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评估纳米结构纤维素纳米晶体（CNC）和石墨烯纳米片（GNP）添加剂的热物理特性
摘要。这项研究探讨了对环保CNC-PALM油，GNP-PALM油以及CNC/GNP-PALM OIL MONO和混合纳米流体的热物理特性的检查。稳定性评估涉及全面的分析，结合了视觉观察和导热率评估。值得注意的是，观察到的杂交混合物的比例升高导致纳米悬浮的稳定性增强，从而确保了纳米材料在碱液体内的均匀分散体长期。结果表明，含有CNC/GNP并用棕榈油配制的杂化纳米流体表现出很大的稳定性。在令人印象深刻的30天持续时间内进行全面的视觉检查显示，累积最小，强调了这些纳米流体的持久稳定性。该研究还检查了关键的热和物理特性，包括有关温度的热导率和粘度。在导热率中看到了最显着的增强，在70°C下，0.1W/V％浓缩的CNC/GNP/GNP/GNP/棕榈油杂化纳米流体的100％增加了100％，与基础流体相比表现出显着改善。此外，粘度有明显的增量，尽管与导热率相比，增强性的增强性更高。这些结果表明，浓度升高之间的直接关系可以提高稳定性和导热率。这项研究为在纳米流体应用中利用CNC/GNP提供了宝贵的见解，这对需要增强的热性能和流体稳定性的田地影响。
与加固学习PA026
强化学习（RL）通过通过反复试验来学习最佳策略来玩复杂的游戏。本项目将增强性学习应用于Sudoku，这是一个具有挑战性的演绎难题，需要用数字1到9填充9x9网格，以便每行，列和3x3 Subgrid完全包含所有数字。sudoku拼图范围从轻松到硬；有些可以通过应用基本的Sudoku规则来解决，而另一些则需要复杂的策略。此外，难以立即解决困难的难题，需要预测前进的几个动作。该项目的目标是探索经过RL训练的深神经网络可以学会解决Sudoku难题，这表明RL在处理演绎推理任务中的潜力。项目代码和运行说明可在gitlab上获得：https：//gitlab.fi.muni.cz/xkarmaz/sudoku-rl
与FOXP2相关的语音和语言障碍（FOXP2-SLD）
•增强性和替代通信（AAC）AAC指的是交流方式（语音）以外的其他方式，例如使用手语或通信设备。AAC选项可以在语音开发之前支持语言发展（使用AAC不能阻止或减慢语言发展），并且在语音不清楚时也可能有益。鉴于患有FOXP2-SLD的儿童已经延迟了沟通的发展，应考虑在早期引入AAC，以促进语言发展，并为儿童提供参与，学习和减少交流挫败感的手段。对AAC或个人使用的AAC选项的需求可能会随着时间而变化。言语病理学家/治疗师与儿童和家庭合作，找到针对需求和能力量身定制的最合适的AAC选项。
对话法分类用于增强和替代交流
增强性和替代通信（AAC）设备和应用程序倾向于使具有复杂沟通的个人更容易参与对话。但是，这些设备的采用率和保留率较低。我们通过未成功缓解这些问题的文本建议系统进行了审查。为了解决这些差距，我们提出将对话法分类应用于AAC对话。我们在有限的AAC数据集上评估了在AAC和非AAC数据集中训练的有限AAC数据集中的最新模型。接受AAC训练的人（精度= 38.6％）的表现要比在非AAC Corpus上训练的人更好（精度= 34.1％）。这些结果反映了将代表性数据集纳入以后的实验的需求。我们讨论了需要收集更多标记为AAC数据集的标签和未来工作的领域。
糖皮质固醇在肌肉营养不良症中的机制和临床应用
摘要。糖皮质固醇在急性和慢性条件下被广泛用作免疫调节剂。葡萄糖性类固醇（例如泼尼松和de azacort）来治疗Duchenne肌肉营养不良症，其中它们的使用延长了移动和预期寿命。尽管有这种好处，但在Duchenne肌肉增强性疾病中使用糖皮质激素也与明显的不良后果有关，包括肾上腺抑制，生长障碍，骨骼健康和代谢综合征不良。对于其他形式的肌肉营养不良，例如肢体腰围营养不良，糖皮质激素通常不使用。在这里，我们回顾了支持多种糖皮质激素作用在营养不良肌肉中的多种机制的实验证据，包括它们在抑制炎症和肌肉损伤中的作用。我们还讨论了正在开发和测试中的新型类固醇药物，目的是减少长期糖皮质激素暴露的不利后果，同时最大程度地提高有益结果。
