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使用基于模糊逻辑的疼痛检测方法
摘要：上肢康复中机器人系统的利用已显示出令人鼓舞的结果，以帮助有运动障碍的人。这项研究引入了一种创新的方法，通过开发优化的刺激控制系统（OSCS）来提高上肢外骨骼外骨骼辅助康复的效率和适应性。所提出的OSC集成了一种基于模糊的逻辑检测方法，旨在准确评估和应对康复期间患者的疼痛阈值。通过采用模糊逻辑算法，系统会动态调整外骨骼的刺激水平和控制参数，以确保个性化和优化的康复协议。这项研究进行了全面的评估，包括仿真研究和临床试验，以验证OSCS在改善康复结果中的功效，同时优先考虑患者的舒适性和安全性。这些发现证明了OSC通过提供针对个人患者需求的可定制和适应性框架来革新上肢外骨骼辅助康复的潜力，从而促进了机器人辅助康复领域的发展。
对生活系统逻辑的基本约束
在本介绍性章节中，我提供了瑞典精酿啤酒行业的全面概述，探讨了精酿啤酒的全球兴起，瑞典的各种产品景观以及了解瑞典的精酿啤酒消费者行为的重要性。我建立了我的研究的基本原理，讨论了对工艺啤酒厂的消费者行为和营销策略的潜在贡献。我还确定了我旨在解决的研究差距，并介绍了指导该论文的研究问题和目标。此外，我介绍了我采用的研究方法，并解释了其适当性。我的研究的划界也得到了定义，从而描述了其范围和边界。为了提供清晰度，我总结了本章的论文大纲，总结了后续章节的重点。
基于逻辑的可解释和增量机器学习
在ILP中也以非单调逻辑程序和默认规则（Srinivasan，Muggleton和Bain 1992; Dimopoulos and Kakas 1995）学习了身体中的目标。将模型表示为默认规则带来了可观的优势，可解释性，增量学习和数据经济。我们提出了可解释和可解释的基于LP的机器学习算法，以及用于增量学习的基于LP的强化学习，以及基于LP-基于LP的解释，用于解决数据经济问题。我们可解释的基于LP的机器学习方法（Shakerin，Salazar和Gupta 2017; Wang and Gupta 2022，2024）与最先进的技术竞争，例如XGBOOST（Chen and Guestrin 2016）和Mult-ceptrons/ceptrons/nealurations/nealuret网络（Aggarwal 2018）。表1显示了基于LP的ML算法的Fold-SE（Wang and Gupta 2024）的性能比较，以及XG-BOOST和MLP在二进制分类任务上的性能比较。与其他可解释的ML算法不同的是，它可以从数据中学习基于简洁的逻辑规则集，然后可以使用该规则集来进行预测。表2显示了Fold-SE与另一个流行的可解释的ML算法Ripper的比较。fold-se在产生明显较小的规则集的同时，达到了更高或可取的精度。nesyfold（Padalkar，Wang和Gupta 2023; Padalkar and Gupta 2023）是一个使用Fold-Se-M算法（用于多类别分类）的框架，从对图像分类任务进行培训的CNN生成全局解释。对于整个火车组，将最后一层内核的输出进行了二元。然后使用折叠-SE-M算法来学习一个规则集，其中每个谓词的真实值都被二进制内核的输出确定。每个内核都可以映射到它所学会的概念中，可以将其识别为识别及其相应的谓词可以将其标记为这些概念。图1说明了用于对“浴室”，“床房”和“厨房”的图像进行分类的CNN的Nesyfold框架。可以通过域专家仔细检查获得的规则集，以检查CNN可能学到的偏见。默认规则是捕获关系数据集的逻辑的绝佳方法。人类在日常推理中使用默认值（Stenning and van Lambalgen 2008； Dietz Saldanha，Houldobler和Pereira 2021）。大多数数据集都是由人类驱动的活动产生的（例如贷款
与逻辑的基因调节网络
指定TFS（图2.b底部面板；图2.C底部面板中的高级表达）。S吸引力状态的189个差异与实际生物系统中干细胞中谱系指定的TFS 190的共表达水平有关[11，50]。从直觉上讲，从布尔模型的视图中，seg 191细胞状态（[[0,0]状态）需要打开谱系指定的TF到Transit 192
基于逻辑的机械机器学习高...
