数字来源比以往更普遍但有效地使用它们可能是挑战性的。一个核心挑战是数字化来源通常是分布式的，因此强迫研究人员花费时间收集，解释和对齐不同的来源。知识图可以通过提供人类和机器可以查询的单一连接的真理来加速研究。在两个设计 - 测试周期中，我们将四个数据集转换为历史海域域中的四个数据集成知识图。在这些周期期间的重点是创造可持续和可用的方法，可以在其他联系数据转换工作中采用。此外，我们的知识图表可用于海事历史学家和其他感兴趣的用户，以通过统一的门户调查荷兰东印度公司的日常业务。
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几种慢性肺疾病，例如特发性肺纤维化（IPF）的特征是气道异常扩张。计算机断层扫描（CT）上气道特征的定量可以帮助表征疾病进展。已经开发了基于物理的气道测量算法，但由于在临床实践中看到的气道形态多样性，因此取得了有限的成功。由于获得精确的气道注释的高成本，监督学习方法也不可行。我们建议使用感知损失通过样式转移进行综合气道，以训练我们的模型气道转移网络（ATN）。我们使用a）定性评估将ATN模型与最先进的GAN网络（SIMGAN）进行比较； b）评估基于ATN和SIMGAN的CT气道指标预测113例IPF患者死亡率的能力。与Simgan相比，ATN被证明更快，更容易训练。还发现基于ATN的气道测量值始终比IPF CTS上的SIMGAN衍生气道指标更强大。通过转化网络使用感知损失来完善合成数据的转化网络是基于GAN的方法的现实替代方法，用于用于特发性肺纤维化的临床CT分析。我们的源代码可以在https://github.com/ashkanpakzad/atn上找到，该源代码与Airquant的现有开放源气道分析框架兼容。
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在各种条件下行走期间关节阻抗的知识与临床决策以及机器人步态培训师，腿部假体，腿矫形器和可穿戴外骨骼的发展相关。虽然步行过程中的脚踝阻抗已经通过实验评估，但尚未识别步行期间的膝盖和髋关节阻抗。在这里，我们开发并评估了下肢扰动器，以识别跑步机行走期间髋关节，膝关节和踝关节阻抗。下肢扰动器（Loper）由致动器组成，致动器通过杆连接到大腿。 Loper允许将力扰动施加到自由悬挂的腿上，同时站立在对侧腿上，带宽高达39Hz。在以最小的阻抗模式下行走时，Loper和大腿之间的相互作用力低（<5N），并且对行走图案的效果小于正常行走期间的对象内变异性。使用摆动腿动力学的非线性多体动力学模型，在摆动阶段在速度为0.5米/秒的速度的九个受试者期间估计臀部，膝关节和踝关节阻抗。所识别的模型能够预测实验反应，因为分别占髋部，膝关节和踝部的平均方差为99％，96％和77％。对受试者刚度的平均分别在34-66nm / rad，0-3.5nm / rad，0-3.5nm / rad和2.5-24nm / rad的三个时间点之间变化，分别用于臀部，膝部和踝关节。阻尼分别在1.9-4.6 nms / rad，0.02-0.14 nms / rad和0.2-2.4 nms / rad的0.02-0.14 nms / rad供应到0.2-2.4nms / rad。发达的洛普勒对不受干扰的行走模式具有可忽略的影响，并且允许在摆动阶段识别臀部，膝关节和踝关节阻抗。
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高科技设备批判性依赖于精确操作和测量的柔性。通过弹性变形，柔性在其自由度的有限运动范围内提供极端位置重复性，而在约束的限制中的约束运动。拓扑优化证明了一种用于设计短行程弯曲的前瞻性工具，提供最大的设计自由并允许特定于应用的要求。弯曲合成的最先进的拓扑优化配方受到易于使用，多功能性，实施复杂性和计算成本的挑战，留下普遍接受的制剂。本研究提出了一种新颖的拓扑优化制剂，用于在规定的位移场景下独特地为短语屈曲合成短程弯曲。由此产生的自相伴随优化问题与经典合规性最小化和继承了类似的实现简单，计算效率和收敛性。数值示例展示了柔性类型的多功能性和附加设计要求的可扩展性。提供的源代码鼓励在学术界和工业中探索和应用制定。
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我们提升了一个具有多个注释的开放数据集，可以补充现有的ISIC和PH2皮肤病变分类数据集。此数据集包含非专家注释来源的Visual ABC（不对称，边框，颜色）功能：本科生，来自亚马逊MTURK的人群工人和经典图像处理算法。在本文中，我们首先分析了病变的注释与诊断标签之间的相关性，以及研究不同的注释来源之间的协议。总的来说，我们发现非专家注释与诊断标签的相关性较弱，不同的注释源之间的低协议。然后，我们将多任务学习（MTL）与额外标签一起研究，并表明非专家注释可以通过MTL改进（集成）最先进的卷积神经网络。我们希望我们的数据集可以用于进一步研究多个注释和/或MTL。 GitHub上提供所有数据和模型：https://github.com/raumannsr/enhance。
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