使用深度学习的自动图像字幕
摘要：本研究采用复杂的深度学习技术来开发健壮的自动图像字幕模型，整合卷积神经网络（CNN），用于复杂的特征提取和长期短期记忆网络（LSTMS），以生成细微的序列。旨在解决在线视觉内容的激增，该技术促进了有效的图像解释，并通过涵盖可访问性增强的应用程序来提高可访问性，改进的搜索功能的内容索引索引，并通过上下文相关的图像标题来增强社交媒体参与度。该研究为计算机视觉提供了宝贵的见解，应对产生连贯的图像描述的挑战。精心调整的模型同时进行定量和定性评估，展示了在内容检索和人类计算机相互作用中创新应用的有希望的结果。最终，这项研究愿意提高自动图像理解，从而促进对视觉信息的增强性和推动人工智能的进步。
RSC应用聚合物 - 皇家化学学会
聚合物复合材料在不同的长度尺度（纳米到宏）上使用聚合物矩阵和各种填充剂来构建具有升级功能的高级材料；即电导率，光效率和机械增强性。1 - 4个纤维增强的聚合物复合材料（FRPC）通过展示轻质，耐用和机械上优质的结构来塑造现代航空，汽车和风力涡轮机业。5热固性树脂是使用制造工程形成无缺陷的结构的主要矩阵（例如碳和玻璃）的主要矩阵类别。6当前，复合市场以双足A（DGEBA）为环氧单体的二甘油甲苯醚的使用为主导，这是通过双氯二氯二醇与层状氯氢化蛋白的反应而产生的（可以在碱基的情况下100％在工业尺度上生物生物生物蛋白）。7基于目标应用程序中的多功能胺或藻类中选择了硬化剂，并提供
通过σ-c – c键将环丙烷转化为搪瓷...
C - H Borylation的最新步伐显着扩展了我们的工具包，以制备有机货岩的制备。然而，途径替代方法可以通过σ-C - C裂解获得这些化合物，从而促进了分子支架编辑，仍然很少。已经提出了几种方法，用于通过激活C – C键来氢化环丙烷，这些方法通常依赖于贵族和有害的金属催化剂来控制反应结果。在这里，我们提出了一种通过避开任何金属实体的环丙烷开环制作立体化学上精确的γ-硼苯胺的策略。boryl物种是通过与Bcl 3的三元反应，环螺旋体和第三级胺产生的，在N-acyl组的指导下选择性地经历C - C键消除了borylation，从而确保了沿反应途径的增强性和效率。这种固有的立体融合方法可容纳各种几何形状的前体，包括顺式 /反式异构体混合物。
强化学习的数学
区域： / modulnr。：部门数学 / CIT413036课程结构：讲座：2H练习：2H内容：课程概述了增强学习的数学基础，包括对马克夫决策过程的介绍和表图形的增强性增强学习方法（Monte Carlo，Monte Carlo，时间差异，SARSA，SARSA，SARSA，Q-LEAL，Q-LEARNINGNING，...）。这些主题是通过对随机近似理论的影响来补充的，以对算法进行收敛分析。Prerequisite: MA0001 Analysis 1, MA0002 Analysis 2, MA0004 Linear Algebra 1, MA0009 Introduction to Probability Theory and Statistics, MA2409 Probability Theory Literature : Sutton, Barto (2018): Reinforcement Learning: An Introduction, MIT Press Puterman (1994): Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming, Wiley Kushner, Yin (2010): Stochastic近似和递归算法和应用，施普林格证书：请参阅Tumonline位置/讲座/练习：请参阅Tumonline