摘要 29 成纤维细胞是心脏损伤后细胞外基质沉积的重要调节剂。30 这些细胞在纤维化过程中对 31 环境刺激表现出高度可塑性的表型反应。在这里，我们测试候选抗纤维化药物是否以及如何 32 差异地调节心脏成纤维细胞表型的测量，这可能有助于确定 33 心脏纤维化的治疗方法。我们对用 13 种临床相关药物在 TGFβ 和/或 IL-1β 背景下治疗的人类 34 心脏成纤维细胞进行了高内涵显微镜筛选，35 测量了 137 个单细胞特征的表型。我们使用来自 36 高内涵成像的表型数据来训练基于逻辑的机械机器学习模型 (LogiMML) 用于 37 成纤维细胞信号传导。该模型预测了吡非尼酮和 Src 抑制剂 WH-4-023 如何分别减少 38 肌动蛋白丝组装和肌动蛋白-肌球蛋白应力纤维形成。验证了 39 LogiMML 模型预测 PI3K 部分介导 Src 抑制的影响，我们发现 40 PI3K 抑制可降低 41 人类心脏成纤维细胞中的肌动蛋白-肌球蛋白应力纤维形成和前胶原 I 的产生。在本研究中，我们建立了一种结合 42 基于逻辑的网络模型和正则化回归模型优势的建模方法，应用此 43 方法来预测介导药物对成纤维细胞的不同影响的机制，44 揭示了通过 PI3K 起作用的 Src 抑制是治疗心脏纤维化的潜在方法。45
QuickSim：硅悬挂键逻辑的有效，准确的物理模拟
摘要 - 硅悬挂的债券已将它们确立为超越CMOS技术领域的有前途的竞争者。它们的整合密度和在传统电路技术中的几个数量级的耗散耗散优势的潜力引发了学术界和行业的兴趣。虽然已经提出了制造能力，并且已经提出了第一次设计自动化方法，但物理模拟有效性尚未保持步伐。在该域中建立的算法遭受了指数运行时行为或低于PAR的精度水平。在这项工作中，我们提出了一种基于统计方法的硅悬挂键系统的物理模拟的新型算法，该方法既可以通过多个数量级和三个以上的数量级和三个以上的因素，既可以提供时间到解决方案和准确性优势，又可以通过精疲力尽的实验评估证明。
使用绝热逻辑的多路复用器的设计和模拟
6 Assoc.Professor，ECE部，Seshadri Rao Gudlavalleru工程学院，Gudlavalleru -521356，A.P.，印度A.P.，A.P.，India Abstract多路复用器（或MUX）是一个数字电路，它选择了几个模拟或数字输入信号之一，并将选定的输入转发到单个线条中。多路复用器也称为数据选择器。以不同方式实施的多路复用器。绝热逻辑由于热力学过程而消散了较少的能量损失，在这种过程中没有能量交换。绝热逻辑与切换活动的概念一起工作，该概念通过将存储的能量恢复到供应中来降低功率。这些电路是使用可逆逻辑来节省能量的低功率电路。在这三个多路复用器中，使用CMOS逻辑和两种绝热逻辑方法（即有效的电荷恢复逻辑（ECRL）和时钟绝热逻辑（CAL）实现。这些电路是设计，模拟和合成的。结果表明，与ECRL和CMOS逻辑相比，CAL设计消耗的功率更少。引入现代数字系统中功耗的重要性已大大增加。由于电池提供的有限电源，这些设备中涉及的电路必须设计为减少功率。还需要昂贵的噪音冷却机械，电池和电源保护电路。多路复用器是数字设计中必不可少的组成部分。收到二进制信息在数据密集型设计中广泛使用。因此，最小化多路复用器的功率耗散是低功率设计的主要关注点之一。大多数节电技术涉及电源的缩放，这会导致阈值泄漏的大幅度增加，从而在过程变化中引起了不确定的电流。