XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System增强的
屏障增强的平行同位轨迹优化针对安全至关重要的自主驾驶
摘要 - 在防止过度保守行为的同时，对自动驾驶行为进行高度任务至关重要。在本文中，我们提出了一种屏障增强的平行同位轨迹优化（BPHTO）方法，使用过度删除的乘数交替方向方法（ADMM）进行实时集成决策和计划。为了促进自我车辆（EV）与周围车辆之间的安全相互作用，根据屏障功能，开发了一个时空安全模块，该模块展示了双向脉冲。在计划范围内的不同时间步骤中采用了不同的障碍系数，以解释周围HVS的不确定性并减轻保守行为。此外，我们利用驱动器操作的离散特性来初始化基于可及性分析的名义面向行为的自由式同型轨迹，并且每个轨迹在本地限制为特定的驾驶操作，同时共享相同的任务目标。通过利用安全模块和EV的运动学的双凸度，我们将BPHTO作为BI-CONVEX优化问题。然后使用约束转录和过度删除的ADMM来简化优化过程，从而可以实时生成多个轨迹，并具有可观的保证。通过一系列实验，拟议的开发显示了使用合成和现实世界流量数据集在各种交通情况下的任务准确性，稳定性和一致性的提高。
通过语言模型增强的靶向分子生成增强的增强学习
开发新药是费力且昂贵的，要求大量的时间投资。在这项研究中，我们引入了一种创新的De-Novo药物设计策略，该策略利用了语言模型为特定蛋白设计有针对性的药物的能力。使用近端政策优化（PPO）采用加固学习（RL）框架，我们重新确定了模型以获取为量身定制的蛋白质目标的药物的策略。我们的方法集成了复合奖励功能，结合了药物目标相互作用和分子有效性的考虑。在进行RL调整后，我们的方法表明了令人鼓舞的结果，分子有效性，相互作用的效率和关键化学性能的产生显着提高，可在分子体重（MW）和4.47的二十五（QED）上获得65.37的量化药物（QED）的定量估计（321.55），以及4.47的作品（MW）和4.47的作者。此外，在产生的药物中，只有0.041％的人不显示新颖性。
在增强的岩石风化部署中的二氧化碳去除定量
请注意，本文档并非旨在阐明可量化ERW部署的NETCDR的可推广标准要求。是级联团队的评估，即ERW途径处于标准化阶段，在围绕固定的部署惯例固定要求之前，需要更多的实际部署。这项评估的关键基本原理是部署环境的异质性要求采用定量方法，这些方法是针对特定部署的特定地点环境而定制的，并且在途径的此阶段，透明地报告现场表征，测量方法和量化量可能会使围绕单个方法汇总的较高影响。在我们可以更可靠地表征不同部署设置中定量的最佳实现之前，需要从各个环境中部署和农艺设置进行其他数据。我们认为，提出标准可以在过度狭窄的一组测量方法上创建过早的锁定。在此阶段，我们认为，从业者最好在不同的农作物系统，土壤系统，地形和操作限制中保留多样性和灵活性，以最大程度地提高学习。
编码新型芝麻乙醇变异的基因的表达促进了拟南芥叶和种子中增强的三酰基甘油的积累Xidyn
K04超XCHEM用于药物发现的串行MX相对于辐射衰减，25keV增加了衍射产率较高的衍射，弱衍射，不均匀晶体的通量较高 - 膜蛋白和大型复合物
基于人工智能的动态单细胞成像揭示同种异体 G-NK 细胞产品 IDP-023 增强的迁移和免疫突触形成
图 2。g-NK 细胞的 ADCC 活性优于 cNK 细胞，并可改善连续杀伤。(A) 与 cNK 相比，g-NK 细胞的 ADCC 靶细胞杀伤率（1E:1T）明显更高。(B) 通过添加 dara，g-NK 和 cNK 的靶细胞杀伤率均有所提高，但如靶标存活概率 (1E:1T) 曲线所示，G-NK 细胞的靶标杀伤速度明显更快（曲线斜率）。(C) g-NK 细胞 + mAb 的连续杀伤率（1E:2T+）明显更高。绘制的杀伤事件发生在具有一个或多个突触的孔中。(D) 纳米孔的代表性图像。P 值由 Fisher 精确检验确定。使用 Kaplan-Meier 分析和对数秩检验 (Mantel-Cox、趋势和 Gehan-Breslow-Wilcoxon) 生成 P 值。
用于认知增强的计算机接口
脑机接口 (BCI) 可以实现大脑和外部计算机之间的直接通信，从而可以处理大脑活动并控制外部设备。虽然 BCI 通常用于医疗目的，但它在非医疗用途上也可能大有可为，可以释放人类的神经认知潜力。在本文中，我们讨论了使用 BCI 进行认知增强的前景和挑战，特别关注侵入式增强 BCI (eBCI)。我们讨论了 eBCI 的伦理、法律和科学含义，包括与隐私、自主权、不平等以及认知增强技术对社会的更广泛影响有关的问题。我们得出的结论是，eBCI 的发展所带来的挑战远超实际的利弊，还引发了关于有意识自我的本质以及我们是谁、我们是什么以及应该成为什么的基本问题。
扩展的现实，用于增强的人类机器人协作
