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比较缺陷检测的图像处理技术
抽象缺陷检测是制造业中的一个关键质量控制过程，旨在在吸引客户之前识别和分类产品的缺陷或异常。传统的手动检查方法是耗时，劳动力密集的，容易出现人为错误。本文提供了基于图像的缺陷检测算法的全面概述，包括传统的图像处理技术，机器学习算法和深度学习模型。该研究分析了各种应用程序和数据集中每种方法的优势，局限性和性能。结果表明，尽管传统方法和机器学习算法提供可靠的缺陷检测，但深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），但具有出色的准确性和鲁棒性。但是，深度学习模型需要大量的计算资源和大量的标记数据进行培训。本文强调了根据特定的应用要求，数据特征和计算约束选择最合适的方法的重要性。此外，它讨论了未来的研究机会，例如开发更健壮和广义的算法，利用多模式数据，改善模型的可解释性以及实现实时和边缘计算解决方案。
基于U-NET的模型，用于最佳MR脑图像分割
摘要：MRIS的脑肿瘤分割一直是放射科医生的一项艰巨任务，因此，需要自动和广义的系统来解决此任务。在医学成像中使用的所有其他深度学习技术中，基于U-NET的变体是文献中最常用的模型，可针对不同的方式分割医学图像。因此，本文的目的是研究U-NET体系结构中的众多进步和创新，以及最近的趋势，目的是强调使用U-NET的持续潜力用于改善脑肿瘤分割的性能。此外，我们还提供了不同U-NET体系结构的定量比较，以从优化的角度突出该网络的性能和演变。除此之外，我们还尝试了四个U-NET体系结构（3D U-NET，COATION U-NET，R2 COATION U-NET和修改3D U-NET），用于Brats 2020数据集，以供脑肿瘤细分，以更好地概述该体系结构在DICE SCORE和HAUSDORFF距离上的概述。最后，我们分析了医学图像分析的局限性和挑战，以提供有关在优化方面开发新体系结构的重要性的批判性讨论。
可再生动态虚拟发电厂的分散强化控制使其能够提供辅助服务：实现净零目标的尝试
摘要 本文介绍了基于内部模型控制 (IMC) 的可再生动态虚拟电厂 (DVPP) 的分散强化控制，以便将其集成到电力系统中，替代基于燃料的传统发电机。如果不为电力系统提供额外的辅助服务 (AS)，就不可能实现这种朝着净零目标发展的电网整合，因为传统的 AS 会随着传统发电机的退役/替换而失效。从技术角度 (即 TDVPP) 介绍 DVPP 的理论，包括为 DVPP 集成制定广义控制目标 (期望规范)。解决方法包括两个步骤：(1) 分解期望规范和 (2) 分散强化控制以匹配分解后的规范。DVPP 集成的理论和解决方法以广义的方式介绍，使 DVPP 能够提供多个 AS，但本文的案例研究仅限于频率控制 AS (FCAS)。该研究是在“西部系统协调委员会 (WSCC)”测试系统上进行的，该系统通过用可再生 DVPP 取代最大的火力发电机，尝试实现净零目标，确保电网的运行或动态安全。
分析化学实验室
课程概述化学是对物质及其相互作用的研究。分析化学是化学的五个主要分支之一。分析化学是一个广阔的领域，在化学的所有领域都起着作用。目前，分析化学通常与其他学科相结合，以创建感兴趣的跨学科领域，例如生物分析和有机金属化学。从广义的角度来看，分析化学负责表征物质和/或化学系统的组成。分析化学家开发了特性的方法来分析化学系统，既有定性和定量。由于其强烈而明显的重叠在化学的所有分支中，因此可以简化化学知识的分析化学。分析化学家还推动了化学分析的边界，以扩展和提高所有化学家的能力。他们越来越多地开发出在更复杂的系统，较短的时间范围内测量和表征较小的样品以及较低检测极限的方法。这个化学分支负责当前目前使用的许多工具，方法和仪器。在本课程中，学生将开发基本的技能和技术，这些技能和技术对于分析化学家来说是典型的。
有向图和无向图的广义谱聚类
谱聚类是聚类无向图的一种常用方法，但将其扩展到有向图（有向图）则更具挑战性。一种典型的解决方法是简单地对称化有向图的邻接矩阵，但这可能会导致丢弃边方向性所携带的有价值信息。在本文中，我们提出了一个广义的谱聚类框架，可以处理有向图和无向图。我们的方法基于一个新泛函的谱松弛，我们将其引入为图函数的广义狄利克雷能量，关于图边上的任意正则化测度。我们还提出了一种由图上自然随机游走的迭代幂构建的正则化测度的实用参数化。我们提出了理论论据来解释我们的框架在非平衡类别的挑战性设置中的效率。使用从真实数据集构建的有向 K-NN 图进行的实验表明，我们的图分区方法在所有情况下均表现良好，并且在大多数情况下优于现有方法。