因此，需要其他某些与电压缩放无关的技术。已经发现，计算和功率耗散之间存在基本联系。也就是说，如果可以以某种方式实施计算而没有任何信息损失，那么它所需的能量可能会降低到零。可以通过以可逆的方式执行所有计算来实现。因此，在充电转移阶段的最低功耗称为绝热切换。基于CMOS的常规设计在切换过程中消耗了很多能量。绝热开关技术在充电过程中通过PMOS减少了能量耗散，并重用在放电阶段存储在负载电容器上的某些能量。背景一个多路复用器是具有2N输入线和单个输出线的组合电路。简单地，多路复用器是多输入和单输出组合电路。
低温动态逻辑的温度-频率边界
云计算正在增加对大规模、节能和快速计算系统的需求。满足这些目标的 CMOS 电路样式是动态逻辑。由于云计算中心不需要可移植性，因此这些系统可以支持低温操作。低温操作消除了动态电路的根本问题，即由于漏电流导致的逻辑状态丢失。在较高温度下，静态逻辑电路是首选，因为这些电路不受漏电流的影响。因此，工作温度会影响电路样式的选择：动态还是静态。本文讨论了动态 CMOS 电路在不同温度下的运行以及动态逻辑优于静态逻辑的温度。在 1.209 GHz 以上运行的动态逻辑可用于高达 300 K 的温度下，对于 160 nm 技术节点，温度为室温。在较低频率下，应使用静态电路。在 77 K 以下（液氮温度），动态逻辑在 29.7 MHz 以上稳定。在低于 11 K 的温度下，可以使用运行在 1 赫兹以上的动态逻辑电路。由于动态逻辑电路在 4.5 K 以下的直流下工作，因此在低于此温度的任何频率下，包括液氦温度 4.2 K，动态逻辑都是可取的。
采用模糊逻辑的新型自动需求响应控制，适用于孤岛电池供电的农村微电网
摘要 孤岛式农村微电网需要持续的资源监控。需求响应方案在管理负荷方面表现出色。然而，城市需求响应方案配备了市场价格和高峰时段惩罚来控制可延迟负荷。在农村微电网中，通常使用不属于可延迟负荷类别的常规负荷，例如风扇、灯和水泵。此外，随时使用常规负荷的完全自由、缺乏意识以及没有存储储备信息使得负荷管理任务更加复杂。在本研究中，为常规运行负荷设计了全自动两层需求响应方案。第一层控制是负荷模式控制。运行模式由电池的充电状态 (SoC) 决定。在第二层中，根据消费者的日常活动、SoC 和环境温度作为成员函数设计模糊控制器。结果根据消费者的舒适度和 SoC 的可用性进行评估。自动需求响应中的负载运行与实际常规运行保持一致，符合消费者的期望，偏差为 5% 至 7%。与相关研究相比，所有运行模式下的 SoC 水平均保持高 15%，重载运行高 13.5%。
人工智能对化学发现逻辑的解释权衡
摘要：解释是精确科学的一个基本目标。除了当代对“描述”、“分类”和“预测”的考虑之外，我们经常在人工智能 (AI) 在化学假设生成中的蓬勃发展的应用中看到这些术语。除了描述“世界上的事物”之外，这些应用程序还可以从理论或拓扑描述符中进行准确的数值属性计算。这种关联为化学发现的逻辑提供了一个有趣的例子：这些归纳主导的尝试是否表明化学家如何将研究问题问题化？在本文中，我提出了一个关于当前化学发现背景的新视角。我讨论了如何将化学中数据驱动的统计预测解释为生成化学理论的准逻辑过程，超越了有机化学和理论化学的经典例子。通过我对科学解释的形式模型的立场，我展示了人工智能的曙光如何为科学探索的解释能力提供新颖的见解。