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基于近端策略优化算法及视觉感知的机械臂导纳控制研究
在现代操纵器交互任务中，由于环境的复杂性和不确定性，准确的对象表面建模通常很难实现。因此，改善操纵器与环境之间相互作用的适应性和稳定性已成为相互作用任务的重点之一。针对操纵器的互动任务，本文旨在在视觉指导下实现良好的力量控制。因此，基于Mujoco（带有触点的多关节动力学）物理引擎，我们为操纵器构建了交互式仿真环境，并创新地集成了基于位置的视觉伺服控制和录取控制。通过深度强化学习（DRL）中的近端策略优化（PPO）算法，有效地集成了视觉信息和力量信息，并提出了结合视觉感知的接收性控制策略。通过比较实验，将允许控制与视觉感知相结合，并将力控制的整体性能提高了68.75％。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。 实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。在精确组装，医疗援助和服务操纵器的领域中，它可以提高操纵器在复杂和不确定的环境中的适应能力和稳定性，从而促进智能操纵器的自主操作的发展。
近端土壤传感
Park Seismic 提供的服务 Park Seismic 提供灵活、快捷的风力涡轮机场地地震调查完整现场调查和报告服务，范围从最基本的 1-D 分析到完整的 3-D 分析，具体取决于场地条件和预算情况。现场调查可由单独的当地工程公司根据 Park Seismic 提供的说明进行，然后由 Park Seismic 进行后续数据处理、解释和报告。与单站点调查相比，多站点调查可以以更快、更经济的方式进行。有关更多信息，请联系 Choon B. Park 博士（choon@parkseismic.com，电话：347-860-1223），或访问 http://www.parkseismic.com/WindTurbine.html。
关于土壤健康和近端传感的关键作用
1土壤与景观科学，分子与生命科学学院，科学与工程学院，科廷大学，GPO盒U1987，珀斯WA 6845，澳大利亚。2分子与生命科学学院，科廷大学，GPO盒U1987，珀斯WA 6845，澳大利亚。 3 Ecohealth Network，1330 Beacon St，Suite 355a，Brookline，MA 02446，美国4土壤科学，荷兰瓦格宁根大学。2分子与生命科学学院，科廷大学，GPO盒U1987，珀斯WA 6845，澳大利亚。3 Ecohealth Network，1330 Beacon St，Suite 355a，Brookline，MA 02446，美国4土壤科学，荷兰瓦格宁根大学。
基于近端神经网络的重建，用于几个...
摘要本文通过使用基于学习的方法从有限数量的观点中解决了层析成像重建的挑战。通过使用高斯denoing算法的能力来处理复杂的优化任务，通过插入式游戏（PNP）算法的最新进步（PNP）算法显示了求解成像逆概率的希望。传统的denoising手工制作的方法产生具有可预测特征的图像，但需要复杂的参数调整并遭受缓慢的结合。相比之下，基于学习的模型可提供更快的性能和更高的重建质量，尽管它们缺乏解释性。在这项工作中，我们提出培训近端神经网络（PNN），以消除任意伪像并改善PNP算法的性能。这些网络是通过展开旨在找到最大后验（MAP）估计值的近端算法获得的，但使用学习的线性运算符在固定数量的迭代范围内获得。pnns提供了灵活性，可以通过近端算法来适应任何图像恢复任务。此外，与传统的神经网络相比，它们具有更简单的体系结构。
功能性近端脑空间图像重建...
均值最大熵 (MEM)4-6 和深度补偿 7 到加权最小范数 (WMN) 或 Tikhonov 正则化。根据我们的经验，由于正则化方法的性质，这些方法往往会高估假阳性率。8 先前的研究 9-11 建立了贝叶斯模型，结合皮质/头皮区域的先验信息、灵敏度归一化等，以消除头皮伪影、提高深度精度和空间分辨率以及进行多主体和多任务实验。然而，大脑功能区域的大脑解剖结构的先验空间信息从未在当前的 fNIRS 图像重建方法中得到适当使用。在本文中，我们描述了一种用于 fNIRS 图像重建的自适应融合稀疏重叠组套索 (a-FSOGL) 正则化方法。a-FSOGL 模型使用脑空间体素分组先验（例如来自基于图谱的感兴趣区域）来规范图像重建过程。为了更好地利用先验信息，我们开发了一个贝叶斯框架，通过将先验信息与适当的统计分布结合起来来解决该模型。该框架是基于先前对贝叶斯套索模型及其扩展的研究 12 – 16 建立的。我们的模型通过组合现有模型并涉及更多先验参数，将贝叶斯套索模型向前扩展了一步。在本文中，我们将首先简要回顾光学正向和逆模型的原理，然后推导出 a-FSOGL（Ba-FSOGL）的贝叶斯模型及其相关的统计属性，然后使用模拟 fNIRS 测量和实验数据演示该方法。本文的结构如下。理论部分（第 2 部分）概述了光学正向模型。在方法部分（第 3 和 4 部分），我们描述了 Ba-FSOGL 模型、模拟配置和实验数据收集。图像重建和统计推断的结果显示在第 4 部分中。 5，我们最后在第 6 节中讨论结果的发现和模型的局限性。在模拟研究中，我们重点关注前额最近邻双侧 fNIRS 探头的示例，并检查推断由基于图谱的布罗德曼区域 (BA) 分区定义的额叶和背外侧大脑区域变化的能力，然而，实验研究表明，这种方法可作为先验信息适用于任何大脑空间分区模型。
近端代谢聚合物抑制剂的制造...
