XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多机
多机器学习方法用于建模小...
超参数优化和严格的模型评估被实施，以识别最佳XGBoost模型。随后，使用Shapley添加说明（SHAP）分析来查明关键监测站（例如，站点C）。（2）VOC源代码分配：阳性基质分解（PMF）应用于关键站点的32个VOC物种，解决六个排放源：石化化学过程（PP），燃料蒸发（FE），燃烧源（CS），燃烧源（CS），Solvent使用（SU），（SU），Polymer Fabrication（Pff），Polimer Fabrication（Pf）和车辆（VEVE）（VE）（VE）。（3）因子影响量化：从XGBoost模型得出的形状值为200
多机构学习的研究人员
2020–2021 MPHIL高级计算机科学，英国剑桥大学，GPA，GPA：87.09/100，主管：Amanda Prorok教授在运输网络设计上使用遗传算法和增强型学习2017-2020 Beng在2017-2020 Beng in Computer Enginesering，Politecnico di Milano，glanano di Milano，cumano di cuman cumano di cuman cuman cuman cum la comploy of Mydi-Agen网络设计。 29.16/30软件工程项目：在线多人游戏和3D Graphics
PRDM16缺失与性依赖性心肌病和心脏死亡率有关：一种翻译，多机构的队列研究
结果：回顾性队列包括71名患者。在删除PRDM16的个体中，有34.5％的心肌病发展，而未删除的PRDM16的个体中有7.7％（p = 0.1）。在回顾性和系统评价队列中（n = 134），PRDM16缺失 - 相关的心肌病风险被概括且显着（29.1％对10.8％，p = 0.03）。PRDM16缺失与死亡，心脏移植或VAD的风险增加有关（p = 0.04）。在删除的PRDM16中，有34.5％的女性发展为心肌病，而其男性同行的16.7％（p = 0.2）。我们发现女性PRDM16 CKO小鼠的收缩功能障碍和纤维化的发生率和严重程度的性别差异。此外，雌性PRDM16 CKO小鼠的死亡率显着升高（p = 0.0003）。
自适应双级多机器人任务分配和在不确定性下使用时间逻辑约束
这项工作解决了未知机器人过渡模型下多机器人协调的问题，以确保按时间窗口时间窗口逻辑指定的任务对用户定义的概率阈值满意。我们提出了一个BI级框架，该框架集成了（i）高级任务分配，其中根据机器人的估计任务完成概率和预期奖励分配任务，以及（ii）在履行分配的任务时，机器人独立优化了辅助奖励。要处理机器人动力学中的不确定性，我们的方法利用实时任务执行数据来迭代地完善预期的任务完成概率和奖励，从而无需显式机器人过渡模型即可自适应任务分配。我们从理论上验证了所提出的算法，表明任务分配具有很高的置信度达到所需的概率阈值。最后，我们通过全面的模拟证明了框架的有效性。
在GE，SB和TE元素系统中氮的氮掺入的光谱研究：迈向了解相变材料中氮效应的一步 开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头 通过直接数字合成的可扩展低延迟FPGA体系结构量子验控制 智能写算法以增强RRAM宏的性能和可靠性 关键驱动因素和促使6G时代 全基因组关联研究确定了与法洛的四边形相关的12q24和13q32的基因座 用户实施例比较虚拟现实中半自治和完全捕获的头像运动 绿色回收方法处理锂离子电池电子废物 开发一个方法学框架，用于评估行星边界内电池升级的绝对可持续性 主动学习中的无监督未知检测 创新的多层OT选择器用于性能调整和提高可靠性 多层OTS选择器工程高温稳定性，可伸缩性和高耐力 模型驱动的设计空间探索模拟中的多机器人系统 燃油库，TAF-ID数据库和OC软件
氮化物材料中的氮掺杂是改善材料特性的一种有希望的方法。的确，GESBTE相位变化合金中的N掺杂已证明可以极大地提高其无定形相的热稳定性，这是确保最终相变存储设备的数据保留所必需的。尽管建议这种合金中的N掺杂导致GE-N键的优先形成，但有关键的进一步问题，尤其是SB-N和TE-N，并且结构排列尚不清楚。在本文中，我们介绍了使用大量的N含量从0到50 at at 50 at，我们介绍了沉积的元素GE，SB和TE系统及其氮化物（即Gen，SBN和10合金）的研究。％。通过傅立叶变换红外和拉曼光谱法研究了AS沉积合金。我们确定与GE-N，SB-N和TE-N键形成相关的主动振动模式，强调了N融合对这些元素系统结构的影响。我们进一步定性地将Gen，SBN和十个实验光谱与相关理想氮化物结构的“从头开始”进行了比较。最后，对氮化元素层的分析扩展到N掺杂的GESBTE合金，从而在记忆技术中采用的此类三元系统中对氮键有更深入的了解。
