小型模块化反应堆的概念改变了解决未来能源危机的前景。考虑到其较低的投资要求，模块化，设计简单性和增强的安全功能，这种新的反应堆技术非常有希望。人工智能驱动的多尺度建模（中子，热液压，燃料性能等）在小型模块化反应堆的研究中纳入了数字双胞胎和相关的不确定性。在这项工作中，进行了一项关于耐亡燃料的多尺度建模的全面研究。探索了这些燃料在轻水的小型模块化反应堆中的应用。本章还重点介绍了机器学习和人工智能在设计优化，控制和监视小型模块反应器中的应用。最后，简要评估了有关人工智能在高燃烧复合事故耐受燃料的发展中的研究差距。还讨论了实现这些差距的必要行动。

Convolutional Neural Networks (CNN) have shown promising results for displacement estimation in UltraSound Elastography (USE). Many modifications have been proposed to improve the displacement estimation of CNNs for USE in the axial direction. However, the lateral strain, which is essential in several downstream tasks such as the inverse problem of elasticity imaging, remains a challenge. The lateral strain estimation is complicated since the motion and the sampling frequency in this direction are substantially lower than the axial one, and a lack of carrier signal in this direction. In computer vision applications, the axial and the lateral motions are independent. In contrast, the tissue motion pattern in USE is governed by laws of physics which link the axial and lateral displacements. In this paper, inspired by Hooke's law, we first propose Physically Inspired ConsTraint for Unsupervised Regularized Elastography (PICTURE), where we impose a constraint on the Effective Poisson's ratio (EPR) to improve the lateral strain estimation. In the next step, we propose self-supervised PICTURE (sPICTURE) to further enhance the strain image estimation. Extensive experiments on simulation, experimental phantom and in vivo data demonstrate that the proposed methods estimate accurate axial and lateral strain maps.

乳腺癌是所有癌症类型的第二大责任，多年来一直是许多死亡的原因，尤其是在女性中。现有诊断系统的任何即兴创作以检测癌症，都可以最大程度地减少死亡率。此外，最近阶段的癌症检测是科学界的主要研究领域，以提高生存率。正确选择机器学习工具可以确保高精度的早期预后。在本文中，我们研究了不同的机器学习算法，以检测患者是否可能面临乳腺癌。由于早期特征的隐式行为，我们实施了与PCA集成的多层感知模型，并建议它比其他检测算法更可行。我们的4层MLP-PCA网络已获得100％的最佳精度，而BCCD数据集的平均精度为90.48％。

深度学习（DL）模型为各种医学成像基准挑战提供了最先进的性能，包括脑肿瘤细分（BRATS）挑战。然而，局灶性病理多隔室分割（例如，肿瘤和病变子区）的任务特别具有挑战性，并且潜在的错误阻碍DL模型转化为临床工作流程。量化不确定形式的DL模型预测的可靠性，可以实现最不确定的地区的临床审查，从而建立信任并铺平临床翻译。最近，已经引入了许多不确定性估计方法，用于DL医学图像分割任务。开发指标评估和比较不确定性措施的表现将有助于最终用户制定更明智的决策。在本研究中，我们探索并评估在Brats 2019-2020任务期间开发的公制，以对不确定量化量化（Qu-Brats），并旨在评估和排列脑肿瘤多隔室分割的不确定性估计。该公制（1）奖励不确定性估计，对正确断言产生高置信度，以及在不正确的断言处分配低置信水平的估计数，（2）惩罚导致更高百分比的无关正确断言百分比的不确定性措施。我们进一步基准测试由14个独立参与的Qu-Brats 2020的分割不确定性，所有这些都参与了主要的Brats细分任务。总体而言，我们的研究结果证实了不确定性估计提供了分割算法的重要性和互补价值，因此突出了医学图像分析中不确定性量化的需求。我们的评估代码在HTTPS://github.com/ragmeh11/qu-brats公开提供。

基于视觉的深度学习模型对于演讲和听力受损和秘密通信可能是有希望的。虽然这种非言语通信主要通过手势和面部表情调查，但到目前为止，洛杉状态（即打开/关闭）的解释/翻译系统没有跟踪努力的研究。为了支持这一发展，本文报告了两个新的卷积神经网络（CNN）模型用于嘴唇状态检测。建立两个突出的嘴唇地标检测器，DLIB和MediaPipe，我们用一组六个关键地标简化嘴唇状态模型，并使用它们对嘴唇状态分类的距离。因此，开发了两种模型以计算嘴唇的打开和关闭，因此，它们可以将符号分类为总数。调查不同的帧速率，唇部运动和面部角度以确定模型的有效性。我们早期的实验结果表明，在平均每秒6帧（FPS）和95.25％的平均水平检测精度的平均值相对较慢，DLIB的模型相对较慢。相比之下，带有MediaPipe的模型提供了更快的地标检测能力，平均FPS为20，检测精度为94.4％。因此，这两种模型都可以有效地将非口头语义中的嘴唇状态解释为自然语言。

