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World File Search System实验条件
从监视和行为中的见解
图2。改变实验条件的影响：（a）可见摄像机对搅拌和暴力代理的总和除以四个小时内的代理总数； （b）警察对在四个小时内的搅动和暴力特工总数除以代理总数的影响，对于固定数量的混合型摄像机和20个可见的混合型相机和20个隐藏摄像机； （c）警察对搅动和暴力代理的总和除以四个小时内的代理总数，用于固定数量的混合型摄像机，其中有40个可见的和40台隐藏的摄像头； （d）摄像机的视力范围对搅拌和暴力代理的总和除以10个可见的10个可见和10个隐藏摄像机的四个小时内的代理总数。
无参数优化算法的迭代波前塑形
通过散射培养基的光聚焦对生物组织中的光学应用有重大影响。最近，迭代的波前塑形已成功地用于通过或内部散射介质进行光聚焦，并引入了各种启发式算法以提高性能。虽然令人鼓舞，但可能需要大量的努力来调整参数朝着强大和最佳优化。此外，对于不同的散射样品和实验条件，最佳参数可能会有所不同。在这封信中，我们通过将传统的遗传算法（GA）与BAT算法（BA）相结合，提出了一种“智能”无参数算法（PFA），并且可以通过实时反馈自动计算突变率。在迭代WFS中使用此方法，可以在没有参数调整过程的情况下实现可靠和最佳性能。
拟南芥转录因子结合位点与转录起始位点的语法
对TFBS间距配置的比较分析以及相对于体内TSS和体外实验条件的距离。tfs分为Y轴的家庭和类，颜色与PlantTF级超类3相对应。TSS以0 bp为中心，并均匀地定向右侧。每行右侧的数字表示分析中使用的样本数量。浅灰色颜色的行表示相应的TF家族缺乏数据。tfbss以与TSS相同的方向为方向而定，指向右侧的蓝色箭头表示，而相对于TSSS的TFBS朝着相反的方向表示的，用指向左侧的红色箭头表示。plindromic TFBS由紫色钻石表示。颜色的强度反映了平均z得分，固体颜色代表更高的分数和更透明的颜色代表得分较低。
可控的制造和CU纳米结构的自组装
纳米级制造，特别是通过溶液相还原方法。11 - 20在文献中，各种Cu纳米结构，例如纳米颗粒，11,12纳米线，13 - 15个纳米板16,17和18,19的纳米结构已通过溶液相还原方法成功制造或组装。尽管已经进行了重要的研究，但仍缺乏具有精确的形态控制的Cu纳米结构的制造和自我组装的普遍和有效的策略。这是因为化学溶液中纳米结构的“自下而上”的生长和自我组装极为平衡，并且对实验条件和外部环境敏感。从这个意义上讲，必须寻求一种可控且通用的方法来制造和组装Cu纳米结构。基于上述考虑，在这项工作中，我们特别研究了Cu纳米结构的制造和组装，并试图寻求一种可控和普遍的方法。
物理系统的可解释的元学习
机器学习方法在科学过程中可能是有价值的帮助，但是他们需要面对来自非均匀实验条件的数据的具有挑战性的环境。最近，元学习方法在多任务学习方面取得了重大进展，但它们依靠黑盒神经网络，占据高计算成本和有限的解释性。利用学习问题的结构，我们认为可以使用更简单的学习模型，并具有以学习任务为例，可以使用更简单的学习模型来实现多环境的概括。至关重要的是，我们证明该体系结构可以识别系统的物理参数，从而实现可解释的学习。我们通过将其与物理系统上的最新算法进行比较，降低了我们方法的竞争性概括性能和低计算成本，从玩具模型到复杂的，非分析系统。我们的方法的解释性用原始应用在物理参数诱导的适应性和自适应控制中进行了说明。
对电动舌刺激的初步探索，以提供机器人辅助手术的力反馈
摘要 - 我们报告了最初探索的结果，即使用电动刺激，在外科医生的舌头上，是潜在的较低延迟，机械上的较低的方法，以向机器人辅助手术的操作员提供力反馈。我们进行了一项飞行员可行性研究，其中参与者试图对机器人进行远程操作，以抓住和抬起鸡蛋而不会破裂或掉落它们。根据实验条件，机器人抓地力测量的力以不同的方式显示出不同的显示：仅视觉上或通过视觉上的电动舌刺激。参与者更成功地用舌刺激卵。这项初步研究的数据以及非正式访谈的见解表明，舌刺激有可能增强机器人辅助手术的功效和安全性。索引术语 - 光线，力反馈，机器人辅助手术，显示，舌头，感觉替代，电动刺激
化学和材料科学中的人工智能
实验条件（例如，比较在不同离子强度下稳定的化合物是没有意义的）。接下来，将结构上的数据（来自二维图像）转换为已知恒定长度的向量（特征向量）。将矢量数据发送到机器学习模型并输出结果。数据。一切的基础。通常他们谈论大数据，但其数量取决于数据的纯度、方法和期望的结果。通常，在图 1.2 中，数据位于这个金字塔的底部。数据是指事实、信号、测量值，通常是非结构化的东西。数据通常不是原生的、异构的且格式不方便。在这些数据“沼泽”可以被使用之前，它必须经过组织数据、添加上下文、元数据、给这些数据添加标签、清理数据、严格检查数据等过程。简而言之，数据需要经过极其彻底的处理才能使用。
以机器智能为中心的功能材料和界面自动表征系统
经典的实验设计依赖于耗时的工作流程，需要经验丰富的研究人员进行规划、数据解释和假设构建。在这里，我们描述了一个集成的机器智能实验系统，该系统能够在可编程的动态环境下同时动态测试材料的电、光、重量和粘弹性。专门设计的软件控制实验并执行即时的大量数据分析和动态建模、实时迭代反馈以动态控制实验条件以及快速可视化实验结果。该系统以最少的人为干预运行，能够高效地表征材料的复杂动态多功能环境响应，同时进行数据处理和分析。该系统为以人工智能为中心的材料表征提供了一个可行的平台，当与人工智能控制的合成系统相结合时，可以加速多功能材料的发现。
在“无意识”状态下，我们真的无意识吗？重新审视常见假设
在意识科学领域，传统上将某些状态（例如慢波非快速眼动睡眠和深度全身麻醉）归类为“无意识”。虽然这种分类乍一看似乎合理，但仔细调查发现它并非如此简单。鉴于（1）（无）意识的行为迹象可能不可靠，（2）（无）意识的主观报告可能不可靠，以及（3）假定为无意识的状态并不总是没有报告的体验，我们有理由重新审视我们对“无意识状态”的传统假设。虽然这些问题并不新颖，而且可能部分是语义上的，但它们对科学进步和临床实践都有影响。我们建议，专注于提供更务实和更细致入微的不同实验条件特征的方法可能会促进该领域的清晰度，并帮助我们为未来的研究奠定更坚实的基础。