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World File Search System不完美
情景规划悖论
被 Futures 接受 2017 年 9 月 5 日 摘要 十多年来，未来研究学者在学术贡献的开端一直重复声称没有足够的理论来支持混乱的情景方法。该策略是公式化的，净效应很奇怪，作者将其称为情景规划悖论。贡献新理论据称可以解决理论的“惨淡”状态，而贡献新的类型据称有助于给方法论混乱带来秩序。随着时间的推移，贡献策略会崩溃。解决理论和方法问题的努力最终失败了，而这首先促使重新陈述这一主张。实际上，该领域与其声称的目标相距甚远。理论的“惨淡”状态鼓励学者采用不一定与共同核心挂钩的理论，这无助于未来研究中形成共同的基础理论视角。感知到的混乱让位于类型学，而随着类型的增加，它们会加剧它们本应解决的混乱。最终结果是，理论仍然惨淡，方法仍然混乱，这并非任何人的本意。该领域的这一方向是站不住脚的，站不住脚的；要么该领域接受这一说法作为真理陈述，解决方案是大大增强经验主义，要么拒绝这一说法，并将该说法产生的赏金重新解释为理论和方法的丰富性，而不是它们现在经常代表该领域的隐性匮乏、贫困和不完美
通过减少奖励方差来加速麻将人工智能的训练
摘要 — 尽管在游戏人工智能（AI）开发方面取得了重大突破，但麻将作为一种流行的多人不完美信息游戏仍然颇具挑战性。与围棋和德州扑克等游戏相比，麻将具有更多的不可见信息、不固定的游戏顺序和复杂的计分系统，导致强化学习过程中的奖励信号具有很高的随机性和方差。本文通过将奖励方差减少（RVR）引入到一种新的自对弈深度强化学习算法中，提出了一种麻将人工智能。RVR通过相对价值网络处理不可见性，该网络利用全局信息引导模型在具有完美信息的预言机下收敛到最优策略。此外，RVR使用预期奖励网络提高了训练稳定性，以适应复杂、动态和高度随机的奖励环境。大量实验结果表明，RVR 显著降低了麻将 AI 训练中的方差，提高了模型性能。经过在一台拥有 8 个 GPU 的服务器上仅三天的自我对战训练，RVR 在 Botzone 平台上击败了 62.5% 的对手。索引术语 — 不完全信息博弈、多智能体学习、强化学习、麻将 AI
2021/2022 年报告 - 人类发展报告
我们生活在一个充满忧虑的世界：持续的新冠疫情、持续不断的区域和地方冲突、创纪录的高温、火灾和风暴。许多报告记录了这些挑战和举措，并就如何应对这些挑战提出了建议，但今年的《人类发展报告》邀请我们退后一步。许多挑战并非孤立存在，而是新出现的、令人不安的不确定性综合体的表现，这种不确定性正在扰乱世界各地的生活。2019 年《人类发展报告》探讨了人类发展中的不平等问题，2020 年《人类发展报告》重点关注了这些不平等如何推动并加剧了人类世危险的全球变化，2022 年《人类安全特别报告》研究了新形式不安全感的出现。2021/2022 年《人类发展报告》将这些讨论统一并延伸到不确定性的主题下——不确定性如何变化、不确定性对人类发展意味着什么以及我们如何在不确定性面前茁壮成长。疫情的持续影响使得报告的编写工作充满挑战，包括关键数据延迟。报告之所以能够完成，是因为许多人的鼓励、慷慨和贡献，但这些致谢中只给出了不完美和部分的认可。
学习现实世界图像不完美的监督
现实世界的图像旨在消除各种不良天气相关的伪影。由于同时捕获图像对的不可能，现有的现有世界脱水数据集经常表现出不一致的不一致，位置和地面真实性之间的纹理和质地，并导致输入降解的图像，从而导致不完善的监督。这种非理想的监督对基于学习的脱水甲基动物的训练过程产生负面影响。在这项工作中，我们尝试通过统一的解决方案解决各种不一致的解决方案。具体而言，通过信息瓶颈理论所涉及的，我们首先开发一个一致的标签构造函数（CLC），以生成伪标签，同时与输入降级的图像尽可能一致，同时消除大多数与天气相关的降解。在特定的情况下，电流输入的多个相邻帧也被送入CLC，以增强伪标记。然后，我们将原始的不完美标签和伪标签汇总，以通过拟议的信息分配策略（IAS）共同监督降雨模型。在测试期间，仅使用脱气模型用于推断。在两个现实世界中的deweathering数据集上进行的实验表明，我们的方法有助于现有的脱水模型实现更好的表现。代码可在https://github.com/1180300419/ Interfect-deweathering获得。
