Perception tactile : une méthode biomimétique basée sur les moustaches pour le dépistage des maladies gastro-intestinales cliniques

Contexte de la recherche Les maladies gastro-intestinales présentent une large gamme de symptômes complexes dans le monde entier, tels que la diarrhée, l’hémorragie gastro-intestinale, la malabsorption, la malnutrition, voire des dysfonctions neurologiques. En raison de leurs différences marquées en termes de localisation, d’âge et de sexe, ces mal...

Apprentissage Modèle Basé sur l'Exploration avec Auto-Attention pour le Contrôle de Robot Sensible aux Risques

Exploration du Contrôle des Robots Sensibles au Risque Basée sur le Mécanisme d’Auto-Attention Contexte de la Recherche La cinématique et la dynamique dans le contrôle des robots sont des facteurs clés pour garantir l’accomplissement précis des tâches. La plupart des schémas de contrôle des robots reposent sur divers modèles pour optimiser les tâch...

Membre artificiel imprimé en 3D inspiré de la biologie aidant les insectes cyborgs dans la locomotion auto-correctrice

Membre artificiel imprimé en 3D inspiré de la biologie aidant les insectes cyborgs dans la locomotion auto-correctrice

Contexte de la recherche Dans les opérations de sauvetage, afin d’améliorer l’efficacité des recherches, une solution émergente consiste à utiliser une combinaison de sacs électroniques et d’insectes — les insectes cyborg (cyborg insects). Ces insectes combinent les avantages des technologies biologiques et électroniques, utilisant des sacs électro...

Étudier la morphogenèse chirale de l'or à l'aide d'automates cellulaires génératifs

Utilisation de l’automate cellulaire génératif pour étudier la morphogénèse chiral de l’or Contexte et objectifs de l’étude La chiralité est omniprésente dans la nature et peut être transmise et amplifiée entre les systèmes par des interactions moléculaires spécifiques et des couplages multiéchelles. Cependant, les mécanismes de formation de la chi...

Accélérer la découverte de lipides ionisables pour la distribution de l'ARNm en utilisant l'apprentissage automatique et la chimie combinatoire

Utilisation de l’apprentissage automatique et de la chimie combinatoire pour accélérer la découverte de lipides ionisables pour la délivrance de mRNA Contexte de la recherche Pour libérer tout le potentiel thérapeutique de l’ARN messager (mRNA), il est crucial d’étendre la boîte à outils des nanoparticules lipidiques (LNPs). Cependant, un goulot d’...

Suivi optimal avancé intégrant une technique de critique neuronale pour les jeux à somme nulle à contraintes asymétriques

Rapport académique : Contrôle de suivi optimal avancé intégrant une technique de critique neuronale pour les jeux à somme nulle contraints asymétriques Contexte et problématique de recherche Dans le domaine moderne du contrôle, la théorie des jeux est un modèle mathématique qui étudie la concurrence et la coopération entre des décideurs intelligent...

Une méthode de protection invisible et robuste pour le contenu généré par DNN

Méthode robuste et invisible de protection du contenu généré par des réseaux neuronaux profonds Contexte académique Ces dernières années, avec le développement révolutionnaire et l’application large des modèles d’apprentissage profond dans les applications d’ingénierie, des applications phares telles que ChatGPT et DALL⋅E 2 ont émergé, ayant un imp...

m𝟐ixkg : Mélange pour des exemples négatifs plus difficiles dans le graphe de connaissances

Rapport académique Introduction Le graphe de connaissances (knowledge graph, KG) est une forme de données structurées qui enregistre des informations sur les entités et les relations, largement utilisé dans des domaines tels que les systèmes de question-réponse, la recherche d’information et la lecture automatique. La technique d’intégration de gra...

Explorer la relation adaptative entre les échantillons dans la distillation des connaissances sans données

Ces dernières années, les scénarios d’application tels que la protection de la vie privée et la transmission massive de données ont posé des défis sévères à l’inaccessibilité des données. En réponse, les chercheurs ont proposé la méthode dite de distillation des connaissances sans données (Data-Free Knowledge Distillation, DFKD) pour résoudre ces p...

Modélisation de l'erreur de Bellman avec la distribution logistique et ses applications en apprentissage par renforcement

Contexte et objectifs de l’étude L’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning, RL) est devenu ces dernières années un domaine dynamique et transformationnel de l’intelligence artificielle, avec pour objectif de maximiser la récompense cumulative grâce à l’interaction entre un agent et son environnement. Cependant, l’application du RL da...