。CC-BY-NC 4.0 国际许可证永久有效。它是在预印本（未经同行评审认证）下提供的，作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权持有者于 2022 年 10 月 21 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2022.10.17.512469 doi：bioRxiv 预印本
874 874近端，矿物质成分和...
通讯作者：Olayinka O.I通讯作者：babawaleoluseyi@gmail.com，07069387726。摘要这项研究的重点是姜黄粉提取物的近端，矿物质和植物化学组成。姜黄的近端组成显示水分，干物质，蛋白质，纤维，醚提取物，灰分和碳水化合物含量分别为5.59、94.41、8.73、7.06、5.61、5.61、5.06和67.95％。结果表明，根茎粉末含有明显和高品质的原油和碳水化合物分别为8.73％和67.95％。姜黄提取物的醚提取物和灰分揭示了植酸和草酸盐的存在。使用实验室MDethod进行了各种植物化学成分的姜黄的植物化学筛选。初步的植物化学筛选揭示了生物碱，类黄酮，糖苷，糖苷，皂苷，类固醇，苯酚，单宁，萜类化合物和花青素的存在和定量分析类胡萝卜素未进行测试。矿物质成分分析（PPM）ofturmeric Rhizome表示存在钙（3.40），钾（1.95），镁（0.90），锌（0.44），磷（1.85）和铁（0.20）。营养物质的存在证明姜黄粉可以用作食物补充剂。关键字：姜黄，近端，矿物质组成，植物化学引言植物源是一组自然生长促进剂或用作饲料添加剂的非抗生素增长促进剂，这些添加剂源自草药，香料或其他植物，它们也被称为植物源性添加剂添加剂（PFA）或Phytobobiotics。植物基因的例子是大蒜，姜黄，姜，咖喱，洋葱et.c.turmeric是一种香料，它使咖喱具有黄色。curcuma longa linn，通常称为姜黄，是南亚和东南亚的热带多年生多年生单子叶植物（Nwaekpe等，2015）。它属于Zingiberaceae的家族（Jilani等，2012）。它已被用作香料和药剂。最近，科学已经开始支持传统的主张，即姜黄含有药物特性的化合物。这些化合物称为姜黄素，最重要的是姜黄素。姜黄素是姜黄中的主要活性成分。它具有强大的抗炎作用，并且是一种非常强大的抗氧化剂。随着全世界趋向于有机生产，植物仍然是饲料补充剂的最富有，最安全的生物储备，如果经过充分探索，将有助于避免与经常使用合成医学（例如抗生素）有关的副作用问题。因此，需要在牲畜行业中替代益生菌替代抗生素，因为动物消耗会影响其产品的质量，从而影响消费者的福祉。矿物质是天然存在的化学化合物，通常是结晶形式和起源的生物形式。使用原子吸收分光光度计确定了包括钾（K），钙（Ca），钙（CA），镁（Mg）和锌（Zn），磷（P）和铁（Fe）的矿物质成分，如AOAC的方法（2005）。矿物质是人体在许多方面使用的化学成分。他们在体内许多活动中都起着重要的作用。矿物质被归类为宏（主要）和次要元素。磷是比色法。因此，这项研究的目的是确定姜黄粉的近端，矿物质和植物化学成分。姜黄根茎的材料和方法来源和制备新鲜姜黄根茎在尼日利亚北部科吉州的Kabba市场本地购买。姜黄根茎是手动清洁，剥皮并切成碎片的，它们在阴影下被空气干燥以
终端管制技术交流会议
壹、目的 ............................................................................................................................... 3
通过真正近端策略优化进行量子架构搜索
量子架构搜索 (QAS) 是使用智能算法自愿设计量子电路架构的过程。最近，Kuo 等人 (Quantum architecture search via deepreinforcement learning. arXiv preprint arXiv:2104.07715, 2021) 提出了一种基于深度强化学习的 QAS (QAS-PPO) 方法，该方法使用近端策略优化 (PPO) 算法自动生成量子电路，无需任何物理专业知识。然而，QAS-PPO 既不能严格限制新旧策略之间的概率比，也不能强制执行明确定义的信任域约束，导致性能不佳。在本文中，我们提出了一种新的基于深度强化学习的 QAS 方法，称为基于信任区域的 PPO 和 QAS 回滚 (QAS-TR-PPO-RB)，仅从密度矩阵自动构建量子门序列。具体而言，受 Wang 研究工作的启发，我们使用改进的裁剪函数来实现回滚行为，以限制新策略与旧策略之间的概率比。此外，我们利用基于信任域的裁剪触发条件，通过将策略限制在信任域内来优化策略，从而保证单调改进。在多个多量子比特电路上的实验表明，我们提出的方法比原始的基于深度强化学习的 QAS 方法获得了更好的策略性能和更低的算法运行时间。