英国和美国自动驾驶汽车的公开期望
Rachel L Sagar, 1,2 Eva Åström, 3,4 Lyn S Chitty, 5,6 Belinda Crowe, 7 Anna L David, 1,2 Catherine DeVile, 7 Annabelle Forsmark, 8 Vera Franzen, 9 Göran Hermeren, 10 Melissa Hill , 5,6 Mats Johansson, 10 Caroline Lindemans, 11 Peter Lindgren, 12,13 Wouter Nijhuis, 14 Dick Oepkes, 15 Mirko Rehberg, 16 Nils-Eric Sahlin, 10 Ralph Sakkers, 14 O Semler, 16 Mikael Sundin, 13,17 Lilian Walther-Jallow, 13 E J T Joanne Verweij, 15 Magnus Westgren, 13 Cecilia Götherström 13 To cite: Sagar RL，ÅströmE，Chitty LS等。一项探索性开放标签多中心I/II期试验评估了产后或产前或产后和产后给药的安全性和疗效，同种异体扩展的胎儿间充质干细胞用于治疗婴儿和胎儿中严重肌动症的严重成骨的不完美症：BoostB4试验方案。BMJ Open 2024; 14：E079767。doi：10.1136/ bmjopen-2023-079767 div>
4m 2025年3月
动态降尺度通常涉及使用数值天气前词（NWP）求解器将粗数据完善到更高的空间分辨率。数据驱动的模型（例如Fourcastnet）已成为传统NWP模型的预测模型。一旦训练了这些模型，它们就可以在几秒钟内提供预测，而与经典的NWP模型相比，它们要快数千倍。然而，作为交货时间，因此，它们的预测窗口增加，这些模型显示出不稳定的不稳定，因为它们倾向于与现实不同。在本文中，我们建议使用数据同化方法来稳定它们进行缩小任务。数据同化使用来自三种不同来源的信息，即基于部分微分方程（PDE），嘈杂的观察值以及不确定性反射的不完美计算模型。在这项工作中，在进行动态缩小尺度时，我们将用“弱约束的4DVAR框架”中的FourcastNet替换了基于PDE的NWP模型，该模型解释了隐含模型错误。我们证明了这种方法对飓风追踪问题的功效；此外，4DVAR框架自然可以表达和量化不确定性。我们使用ERE5数据证明了我们的方法的性能优于集合卡尔曼过滤器（ENKF）和未稳定的四castnet模型，这是根据预测准确性和预测不确定性的。
新闻、不可逆性和结构 VAR - 巴黎圣母院网站
线性化 DSGE 模型的状态空间表示意味着以可观测变量表示的 VAR。如果 VAR 创新不存在可以恢复经济冲击的线性旋转，则称该模型为不可逆。当观测变量不能完美地揭示模型的状态变量时，就会出现不可逆性。对状态的不完美观测会在 VAR 创新和深度冲击之间产生隔阂，可能使从 VAR 的结构脉冲响应分析中得出的结论失效。本文的主要贡献是表明不可逆性不应被视为“非此即彼”的命题——即使模型具有不可逆性，VAR 创新和经济冲击之间的隔阂可能很小，而结构 VAR 仍可能表现可靠。一个越来越流行的例子是，所谓的“新闻冲击”会产生对未来基本面变化的预见——比如生产力、税收或政府支出——并导致无懈可击的缺失状态变量问题，从而产生不可逆的 VAR 表示。来自一个中等规模 DSGE 模型的模拟证据表明，尽管存在已知的不可逆性，但结构 VAR 方法在实践中往往表现良好。从 VAR 获得的脉冲响应与模型的理论响应紧密相关，并且估计的 VAR 响应能够成功区分底层 DSGE 模型的替代嵌套规范。由于不可逆性问题本质上是缺失信息问题，因此以更多信息为条件（例如通过因子增强 VAR）可以改善或完全消除可逆性问题。
