使用时间依赖性的哈密顿人对量子系统的控制对于量子技术至关重要[1],即实施状态转移和闸门操作。一个重要的任务是确定如何在此类过程中实现最佳性能。在理想的封闭量子系统中,完美的操作在足够的时间给定时间[2]。速度限制是因为物理哈密顿人的界限,因此能量时间不确定性给出了最大的时间进化速率,从而提供最小的操作时间。除了这种理想的情况之外,还会出现其他考虑。当无法进行精确控制时,人们的渴望是对可靠操作的渴望;这可以通过使用强大的控制技术[3]或绝热过程[4,5]来实现。另一个是变形和耗散的影响。在标准的马尔可夫近似中,这种过程会随着时间的流逝而导致信息丢失。因此,尽管有明显的例外,但人们期望将快速操作最小化,以最大程度地减少信息丢失,在这种情况下,操作较慢允许访问decherence-tree-note-nodspace [6]。在本信中,我们显示在非马克维亚系统中并不总是需要快速操作,因为较慢的操作可以使信息回流得到利用以提高忠诚度。为了提供非马克维亚系统中速度和保真度之间权衡的具体演示,我们使用数值最佳控制来探索由由驱动的Qubit与波音环境相互作用的系统的可实现性能。最佳控制[7]涉及确定一组时间依赖性的控制场,以最大化目标函数(例如保真度)。在这里,我们表明可以使用我们先前引入的过程张量方法[8]的扩展在非马克维亚系统中进行效率进行效率,以有效地计算客观功能的梯度。这使我们能够反复优化数百个控制参数,以用于不同的过程
摘要 - 增强学习(RL)已经证明了在空中机器人控制中的短期培训中保持政策可塑性的能力。但是,在非平稳环境中长期学习时,这些策略已显示出可塑性的丧失。例如,观察到标准近端策略优化(PPO)策略在长期培训环境中崩溃并导致重大控制绩效降级。为了解决这个问题,这项工作提出了一项成本吸引力的框架,该工作使用回顾性成本机制(ROCOM)与非固定环境平衡RL培训中的奖励和损失。使用奖励和损失之间的成本梯度关系,我们的框架动态更新了学习率,以在受干扰的风环境中积极训练控制政策。我们的实验结果表明,我们的框架在不同的风条件下学习了悬停任务的政策,而在可变的风条件下,与使用PPO的L2正则化相比,在可变风条件下的政策崩溃,休眠单位的休眠单位少11.29%。项目网站:https://aerialroboticsgroup.github.io/ rl-plasticity-project/
所有四个司法管辖区的当局都理解了对AI法规的需求。尽管该领域之间存在共同点,但可能是由于所涉及的技术的跨境性质所驱动的,但一般的差异,法规方法和管辖权的原理导致了关键的差异。共同主题包括关注透明度,可追溯性,治理,风险管理,测试和文件以及问责制。Differences appear to be primarily the result of the varied regulatory philosophies (e.g., the federalist model of state-led regulation in the U.S. vs. the centralized model in China), legislative approach (industry-specific vs. cross-industry regulation), and regulatory approach (e.g., a focus on protection of rights vs. a focus on fostering technological innovation).
录制和播放视频?这个比喻很恰当,因为盲视旨在将摄像机捕捉到的图像并由计算机处理后直接发送到人脑中产生视觉的部分。生物视觉:光线通过眼睛的晶状体聚焦到视网膜上。视网膜中的细胞将光线转换成电信号。这些电信号传输到视神经,视神经将这些电信号传送到大脑的视觉皮层。视觉皮层将这些电信号处理成我们看到的图像。摄像机视频录制:光线通过摄像机镜头进入并聚焦到图像传感器(CCD 或 CMOS)上。传感器将光线转换成电信号。来自图像传感器的电信号由系统微芯片和电路处理。这包括调整曝光、白平衡和其他设置。处理后的图像数据被数字化并存储在摄像机的内存或外部存储设备上。 Neuralink 将使用摄像头和计算机处理器来创建 Blind-sight 直接传输到大脑视觉皮层的电信号。人眼记录图像的方式与相机不同。我们的大脑对周围的世界产生连续的感知,但这种感知不会以数据的形式存储。
