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World File Search System轨迹的
学习机器人示威轨迹的低维潜图
2曲率调查的变分自动编码器17 2.1学习小型演示数据集的潜在表示17 2.2有关小型轨迹数据集的学习表示的相关工作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.1轨迹表示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.2曲率正则化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3曲率调查的VAE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3.1曲率调查的VAE公式。。。。。。。。。。20 2.3.2 fork姿势示例。。。。。。。。。。。。。。22 2.4曲线机器学习方法。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4.1人示出的轨迹和数据处理。24 2.4.2轨迹的神经网络体系结构。。。。。。。。26 26 2.4.3训练超标剂。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 27 2.4.4模型可解释性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28 2.5曲线物理机器人实验。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。26 26 2.4.3训练超标剂。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.4.4模型可解释性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.5曲线物理机器人实验。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.1机器人臂。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.2轨迹跟踪实现。。。。。。。。。。。。30 2.5.3曲线潜在值选择。。。。。。。。。。。。。。。30 2.5.4基线轨迹。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.5.5数据收集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.6关于小型传统数据集的学习表示形式的结果和讨论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
使用早期周期数据的锂离子电池的容量降解轨迹的无模型重建
标称能力1.1 AH 3.5 AH循环温度30°C 25，35，45°C细胞化学LFP NCA，NCM石墨石墨数量169 82充电多阶段CC-CV CC CC-CC-CC-CV（0.25，0.5，0.5，0.5，1.5，1.5，1.5，1.5，1.5，1.5，1.5，1.5，1.5，1.5，1.5，1.5，1.5，1.5，1 c）
低噪音、低油耗离场轨迹的群体感知顺序飞行路径优化
算法，该算法根据飞行目的地、跑道角度、机场附近飞机的空间间隔、人口分布和转向运动来考虑引导点。高度路径针对低感知噪音和低燃料消耗进行了优化，这是通过使用从该表面路径计算出的距离求解飞行纵向控制运动方程来确定的。开发了一种改进的非支配排序遗传算法 II 用于离散优化，以减少计算工作量获得最佳高度路径的帕累托前沿。通过模拟从香港国际机场飞往两个强制空中交通服务报告点的航班来演示该方法。然后将结果与快速访问记录器数据和标准仪表离场 (SID) 轨迹进行比较。虽然该方法没有考虑影响离场路径规划的某些航空运输因素，例如天气模式和空中交通组合，但得到的地面路径与 SID 轨迹非常相似。高度路径的帕累托前沿表现出燃料消耗和感知噪音水平的降低。我们还根据不同航线的相关飞行物理原理，讨论了燃料消耗和感知噪音水平之间的权衡。
对未来轨迹的专家见解：评估二氧化碳去除技术的成本降低和可扩展性