由活性上肢外骨骼的不同水平的透明度引起的人类运动修饰
主动上肢外骨骼是神经恢复的潜在强大工具。该潜力取决于几种基本控制模式，其中一种是透明度。在这种控制模式下，外骨骼必须遵循人类运动而不会改变它，从理论上讲，这意味着无效的相互作用工作。达到透明度的水平高，尽管不完美，既需要一种适当的控制方法，又需要对外骨骼对人类运动的影响进行深入评估。本文基于识别外骨骼动力学的识别，或者是在力反馈控制或结合下引入了三种不同的“透明”控制器的评估。因此，这些控制器可能会通过设计明显诱导不同水平的透明度。进行的调查可以更好地理解人类如何适应一定是不完事的透明控制器。一组14名参与者受到这三个控制者的束缚，同时在副臂平面进行运动。随后的分析是根据相互作用，运动学，肌电图和人体工程学反馈问卷进行的。结果表明，在执行透明的控制器较少的情况下，参与者的策略往往会引起相对较高的相互作用工作，并具有较高的肌肉活动，从而导致运动学指标的敏感性很小。换句话说，截然不同的残留互动工作并不一定会引起非常不同的运动运动学。这样的行为可以通过自然的人类倾向来解释以维护其首选的运动学的努力，应在将来的透明控制器评估中考虑到这一点。
工业冶金
学期MM4101材料的热力学和动力学：4个学分（3-0-2）简介和重要的热力学功能：热力学定律 - 焓，热容量，熵，自由能及其相互关系；解决方案 - 化学潜力，劳特和亨利法，吉布斯 - 杜希姆方程，活性确定，不同溶液的特性，准化学理论；异质系统 - 平衡常数，Ellingham -Richardson图，主要区域图；相图 - 相规，自由化组成图，固体液体线，逆行固相的演变；界面 - 能量，形状，外部和内部接口处的隔离；晶体固体和化合物晶体中的点不完美。MM4102材料过程中的传输现象：4个学分（3-0-2）热，质量和动量平衡的一般方程，层流，湍流，边界层的概念，摩擦因子，热量和质量传递系数以及无量纲相关性。层流和湍流及其在冶金过程和流化床的冶金过程 - 分析中的应用，在气体注入系统中的流体流。在冶金系统/粒子周围，冶金和流化的床，液态钢载体中的冶金系统热转移中的导电，对流和辐射热传递。涉及扩散，对流及其在均质和异质系统中的应用
自动驾驶汽车风险分析研讨会
计划 自动驾驶汽车风险分析研讨会：问题和未来方向 2019 年 4 月 26 日 Kay 1-2 董事会会议室 马里兰大学 A.J. Clark 工程学院 美国马里兰州帕克分校 8:00-8:30 注册、咖啡和甜甜圈 8:30-8:45 欢迎辞和目标 Mohammad Modarres 教授，马里兰大学 (UMD) 杰出工程学教授 Nicole Y. Kim Darryll J. Pines 教授，马里兰大学 A.J. Clark 工程学院 Nariman Farvardin 教授兼院长 8:45-9:15 赞助商信息：ASME 和福特汽车公司对自动驾驶汽车的兴趣（M. Pourgolmohamad 博士，ASME SERAD 当选主席、江森自控公司高级经理，主持人） Said Jahanmir 博士，ASME 主席 Vasiliy Krivtsov 博士。福特汽车公司可靠性分析总监 9:15 – 10:15（第一部分） 联网自动驾驶汽车的安全和协调框架的进步（Mark Fuge 博士，马里兰大学助理教授，主持人） Phil Koopman 教授，卡内基梅隆大学电气与计算机工程副教授 确保自动驾驶汽车安全 自动驾驶汽车有望大幅减少道路事故。然而，让自动驾驶汽车像人一样安全比人们普遍认为的要困难得多。未受损害的人类驾驶员虽然不完美，但实际上相当令人印象深刻。虽然计算机不会醉酒驾驶，但它们的故障模式与人类截然不同，特别是在感知方面