在迅速增长的海上风电场市场中出现了增加风力涡轮机尺寸和距离的全球趋势。在英国,海上风电业于2019年生产了英国最多的电力,前一年增加了19.6%。目前,英国将进一步增加产量,旨在增加安装的涡轮机容量74.7%,如最近的冠村租赁轮次反映。通过如此巨大的增长,该部门现在正在寻求机器人和人工智能(RAI),以解决生命周期服务障碍,以支持可持续和有利可图的海上风能生产。如今,RAI应用主要用于支持运营和维护的短期目标。然而,前进,RAI在海上风基础设施的全部生命周期中有可能发挥关键作用,从测量,规划,设计,物流,运营支持,培训和退役。本文介绍了离岸可再生能源部门的RAI的第一个系统评论之一。在当前和未来的要求方面,在行业和学术界的离岸能源需求分析了rai的最先进的。我们的评论还包括对支持RAI的投资,监管和技能开发的详细评估。通过专利和学术出版数据库进行详细分析确定的关键趋势,提供了对安全合规性和可靠性的自主平台认证等障碍的见解,这是自主车队中可扩展性的数字架构,适应性居民运营和优化的适应性规划人机互动对人与自治助理的信赖伙伴关系。
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关键词提取是在文本文档中查找几个有趣的短语的任务,它提供了文档中的主要主题列表。大多数现有的基于图形的模型使用共同发生链接作为凝聚指示器来模拟语法元素的关系。但是,单词可能在文档中具有不同形式的表达式,也可能有几个同义词。只需使用共同发生信息无法捕获此信息。在本文中,我们通过利用Word Embeddings作为背景知识来增强基于图形的排名模型,以将语义信息添加到词语图。我们的方法是在既定的基准数据集和经验结果上评估的,表明嵌入邻域信息的单词提高了模型性能。
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多武装强盗(MAB)问题是一个主动学习框架,其旨在通过顺序观察奖励来选择一组动作中最好的选择。最近,它已经在无线网络上的许多应用程序流行,其中通信约束可以形成瓶颈。现有的作品通常无法解决此问题,并且可以在某些应用中变得不可行。在本文中,我们通过优化分布式代理收集的奖励的通信来解决沟通问题。通过提供近乎匹配的上限和下限,我们紧紧地表征了学习者每次奖励所需的比特数,以便在不遭受额外遗憾的情况下准确学习。特别是,我们建立了一个通用奖励量化算法,可以应用于任何(无遗憾)MAB算法的顶部,以形成新的通信有效的对应物,这只需要几个(低至3)位每次迭代时会发送,同时保留相同的遗憾。我们的下限是通过构建来自SubGaussian分布的硬实例来建立。我们的理论在数值实验中进一步证实。
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图像处理代表工程和计算机科学的专业化内的骨干研究领域。这是今天迅速成长的技术,并创立于生物医学领域特别是癌症疾病的各个方面及其应用。乳腺癌被认为是根据最近的统计在全世界所有的癌症类型的致命之一。这是最常见的女性癌症和女性癌症死亡的第二大原因。关于在发展中国家和发达国家的总癌症病例的23%。在这项工作中,使用内插处理对乳腺癌分类为主要类型,良性的和恶性的。该方案依赖于乳腺肿块的形态谱。恶性肿瘤有较良性肿瘤不规则形状百分点。通过这种方式,肿瘤的边界将被追加像素进行内插以使边界平滑越好,这些所需的像素是与所述肿瘤的不规则形状成比例的,在插值像素意味着肿瘤,使得增加朝向恶性情况下前进。所提出的系统是用MATLAB编程实现,并在从乳房X线图像分析协会(MIAS)图像数据库采取了一些图片进行测试。 MIA中提供了乳腺研究常规分类。该系统的工作速度更快,使任何放射科医生可拍摄约钙化的目测外观一个明确的决定。
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在结肠息肉是众所周知的如通过结肠镜检查鉴定的癌症的前体或者有关诊断工作为症状,结肠直肠癌筛查或某些疾病的系统的监视。虽然大部分息肉是良性的,在数量,尺寸和息肉的表面结构是紧密相连的结肠癌的风险。有高的漏检率和不完全去除结肠息肉的存在由于可变性质,困难描绘异常,高复发率和结肠的解剖外形。过去,多种方法已建成自动化息肉检测与分割。然而,大多数方法的关键问题是,他们没有经过严格的大型多中心的专用数据集进行测试。因此,这些方法可能无法推广到不同人群的数据集,因为他们过度拟合到一个特定的人口和内镜监控。在这个意义上,我们已经从整合超过300名患者6个不同的中心策划的数据集。所述数据集包括与由六名高级肠胃验证息肉边界的精确划定3446个注释息肉标签单帧和序列数据。据我们所知,这是由一组计算科学家和专家肠胃的策划最全面的检测和像素级的细分数据集。此数据集已在起源的Endocv2021挑战旨在息肉检测与分割处理可推广的一部分。在本文中,我们提供全面的洞察数据结构和注释策略,标注的质量保证和技术验证我们的扩展EndoCV2021数据集,我们称之为PolypGen。
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