高性能NF层状结构化的Go-amphipHilic聚合物纳米复合膜通过合成的聚合物控制层间间距,以增强水的渗透性和精确的水处理溶质抑制
东京农业技术大学成立于1877年,成立于内政部工业鼓励系的Naito-Shinjuku分支机构。该大学于1949年5月成立了国立大学,符合东京农业与林业学院和东京纺织学院的融合后,符合《国立大学建立法》。在就职典礼时,农业学院有三个部门,在技术学院也有三个部门。东京农业技术大学的历史超过130年,起源于内政部工业鼓励部的Naito-Shinjuku分支机构,成立于1874年。1949年5月,东京农业大学的技术大学成立为国立大学。通过东京农业与林业学院和东京纺织学院的整合。
Angie Cruz ESSA 项目协调员 239-377-4578 cruza1@collierschools.com Hemlal Kafle* HCY 地区联络员 239-377-0544 kafleh@collierschools.com Deshire P. Madia MVP 专家 239-377-0331 madiad@collierschools.com Sheila Thebaud MVP 联络员-Immokalee 293-377-2681 ThebauSh@collierschools.com Diana Holden 助学金主管 239-377-6553 HoldenDi@collierschools.com 哥伦比亚 372 W. Duval St. Lake City, FL 32055
使用弯曲压电盘的 Tonpilz 压电换能器的频率特性估计 Applied Acoustics Elsevier 第 72 卷,第 12 期,2011 年 12 月 Tomonao Okuyama Kenji Saijo
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI),在听觉语音感知、显性语音或想象(隐性)语音期间使用侵入性测量(例如皮层电图 (ECoG))来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。这项研究招募了 16 名颅内植入电极的癫痫患者,在 8 个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG,每句句子由 3 个标记组成。具体来说,我们应用 Transformer 神经网络模型来从隐性语音中解码文本句子,该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型,然后评估该模型在使用显性任务训练以解码隐性语音时的性能。在隐性语音上训练的 Transformer 模型在解码隐性语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER),而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0.05 ; d = 0.07)。因此,收集隐性语音训练数据的挑战可以通过使用显性语音来解决。通过使用几种显性语音可以提高隐性语音的性能。
强化学习的实际应用中的主要障碍之一是模拟和实际真实环境之间的差异。因此,在模拟环境中训练的政策可能无法在现实世界中产生预期的行动,这是由于噪声,建模不准确和不同环境条件等因素。为了减轻此问题,强大的马尔可夫决策过程(RMDPS)框架集中于设计算法弹性,可弹性。在RMDP中,人们考虑了一个可能的过渡概率和奖励功能的家族,并选择了本集中最坏的案例过渡概率和奖励功能以进行策略优化。最近的研究表明,考虑策略的熵和差异可以捕获给定奖励功能的最坏情况。尽管引入了处理过渡概率的各种算法,但仍存在某些挑战。特别是,分布的支持可能是不一致的,在实际环境中未过渡的状态仍然可以分配非零过渡概率。在这项工作中,我们添加了有关软最佳策略的差异,并用KL差异术语替换了相对于名义环境的过渡概率,替换了最坏的案例过渡概率。可以解决RMDPS的挑战。
Aad, G., Abbott, B., Abdallah, J., Abdinov, O., Aben, R., Abolins, M., AbouZeid, S., Abramowicz, H., Abreu, H., Abreu, R., Abulaiti, Y., Acharya, B.S., Adamczyk, L., Adams, D.L., Adelman, J., Adomeit, S., Adye, T., Affolder, A.A., Agatonovic-Jovin, T., …, Woods, N. (2015)。
评估氯蛋白E6(CE6)放射动力疗法(RDT)以及CE6光动力疗法和5-氨基苯甲酸RDT对胶质细胞瘤细胞对二硫酸氨基蛋白酶和二硫酸脱糖蛋白与信号癌症的综合治疗的胶质细胞瘤细胞研究:效果路径调节/dif