本学期的项目解决了建立一个结构的挑战,该结构使用从人类偏好中学习的强化学习,将两个支撑跨越差距连接起来。这种方法涉及从人类反馈中学习奖励预测指标,这是结构任务的演示。提出用于用人类反馈训练代理的算法后,该报告首先实验验证方法。两个奖励模型的有效性之间的比较如下:一个基于手工特征的线性组合,另一个基于卷积神经网络的线性组合。随后,该报告根据基于重新预测指标的分歧而评估了查询选择策略的影响。该报告以测试结束,将训练的代理与从人类偏好获得的奖励与基准前进强化学习代理人相比,证明了拟议奖励塑造策略的承诺。
量子模拟在量子化学和物理学中具有广泛的应用。最近,已经提出了随机方法来加速哈密顿模拟。可以通过一种称为QDRIFT的简单算法来证明来自随机化的优势:迭代地进化了哈密顿量中的随机项,并证明平均量子通道近似于理想的演化。今天,我将对QDRIFT产生的随机产品公式进行单一实现。我们的主要结果[ARXIV:2008.11751]证明,随机产品公式的典型实现近似于理想的单一演变,直至小钻石 - 纳蒙德误差。明显地,从任意但固定的输入状态开始的相同随机演变产生的电路适合该输入状态。数值实验验证理论准确性保证。
摘要。本研究旨在利用成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 和 CRISPR 相关 (Cas) 9 介导的基因敲除技术,快速分类使用微阵列 miRNA 表达谱筛选出的差异功能微 (mi)RNA。CRISPR/Cas9 系统的单个向导 RNA 的合理设计已被证实可在人类 LNCaP 细胞中发挥作用,并快速有效地进行靶基因编辑。miRNA (miR)-205、miR-221、miR-222、miR-30c、miR-224、miR-455-3p、miR-23b 和 miR-505 在前列腺癌 (PCa) 患者中下调,并经实验验证可在前列腺癌细胞中作为肿瘤抑制因子发挥作用,影响肿瘤增殖、侵袭和有氧糖酵解。此外,本研究的数据表明 miR-663a 和 mfiR-1225-5p 上调
自动勾勒出脑磁共振图像 (MRI) 中异常的能力对计算机辅助诊断至关重要。无监督异常检测方法主要通过学习健康图像的分布并将异常组织识别为异常值来工作。在本文中,我们提出了一种切片检测方法,该方法首先在两个不同的数据集上训练一对自动编码器,一个数据集包含健康个体,另一个数据集包含正常和肿瘤组织的图像。接下来,它根据图像编码与仅对健康图像进行训练的自动编码器获得的重建编码之间的潜在空间距离对切片进行分类。我们通过对 HCP 和 BRATS-2015 数据集进行的一系列初步实验验证了我们的方法,结果表明所提出的方法能够将脑部 MRI 分为健康和不健康。
哥伦布空间站的声学设计 微重力实验的资格认定程序 开发用于阿丽亚娜 5 号低温发动机升空资格认定的声学设备 使用 SEA 预测机械噪声 双层玻璃和加热系统的 SEA 模型 开发铁路车辆、TGV 客车、TGV 驾驶室的 SEA 模型并进行实验验证 车厢的 SEA 模型以及振动源的识别和从加速度测量中量化相关注入功率 使用 SEA 模型预测和优化卡车驾驶室的噪声 开发预测性 SEA 模型以研究空间电子设备的冲击响应 使用 SEA 预测卫星的高频冲击响应 测量海军舰船结构的阻尼损耗因子 ( DLF ) 和耦合损耗因子 ( CLF ) 风力涡轮机中的噪声产生机制模型
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行,飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态,而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此,飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后,可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为,从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模,建立了MDP(Markov Decision Process)模型,并利用价值迭代算法寻找最优预测序列,最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。
摘要。本文提出了一种简单有效的方法来识别和量化直齿轮齿根裂纹的存在。在本文的第一部分中,通过使用 SolidWorks 的有限元模拟对问题进行了数值分析。计算出的齿面内弯曲刚度和固有频率随着裂纹长度的增加而显着降低,而变形则呈现相反的趋势。通过为此目的开发的方便而简单的试验台对数值结果进行了实验验证。从模态分析测试中获得的实验结果证实了先前获得的数值结果。这些参数在极坐标图上的图形表示显示同心圆,从一个齿到另一个齿没有特定的符号。然而,当牙根附近出现裂纹时,这些圆形图案在有缺陷的牙齿附近会变形,这提供了一种快速简便的视觉检查来检测裂纹并量化其程度。
化学疗法的系统性会导致广泛影响患者生活质量的广泛副作用。这项研究提出了一个新型框架,将卷积神经网络(CNN)与精确的伽马射线递送系统相结合,以选择性地靶向恶性细胞,从而最大程度地减少对健康组织的附带损害。在12,000个注释的成像数据集上对基于RESNET-50的CNN进行了培训,并与用于实时靶向的机器人辐射系统集成在一起。对合成组织模型的实验验证表明,健康组织损伤降低了92%,报告的副作用降低了78%。统计分析确认模型灵敏度(97.2%),特异性(94.8%)和提高的治疗精度。这项研究为推进个性化肿瘤学并减少化学疗法的身体和情感损失奠定了基础。
摘要最近,对象识别技术已经看到了许多技术用于自动驾驶汽车,机器人和工业设施。尽管如此,最需要这些技术的是视觉障碍,但从中获得了最少的收益。本文的目的是使用深度学习技术为盲人开发对象检测系统。除此之外,还提到了语音指导技术是告知对象所在的视觉问题的人的一种方式。您仅在对象识别深度学习模型中使用(YOLO)算法一次(YOLO)算法,而文本到语音(TTS)用于合成语音公告,从而使盲人可以方便地获取有关对象的信息。因此,它提出了一个有效的对象检测系统,该系统有助于盲人在没有其他人协助的情况下在受限区域内找到事物;并且该系统的性能已通过实验验证。
本论文研究了节能液压系统。研究重点是移动应用中的线性执行器解决方案,重点是建筑机械。除了能源效率方面,本论文还涉及建筑机械开发中液压系统设计中存在的相互竞争的方面。开发了针对不同概念的仿真模型和控件,并考虑了整个机器。根据这项工作,开发了几个概念验证演示器。本论文涵盖了三种主要系统拓扑:首先,研究泵控制系统,并构想了一种基于开路泵配置的新概念。特别考虑了多模式功能,以扩大操作范围并可能缩小组件尺寸。开发了仿真模型和控件,并在轮式装载机应用中对系统进行了实验验证。其次,研究了阀控系统中的能量回收可能性。在此类解决方案中,在节流口添加一个液压马达,用于在负载降低和多功能操作期间进行能量回收。回收的能量要么暂时使用,要么储存在液压蓄能器中。所提出的解决方案意味着对传统系统的逐步改进,由于可靠性、安全性和开发成本方面的不确定性较少,这有时对机器制造商很有吸引力。在概念层面上研究了能量回收系统,提出了几种替代系统,并选择了基于双机液压变压器的概念,进行更深入的控制研究,然后进行实验验证。第三,考虑所谓的共压轨系统。这种技术对于旋转驱动器来说已经很成熟,至少在工业领域是如此。然而,在将这种技术应用于移动液压系统时,需要线性执行器的可行解决方案。本文提出了两种解决这个问题的方法。第一种方法侧重于液压变压器,第二种方法侧重于二次控制的多腔气缸。