增强学习
学习表征捕获对世界的非常基本的理解是机器学习的关键挑战。隐藏在数据中的解释因素的层次结构是如此一般的表示，并且可以通过分层VAE实现。然而，培训层次的VAE总是遭受“后塌陷”的苦难，其中数据信息很难传播到更高级别的潜在变量，因此导致层次结构不良。为了解决这个问题，我们首先是从信息理论的角度来减轻后层崩溃的现有方法的缺点，然后突出了正规化的必要性，即在维持不同级别之间的依赖性的同时，将数据信息明确传播到高级潜在变量。这自然会导致提出高级潜在表示作为顺序决策过程的推断，这可能受益于应用强化学习（RL）。将RL的目标与正规化的目标保持一致，我们首先引入了一条跳过的途径，以获取奖励，以评估潜在的潜在表示的信息内容，然后基于它的Q-VALUE函数可能具有正规化的一致优化方向。最后，策略梯度是典型的RL方法之一，用于训练层次VAE，而无需引入梯度估计器。1。简介实验结果坚定地支持我们的分析，并证明我们提出的方法有效地减轻了后塌陷问题，学习了信息的层次结构，获得了可解释的潜在表示，并且在下游任务中明显优于其他基于层次的VAE方法。