工业化水平，努力将增加到1.5°C的努力限制为全球温度已经比工业前水平高1.1°C（IPCC，2023年），迅速实现碳中立对于巴黎兼容的轨迹至关重要。《巴黎协定》（第4.1条）强调在本世纪后半叶平衡人为排放与温室气体消除。在追求这一余额时，包括英国，法国，欧盟，日本，韩国和美国总统拜登（Biden）的几个主要经济体为2050年设定了具有法律约束力的零净目标。值得注意的是，中国，印度尼西亚和沙特阿拉伯等主要新兴经济体（目标是2060年）和印度（目标2070年）也确立了碳中立目标。仅通过减少排放来实现这些承诺是具有挑战性的。能源部门面临着边际减排成本的上升和难以浸泡的领域的技术解决方案的有限，这体现了这些困难（Davis等，2018）。因此，实现Net-Zero将需要脱碳所有可行的部门，并利用二氧化碳去除（CDR）技术来抵消难以脱碳的部门的排放（Honegger and Reiner，2018年）。
AB工程科学集中的电气和计算机工程轨迹的学习计划
Equations • AM 108 – Nonlinear Dynamical Systems • AP 195A – Intro to Solid State Physics • Chemistry 160 – Quantum Chemistry • BE 128 – Intro to Biomedical Imaging & Sys • BE 129 – Intro to Bioelectronics • BE 130 – Neural Control of Movement • BE 131 - Neuroengineering • CS 51 - Abstraction & Design in Computation • CS 61 - System Program & Machine Org • CS 1280- ML中的凸优化和应用程序•CS 1430-计算机网络•CS 144R - 网络设计项目•CS 1411-计算机体系结构•CS 1480 - VLSI Circits＆
脑边界的农药：对血脑屏障，神经炎症和神经系统风险轨迹的影响
摘要 - 本文介绍了通信材料的设计及其在传感建筑行业传感混凝土中的应用。在构建和结构健康监测的背景下介绍了交流材料及其问题的概念之后，本文描述了迄今为止在物理开发中所做的主要贡献，这些贡献预计将超过三十年。为了获得它，使用具有传感和通信节点的两级无线传感器网络提出了特定的网络物理结构。为了最大程度地提高交流混凝土的寿命，通过两个建议来改善节能问题：使用无线功率传递的原始能源收集系统，用于嵌入式感应节点和分析估计模型，以预测通信节点网络的能量消耗。
AI-Track-tive：使用计算机视觉（人工智能）自动识别和计算地面半轨迹的开源软件
摘要。本文描述并介绍了一种自动计数矿物中蚀刻裂变径迹的新方法。训练了深度神经网络和计算机视觉等人工智能技术来检测图像上的裂变表面半径迹。深度神经网络可用于名为“AI-Track-tive”的半自动裂变径迹测年的开源计算机程序。我们定制训练的深度神经网络使用 YOLOv3 对象检测算法，该算法是目前最强大、最快的对象识别算法之一。开发的程序成功地在显微镜图像中找到了大多数裂变径迹；然而，用户仍然需要监督自动计数。所提出的深度神经网络对磷灰石（97%）和云母（98%）具有很高的精确度。磷灰石（86%）的召回率低于云母（91%）。该应用程序可以在 https://ai-track-tive.ugent.be 在线使用（最后访问时间：2021 年 6 月 29 日），也可以作为 Windows 的离线应用程序下载。
法国医疗产品使用和护理轨迹的间接健康数据链接发展：系统评价
背景：最近，欧洲各国在将数据链接（即能够在数据库之间匹配患者数据）整合到常规公共卫生活动方面存在差异。在法国，索赔数据库几乎涵盖了从出生到死亡的整个人口，为数据链接提供了巨大的研究潜力。由于使用通用唯一标识符直接链接个人数据通常受到限制，因此开发了一组间接关键标识符的链接，这与链接质量挑战有关，以最大限度地减少链接数据中的错误。目的：本系统评价旨在分析法国关于医疗产品使用和护理轨迹的间接数据链接研究出版物的类型和质量。方法：全面搜索了截至 2022 年 12 月 31 日在 PubMed/Medline 和 Embase 数据库中发表的所有论文，这些论文涉及链接的法国数据库，重点关注医疗产品的使用或护理轨迹。仅包括基于使用间接标识符的研究（即没有可用于轻松链接数据库的唯一个人标识符）。还对数据链接进行了描述性分析，并采用了质量指标和 Bohensky 框架来评估数据链接研究。