多机器人社交导航的注意图
摘要 - 学习机器人导航策略 - 三角形对于基于域的应用至关重要。结合感知，计划和预测使我们能够对机器人和行人之间的相互作用进行建模，从而导致不断的结果，尤其是基于深度强化学习（RL）的最新方法。但是，这些作品不考虑多机器人方案。在本文中，我们提出了MultiSoc，这是一种使用RL学习多代理社会意识的导航策略的新方法。受到有关多代理深度RL的最新作品的启发，我们的方法利用了基于图形的代理相互作用的表示，结合了实体（行人和代理人）的位置和视野。每个代理使用基于两个图神经网络和注意机制的模型。首先，边缘se子产生一个稀疏的图，然后一个人群坐标应用了节点注意，以产生代表每个实体对其他实体的影响的图。这被整合到一个无模型的RL框架中，以学习多代理策略。我们评估了我们的模拟方法，并在各种条件（代理 /行人的数量）中提供了一系列实验。经验结果表明，我们的方法比社会导航更快地学习了深度RL单一代理技术，并且可以在挑战人群导航中通过多个异构人类进行有效的多代理隐式协调。此外，通过合并可自定义的元参数，我们可以调整邻里密度以考虑到我们的导航策略。
基于Petri Net模型和LTL规格的多机器人路径计划
近年来，为一组移动机器人（也称为代理商）开发路径规划方法的重要性。在给定环境中的机器人运动中使用了不同的模型，例如过渡系统（TS）[1]，[2]或Petri Net（PN）模型[3]，[4]。在多种情况下，需要机器人才能实现全球目标。表达机器人团队任务的已知形式主义基于高级规范，例如线性时间逻辑（LTL）[5]。运动计划应通过计算无碰撞轨迹来确保给定的任务。当然，可以以各种方式计算机器人与规范之间的关联来返回解决方案，例如，将TS抽象用于异质机器人系统的使用，以及模型检查LTL Mission的算法，以B形automaton（BA）建模。据我们所知，没有方法可以分解全球LTL任务，而无需考虑LTL形式主义的某些假设或特定类别，这是通过当前工作探讨的事实。 [1]建议将指定限制分配到仅由一个机器人解决的单个任务中，与集中式方法相比，较少的状态，而离散状态W.R.T.指数增加。 机器人的数量。 另一种计划策略依赖于PN表示[6]，它具有整个团队运动的图形拓扑的好处，以及一个不变的模型W.R.T. 机器人数。 工作[6]旨在计算据我们所知，没有方法可以分解全球LTL任务，而无需考虑LTL形式主义的某些假设或特定类别，这是通过当前工作探讨的事实。[1]建议将指定限制分配到仅由一个机器人解决的单个任务中，与集中式方法相比，较少的状态，而离散状态W.R.T.指数增加。机器人的数量。另一种计划策略依赖于PN表示[6]，它具有整个团队运动的图形拓扑的好处，以及一个不变的模型W.R.T.机器人数。工作[6]旨在计算
模型驱动的设计空间探索模拟中的多机器人系统燃油库，TAF-ID数据库和OC软件
总结发生了严重事故时，必须预测，必须预测，必须预测，在高温下，必须预测，在高温下，必须预测由化学相互作用形成的复合混合物的相位平衡和热力学特性。calphad是开发热力学数据库的合适方法，以研究包含大量元素的复杂材料。这项工作将介绍新的高级计算工具：（i）B。Sundman开发的开放calphad软件（www.opencalphad.com），这是通过Gibbs Energy Minimiation进行热力学计算的开源代码； （ii）自2005年以来在CEA上开发的燃料基碱数据库，该数据库允许对复杂的rioum组成进行计算； （iii）TAF-ID（高级燃料的热力学 - 国际数据库）数据库，该数据库是一个OECD/NEA项目（www.oecd-nea.org/science/taf-id），于2013年启动，旨在开发一个在加拿大国家，北方国家和纽约市之间的国际协作框架的核燃料材料的热力学数据库。
使用现象细胞绘画和多机械染色试剂盒的表型歧视。
我们的hostDetect CHO（DXMDX-RGT-1003），HEK293（DXMDX-RGT-1004）和E.COLI（DXMDX-RGT-1005）PCR DNA量化集成了Chemagic™DNA DNA DNA提取和实时PCR技术，可从示例中提供无缝的工作流程，而不是3小时。受益于简化的检测过程，该过程有助于加速生物制剂或CGT产品开发和纯化时间表，并增强纯度和安全性。