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World File Search System杂种
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。
从天然气到杂种的过渡建模...
由于工业发展和更高的生活水平，近年来，全球能源需求有所增加。目前，具有超过85％的化石燃料是伊朗最著名的能源来源，但它对环境和人类健康产生了破坏性的影响。这项研究模型和技术经济评估可再生能源加热，以取代Qazvin City的天然气。天然气国内需求进行量化，然后进行15年的消费预测。研究了六种不同的方案，以评估可再生能源的潜力满足下一15年的城市热量需求。这项研究发现，最佳实践方案可以减少天然气消耗并增加可再生能源的份额。最后，在经济和环境上对拟议的方案进行了分析。的结果表明，投资回报率将在3年内出口储蓄的天然气。此外，到2029年，伊朗可以将CO 2排放量减少约100万吨。
对风力涡轮机和杂种能量的协调控制...
由于固有的波动，风能整合到大规模的网格中会带来不稳定和其他安全风险。在本研究中，提出了使用多代理深钢筋学习，风力涡轮机（WT）的新协调控制策略和混合动力储能系统（HESS）是为了进行风能平滑的目的，其中HESS与转子动能和风力涡轮机的旋翼动能结合在一起。首先，通过自适应变化模式分解（VMD）预测风力发电量并分解为高，中和低频组件。然后，通过多代理双层列表深层确定性策略梯度算法（MATD3）进行高频和中频的参考功率的最佳二级分配，以平滑功率输出。为了提高学习的勘探能力，将一种新型的α-状态lévy噪声注入了MATD3的动作空间，并动态调节了噪声。模拟和RT-LAB半物理实时实验结果表明，提出的控制策略可以合理地充分利用WT和HESS组合生成系统的平滑输出功率，延长储能元件的寿命并降低WT的磨损。
建模杂种免疫对未来的covid- ...
1数学和统计学院，墨尔本大学，墨尔本大学，澳大利亚维多利亚州墨尔本2墨尔本数据科学中心，墨尔本大学，墨尔本大学，澳大利亚维多利亚州墨尔本，墨尔本，墨尔本梅尔伯恩市，墨尔本大学，墨尔本大学，墨尔本大学，墨尔本大学，墨尔本大学，梅尔伯恩大学，墨尔本大学，澳大利亚大学，澳大利亚大学梅尔伯尼大学，澳大利亚大学澳大利亚维多利亚州墨尔本大学5个感染疾病系，彼得·多尔蒂（Peter Doherty）感染与免疫学研究所，维多利亚州，维多利亚州，3000，澳大利亚6墨尔本人口与全球健康学院，墨尔本，墨尔本，维多利亚大学，澳大利亚维多利亚大学，澳大利亚维多利亚大学，澳大利亚7号，澳大利亚7号，新新威尔士大学，澳大利亚，米尔斯特尼大学，澳大利亚大学，澳大利亚大学，摩西，统计，澳大利亚，统计，维多利亚，澳大利亚9维多利亚州传染病参考实验室流行病学部门，彼得·多赫蒂（Peter Doherty）的皇家墨尔本医院，彼得·多赫蒂（Peter Doherty
大分子 - 基于生物传感器应用的杂种材料
摘要：生物传感器充当复杂的设备，将生化反应转换为电信号。当代强调具有精致灵敏度和选择性的生物传感器设备，由于其广泛的功能能力至关重要。然而，一个重大的挑战在于生物传感器对生物分子的结合亲和力，需要对相互作用进行熟练的转换和扩增到各种信号方式中，例如电气，光学，重力和电化学输出。克服与敏感性，检测极限，响应时间，可重复性和稳定性相关的挑战对于有效的生物传感器创造至关重要。任何生物传感器的制造的中心方面都集中于在分析物电极之间形成一个有效的接口，从而显着影响整体生物传感器质量。聚合物和大分子系统因其独特的特性和多功能应用而受到青睐。可以通过结合纳米颗粒或碳质部分来提高这些系统的性质和电导率。混合复合材料具有独特的属性组合，例如高级灵敏度，选择性，热稳定性，机械灵活性，生物相容性和可调电性能，并成为了生物传感器应用的有希望的候选者。此外，这种方法增强了制造生物传感器的电化学响应，信号扩增和稳定性，从而有助于其有效性。及其杂种，特别关注生物传感器的信号扩增。这篇综述主要探讨了使用大环和大分子共轭系统的最新进展，例如邻苯二甲胺，卟啉，聚合物等。它全面涵盖了合成策略，性能，工作机制，以及这些系统检测葡萄糖，过氧化氢，尿酸，抗坏血酸，多巴胺，胆固醇，氨基酸和癌细胞等生物分子的潜力。此外，本综述深入研究了所取得的进展，阐明了负责信号扩增的机制。该结论解决了生物传感器应用中基于大分子的杂种的挑战和未来方向，从而简要概述了这个不断发展的领域。叙事强调了生物传感器技术进步的重要性，这说明了智能设计和材料增强在改善各个领域性能中的作用。
带有计算的时空杂种神经网络...