在这项研究中，我们提出了一种基于聚类的方法在时间序列数据上，以在大流行早期捕获Covid-19传播模式。我们根据不同地理位置的不同国家的Covid-19早期和柱阶段分析了传播动力学。此外，我们调查监禁政策及其对蔓延的影响。我们发现相同监禁政策的实施表现出不同国家的不同结果。具体而言，由于遵守社会疏远措施，锁定在密集的地区变得不那么有效。在一些国家缺乏测试，联系跟踪和社会意识，迫使人们从自隔离和维持社会距离。具有不健康的生活条件的大型劳营营也有助于根据异国劳动的国家高社区传输。在政府政策和假新闻中的不信任煽动于发达国家和发达国家的传播。大型社交聚会在几乎到处造成快速爆发时发挥着至关重要的作用。虽然一些国家能够通过实施严格和广泛采用的监禁政策来遏制传播，但其他一些其他国家在社会疏远措施和严格的测试能力的帮助下载有传播。在大流行开始的早期和快速的反应是包含传播所必需的，但它并不总是足够的。

目的：利用机器学习方法，我们的目标是在患者报告的糖尿病相关的推文中提取明确和隐含的造成关联，并提供一种更好地了解糖尿病在线社区内共享的意见，感受和观察的工具，从而从因果关系角度来。材料和方法：2017年4月至1月2021年间收集了3000多万糖尿病英语糖尿病相关推文。应用深度学习和自然语言处理方法，专注于具有个人和情感内容的推文。将一个原因效果 - Tweet数据集手动标记并用于训练1）微调BERTWEET模型，以检测包含因果关系2）的因果句，其中基于BERT的特征，以提取可能的原因效果关联。以半监督方法聚类原因和效果，并在交互式原因效果网络中可视化。结果：在不平衡数据集中的召回中检测到因果句，召回68％。具有基于BERT的特征的CRF模型表现出用于效果检测的微调伯特模型，具有68％的宏观召回。这导致了96,676个句子与原因效应关联。 “糖尿病”被鉴定为中央簇，然后被“死亡”和“胰岛素”。胰岛素定价相关原因经常与“死亡”相关。结论：开发了一种新颖的方法来检测因果句，并确定与糖尿病相关推文中的显式和隐含，单词和多字原因和相应的效果，利用基于伯伯的架构，并被视为原因效果网络。提取现实生活中的因果关系，患者报告社交媒体数据的结果提供了糖尿病研究中有用的互补信息来源。

储层计算（RC）已经获得了最近的兴趣，因为无需培训储层权重，从而实现了极低的资源消费实施，这可能会对边缘计算和现场学习的影响有严格的限制。理想情况下，天然硬件储层应被动，最小，表现力和可行性。迄今为止，拟议的硬件水库很难满足所有这些标准。因此，我们建议通过利用偶极耦合，沮丧的纳米磁体的被动相互作用来符合所有这些标准的水库。挫败感大大增加了稳定的储层国家的数量，丰富了储层动力学，因此这些沮丧的纳米磁体满足了天然硬件储层的所有标准。同样，我们提出了具有低功率互补金属氧化物半导体（CMOS）电路的完全沮丧的纳米磁管储层计算（NMRC）系统与储层接口，并且初始实验结果证明了储层的可行性。在三个单独的任务上，通过微磁模拟对储层进行了验证。将所提出的系统与CMOS Echo-State网络（ESN）进行了比较，表明总体资源减少了10,000,000多倍，这表明，由于NMRC自然是被动的，而且最小的可能是具有极高资源效率的潜力。

Bipedal robots have received much attention because of the variety of motion maneuvers that they can produce, and the many applications they have in various areas including rehabilitation. One of these motion maneuvers is walking. In this study, we presented a framework for the trajectory optimization of a 5-link (planar) Biped Robot using hybrid optimization. The walking is modeled with two phases of single-stance (support) phase and the collision phase. The dynamic equations of the robot in each phase are extracted by the Lagrange method. It is assumed that the robot heel strike to the ground is full plastic. The gait is optimized with a method called hybrid optimization. The objective function of this problem is considered to be the integral of torque-squared along the trajectory, and also various constraints such as zero dynamics are satisfied without any approximation. Furthermore, in a new framework, there is presented a constraint called impact invariance, which ensures the periodicity of the time-varying trajectories. On the other hand, other constraints provide better and more human-like movement.

The importance of humanoid robots in today's world is undeniable, one of the most important features of humanoid robots is the ability to maneuver in environments such as stairs that other robots can not easily cross. A suitable algorithm to generate the path for the bipedal robot to climb is very important. In this paper, an optimization-based method to generate an optimal stairway for under-actuated bipedal robots without an ankle actuator is presented. The generated paths are based on zero and non-zero dynamics of the problem, and according to the satisfaction of the zero dynamics constraint in the problem, tracking the path is possible, in other words, the problem can be dynamically feasible. The optimization method used in the problem is a gradient-based method that has a suitable number of function evaluations for computational processing. This method can also be utilized to go down the stairs.