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机器学习引导的全彩色高...
©2024作者。开放访问。本文是根据Creative Commons归因4.0国际许可证的许可，该许可允许以任何媒介或格式的使用，共享，适应，分发和复制，只要您适当地归功于原始作者和来源，就可以提供与Creative Commons许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
基于语言引导的杂种高斯扩散
摘要 - 在机器人操纵任务中，实现操纵对象的可识别目标状态通常对于促进机器人臂的运动计划至关重要。具体来说，在悬挂杯子等任务中，必须将杯子放置在钩子周围可行区域内。先前的方法已经揭示了杯子的多个可行目标状态的产生；但是，这些目标状态通常是随机生成的，缺乏对特定生成位置的控制。此限制使这种方法在存在约束的情况下，例如其他杯子已经占据的钩子或必须达到特定的操作目标时。此外，由于在现实世界中悬挂的方案中杯子和机架之间的频繁物理相互作用，因此从端到端模型中生成的目标状态通常会导致重叠点云。这种重叠会对机器人组的后续运动计划产生不利影响。为了应对这些挑战，我们提出了一种语言引导的混合高斯扩散（LHGD）网络，用于生成操纵目标状态，并结合了基于重力覆盖系数的基于重力覆盖率的基于重力覆盖率的方法。为了在语言指定的分布设置下评估我们的方法，我们在5个不同的架子上收集了多种可行的目标状态，用于10种不同的架子上的10种类型的杯子。此外，我们为验证目的准备了五种看不见的杯子设计。实验性调查表明，我们的方法在单模，多模式和语言指定的分布操纵任务中达到了最高的成功率。此外，它大大降低了点云的重叠，直接产生无碰撞的目标状态，并消除了机器人臂对额外的避免避免障碍物操作的需求。
最快的౼算法引导的生存的光...
根据环境条件的不同，轻型软机器人可以表现出难以建模的各种运动模式。因此，优化其性能很复杂，尤其是在多个空气和流体动力学过程影响其运动时，以低雷诺数为特征的小型系统中。在这项工作中，我们通过将实验结果应用于两种进化算法中的适应性功能来研究水下游泳者的运动：粒子群优化和遗传算法。由于可以迅速制造具有不同特征（表型）的柔软，轻型机器人，因此它们为优化实验提供了一个很好的平台，使用实体机器人竞争，以提高连续一代的游泳速度。有趣的是，就像在自然进化中一样，意外的基因组合导致了令人惊讶的良好结果，包括速度增加了数百％或发现自我振荡的水下运动模式。
使用CRISPR RNA引导的转座酶
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2023年3月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.03.18.533263 doi：Biorxiv Preprint
扩散模型第5章：文本引导的扩散模型
考虑图像𝑋。使用ℎℎ𝜃，或等效地𝜀 𝜀，𝑡，𝑡，𝑍image =𝑓𝑓𝐶=𝐶=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅，及时运行ddim采样器，以生成𝑋𝑋𝑋𝑋，图图像。这个𝑋看起来像随机噪声，但它是一个非常特殊的噪声实例，因为从𝑋𝑋𝑇𝑇𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑇𝑇将生成𝑋。
知识引导的双人强化学习......
作者：A Piplai · 2022 · 被引用 20 次 — † 国家安全局高级网络安全研究实验室。电子邮件：adridle@uwe.nsa.gov。摘要——网络防御演习是实现网络安全的重要途径……
自适应语言引导的对比解释的抽象
摘要：许多机器人学习方法首先从一组人类示范中推断出奖励功能。要学习良好的奖励，有必要在确定应如何使用这些功能来计算奖励之前确定环境的哪些功能。联合特征和奖励学习的端到端方法（例如，使用深网或程序合成技术）通常会产生对虚假国家敏感的脆弱奖励功能。相比之下，人类通常可以通过将强大的先验纳入少量的示范中，从而可以从少量的示范中学习，以了解示威的特征可能对感兴趣的任务有意义。在从新演示中学习时，我们如何构建利用这种背景知识的机器人？本文介绍了一种名为藻类的方法（来自[对比]解释的自适应语言引导的处理），该方法在使用语言模型来迭代地识别所需的人类卑鄙的特征之间交替，然后识别出所需的人类卑鄙的特征，然后识别出标准的逆增强学习技术，将权重分配给这些特征。在各种模拟和现实世界机器人环境中进行的实验表明，藻类仅使用少量的示例来学习在可解释的特征上定义的可通用奖励功能。重要的是，藻类可以识别何时缺少功能，然后提取并定义这些功能而无需任何人类输入，从而可以快速有效地获得对用户行为的丰富表示形式。
进化引导的生成流网络
生成流动网络（GFLOWNETS）是一个概率生成模型的家族，它们学会了与奖励成正比的组成对象进行采样。Gflownets的一个重大挑战是在处理长期视野和稀疏奖励时有效地训练它们。为了解决这个问题，我们提出了进化引导的生成流网络（EGFN），这是使用进化算法（EA）对Gflownets训练的简单但强大的增强。我们的方法可以通过使用EA训练一组代理参数，将所得的轨迹存储在优先级的重播缓冲液中，然后使用存储轨迹训练GFLOWNETS代理。我们对广泛的玩具和现实世界的基准任务进行了彻底的调查，以显示我们方法在处理长轨迹和稀疏奖励方面的有效性。
生物引导的生物电接口工程
生物电界面连接各种长度尺度上的材料和生物系统，从亚细胞尺寸到组织和器官水平。近几十年来，界面的发展取得了显著增长。自 21 世纪初以来，该领域已从膜片钳、微电极阵列 (MEA) 和场效应晶体管 (FET) 发展到基于微创、超小型和生物相容性纳米材料的传感和调制技术 1–3 。到目前为止，研究一直在利用具有合理设备结构和高效制造方法的纳米级导电材料来开发神经科学、心血管疾病研究、微生物相关能源系统和许多其他不断扩展的领域的新应用 4–9 。半导体、碳、金属及其复合材料和氧化物是用于界面的材料，可催化深部脑刺激器、视网膜假体、植入式人工起搏器和微生物燃料电池的开发以及个性化医疗的探索取得重大进展 10–14 。这些发展增强了更好地理解细胞、组织和器官系统内和之间复杂的电生理生物过程的能力。
MRI引导的激光消融手术...
MRI引导激光消融手术中会发生什么？被安装在患者的头骨上后，将其放置在全身麻醉后，头框或一组标记。CT扫描已完成，以将大脑在3个维度上定向到框架。在计算机软件的帮助下，为激光计算了通过大脑到HH的安全途径。神经外科医生然后进行一个小切口，并通过头骨（宽3.2毫米）钻一个小孔。激光涂抹器是一根小管，围绕着意大利面条的宽度，并通过大脑引导到HH中。一旦激光涂抹器插入大脑，将头部框架移除，然后将患者运送到MRI扫描仪。确认了对激光涂抹器的正确放置并设置安全标记后，外科医生使用激光进行了小型测试。确认精度后，激光会加热以破坏HH。完成后，将涂抹器取出，然后用单个针迹闭合头皮。然后将患者恢复。