摘要 - 深度学习（DL）在许多现实世界应用中都取得了前所未有的成功。但是，由于基于复杂的基于梯度的学习算法的需求，DL构成了有效硬件实现的困难，以及对突触重量存储的所需的高内存带宽，尤其是在当今数据密集型环境中。计算内存（CIM）策略已成为实现硅中能量效果的神经形态应用的替代方法，从而减少了神经计算所需的资源和能量。在这项工作中，我们利用了具有独特的学习算法的基于CIM的时空杂种神经网络（Sthnn）。是特定的，我们同时整合了多层感知器和基于经常性的延迟动力系统，使网络在空间和时间域中处理信息时变得可分离，更好地降低了存储器带宽和硬件在CIM Architecture中。在180nm CMOS工艺中制造的原型由完全分析的组件构建，在手写字母字符上，平均芯片分类精度高达86.9％，功耗为33MW。除此之外，通过手写数字数据库和射频限制数据集，基于软件的数值评估提供了1。6 – TO – 9。 8×和1。 9 – 4。 与尖端的DL方法相比， 4×速度分别没有显着降低其分类精度。6 – TO – 9。8×和1。9 – 4。4×速度分别没有显着降低其分类精度。
用杂种量子绑定一个预测
药物设计中的中心是对生物分子的鉴定，它们独特而牢固地结合了9靶蛋白，同时最大程度地降低了它们与他人的相互作用。相应地，精确的结合效果10预测，可以从大量的稳定物质中准确选择合适的候选物，这可以大大减少与实际实验方案相关的费用。12在这方面，最近的进步表明，与其他传统计算方法相比，深度学习方法表现出卓越的性能13，尤其是随着大型数据集的出现。14这些方法是复杂且非常耗时的，因此代表着重要的15个瓶颈，用于其开发和实际应用。在这种情况下，16个Quantum机器学习的新兴领域有望增强众多经典的机器学习算法-17 rithms。在这项工作中，我们向前迈出了一步，并提出了一个混合量子卷积18神经网络，该网络能够将经典对应物的复杂性降低20％，而19仍保持最佳性能。此外，这导致在训练阶段的20个成本和时间最高可节省40％的成本和时间，这意味着21种药物设计过程的大幅加速。22
土壤杂种模型的校准方案
，波恩大学，德国波恩大学，BINRAE，UMR 1114 EMMAH，法国C莱布尼兹农业景观研究中心（Zalf）朱利叶斯·库恩研究所（JKI） - 联邦栽培植物研究中心，作物和土壤科学研究所，布劳恩斯奇格，德国G Cirad，佩尼斯特部，法国蒙彼利埃，全球变化研究所CAS，捷克共和国I的全球变化研究所，I热带植物生产和农业系统模型（GEOROTAGS）德国Ottingen Juliege - Gembloux Agro-Bio Tech＆Umr Transfrontali'biioecoagro，Terra Center，Terra Center，Terra Center，Plant Sciences Axis，作物科学实验室，5030 Gembloux，Belgium K Inrae，US 1116 Agroclim，波恩大学，德国波恩大学，BINRAE，UMR 1114 EMMAH，法国C莱布尼兹农业景观研究中心（Zalf）朱利叶斯·库恩研究所（JKI） - 联邦栽培植物研究中心，作物和土壤科学研究所，布劳恩斯奇格，德国G Cirad，佩尼斯特部，法国蒙彼利埃，全球变化研究所CAS，捷克共和国I的全球变化研究所，I热带植物生产和农业系统模型（GEOROTAGS）德国Ottingen Juliege - Gembloux Agro-Bio Tech＆Umr Transfrontali'biioecoagro，Terra Center，Terra Center，Terra Center，Plant Sciences Axis，作物科学实验室，5030 Gembloux，Belgium K Inrae，US 1116 Agroclim，波恩大学，德国波恩大学，BINRAE，UMR 1114 EMMAH，法国C莱布尼兹农业景观研究中心（Zalf）朱利叶斯·库恩研究所（JKI） - 联邦栽培植物研究中心，作物和土壤科学研究所，布劳恩斯奇格，德国G Cirad，佩尼斯特部，法国蒙彼利埃，全球变化研究所CAS，捷克共和国I的全球变化研究所，I热带植物生产和农业系统模型（GEOROTAGS）德国Ottingen Juliege - Gembloux Agro-Bio Tech＆Umr Transfrontali'biioecoagro，Terra Center，Terra Center，Terra Center，Plant Sciences Axis，作物科学实验室，5030 Gembloux，Belgium K Inrae，US 1116 Agroclim，波恩大学，德国波恩大学，BINRAE，UMR 1114 EMMAH，法国C莱布尼兹农业景观研究中心（Zalf）朱利叶斯·库恩研究所（JKI） - 联邦栽培植物研究中心，作物和土壤科学研究所，布劳恩斯奇格，德国G Cirad，佩尼斯特部，法国蒙彼利埃，全球变化研究所CAS，捷克共和国I的全球变化研究所，I热带植物生产和农业系统模型（GEOROTAGS）德国Ottingen Juliege - Gembloux Agro-Bio Tech＆Umr Transfrontali'biioecoagro，Terra Center，Terra Center，Terra Center，Plant Sciences Axis，作物科学实验室，5030 Gembloux，Belgium K Inrae，US 1116 Agroclim
超级 - 杂种聚苯胺-tio2层次结构...
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粘合剂 - 估量 - 电气 - 电动杂种 - 螺旋形 -
粘合剂和密封剂在混合动力和电池电动汽车的车身结构，油漆和车辆组装中也起着重要作用。由于减少电动汽车的重量有助于扩大其范围，因此OEM付出了巨大的努力来减少身体，内部和动力总成的重量。因此，电动汽车通常需要键合非传统或不同的材料，例如用于SUV或掀背车的轻质复合后挡板。这些应用类似于传统的车辆构建，并在以下ASC出版物中进行了讨论：OEM车身商店的粘合剂和密封剂选择指南以及OEM涂料，装饰和最终组装商店的粘合剂和密封剂选择指南。请参阅这些指南，以获取有关轻型车身建设和组装中粘合剂和密封剂的更多信息。