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在不确定性下进行机器人顺序决策的学习和推理
机器人经常面临需要多个动作的复杂任务，而顺序决策（SDM）的能力是必要的。这项工作的关键贡献是一个机器人SDM框架，称为LCORPP，它支持同时进行监督学习的能力，以实现Passive国家估计，自动推理具有声明性的人类知识，并在不确定性下计划实现长期目标。尤其是我们使用混合范式来重新确定国家估计量，并为概率计划者提供信息的先验。在经验中，移动机器人的任务是使用其运动轨迹，声明性的续文知识和人类机器人互动（基于对话和基于运动）来估算人类的影响。的结果表明，在效率和敏捷性中，我们的框架的表现要比其在办公室环境中的无学习和不合理的框架要好。
在非标准温度下进行的尺寸测量的不确定性
其中 a 是报告源中规定的准确度、不确定性或估计误差限度，以及假定分布的半宽。因此，某些源中给出的值为“Y±X%”，此处引用为 X 的规定不确定性，但当组合起来给出扩展不确定度时，则表示为“y±1.155 xA'%”。请注意，这种转换为扩展不确定度的方法会产生一个结果，该结果在无保留原始陈述和 95% 置信水平报告值的 15% 以内，通过乘以 2/1.96 可转换为 2cr 扩展不确定度。但远远超出了假定的均匀分布，因此是非物理的。但请注意，由于两者都经过了转换，因此无论是陈述形式还是扩展形式，不确定度与公差的比率都是相同的。