VLM通过图像子缘综合探索
机器人技术中的自主导航传统上依赖于预定的航路点和结构化图，从而限制了动态，真实世界环境中的可扩展性。缺乏通知的语言操作数据集进一步使语言驱动的导航模型的发展变得复杂。受到大规模视觉语言模型（VLM），图像生成模型和基于视觉的机器人控制的最新进展的启发，我们提出了使用VLM引导的图像子缘合成（ELVISS）探索探索的框架，以增强使用用户指示的机器人导航任务的勘探。此框架利用VLMS的语义推理将复杂的任务分解为更简单的任务，并通过生成由低级策略执行的与任务相关的图像子搜索来执行它们。我们还结合了一个基于VLM的子量验证循环，以最大程度地减少执行未生成的子观念。实验结果表明，我们的验证循环显着改善了执行操作与我们的指令的对齐，并且我们的结果系统能够执行基于广义的基于搜索的说明。
通过纠缠保持更好的时间。
晶格陷阱将ytterbium原子固定在微柯文温度下，以实现纠缠增强的光原子时钟。（p。38）两个原子水平是|g⟩和|e⟩，n两级系统在广义的bloch球上表示为有效的总自旋。BLOCH球体上的顶部中间和顶部分布分别代表独立原子和挤压旋转状态的未进入状态。最终测量的投影噪声，或等效地，Heisenberg的角动量不确定性规则，在总旋转方向上施加了不确定性。使用纠缠原子挤压的自旋状态在相位方向上具有较低的量子噪声，即实现更好的频率分辨率。（左侧第39页）实验设置。（第39页，在右上，根据[7]改编）时钟不确定性（Allan差异）与平均时间，分别使用AS输入状态比较一个时钟，分别是输入状态，分别是未进入的状态（蓝色）和挤压的旋转状态（RED）。纠缠状态优于4.4 dB的标准量子限制。信用：vuletićgroup
基于协议的教学策略探索——...
教学策略也可称为广义的教学方法（皮志强，2000），是“在特定的教学情境中，为完成教学目标、适应学生的认知需要而采取的教学计划和教学实施措施”（张建军，余建军，1996）。1964年，塔巴等学者提出在教学过程中应运用教学策略，以激发学生产生创造性思维（Taba et al.，1964）。此后，教学策略研究开始受到重视并迅速发展，出现了示范、模仿教学法、五段教学法、掌握学习教学策略、情境陶冶教学策略、九段教学策略、支架教学策略、随机进入策略、合作教学策略等（魏建军，2006）。这些策略在一定程度上引导和帮助了学生的学习，对学校教学活动产生了积极的影响。教师、学生、教学内容是教学的主要构成要素，教学策略的制定应该以哪一个要素为中心展开了激烈的讨论，并相应提出了不同的教学策略。
一种基于强化学习的方法，用于在不匹配干扰的不确定的非线性系统中进行最佳输出跟踪
摘要 - 在本文中，考虑了非线性非线性系统的最佳控制问题。提出了一个非线性干扰观察者（NDO）来测量系统中存在的不存在的不存在。干扰与控制信号（所谓的不匹配的干扰）的干扰很难直接在控制通道内拒绝。为了克服挑战，通过衰减其对输出渠道的影响，实施了广义的基于观察者的补偿器来解决不确定性补偿问题。实时通过增加输出跟踪错误来增强系统状态，我们开发了一个复合参与者批判性的加固学习（RL）方案，以近似最佳控制策略以及与赔偿系统有关的理想价值函数，通过求解汉密尔顿 - 雅各布蒂 - 雅各布 - 雅各布·贝尔曼（HJB）方程。通过使用系统的已知模型的记录数据在本文中应用，以通过取消探测信号的影响来增强系统的鲁棒性。仿真结果证明了所提出的方案的有效性，为二阶模型中的输出跟踪问题提供了最佳解决方案，这是不匹配的干扰。
在上下文中表征和边界量子行为集
量子理论的预测重新呈现了广义的非秘密解释。除了这一事实的基本关系之外，量子理论在多大程度上违反了非智能限制的限制在通信和信息过程中可用的量子优势。在这项工作的第一个部分中，我们通过准备和测量实验正式定义上下文情景，以及包含量子上下文行为集的一般上下文行为的多人。这个框架使我们恢复了这些scenarios中的几种量子行为的属性，包括上下文性场景和相关的非上下文性不平等，这需要违反单个量子准备和误导程序，以使其成为混合状态和UNSHARP测量。有了适当的框架，我们制定了新型的半决赛编程松弛，以界定这些量子式行为。最重要的是，在上下文中，我们提出了一种新型的基于单一的单一统一性的放松技术。，我们通过在违反几种非上下文性不平等的量子上获得紧密的上限来证明这些放松的效果，并确定新颖的最大上下文量子策略。为了进一步说明这些放松的变化，我们演示了