自动化的兴起为实现制造过程的效率提供了更高的效率，但它经常损害迅速响应不断发展的市场需求并满足自定义需求所需的灵活性。人机合作试图通过将机器的力量和精度与人类创造力和感知理解相结合，以应对这些挑战。在本文中，我们概念化并提出了一个基于机器学习的机械手机的实施框架，该框架结合了人类的原则和杠杆范围，以促进现实（XR），以促进Humans和机器人之间的直观沟通和编程。此外，概念框架可以直接参与机器人学习过程中的人类参与，从而导致更高的适应性和任务概括。本文强调了可以实现拟议框架的关键技术，并强调了开发整个数字生态系统的重要性。此外，我们回顾了XR在人类机器人协作中的现有实施方法，展示了各种观点和方法。讨论了挑战和未来的前景，并深入研究了XR的主要障碍和潜在的研究途径，以实现更自然的人类机器人互动和工业景观中的整合。
印度场景的车辆检测：增强的Yolo- ...
1* Autdr-Hub，Andhra University，Visakhapatnam，AP，印度。2 Inder Technology，Anits，Anits，印度Visakhapatnam。 *通讯作者。 电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。 车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。 车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。 它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。 具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。 文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。 所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。 为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。 实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。 关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度2 Inder Technology，Anits，Anits，印度Visakhapatnam。*通讯作者。电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。 车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。 车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。 它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。 具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。 文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。 所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。 为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。 实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。 关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度
用于铁路卧铺应用的KENAF纤维增强的聚酰胺生物复合材料的制造和表征
铁路通过交通，速度和负载在这些年来大大增加，促使行业利益相关者和研究人员寻求一种替代的卧铺材料，该材料可以证明其具有较高的在职弯曲抵抗力并具有环境友好和耐用的能力。为了满足这些需求，并且由于环境问题，KENAF增强的聚酰胺已变得非常重要。但是，由于其在这方面的性能不可用，因此无法用作铁路轨道组件。在弥合此差距时，本文着重于制造和表征处理过的六种不同配方的KENAF纤维（TKF，10％加载间隔时为0-50％），用于铁路卧铺应用。结果表明，TKF的掺入影响了聚酰胺在吸水，负载能力和热稳定性方面的行为。
网络中学习增强的分散在线凸优化
本文研究了网络化多智能体系统中的学习增强分散式在线凸优化，这是一个尚未得到充分探索的具有挑战性的场景。我们首先考虑一种线性学习增强分散式在线算法（LADO-Lin），该算法以线性方式将机器学习（ML）策略与基线专家策略相结合。我们表明，虽然 LADO-Lin 可以利用 ML 预测的潜力来提高平均成本性能，但它不能保证最坏情况的性能。为了解决这个限制，我们提出了一种新颖的在线算法（LADO），该算法自适应地结合 ML 策略和专家策略来保护 ML 预测，从而实现强大的竞争力保证。我们还证明了 LADO 的平均成本界限，揭示了平均性能和最坏情况鲁棒性之间的权衡，并展示了通过明确考虑鲁棒性要求来训练 ML 策略的优势。最后，我们对分散式电池管理进行了实验。我们的结果突出了 ML 增强在提高 LADO 的平均性能以及保证的最坏情况性能方面的潜力。