结果：共选出 16 篇论文。7 篇（43.8%）研究在国家层面进行了数据链接，9 篇（56.2%）研究在地方层面进行了数据链接。不同数据库中包含的患者数量和数据链接结果差异很大，分别为 713 至 75,000 名患者和 210 至 31,000 名链接患者。研究的疾病主要是慢性病和感染。数据链接的目的有很多：评估药物不良反应 (ADR; n=6, 37.5%) 的风险、重建患者的护理轨迹 (n=5, 31.3%)、描述治疗用途 (n=2, 12.5%)、评估治疗的益处 (n=2, 12.5%) 和评估治疗依从性 (n=1, 6.3%)。登记处是与法国索赔数据链接最频繁的数据库。没有研究考虑过与医院数据仓库、临床试验数据库或患者自我报告数据库的链接。7 项 (43.8%) 研究中链接方法是确定性的，4 项 (25.0%) 研究中链接方法是概率性的，5 项 (31.3%) 研究中未指定。链接率主要为 80% 到 90%（11/15，73.3% 项研究报告）。遵循 Bohensky 框架评估数据链接研究表明，始终对链接的源数据库进行描述，但并未系统地描述要链接的变量的完成率和准确性。
一种基于计算机视觉的航空视频中准确提取车辆轨迹的方法
车辆轨迹数据拥有有价值的信息，用于高级驾驶开发和交通分析。虽然无人机（UAV）提供了更广泛的视角，但视频框架中小规模车辆的检测仍然遭受低精度的折磨，甚至错过了。本研究提出了一个全面的技术框架，以进行准确的车辆轨迹提取，包括六个主要组成部分：视频稳定，车辆检测，车辆跟踪，车道标记检测，坐标转换和数据denosing。为了减轻视频抖动，使用了冲浪和绒布稳定算法。仅一旦使用X（Yolox）进行多目标车辆检测，就只能看一下一个增强的检测器，并在检测头中包含一个浅特征提取模块，以提高低级和小规模特征的性能。有效的通道注意力（ECA）模块在颈部之前集成，以进一步提高表现力。此外，在输入阶段还应用了滑动窗口推理方法，以防止压缩高分辨率的视频帧。Savitzky-Golay过滤器用于轨迹降低。验证结果表明，改进的Yolox的平均平均精度（地图）为88.7％，比原模型的增强5.6％。与Advanced Yolov7和Yolov8模型相比，所提出的方法分别将MAP@50增加到7.63％和1.07％。此外，已经开发了车辆轨迹数据集，并且可以在www.cqskyeyex.com上公开访问。大多数跟踪（MT）轨迹度量达到98.9％，单侧定位的根平方误差约为0.05 m。这些结果证实，所提出的框架是交通研究中高准确性车辆轨迹数据收集的有效工具。
单细胞谱系轨迹的重建以及上皮到间质转变期间命运多样性的识别
探索上皮 - 间充质转变（EMT）的复杂性揭示了各种潜在的细胞命运；然而，早期细胞状态差异为不同的EMT轨迹的确切时机和机制尚不清楚。通过单个细胞RNA测序研究这些EMT轨迹，由于需要为每次测量牺牲细胞，因此具有挑战性。在这项研究中，我们采用了最佳运输分析来重建MCF10A细胞系中TGF - β-诱导的EMT期间不同细胞命运的过去轨迹。我们的分析揭示了导致低EMT，部分EMT和高EMT状态的三个不同的轨迹。沿部分EMT轨迹的细胞在EMT特征中显示出很大的变化，并表现出明显的茎。 在整个EMT轨迹中，我们观察到EED和EZH2基因的一致下调。 这一发现得到了EMT调节剂和CRISPR筛查研究的最新抑制剂筛查的验证。 此外，我们将早期 - 相位差异基因表达的分析应用于与干性和增殖相关的基因集，将ITGB4，LAMA3和LAMB3指定为在部分阶段与高EMT轨迹的初始阶段差异表达的基因。 我们还发现CENPF，CKS1B和MKI67在高EMT轨迹中显示出显着的上调。 第一组基因与先前研究的发现保持一致，但我们的工作独特地指出了这些上调的确切时机。 最后，后者基因的鉴定揭示了调节EMT轨迹的潜在细胞周期目标。细胞在EMT特征中显示出很大的变化，并表现出明显的茎。在整个EMT轨迹中，我们观察到EED和EZH2基因的一致下调。这一发现得到了EMT调节剂和CRISPR筛查研究的最新抑制剂筛查的验证。此外，我们将早期 - 相位差异基因表达的分析应用于与干性和增殖相关的基因集，将ITGB4，LAMA3和LAMB3指定为在部分阶段与高EMT轨迹的初始阶段差异表达的基因。我们还发现CENPF，CKS1B和MKI67在高EMT轨迹中显示出显着的上调。第一组基因与先前研究的发现保持一致，但我们的工作独特地指出了这些上调的确切时机。最后，后者基因的鉴定揭示了调节EMT轨迹的潜在细胞周期目标。