摘要 — 本项目旨在通过集成先进的硬件和软件技术,为视障人士提供安全独立的厨房导航。硬件模块采用 ESP32 微控制器,并集成了多个安全组件。温度传感器监测食物或烹饪食材的热量,并通过语音提醒是否适合食用。气体传感器通过检测泄漏并自动触发气缸旋钮关闭机制来确保安全。火灾探测由专用传感器管理,该传感器在紧急情况下会激活蜂鸣器。称重传感器用于测量物品的重量,当重量低于预设阈值时,系统会发出语音提示,通知用户重新加料。这些功能共同确保了安全便捷的烹饪环境,并根据视障用户的需求量身定制。在软件方面,该系统采用先进的人工智能驱动技术,进一步协助用户。图像转文本技术可以识别和发音包装上标注的成分名称,从而无需进行视觉识别。此外,基于 YOLOv5 的物体检测算法可以识别各种厨房食材、蔬菜和水果,并提供实时语音反馈,从而提升可用性。智能传感器与机器学习算法的结合,打造出强大且用户友好的解决方案,提升了用户的独立性和安全性。这款创新系统弥合了无障碍功能与科技之间的差距,使用户能够轻松自信地完成厨房任务。关键词:无障碍功能、ESP32、AI 驱动的厨房助手、温度检测、气体传感器、火灾探测、称重传感器、图像转文本、YOLOv5、物体检测、语音输出、视障人士支持、实时协助、智能厨房、安全监控。
摘要:非发酵革兰氏阴细菌引起的医院感染是临床医生的真正挑战,尤其是关于经验治疗的准确性。这项研究旨在描述临床特征,经验抗生素治疗,这些处方的准确性,以覆盖适当的覆盖范围和危险因素,导致由于非发酵革兰氏阴性杆菌而导致血液感染的临床衰竭。这项回顾性观察队列研究是在2016年1月至2022年6月之间进行的。数据是从医院的电子记录中收集的。应用了与每个目标相对应的统计测试。进行了多元逻辑回归。在研究中包括120名患者中,中位年龄为63.7岁,男性为79.2%。考虑物种的适当经验治疗率,麦芽葡萄球菌的不适当治疗为72.4%(p = 0.088),铜绿杆菌为67.6%,铜绿假单胞菌的治疗为45.6%。在53.3%的临床成功中取得了成功,总体而言,28天死亡率为45.8%。ICU入院,败血症或休克性化粪池,年龄,以前的抗生素治疗以及与医疗机构接触的临床衰竭独立相关。总而言之,通过抗多药的非发酵革兰氏阴性细菌产生的血液感染是对临床医生的重要治疗管理挑战。不建议从经验上覆盖这些微生物,尤其是麦芽链球菌和鲍马尼曲霉,因此经验治疗的准确性很低。
如果英国要满足长期碳靶标,则热量脱碳至关重要。英国成为第一个承诺在2050年到2050年获得净零温室气体排放的主要经济体,这是由气候变化委员会(CCC)提出的。7与该目标一致,英国已承诺到2035年的1990年水平将排放量减少78%,并且与CCC提出的第六碳预算(CB6)期(CB6)期(CB6)期间(2033-2037)一致。8作为其中的一部分,在CB6平衡净零途径下,预计建筑物的直接排放量将从2019年的水平几乎减半,从91 mtco2e减少到2035年的47 mtco2e,而到2050年,到2050年。9个非家庭建筑物目前约为20 mtco2e排放量(约占建筑物的22%,英国温室气体排放量的4%)10-在CB6平衡的净零途径下,预计这些途径将在2035年下降约12 mtco2e,到2050年。
即使在神经科学等其他分支机构中,这也受到以下信念,即现实是由物质和能量组成的。Indeed, starting from the most important consignments of the past millennia, promoted by the Greek philosophy of Aristotle (Shields, 2020) about matter as the main/fundamental constituent of reality, and also by the Chinese Confucius's philosophy (Raphals, 2020), which promoted the energetic view of the Yin/Yang (Feminine/Masculine) type of reality structuration, the modern sciences base their philosophical主要基于物质和能量,作为我们居住的现实的基本组成部分。尽管信息(作为一种概念)有时被明确认可并用来描述人体中的自然现象和某些过程,但这种概念是隐含和默认假定的,而没有深入了解其基本意义,并参与了现实本身的实际结构。为了清楚地理解信息中信息在我们周围的所有事物中的重要性和参与,在一系列文章中,强调了信息在描述人体功能中的作用(Gaiseanu,2018a; 2019c; 2019c; 2019d; 2020a; 2020a; 2020b; 2020b; 2020b; 2020b; gaiseanu,2019d),以及2020年的2020年2020年; 2021c)以及思想与身体之间的关系,这是几千年前(Gaiseanu,2021b)以来辩论的问题。但是,信息如何干预物质结构的问题很少,甚至在某些特定的具体情况下,仅在零星和准时地从偶发地和准时地涉足生活结构。最近表明,真正的信息概念并没有悠久的历史,实际上是从上世纪中叶(Gaiseanu,2021H)开始的,尽管柏拉图在他的希腊哲学学校(Kraut,2016年)提出了信息(被视为“想法”/“形式”),作为世界组织的关键要素。为了证明信息概念引入的广泛/深度影响,信息将作为现实的结构组成部分,许多科学分支从中找到了合适的调查来源和研究工具,或者是针对辩论中的问题的解决方案,因为它将在表现方面详细介绍。
