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生物医学光学的深度学习
生物医学光学是对生物光结膜进行研究的研究，其总体目标是开发可以帮助诊断，治疗和表面应用的传感平台[1]。在这一庞大而活跃的研究领域，不断开发新的系统来利用独特的光结合相互作用，这些相互作用提供临床有用的特征。这些系统面临着信噪比（SNR），采集速度，空间分辨率，视野（FOV）（FOV）和菲尔德（DOF）深度的固有贸易。这些交易影响临床系统的成本，性能，可行性和整体影响。生物医学专业开发人员的作用是设计系统，以优化或理想地克服这些交易，以适当满足临床需求。在过去的几十年中，生物医学光学系统的设计，图像形成和图像分析主要以经典的物理建模和信号处理方法为指导。最近，深度学习（DL）已成为计算建模的主要范式，并在众多科学领域和var-
RIEGL LMS 宣布首届国际 RIEGL 机载和移动用户大会成功举办
图1：Airborne Snow Observatories, Inc. 使用其 RIEGL VQ-1560 II-S 测量科罗拉多州 14,265 英尺 Quandary Peak 的积雪深度。（加利福尼亚州马莫斯湖）Airborne Snow Observatories, Inc. 刚刚接收了北美首批尖端 RIEGL VQ-1560 II-S 机载激光扫描仪之一，正如 NASA 的 ASO 项目在 2013 年率先使用 RIEGL 的第一台双激光扫描仪 LMS-Q1560 一样。这款新型 LiDAR 系统具有双倍的激光功率和高脉冲频率，将使 ASO Inc. 能够更有效地实现其需求，以独特的方式测量广阔的山区盆地的雪水当量。ASO Inc. 是一家公益公司，由 NASA 喷气推进实验室通过技术转让创建，旨在继续并扩大 ASO 业务雪况测绘和径流预报范围，覆盖全球山区。通过结合 RIEGL LIDAR、成像光谱仪数据和物理建模，ASO Inc. 绘制了山区积雪深度、雪水当量和雪反照率。这是
非侵入性脑刺激的生理效应...
经颅磁刺激 (TMS) 是一种调节人类大脑活动和行为的非侵入性方法。然而，刺激效果在不同研究和个体之间差异很大，从而限制了 TMS 在研究或临床环境中的大规模应用。我们发现低频刺激对感觉和认知大脑区域的功能连接有相反的影响。生物物理建模随后确定了这些区域特定效应背后的神经机制。刺激额叶皮质会降低局部抑制并破坏前馈和反馈连接。相反，相同的刺激会增加局部抑制并增强枕叶皮质的前向信号传导。最后，我们将功能整合确定为一个宏观网络参数，以预测刺激对个体受试者的区域特定影响。总之，我们揭示了 TMS 调节如何关键地依赖于目标区域的连接特性，并提出了一种成像标记来提高非侵入性脑刺激对研究和临床应用的灵敏度。
fniRS 对脑部进行无创监测的可靠性......
这项研究的目的是严格评估功能性近红外光谱 (fNIRS) 是否可以有效地用作无创记录绵羊大脑功能和情绪的工具。我们考虑了一种实验设计，包括仪器方面的进步（定制的无线多距离 fNIRS 系统）、更精确的物理建模（光子扩散的双层模型和 3D 蒙特卡罗模拟）、神经解剖学工具的支持（通过同一动物的 MRI 和 DTI 数据定位 fNIRS 探头）和严格的协议（运动任务、惊吓测试）用于测试自由移动的绵羊的行为反应。在运动任务和惊吓测试中，几乎没有在大脑外区域发现血流动力学反应。在运动任务中，正如预期的那样，我们发现绵羊行走时大脑区域出现了典型的血流动力学反应。在惊吓测试中，测得的大脑区域血流动力学反应主要来自运动。总的来说，这些结果表明，通过当前的设置和探头定位，我们主要测量羊脑的运动区域，而不是探测与情绪处理相关的太深的皮质区域。
en3d：从2D合成数据雕刻3D人类的增强生成模型
我们提出了EN3D，这是一种增强的生成方案，用于雕刻高质量的3D人体化身。Unlike previous works that rely on scarce 3D datasets or limited 2D collec- tions with imbalanced viewing angles and imprecise pose priors, our approach aims to develop a zero-shot 3D gen- erative scheme capable of producing visually realistic, ge- ometrically accurate and content-wise diverse 3D humans without directly relying on pre-existing 3D or 2D assets.为了应对这一挑战，我们引入了精心制作的工作流量，该工程实现了准确的物理建模，以从合成2D数据中学习增强的3D生成模型。在推断期间，我们集成了优化模块，以弥合现实的外观和粗3D形状之间的差距。特定于EN3D包含三个模块：一个3D发电机，可以准确地对可概括的3D Humans建模具有合成，多样和结构化的人类图像的逼真外观的可概括的3D Humans；几何雕塑家
整合生成机器学习模型和基于物理的构建能量模拟的模型 /作者= vanfretti，luigi; Laughman，Christopher R。； Chakrabarty，Ankush /creationDate = 2024年10月8日 /主题=机器学习，多物理建模，优化< /div < /div>
