XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System拉格
R18 - 阿努拉格工程学院
关键词定义：学年：两个连续的（一个奇数+一个偶数）学期构成一个学年。基于选择的学分制（CBCS）：CBCS 为学生提供从规定课程（选修课、辅修课或软技能课程）中进行选择的机会。课程：通常称为“论文”，是课程的一个组成部分。所有课程不必具有相同的权重。课程应定义学习目标和学习成果。课程可能设计为包括讲座/辅导/实验室工作/实地工作/外展活动/项目工作/职业培训/口试/研讨会/学期论文/作业/演示/自学等。或其中一些的组合。学分：衡量课程作业的单位。它决定了每周所需的教学小时数。一个学分相当于每周一小时的教学（讲座或辅导）或两小时的实践工作/实地工作。绩点：这是 10 分制中分配给每个字母等级的数字权重。学分：它是课程绩点和学分数的乘积。字母等级：它是学生在该课程中表现的指标。成绩用字母 O、A+、A、B+、B、P 和 F 表示。 学期平均绩点 (SGPA)：它是衡量一个学期内完成工作表现的标准。它是学生在一个学期内注册的各个课程中获得的总学分与该学期修读的课程总学分之比。应精确到小数点后两位。累计平均绩点 (CGPA)：衡量学生所有学期的总体累计表现。CGPA 是学生所有学期各课程获得的总学分与所有学期所有课程总学分之和的比率。应精确到小数点后两位。课程：授予学位、文凭或证书的教育课程。学期：每学期应有 16 周的教学。奇数学期可安排在六月至十一月，偶数学期可安排在十二月至五月。成绩单、成绩单或证书：根据所获成绩，每学期结束后将向所有注册学生颁发成绩证书。成绩证书将显示课程详细信息（代码、标题、学分数、所获成绩）以及该学期的 SGPA 和截至该学期获得的 CGPA。课程类型：课程可分为三类：核心课程、选修课程和
机器人 - 对象非流动的拉格朗日系统的建模，分析和控制：教程概述和观点
备注2。几类非平滑机器人系统（双皮动力[4，25，26，27，27，28，29，29，30，71，72]，操纵[16，17，24，73，74，74，75，76，9，77]，带有清理的系统，共同的机器人[78，79]，跳高机器人[33]，PUSTRIPS ISS [80]蛇机器人[36]，电缆驱动的操纵器[46，47]，带内转子的球形机器人[83]）已经是自动控制或机器人文献中调查文章的对象。因此，再次彻底调查它们的范围不在本文的范围之内，因为这将产生重复和太多参考文献（大概数千个）。因此，我们对本文主要目的的参考文献感到满意。不足的系统也是引起很多关注的对象[84、85、86、87]，但是这些调查文章中未包括机器人对象系统（1）（[87]除外，很快就会审查其中的一些）。
海面上拉格朗日漂移模拟的深度学习
引言在海面上的Lagrangian轨迹模拟对于各种应用领域非常重要，包括监测塑料和碎屑运动[Maximenko等，2012]，研究Algae和Plankton Dynamics [Son等，2015]，或轨迹预测对搜索和救援作业的搜查至关重要[Breivik et al。此外，对拉格朗日漂移的研究允许评估海洋数值模型准确地代表小规模动力学的能力[Barron等，2007； Botvynko等，2023]。尽管如此，在海面上产生逼真的轨迹，在操作海洋学领域中提出了一个显着的科学挑战[Rérs等，2021]。基于模型的拉格朗日轨迹数值模拟的方法依赖于使用海面速度场的分步对流程序[Lange and van Sebille，2017a]。然而，基础速度场中的微小差异或缺乏精细空间分辨率的速度场的使用可能导致Lagrangian轨迹建模不正确，从而使这些方法不切实际地用于操作应用。基于数据驱动的学习方法，例如卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN），长期记忆（LSTM）网络以及生成性模型，例如变异自动编码器（VAE）（VAES）或诸如捕获的捕获范围内的既定能力（GANS），表现出巨大的能力，表现出促成的Spat-temers Incorport [spat-tempor pender] [等，2020，Jiang等，2019，Jenkins等，2023，Julka等，2021，Dan，2020年]。然而，只有限制数量的先前研究应用于单个拉格朗日轨迹的条件模拟[Quinting and Grams，2022]。由于上述局限性，本研究的目的是提出一个原始的深度学习框架，称为漂移网，用于对海面上各个轨迹的有条件模拟。所提出的模型可以用任何包含有关海洋动力学信息的地球物理场吞噬，并在海面上产生漂移物体的轨迹。Driftnet是完全卷积的，包括对靶向轨迹的空间解释的潜在编码，这是受到漂移的Eulerian Fokker-Planck形式的启发[Botvynko等，2023年]。在此表示形式中，该轨迹是通过从条件输入字段中提取的非本地特征提取的，这意味着模拟轨迹的动力学是通过考虑周围区域的整个动力学来建模的。
布拉格的查尔斯大学
关于抗毒液疾病的项目治疗通常因抗药性发展而变得复杂。抗药疗法的细胞是攻击性复发的原因。这些细胞是什么以及它们如何获得使它们克服药物毒性的特性尚不清楚。消除这些抗性白血病细胞是治疗诸如骨髓增生综合征，急性髓样白血病和多发性脊髓瘤等源自血液学疾病的最大挑战之一。5-氮杂丁胺（AZA）和Venetoclax（VEN）耐药的分子机制仍然未知。越来越多的证据表明，耐药性是由化学抗性白血病细胞（RLC）介导的，这些白血病细胞是白血病细胞，通过重塑其细胞环境，使其能够生存化疗，从而获得优势。该项目的目的是定义导致氧化还原和空间蛋白质组学和初级患者样品的转录组筛查的RLC出现的程序。成功的候选人将与BioCEV第一任医疗学院和普通大学医院的临床医生的部门内的动态研究人员紧密合作，以确保翻译相关性。该角色还将受益于BioCev的服务最先进的设施，包括基因核心设施，蛋白质组学设施，成像设施和蛋白质生产设施。关键责任是：使用基因编辑验证单细胞多摩变数据，以开发一种对AZA/VEN的抗性细胞系模型，以测试细胞代谢对抗性发展的调制，以实现细胞条形码，并评估耐药性克隆性。
论具有增强拉格朗日约束处理的进化策略的不变性和线性收敛性
在数值约束优化的背景下，我们研究了通过增强拉格朗日方法处理约束的随机算法，特别是进化策略。在这些方法中，原始约束问题被转变为无约束问题，优化函数是增强拉格朗日，其参数在优化过程中进行调整。然而，使用增强拉格朗日会破坏进化策略的一个核心不变性，即对目标函数严格递增变换的不变性。尽管如此，我们形式化地认为，具有增强拉格朗日约束处理的进化策略应该保持对目标函数严格递增仿射变换和约束缩放的不变性——严格递增变换的一个子类。我们表明这种不变性对于这些算法的线性收敛非常重要，并表明这两个属性是如何联系在一起的。
