Reinforcement Learning with PDEs
以前，我们讨论了通过在体育馆内整合ODE来将强化学习应用于普通微分方程（ODE）。 ODE是一个强大的工具，可以描述各种系统，但仅限于单个变量。部分微分方程（PDE）是涉及多个变量的衍生物的微分方程，这些变量可以涵盖更广泛的范围[…]使用PDE的强化后学习首先出现在数据科学方面。
Balisacan batting for more 2026 funding for DEPDev beyond initial offers from legislators
国家经济发展局（NEDA）秘书Arsenio M. Balisacan将在将其纳入部门后，为2026年的社会经济规划机构寻求更多资金。他告诉[…]
DEPDev to be tasked with drafting long-term infrastructure master plan
国家经济发展局（NEDA）秘书Arsenio M. Balisacan表示，将取代NEDA的新部门将负责准备长期基础设施总体规划。 “实际上，该法律现在要求我们制作2025年至2050年时期的第一个长期框架，” Balisacan先生在最后一份简报中告诉记者[…]
Soft Computing. Volume 29, Issue 5, March 2025
1）基于链球的段落的渠道增强了卷积神经网络，以自动预测甲状腺癌作用：S）：Leelavathi Arepalli，Venkata Rao Kasukiurthi，Madhavi dabbirupages，Madhavi dabbirupages：2399-24152）改善了学习材料repositories（ST）： Bravo，AndréFerreiraMartins ... Jairo Francisco de Souzapages：2417-24313）使用拉丁语HyperCube SamplingAuthor（S）的Sailfish优化器在汽车雷达中进行多目标DOA估算：使用拉丁高立方体
A collection of QCQ171 photos, the new Chinese 9×submachine gun (SMG), a replacement of Type79
和新的30轮Manazinesunday，2020年12月13日，CS/LS7 9×19mm副副枪枪枪与CS/LS7 9×19mm上的Xinjiang Papdetails一起服役×18mm Makarov的冲锋“警务用例”，2018年5月28日，星期一，JH16-1，中国新的9×19mm parabellum
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 32, Issue 12, December 2024
1) 为群体决策问题建立信任关系的贝叶斯框架作者：Xianchao Dai、Hao Li、Ligang Zhou、Qun Wu、Weiping Ding、Muhammet Deveci页数：6594 - 66062) 具有防侧倾功能的自主重型卡车的自适应记忆事件触发输出反馈有限时间车道保持控制作者：Fei Ding、Kaicheng Zhu、Jie Liu、Chen Peng、Yafei Wang、Junguo Lu页数：6607 - 66213) 具有系统不确定性和输入死区非线性的协作多机械手的自适应模糊位置和力控制作者：Xing Li、Junxuan Luo、Shaoyu Li、Fujie
NIST Engineers Support Vendor Implementations of STEP to Evolve Digital Manufacturing
在2024 年 9 月，NIST 工程师 Rosemary Astheimer 和 Allison Barnard Feeney 参加了 MBx 互操作性论坛举办的会议，该论坛是 AFNeT Services、PDES, Inc. 和 prostep ivip 自 1999 年以来开展的一项合作测试计划。
Greely Expedition to Lady Franklin Bay – History in the CECOM Archive
中士 Hampden S. Gardiner 的日记，1881-1883 年。 “1882 年 11 月 17 日。几个小时以来，磁针一直受到异常干扰……
混沌顺序传播 (SPoC) 是一种用于求解平均场随机微分方程 (SDE) 及其相关非线性福克-普朗克方程的最新技术。这些方程描述了受随机噪声影响的概率分布的演变，在流体动力学和生物学等领域至关重要。解决这些 PDE 的传统方法面临着挑战，因为它们的 DeepSPoC：将混沌顺序传播与深度学习相结合以有效解决平均场随机微分方程首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Predicting Soil Moisture Content Using Physics-Informed Neural Networks (PINNs)
摘要：近地表土壤含水量等环境条件是物体检测问题中的宝贵信息。然而，如果没有主动感知，通常无法以必要的规模获得此类信息。理查兹方程是一个描述非饱和土壤入渗过程的偏微分方程 (PDE)。求解理查兹方程可以得到有关土壤体积含水量、水力传导率和毛细管压力头的信息。然而，由于理查兹方程的非线性，它很难近似。有限差分法 (FDM) 和有限元法 (FEM) 等数值求解器是近似理查兹方程解的常规方法。但此类数值求解器在实时使用时非常耗时。物理信息神经网络 (PINN) 是依赖物理方程近似解的神经网络。一旦经过训练，这些网络就可以快速输出近似值。因此，PINN 在数值 PDE 社区中引起了广泛关注。该项目旨在将
Evolving Systems, Volume 15, Issue 4, August 2024
1) 通过基于聚类的表示进行时间序列异常检测作者：Elham Enayati、Reza Mortazavi……Mahmoud Moallem页数：1115 - 11362) 自适应单位分割网络 (APUNet)：一种用于解决 PDE 的局部深度学习方法作者：Idriss Barbara、Tawfik Masrour、Mohammed Hadda页数：1137 - 11583) 使用自适应对强化技术增强黑猩猩优化算法以发展用于会计利润预测的深度 LSTM 作者：Chengchen Yang、Tong Wu、Lingzhuo Zeng页数：1159 - 11784) 用于支持普适边缘应用的同质迁移
宾夕法尼亚州教育部 (PDE) 安全学校办公室与 REL Mid-Atlantic 合作开展了一项研究，分析 PDE 针对小学生的学校氛围调查的有效性和可靠性。
阿拉巴马州亨茨维尔 - 快速能力和关键技术办公室 (RCCTO) 接待了助理首席副官 (PDEP) Young Bang 先生。
Air University hosts first-ever JADO, JADC2 symposium
研讨会的目标是审查概念的发展，以确保在竞争激烈和退化的环境中占主导地位的规划、决策和执行（PDE）循环，并确定影响 JADO 和 JADC2 未来概念的关键 PDE 问题。
Air University hosts first-ever JADO, JADC2 symposium
研讨会的目标是研究概念的发展，以确保在高度竞争和退化的环境中占主导地位的规划、决策和执行 (PDE) 周期，并确定影响 JADO 和 JADC2 未来概念的关键 PDE 问题。
BAfA1/4dingen Bids Farewell to the Cav.
1945 年 3 月 30 日，他第一次见到美国士兵，第一次尝到巧克力。现在，距美军进入德国 BAfA1/4dingen 62 年多一点，Jules August SchrAfAPder 表示，目睹他们离开是一种激动人心的经历e...
