Zobrazeno 1 - 10
of 8 303
pro vyhledávání: '"forward-prediction"'
Autor:
Huang, Jing1,2 (AUTHOR) huangjing@bjut.edu.cn, Zhang, Ziheng1,2 (AUTHOR), Ruan, Xiaogang1,2 (AUTHOR)
Publikováno v:
Biomimetics (2313-7673). Jun2024, Vol. 9 Issue 6, p315. 27p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
2023 International Conference on Simulation of Semiconductor Processes and Devices (SISPAD), Kobe, Japan, 2023, pp. 161-164
This paper demonstrates the learning of the underlying device physics by mapping device structure images to their corresponding Current-Voltage (IV) characteristics using a novel framework based on variational autoencoders (VAE). Since VAE is used, d
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2304.00738
Publikováno v:
Biomimetics, Vol 9, Iss 6, p 315 (2024)
The traditional Model-Based Reinforcement Learning (MBRL) algorithm has high computational cost, poor convergence, and poor performance in robot spatial cognition and navigation tasks, and it cannot fully explain the ability of animals to quickly ada
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/715f8ec6d0574fa2a7bacd7cd1049e14
Autor:
Xiaohao Sun, Liang Yue, Luxia Yu, Connor T. Forte, Connor D. Armstrong, Kun Zhou, Frédéric Demoly, Ruike Renee Zhao, H. Jerry Qi
Publikováno v:
Nature Communications, Vol 15, Iss 1, Pp 1-15 (2024)
Abstract Shape transformations of active composites (ACs) depend on the spatial distribution of constituent materials. Voxel-level complex material distributions can be encoded by 3D printing, offering enormous freedom for possible shape-change 4D-pr
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f8be89eae64244bb9cd089f4dbc78562
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.