建筑模拟工具在设计阶段经常用于尺寸设备并进行基于模拟的研究，以帮助估计年度能源使用或销售。对此类仿真研究的需求，再加上新设计方案（例如建筑电气化）的出现，促使创建基于高级物理的建筑模型。Modelica建筑物库（Wetter，Wangda Zuo，T。S. Nouidui等人等2014）是此类模型中最著名的集合之一，它可以模拟建筑信封和供暖，通风和空调系统的动态行为（Chakrabarty，Maddalena，Qiao等）2021; Zhan，Wichern，Laughman等。2022）。基于Modelica的工具在分析建筑物的性能方面具有明显的好处，因为它们促进了系统控制器设计（Wetter，Ehrlich，Gautier等人。2022）和现实的闭环控制性能（Stoffel，Maier，Kümpel等）2023）。尽管这种基于物理的模型模型可以有效地模拟建筑包膜的能量和传质过程，以及HVAC系统的热流体物理学，但还有其他一些过程会影响HVAC Sys-TEM会影响HVAC Sys-TEM的加热和冷却负载，而这些过程并非由人类而受到人为动作。建筑物乘员会产生并吸收潜在的，明智的和辐射的热量，其Ac-
在工业规模上启用电池数字双胞胎
数字双胞胎是网络物理系统，可将实时传感器数据与模型融合在一起，以做出准确的资产特定预测和最佳决策。对于电池，该概念已在从材料到系统的长度尺度上应用。但是，需要使用强大的概念和数学框架的整体方法才能在工业规模上发挥其全部潜力。在利益相关者之间为尊重机密性的利益相关者之间的数据共享开发一种标准化和透明的方法至关重要。工业电池数字双胞胎还需要有原则的方法来量化和传播传感器和模型到预测的不确定性。确保对身体理解的保留对于识别“僵硬”参数很重要，这需要仔细测量。结合了不确定性分析，可以解锁最佳数据驱动的传感器选择和放置以及改进的根本原因分析。但是，需要更好的物理建模和电池制造和热失控的传感方法。此外，数据的不变性对于工业吸收也是必需的，数字分类帐技术提供了新的研究途径。我们认为，数字双胞胎可能对当前的锂离子电池技术具有变革性，也可以作为新兴新电池技术的推动力，通过特定于资产的控制来优化寿命和价值。
激光消融，用于结构锂离子电极，用于快速充电及其对材料特性，速率能力，li板和润湿的影响
激光消融是一种可扩展的技术，用于通过高精度选择性去除材料来降低电极的有效曲折。应用于≈110μm厚的电极涂层，这项工作着重于理解激光消融对生命开始时电极材料特性的影响，以及在整个周期寿命中，消融通道对细胞性能的协同影响。研究了激光后的激光，晶体学的局部变化，并研究了激光冲击电极区域的形态。表明，飞秒脉冲激光消融可以在受影响区域的界面局部在本地局部造成较小的物质损害来实现高速材料的去除。在6C（10分钟）恒定电流恒定电压电荷到4.2 V期间从1 mAh cm-2提高了非驱动电极的1 mAh cm-2，到消化电极的几乎2 mAh cm-2。该好处归因于增强润湿和降低电极曲折的协同作用。维持超过120个周期的益处，并在拆卸后观察到石墨阳极上的液化降低。最后，与润湿分析结合使用的多物理建模表明，激光消除任何一种电极导致了润湿和速率能力的实质性改善，这表明只能通过仅将石墨阳极涂在两种电极上就可以实现实质性的性能益处。
ICLR2025关于机器人学习生成模型的研讨会提案（GenBot）
下一代机器人应结合其他领域的想法，例如计算机视觉，自然语言处理，机器学习和许多其他领域，因为封闭环境需要在复杂的真实环境中基于多模式输入来处理复杂的任务。这个研讨会的计划着重于机器人学习的生成模型，该模型在于AI和机器人技术的重要和基本领域。基于学习的机器人技术方法已在各种任务中实现了高成功率和概括能力，例如操纵，导航，大满贯，场景重建，原则和物理建模。但是，机器人学习面临着几个挑战，包括数据收集的昂贵成本以及在不同任务和方案中的可转移性较弱。受到计算机视觉和自然语言处理的重大进展的启发，已经努力将生成模型与机器人学习结合在一起，以应对上述挑战，例如综合高质量数据，并将生成框架纳入表示和政策学习。此外，预先训练的大型语言模型（LLM），视觉语言模型（VLM）和视觉语言 - 行动（VLA）模型适用于各种下游任务，以充分利用丰富的常识知识。这种渐进发展使机器人学习框架可以应用于复杂而多样化的现实世界任务。
Microsoft Word - CFP_TMTT_Special_Issue_on_MachineLearning.docx
过去十年中，机器学习和人工智能在信号处理、图像和语音识别、机器人、自主系统等领域取得了巨大的成功。这一成功还伴随着机器学习和人工智能在科学和工程等广泛领域的应用不断扩大。微波社区是最早探索机器学习和人工神经网络（ANN）用于无线和有线电子设备、电路和系统设计的社区之一。近年来，人们对机器学习和人工智能不仅在设备/电路级建模和设计，而且在系统和更高级别的应用中的应用兴趣和活动都显著增加。受到激发的研究和应用带来了面向微波的机器学习技术的新方法，例如新型 ANN、基于支持向量机和高斯过程的方法、自动建模、深度学习；此外，机器学习和人工智能还解决了越来越多的微波问题，包括电磁结构建模和设计、多物理建模、微波滤波器/多路复用器设计、GaN HEMT 建模、PA 行为建模、数字预失真设计、振荡器设计、SIW 诊断、MEM 传感器建模、高速 VLSI 封装和微系统设计、无线电力传输、MIMO 发射器设计等等。机器学习在系统级的进一步应用正在创造微波系统的突破性能力，例如用于医疗或安全应用的基于电磁的图像重建，以及用于下一代无线系统的动态频谱分配。